Контейнеризация приложений Python с помощью Docker за 5 простых шагов
Приступайте к работе с Docker, прочитав это руководство по контейнеризации приложений Python.

https://www.kdnuggets.com/containerize-python-apps-with-docker-in-5-easy-steps

Как работает Python Asyncio: воссоздаем его с нуля

https://jacobpadilla.com/articles/recreating-asyncio

Как работает Python Asyncio: воссоздаем его с нуля
Узнайте, как работает asyncio, воссоздав его с нуля с помощью генераторов Python и используя метод await under для ключевых слов async/await.

https://jacobpadilla.com/articles/recreating-asyncio

🚨Внимание разработчиков Python! Был обнаружен вредоносный пакет PyPI «requests-darwin-lite», выдающий себя за ответвление популярной библиотеки «requests»

https://blog.phylum.io/malicious-go-binary-delivered-via-steganography-in-pypi/

Создание конвейера данных в реальном времени

Использование Kafka, Polars и Delta Lake для аналитики в реальном времени.Это проще, чем вы думаете!
https://medium.com/@nydas/building-a-real-time-data-pipeline-5eff6c6d8a3c

Глубокое обучение с подкреплением: от нуля до героя!

Это короткий практический вводный курс по базовым и классическим алгоритмам глубокого обучения с подкреплением. К концу курса вы напишете с нуля такие алгоритмы, как DQN, SAC, PPO, а также поймете на высоком уровне лежащую в их основе теорию.

https://github.com/alessiodm/drl-zh

Что нового в Python 3.13 Python 3.13 перешел в бета-версию, а это означает, что функция заморожена. Это официальный список новых функций версии 3.13.

https://docs.python.org/3.13/whatsnew/3.13.html

Генерация поддельных экземпляров модели Django с помощью Factory Boy
Написание хороших тестов означает наличие данных для тестирования. Библиотека factory-boy помогает вам создавать поддельные данные, которые вы можете использовать в своих тестах.

https://djangotricks.blogspot.com/2024/05/generating-fake-django-model-instances-with-factory-boy.html

Как работают LLM, объяснение без математики
Вы, вероятно, встречали статьи о моделях большого языка (LLM) и, возможно, пробовали такие продукты, как ChatGPT. В этой статье объясняется, как работают эти инструменты, не прибегая к сложной математике.

https://blog.miguelgrinberg.com/post/how-llms-work-explained-without-math

КАК ИСПОЛЬЗОВАТЬ GEMINI В PYTHON
В этом уроке вы узнаете, как использовать модель искусственного интеллекта Gemini от Google в Python.

https://www.listendata.com/2024/05/how-to-use-gemini-in-python.html

Введение в ведение журнала с помощью Python и Loguru

https://www.blog.pythonlibrary.org/2024/05/15/an-intro-to-logging-with-python-and-loguru

llama3.np — это чистая реализация NumPy для модели Llama 3.

https://github.com/likejazz/llama3.np

101 скрипт автоматизации Python: оптимизация задач и повышение производительности

👋 Давайте поговорим о том, как Python делает нашу жизнь проще и веселее благодаря волшебству автоматизации. 🪄 https://python.plainenglish.io/a-comprehensive-guide-to-python-automation-streamlining-tasks-and-boosting-productivity-fad00c5b62c5

Основные библиотеки Python для манипулирования данными
Обязательные библиотеки Python для улучшения рабочего процесса обработки данных.

https://www.kdnuggets.com/essential-python-libraries-for-data-manipulation

Выпущены выпуски исправлений ошибок Django: 5.0.6 и 4.2.13.

https://www.djangoproject.com/weblog/2024/may/07/bugfix-releases/

PDF в аудио с использованием кода Python:

Точная настройка моделей LLM — курс по генеративному искусственному интеллекту
Узнайте, как выполнить точную настройку моделей LLM. Этот курс научит вас точной настройке с использованием QLORA и LORA, а также квантованию с использованием LLama2, Gradient и модели Google Gemma. Этот ускоренный курс включает в себя как теоретические, так и практические инструкции, которые помогут вам понять, как выполнять точную настройку. https://www.youtube.com/watch?v=iOdFUJiB0Zc


Руководство для начинающих по модульному тестированию с помощью Pytest.
В этом руководстве мы рассмотрим основные принципы модульного тестирования, углубимся в мощные возможности Pytest и предоставим вам знания и навыки для написания чистых, удобных в сопровождении и эффективных тестов. https://betterstack.com/community/guides/testing/pytest-guide/

Замена pyinstaller на 100 строк кода
История о том, как со временем я случайно наткнулся на интересную технологию.

https://tushar.lol/post/packaged/

Простые красивые карты, которые улучшат ваши навыки работы с Python Streamlit.
Простое руководство по созданию красивых карт с использованием библиотеки PrettyMapp.

https://johnloewen.substack.com/p/simple-pretty-maps-that-will-better

pyinfra превращает код Python в команды оболочки и запускает их на ваших серверах.

https://github.com/pyinfra-dev/pyinfra

Полностью автоматизируйте свою инфраструктуру для Django

https://github.com/gauge-sh/bridge

Как я создал свой первый стартап в области искусственного интеллекта (без опыта)

Сначала несколько слов обо мне: я специалист по данным с 2+ годами коммерческого опыта и 5+ годами программирования на Python. В основном я работаю с бэкендом и искусственным интеллектом. Я никогда не создавал целые проекты самостоятельно, вместо этого мне обычно давали задачи.

Но через какое-то время я начал чувствовать, что у меня достаточно знаний, чтобы попытаться построить что-то свое. И тогда я построил его. Вопреки моим ожиданиям, это было не очень сложно. Более того, с моим сооснователем мы построили его всего за 1 месяц, и он уже достиг определенной прибыли и 1000+ посещений без какой-либо платной рекламы . https://python.plainenglish.io/how-i-built-my-first-ai-startup-with-no-experience-2b676f3768da