В Python 3.12 обновился синтаксис дженериков.

Циркуль и линейка. Часть 1.

Всем привет!

Как-то раз мне захотелось сделать анимацию построения фигуры циркулем и линейкой. Погуглив достаточное время, оказалось, что на английском compass это ещё и циркуль, и что подходящего готового решения нет.

Всё дальнейшей вылилось в эту статью.

#Python, #Алгоритмы

Читать далее https://habr.com/ru/articles/755364

PYOBD - бесплатная программа с открытым исходным кодом для диагностики автомобилей.

https://github.com/barracuda-fsh/pyobd

Это такой впечатляющий набор данных. Пакет Python Leafmap теперь поддерживает загрузку Google Open Buildings, крупнейшего набора данных о зданиях, для любой страны с помощью всего лишь одной строки кода

https://github.com/opengeos/leafmap

https://leafmap.org/notebooks/81_buildings/

Python + PIL + Pyrogram = Кастомные эмодзи для Telegram.

Телеграм - один из самых популярных, если не самый популярный мессенджер в рунете. Многие ведут в нём личные каналы или группы, а для кого-то это платформа для предоставления различных услуг. Очень часто, для создания своего стиля авторы используют смайлики и другие символы, а с появлением подписки Telegram-премиум стало возможным создавать и добавлять свои собственные эмодзи.

Сегодня мы рассмотрим, как из обычного шрифта, сделать уникальный набор эмозди и добавить его в телеграм.

Читать далее https://habr.com/ru/articles/762420

Как создать LLM с нуля

В этой статье мы рассмотрим ключевые аспекты разработки фундамента LLM на основе разработки таких моделей, как GPT-3, Llama, Falcon и других.

https://towardsdatascience.com/how-to-build-an-llm-from-scratch-8c477768f1f9

Питон — это сила! 🔥

Вы можете скачать видео с YouTube, написав примерно 5 строк кода! 🚀

Сопрограммы Asyncio быстрее, чем потоки!?

В этом посте вы узнаете, действительно ли сопрограммы быстрее потоков или нет, учитывая набор тестов.

https://superfastpython.com/asyncio-coroutines-faster-than-threads/

Мяу-новость от «Лаборатории Касперского» 🙀

Начинается осенний набор на оплачиваемую стажировку SafeBoard по направлению Python. Если ты живешь в Москве или МО, учишься в вузе или школе № 21 и готов(а) работать от 20 часов в неделю, смело запрыгивай в команду и приземляйся сразу на четыре лапы в IT 🐈

Предложение для тебя, если хочешь поработать в команде, которая занимается разработкой системы обнаружения атак.Вместе с командой заниматься написанием кодов, тестов, разработкой сервисов, настройкой пайплайнов сборки.

Ты можешь учиться и работать одновременно, прокачать навыки и получить приглашение на работу в Kaspersky после стажировки. Во время стажировки ты будешь получать зарплату и компенсацию питания. А еще в офисе есть спортзал, библиотека, сауна, игровые и музыкальные комнаты 😎

Прием заявок закончится 12 октября, успевай 🐾

Реклама. АО «ЛАБОРАТОРИЯ КАСПЕРСКОГО» ИНН: 7713140469 erid:LatgBooFm

7 лучших библиотек Python для машинного обучения и искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — популярные области разработки программного обеспечения, в которых в последние годы наблюдается значительный рост. Ожидается, что этот рост продолжится с появлением инструментов генеративного искусственного интеллекта, таких как ChatGPT и DALL-E. Python, на котором размещен обширный набор библиотек искусственного интеллекта и машинного обучения, рассматривается многими как язык программирования, предпочтительный для разработчиков программного обеспечения с поддержкой искусственного интеллекта. Имея это в виду, в этом руководстве по программированию будут представлены лучшие библиотеки Python для искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения, которые программисты, специалисты по обработке данных и исследователи могут использовать для создания интеллектуальных приложений и решения сложных проблем. https://www.developer.com/languages/python/python-libraries-for-machine-learning-ai/

Предварительная версия Python 3.12: субинтерпретаторы

В Python 3.12 вы найдете множество других новых функций, улучшений и оптимизаций. https://realpython.com/python312-subinterpreters/

Бесплатный вебинар Python: Как стать востребованным backend разработчиком.

⏰ Когда: уже сегодня - 27 сентября в 19:00 мск

Что узнаете за 2 часа:

✔️Что нужно, чтобы найти первую работу разработчиком.

✔️Какие знания нужны для входа в профессию.

✔️Что нужно, чтобы найти первую работу разработчиком.

✔️Какому бизнесу нужны Python-разработчики и почему Python хорош именно для веб-разработки.

А еще вас ждет Q&A сессия и увлекательный квиз!

🎁 Всем, кто зарегистрировался - Гайд «Как заговорить на сленге IT-специалистов», а каждому участнику - Карта компетенций Python-разработчика.

Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid: LjN8KQ7qB

live.hexlet.io

Беспрепятственная интеграция LLM как функций Python

Легко интегрируйте большие языковые модели в свой код Python. Просто используйте @promptдекоратор для создания функций, возвращающих структурированный вывод из LLM. Комбинируйте запросы LLM и вызов функций с обычным кодом Python для создания сложной логики. https://github.com/jackmpcollins/magentic

Vizro — это набор инструментов для создания модульных приложений визуализации данных.

Быстрая самостоятельная сборка настраиваемых информационных панелей за считанные минуты — без необходимости передового программирования или опыта проектирования — для создания гибких и масштабируемых приложений визуализации данных с поддержкой Python. https://github.com/mckinsey/vizro

Многопоточность в Python: очевидное и невероятное.

В данной статье я покажу на практическом примере как устроена многопоточность в Python, расскажу про потоки, примитивы синхронизации и о том зачем они нужны.

Изначально я планировал что это будет простая и короткая заметка, но пока готовил и тестировал код нашел интересный неочевидный момент связанных с внутренностями CPython, так что не спешите закрывать вкладку, даже если вы уверены что вы знаете о потоках в Python всё :)

Читать далее https://habr.com/ru/articles/764420

Выпущена версия Flask 3.0.0

https://pypi.org/project/Flask/#history