Откажитесь от жесткого кодирования в проекте по науке о данных — вместо этого используйте файлы конфигурации

Как эффективно взаимодействовать с файлами конфигурации в Python.
https://www.kdnuggets.com/2023/06/stop-hard-coding-data-science-project-config-files-instead.html

#PyLoose — ПЕРВАЯ задокументированная бесфайловая атака на основе Python, нацеленная на облачные рабочие нагрузки. Посмотрите на силу 9 строк кода Python https://thehackernews.com/2023/07/python-based-pyloose-fileless-attack.html

Окончательный выпуск Python 3.12 запланирован на октябрь 2023 года, который становится все ближе. А пока вы можете загрузить и установить его предварительную версию , чтобы получить представление о предстоящих функциях. Одним из самых больших объявленных изменений является поддержка профилировщика Linux perf, который является мощным инструментом профилирования производительности.

https://realpython.com/python312-perf-profiler/

🐍Plotly и Pandas: объединение усилий для эффективной визуализации данных

https://towardsdatascience.com/plotly-and-pandas-combining-forces-for-effective-data-visualization-2e2caad52de9

🐍LangChain + Streamlit🔥+ Llama 🦙: перенос диалогового ИИ на ваш локальный компьютер 🤯
Интеграция LLM с открытым исходным кодом и LangChain для бесплатных генеративных ответов на вопросы (ключ API не требуется)

https://ai.plainenglish.io/%EF%B8%8F-langchain-streamlit-llama-bringing-conversational-ai-to-your-local-machine-a1736252b172

Невероятно быстрые сборки Python Docker с помощью Poetry

В этой статье предполагается, что вы уже знакомы как с Poetry, так и с Docker, в частности с тем, как работает кэширование слоев Docker, и ищете способ оптимизировать свои сборки. Я структурировал статью от наивных до более оптимизированных решений, чтобы читатель мог понять влияние каждой оптимизации. Достаточно введения, давайте посмотрим некоторые Dockerfiles! 💪

https://medium.com/@albertazzir/blazing-fast-python-docker-builds-with-poetry-a78a66f5aed0

Создание фиктивных данных с использованием Python

Профессия «Python-разработчик». Курс с нуля до трудоустройства за 10 месяцев.

Освойте один из самых популярных языков для бэкенда, научитесь создавать полноценные сайты и веб-приложения и реализовать внутреннюю логику работы программ на фреймворке Django.

🎁 Мы подготовили для вас спецпредложения, чтобы решиться было проще! Выбирайте один из бонусов: 2 месяца академического отпуска, 1 месяц персональных консультаций с наставником и подготовка к техническому интервью, кешбэк 20 000 ₽ после полного прохождения программы.

🔖Готовы попробовать прямо сейчас? Оставьте заявку и мы расскажем, как пройти бесплатные курсы профессии!

Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid: 2RanymLvAKr

Пять декораторов Python, которые могут сократить ваш код вдвое

В этой короткой статье мы рассмотрим концепцию оболочек Python и представим пять примеров, которые могут улучшить наш процесс разработки Python.
https://python.plainenglish.io/five-python-wrappers-that-can-reduce-your-code-by-half-af775feb1d5

Математические функции с использованием Python

Как создать голосового ассистента.

В данной статье я расскажу, как можно сделать простого голосового ассистента. Все это мы будем делать в Python.

Читать далееhttps://habr.com/ru/articles/749774/

🎨Диаграмма как код для прототипирования архитектуры облачных систем

Диаграммы позволяют нарисовать архитектуру облачной системы в коде Python https://github.com/mingrammer/diagrams

7 способов разделить массив Numpy между процессами

В этом руководстве вы познакомитесь с набором подходов, которые можно использовать для совместного использования массива numpy между процессами Python. https://superfastpython.com/numpy-share-array-processes/

Python: упущенные основные функции.

Итак, давайте кратко обсудим все функции, о которых вы, возможно, не слышали, но вы определенно хотите знать, если вы стремитесь стать действительно опытным питонистом.
https://erikvandeven.medium.com/python-uncovering-the-overlooked-core-functionalities-54590420c225

Python декораторы на максималках. Универсальный рецепт по написанию и аннотирования от мала до велика.

Декорирование функций - это, наверное, самая сложная среди базовых и самая простая среди продвинутых фич языка Python. С декораторами, наверное, знакомы все джуны (хотя бы в рамках подготовки к собеседованиям). Однако, крайне мало разработчиков пишут их правильно. Особенно принимая во внимания тенденции последних нескольких лет к аннотированию всего и вся. Даже популярные open-source проекты (если основная часть их кода была написана до 2018 года) вряд ли дадут вам примеры декораторов, отвечающих всем современным требованиям к коду.

Так давайте разбираться!

Материал полностью написан на основе моего опыта по работе над OSS проектами, поэтому в нем вы найдете примеры достаточно сложных кейсов, которые никогда не рассматриваются в других подобных гайдах. В то же время я постарался подвести к ним максимально "мягко", чтобы было понятно даже начинающим питонистам.

В рамках статьи мы разберемся с декорированием функций в Python от простого к самому сложному. Рассмотрим, как их правильно писать и аннотировать, чтобы другие потребители вашего кода не страдали от близкого знакомства с ним. Уверен, что даже если вы чрезвычайно опытный разработчик, вы найдете для себя полезные советы (хотя и можете пропустить солидную часть материала).

Давайте разбиратьсяhttps://habr.com/ru/articles/750312/

Python: 7 умопомрачительных вариантов использования лямбда-функции

Лямбда -функция определенно имеет много вариантов использования. Вот подборка наиболее важных мест, где можно использовать лямбда-функцию (с примерами кода) .

https://python.plainenglish.io/python-7-mind-blowing-use-cases-of-the-lambda-function-3bb896f866af

python-mastery: Advanced Python Mastery

Этот курс, основанный на упражнениях, построен на основе репозитория GitHub, что позволяет вам работать с предоставленными упражнениями. Курс предназначен для программистов на Python, которые знакомы с основами языка и хотят углубить свою практику. https://github.com/dabeaz-course/python-mastery

Профилирование в Python: как найти узкие места в производительности

В этом руководстве вы узнаете, как профилировать ваши программы на Python, используя множество инструментов, доступных в стандартной библиотеке, сторонних библиотеках, а также мощный инструмент, чуждый Python. Попутно вы узнаете, что такое профилирование, и раскроете несколько связанных с ним концепций. https://realpython.com/python-profiling/

Настройка среды разработки Python с помощью VScode и Docker

Этот репозиторий содержит пошаговое руководство и шаблон для настройки среды разработки Python 🐍 с помощью VScode и Docker 🐳. https://github.com/RamiKrispin/vscode-python

Справочник по FastAPI — Как разрабатывать, тестировать и развертывать API

Добро пожаловать в мир FastAPI, элегантной и высокопроизводительной веб-инфраструктуры для создания API-интерфейсов Python. Не волнуйтесь, если вы новичок в программировании API — мы начнем с самого начала. https://www.freecodecamp.org/news/fastapi-quickstart/

87 малоизвестных функций Python

Этот пост предназначен для людей, которые ежедневно используют Python, но никогда не садились и не читали всю документацию.

https://betterprogramming.pub/87-lesser-known-python-features-635180720a29