Поисковая система в 80 строках Python.
В статье подробно описывается создание поисковой системы всего в 80 строках кода, что дает представление об эффективной реализации базового, но функционального алгоритма поиска.
https://www.alexmolas.com/2024/02/05/a-search-engine-in-80-lines.html

Руководство по подключению к базе данных Python SQL

https://www.techbeamers.com/python-sql-database-connection-guide

uv: Упаковка Python в Rust
uv — это чрезвычайно быстрый установщик и преобразователь пакетов Python, разработанный как альтернатива инструментам pip и pip-tools.

https://astral.sh/blog/uv

Автоматизируем создание отчетов в Word с данными из Excel на Python.

До смешного простой код, который может сэкономить вам кучу времени в будущем. И как фанат автоматизации, который старается избегать любой однообразной и рутинной работы, я от таких решений просто в восторге.

Читать далееhttps://habr.com/ru/articles/795057

Как на самом деле работает Python | Углубленный анализ |

https://blog.vishnutiwari.me/how-python-really-works-in-depth-analysis-python-3-internal-mechanism

Чрезвычайно быстрый линтер и форматировщик кода Python, написанный на Rust.

https://github.com/astral-sh/ruff

Использование магических команд IPython Jupyter для улучшения работы

https://towardsdatascience.com/using-ipython-jupyter-magic-commands-to-improve-the-notebook-experience-f2c870cab356

Докеризация вашего приложения Django может быть пугающей, но выгоды перевешивают риски. В этом руководстве Чарли Макнамара проведет вас через процесс установки, чтобы вы могли максимально эффективно использовать свои приложения.

https://www.honeybadger.io/blog/dockerize-django-preact-postgres/

Как создать приложение AI Photo с помощью Python

https://dev.to/taipy/how-to-create-an-ai-photo-app-with-python-23g8

5 ошибок кодирования Python, которые снижают вашу скорость (и как их исправить сегодня)
Медленный код Python? 5 простых решений для мгновенного ускорения.

https://python.plainenglish.io/5-python-coding-errors-that-are-killing-your-speed-and-how-to-fix-them-today-8064f4d32e20

⚠️Внимание, разработчики! Северокорейские хакеры загрузили #malware в PyPI.

Пресловутая хакерская группа Lazarus, загрузила четыре пакета в репозиторий Python Package Index (PyPI) с целью заражения систем разработчиков вредоносным ПО.

Пакеты, которые сейчас удалены, — это pycryptoenv , pycryptoconf , quasarlib и swapmempool . В совокупности они были загружены 3269 раз, причем на долю pycryptoconf приходится наибольшее количество загрузок — 1351 раз.
https://blogs.jpcert.or.jp/en/2024/02/lazarus_pypi.html

Руководство по веб-скрейпингу на Python

В этом туториале мы создадим надёжные веб-краулеры с использованием таких библиотек, как BeautifulSoup, изучим техники, позволяющие преодолевать реальные трудности при скрейпинге, а также представим рекомендации по крупномасштабному скрейпингу.

Вы получите навыки для скрейпинга сложных сайтов и решения проблем, которые касаются ограничений частоты запросов, блокировок и генерируемых при помощи JavaScript страниц. https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/796885/

SQL и python для анализа цен на новостройки в СПб или ценнейший навык для маркетолога в 2024.

«Зачем мне SQL и python?» — задают резонный вопрос маркетологи или менеджеры по продукту, особенно в сфере недвижимости, оптовой торговли, услуг для бизнеса: «У нас нет миллионов строк данных, нет логов, мы успешно работаем с несколькими таблицами в excel».

Да действительно, у вас может не быть корпоративного хранилища данных в компании, и основой автоматизации работы с данными является Power query (что сейчас в РФ делать все труднее и труднее). Но у вас точно есть данные, которые вы получаете от смежных отделов, из CRM/CDP, MES, АСУ ТП. Эти данные приходят регулярно в виде файлов, и вы сопоставляете эти данные друг с другом с помощью ВПР, фильтруете воронкой, чистите с помощью «Найти или заменить», делайте сводники с помощью функции Pivot table.

Читать далееhttps://habr.com/ru/articles/797701

Как использовать списки в Python – объяснено на примере кода

https://www.freecodecamp.org/news/how-to-use-lists-in-python

Реализация RSA в Python с нуля

https://coderoasis.com/implementing-rsa-from-scratch-in-python

LLM знакомится с SQL: революция в запросах данных с помощью обработки естественного языка

https://levelup.gitconnected.com/llms-meet-sql-revolutionizing-data-querying-with-natural-language-processing-52487337f043

Двоичная магия: создание BitNet 1.58bit с использованием PyTorch с нуля

https://medium.com/@theseriousprogrammer/binary-magic-building-bitnet-1-58bit-using-pytorch-from-scratch-01fa6289db6f

Введение в PyTorch — использование пользовательских данных
В этом посте «Введение в PyTorch» мы узнаем, как использовать пользовательские наборы данных с PyTorch, особенно табличные, визуальные и текстовые данные.

https://ivopbernardo.medium.com/pytorch-introduction-using-custom-data-4c70940d5358

Ограничения в телеграм-бот (Bot API), о которых никто не расскажет

В декабре 23-го мне поступила творческая задача разработать телеграм-бот для проведения новогоднего марафона-тренинга по личностному росту.

В этой статье расскажу о проблеме, с которой столкнулась при разработке телеграм-бота. Разберем ошибку 429 (Too Many Requests) и лимиты на доступ к API. https://habr.com/ru/companies/tensor/articles/799565/

Основные типы распределений вероятностей в примерах

Статистические исследования и эксперименты являются краеугольным камнем развития любой компании. Особенно это касается интернет-проектов, где учёт количества пользователей в день, времени нахождения на сайте, нажатий на целевые кнопки, покупок товаров является обычным и необходимым явлением. Любые изменения в пользовательском опыте на сайте компании (внешний вид, структура, контент) приводят к изменениям в работе пользователя и, как результат, изменения наблюдаются в собираемых данных. Важным элементом анализа изменений данных и его фундаментом является использование основных типов распределений случайных величин, от понимания которых напрямую зависит качество оценки значимости наблюдаемого изменения. Рассмотрим их подробнее на наглядных примерах.

https://habr.com/ru/articles/801101/