8 фреймворков Python для фронтенд-разработки: альтернативы JavaScript
https://python.plainenglish.io/8-python-frameworks-for-frontend-development-javascript-alternatives-2370e0cf6ae9
https://python.plainenglish.io/8-python-frameworks-for-frontend-development-javascript-alternatives-2370e0cf6ae9
Medium
9 Python Frameworks for Frontend Development: JavaScript Alternatives
JavaScript has monopolised the field of web development and has become what one will call the official language of the web. This is because it was built for that purpose. But not everyone has the…
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/
В этом посте вы узнаете, действительно ли сопрограммы быстрее потоков или нет, учитывая набор тестов.
https://superfastpython.com/asyncio-coroutines-faster-than-threads/
Super Fast Python
Asyncio Coroutines Faster Than Threads!? - Super Fast Python
You can benchmark the performance of coroutines, threads, and processes on a suite of (simulated) common tasks. This is helpful to explore a refrain that “coroutines are faster than threads“, and the sometimes opposite refrain “threads are faster than coroutines“.…
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
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/
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/
В Python 3.12 вы найдете множество других новых функций, улучшений и оптимизаций. https://realpython.com/python312-subinterpreters/
Realpython
Python 3.12 Preview: Subinterpreters – Real Python
In this tutorial, you'll preview one of the upcoming features of Python 3.12 and a proposed change to Python 3.13, addressing how subinterpreters work in the CPython program. The changes are described in PEP 684 and PEP 554.
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
⏰ 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
Forwarded from Big data world
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
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
GitHub
GitHub - jackmpcollins/magentic: Seamlessly integrate LLMs as Python functions
Seamlessly integrate LLMs as Python functions. Contribute to jackmpcollins/magentic development by creating an account on GitHub.
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
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
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
Хабр
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...
Python 3.12.
После года разработки опубликован значительный выпуск языка программирования Python 3.12. Новая ветка будет поддерживаться в течение полутора лет, после чего ещё три с половиной года для неё будут формироваться исправления с устранением уязвимостей.
Одновременно началось альфа-тестирование ветки Python 3.13, в которой появился режим сборки CPython без глобальной блокировки интерпретатора (GIL, Global Interpreter Lock). Ветка Python 3.13 будет находиться на стадии альфа-выпусков в течение семи месяцев, во время которых будут добавляться новые возможности и производиться исправление ошибок (в соответствии с новым графиком разработки работа над новой веткой начинается за пять месяцев до релиза предыдущей ветки и к моменту очередного релиза достигает стадии альфа-тестирования). После этого в течение трёх месяцев будет проводиться тестирование бета-версий, во время которого добавление новых возможностей будет запрещено и всё внимание будет уделяться исправлению ошибок. Последние два месяца перед релизом ветка будет находиться на стадии кандидата в релизы, на которой будет выполнена финальная стабилизация.
https://www.python.org/downloads/release/python-3120/
После года разработки опубликован значительный выпуск языка программирования Python 3.12. Новая ветка будет поддерживаться в течение полутора лет, после чего ещё три с половиной года для неё будут формироваться исправления с устранением уязвимостей.
Одновременно началось альфа-тестирование ветки Python 3.13, в которой появился режим сборки CPython без глобальной блокировки интерпретатора (GIL, Global Interpreter Lock). Ветка Python 3.13 будет находиться на стадии альфа-выпусков в течение семи месяцев, во время которых будут добавляться новые возможности и производиться исправление ошибок (в соответствии с новым графиком разработки работа над новой веткой начинается за пять месяцев до релиза предыдущей ветки и к моменту очередного релиза достигает стадии альфа-тестирования). После этого в течение трёх месяцев будет проводиться тестирование бета-версий, во время которого добавление новых возможностей будет запрещено и всё внимание будет уделяться исправлению ошибок. Последние два месяца перед релизом ветка будет находиться на стадии кандидата в релизы, на которой будет выполнена финальная стабилизация.
https://www.python.org/downloads/release/python-3120/
Python.org
Python Release Python 3.12.0
The official home of the Python Programming Language
Forwarded from Шпаргалки для айтишников
Записывайтесь на курс от Хекслета, пройдите 5 бесплатных уроков профессии и получите скидку 10% на курс!
На профессии «Python-разработчик» вы за 10 месяцев: научитесь работать с сетевыми запросами и овладеете навыком проектирования архитектуры приложений, решите более 310 задач в браузере, создадите 4 проекта для портфолио на GitHub и выполните 150 тестовых заданий от наших партнёров, научитесь работать с чужим кодом и оформлять пул-реквесты в Open Source проектах.
Готовы попробовать прямо сейчас? Оставьте заявку и мы расскажем, как пройти бесплатные курсы профессии!
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid: LjN8KRUft
На профессии «Python-разработчик» вы за 10 месяцев: научитесь работать с сетевыми запросами и овладеете навыком проектирования архитектуры приложений, решите более 310 задач в браузере, создадите 4 проекта для портфолио на GitHub и выполните 150 тестовых заданий от наших партнёров, научитесь работать с чужим кодом и оформлять пул-реквесты в Open Source проектах.
Готовы попробовать прямо сейчас? Оставьте заявку и мы расскажем, как пройти бесплатные курсы профессии!
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid: LjN8KRUft
Питон 3.12: Что не попало в заголовки
_______________
https://www.bitecode.dev/p/python-312-what-didnt-make-the-headlines
_______________
https://www.bitecode.dev/p/python-312-what-didnt-make-the-headlines
www.bitecode.dev
Python 3.12: what didn't make the headlines
It's less interesting, but it's a niche I can fill
[Перевод] Извлечение текста из файлов PDF при помощи Python.
▍ Введение
В эпоху больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) и постоянно расширяющейся сферы их применений непрерывно растёт и важность текстовых данных.
Существует множество типов документов, содержащих подобные виды неструктурированной информации, от веб-статей и постов в блогах до рукописных писем и стихов. Однако существенная часть этих данных хранится и передаётся в формате PDF. В частности, выяснилось, что за каждый год в Outlook открывают более двух миллиардов PDF, а в Google Drive и электронной почте ежедневно сохраняют 73 миллионов новых файлов PDF (2).
Поэтому разработка более систематического способа обработки этих документов и извлечения из них информации позволит нам автоматизировать процесс и лучше понять этот обширный объём текстовых данных. И в выполнении этой задачи, разумеется, нашим лучшим другом будет Python.
Читать дальше →https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/765246
▍ Введение
В эпоху больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) и постоянно расширяющейся сферы их применений непрерывно растёт и важность текстовых данных.
Существует множество типов документов, содержащих подобные виды неструктурированной информации, от веб-статей и постов в блогах до рукописных писем и стихов. Однако существенная часть этих данных хранится и передаётся в формате PDF. В частности, выяснилось, что за каждый год в Outlook открывают более двух миллиардов PDF, а в Google Drive и электронной почте ежедневно сохраняют 73 миллионов новых файлов PDF (2).
Поэтому разработка более систематического способа обработки этих документов и извлечения из них информации позволит нам автоматизировать процесс и лучше понять этот обширный объём текстовых данных. И в выполнении этой задачи, разумеется, нашим лучшим другом будет Python.
Читать дальше →https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/765246
Хабр
Извлечение текста из файлов PDF при помощи Python
▍ Введение В эпоху больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) и постоянно расширяющейся сферы их применений непрерывно растёт и важность текстовых данных. Существует множество типов...
🐍5 способов измерения времени выполнения в Python
Вы можете оценить выполнение кода Python, используя модуль «time» в стандартной библиотеке. В этом уроке вы узнаете, как рассчитать время выполнения кода Python, используя набор различных методов. https://superfastpython.com/benchmark-execution-time/
🐍Освоение интеграционного тестирования с помощью FastAPI.
Интеграционное тестирование FastAPI: использование возможностей ложных серверных служб с помощью MongoMock, MockS3 и других. https://alex-jacobs.com/posts/fastapitests/
🐍Ускоренный курс LangChain для начинающих
LangChain — это фреймворк, предназначенный для упрощения создания приложений с использованием больших языковых моделей. Это позволяет легко соединить модели ИИ с множеством различных источников данных, чтобы вы могли создавать собственные приложения НЛП. https://www.youtube.com/watch?v=lG7Uxts9SXs
Вы можете оценить выполнение кода Python, используя модуль «time» в стандартной библиотеке. В этом уроке вы узнаете, как рассчитать время выполнения кода Python, используя набор различных методов. https://superfastpython.com/benchmark-execution-time/
🐍Освоение интеграционного тестирования с помощью FastAPI.
Интеграционное тестирование FastAPI: использование возможностей ложных серверных служб с помощью MongoMock, MockS3 и других. https://alex-jacobs.com/posts/fastapitests/
🐍Ускоренный курс LangChain для начинающих
LangChain — это фреймворк, предназначенный для упрощения создания приложений с использованием больших языковых моделей. Это позволяет легко соединить модели ИИ с множеством различных источников данных, чтобы вы могли создавать собственные приложения НЛП. https://www.youtube.com/watch?v=lG7Uxts9SXs
Super Fast Python
5 Ways to Measure Execution Time in Python - Super Fast Python
You can benchmark the execution of Python code using the “time” module in the standard library. In this tutorial, you will discover how to time the execution of Python code using a suite of different techniques. Let’s get started. Need to Time Python Code…
Тестовые серверы Telegram: инструкция по эксплуатации.
Про разработку ботов в Telegram написано много текстов, а про «тестовый дата-центр» практически ничего. Ранее Pavelgram освещал этот вопрос: он кратко рассказал, что такое тестовые серверы и как с ними работать. Я продолжу это начинание.
Эта статья — сборник разбросанной документации и результатов экспериментов. Под катом расскажу о технических особенностях тестового окружения для разработки, покажу примеры ботов и юзерботов. В качестве бонуса — история «о жизни в тестовом контуре». Читать дальше →https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/763286
Про разработку ботов в Telegram написано много текстов, а про «тестовый дата-центр» практически ничего. Ранее Pavelgram освещал этот вопрос: он кратко рассказал, что такое тестовые серверы и как с ними работать. Я продолжу это начинание.
Эта статья — сборник разбросанной документации и результатов экспериментов. Под катом расскажу о технических особенностях тестового окружения для разработки, покажу примеры ботов и юзерботов. В качестве бонуса — история «о жизни в тестовом контуре». Читать дальше →https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/763286
Хабр
Тестовые серверы Telegram: инструкция по эксплуатации
Про разработку ботов в Telegram написано много текстов, а про «тестовый дата-центр» практически ничего. Ранее Pavelgram освещал этот вопрос : он кратко рассказал, что такое тестовые серверы и как с...
Forwarded from Hacker news - новости из мира хакинга и IT-технологий!
Обнаружено, что сотни вредоносных пакетов Python крадут конфиденциальные данные
Вредоносная кампания, которая, по наблюдениям исследователей, усложнялась за последние полгода, заключалась в внедрении на платформы с открытым исходным кодом сотен пакетов для кражи информации
За кампанией с начала апреля следят аналитики отдела безопасности цепочки поставок Checkmarx, которые обнаружили 272 пакета с кодом для кражи конфиденциальных данных из целевых систем.
Атака значительно изменилась с момента ее первого обнаружения: авторы пакетов реализуют все более сложные уровни запутывания и методы уклонения от обнаружения. https://www.bleepingcomputer.com/news/security/hundreds-of-malicious-python-packages-found-stealing-sensitive-data/
Вредоносная кампания, которая, по наблюдениям исследователей, усложнялась за последние полгода, заключалась в внедрении на платформы с открытым исходным кодом сотен пакетов для кражи информации
За кампанией с начала апреля следят аналитики отдела безопасности цепочки поставок Checkmarx, которые обнаружили 272 пакета с кодом для кражи конфиденциальных данных из целевых систем.
Атака значительно изменилась с момента ее первого обнаружения: авторы пакетов реализуют все более сложные уровни запутывания и методы уклонения от обнаружения. https://www.bleepingcomputer.com/news/security/hundreds-of-malicious-python-packages-found-stealing-sensitive-data/
9 фреймворков Python для фронтенд-разработки: альтернативы JavaScript
В этой статье вы узнаете, какие платформы можно использовать, если вы хотите реализовать крутую идею приложения, просто написав код Python.
Эта статья для тех, кто не готов к новому этапу обучения фронтенд-разработке. https://medium.com/python-in-plain-english/8-python-frameworks-for-frontend-development-javascript-alternatives-2370e0cf6ae9
В этой статье вы узнаете, какие платформы можно использовать, если вы хотите реализовать крутую идею приложения, просто написав код Python.
Эта статья для тех, кто не готов к новому этапу обучения фронтенд-разработке. https://medium.com/python-in-plain-english/8-python-frameworks-for-frontend-development-javascript-alternatives-2370e0cf6ae9
Medium
9 Python Frameworks for Frontend Development: JavaScript Alternatives
JavaScript has monopolised the field of web development and has become what one will call the official language of the web. This is because it was built for that purpose. But not everyone has the…
Более 320 публикаций о Python и Data Science — о Pandas, NumPy, основах машинного обучения, Sklearn, Jupyter и многом другом.
Самостоятельная коллекция советов по Python и Data Science, которые помогут повысить уровень вашей игры с данными. https://towardsdev.com/320-python-and-data-science-tips-covering-pandas-numpy-ml-basics-sklearn-jupyter-and-more-83e870b5f0e4
Самостоятельная коллекция советов по Python и Data Science, которые помогут повысить уровень вашей игры с данными. https://towardsdev.com/320-python-and-data-science-tips-covering-pandas-numpy-ml-basics-sklearn-jupyter-and-more-83e870b5f0e4
Medium
320+ Python and Data Science Posts — Covering Pandas, NumPy, ML Basics, Sklearn, Jupyter, and More.
A self-curated collection of Python and Data Science tips to level up your data game.