Отображение Pandas DataFrames в терминале

Вы когда-нибудь хотели показать pandas DataFrame в своем терминале? Конечно, хотели! Все, что вам нужно, это пакет textual-pandas !

https://www.blog.pythonlibrary.org/2024/08/01/displaying-pandas-dataframes-in-the-terminal

Я рад объявить о выпуске версии Python 3.13 release candidate 1.

https://pythoninsider.blogspot.com/2024/08/python-3130-release-candidate-1-released.html

Представляем надстройку Anaconda Code для Microsoft Excel

Пользователи Excel и Python теперь могут запускать свои проекты на Python в Excel локально с помощью надстройки Anaconda Code.

https://www.anaconda.com/blog/introducing-anaconda-code-add-in-for-microsoft-excel

Создание платформы генеративного ИИ
В статье описываются общие компоненты и архитектура платформы генеративного ИИ, обсуждается, как улучшить контекстный ввод, реализовать ограждения, добавить маршрутизацию моделей и шлюзы, оптимизировать с помощью кэширования и включить сложную логику и действия записи. В ней представлено всеобъемлющее руководство по созданию и масштабированию приложений ИИ, подчеркивающее важность наблюдаемости и оркестровки в управлении этими сложными системами. https://huyenchip.com//2024/07/25/genai-platform.html

Отслеживание эволюции функции Python с помощью git log
В статье объясняется, как использовать команду git log -L для отслеживания эволюции определенной функции в файле Python, обеспечивая более целенаправленное представление изменений кода с течением времени. В ней демонстрируется процесс на примере из пакета Authlib, подчеркивая важность настройки .gitattributes для файлов Python и демонстрируя, как этот метод может помочь в отладке и понимании истории кода. https://nerderati.com/tracing-the-evolution-of-a-python-function-with-git-log/

Шпаргалка по Python 🐍

https://levelup.gitconnected.com/python-cheatsheet-5474e14853cb

Моржовый оператор := в Python

Python постоянно развивается: с каждой новой версией появляются различные оптимизации, активно внедряются новые инструменты. Так, в Python 3.8 появился моржовый оператор (:=), который стал причиной бурных споров в сообществе. О нем и пойдет речь в этой статье.

А начнем мы с истории о том, как моржовый оператор довел Гвидо ван Россума, создателя Python, до ухода с должности "великодушного пожизненного диктатора" проекта по разработке языка. https://habr.com/ru/articles/828566/

Создайте веб-сайт на Python за 15 минут с помощью Streamlit

https://www.youtube.com/watch?v=2siBrMsqF44


3 способа создания проектов Python с использованием GPT-4o

Узнайте о важнейших инструментах искусственного интеллекта, которые помогут вам разрабатывать проекты Python быстрее и с меньшим количеством ошибок, используя естественный язык

https://www.kdnuggets.com/3-ways-of-building-python-projects-using-gpt-4o

Вышел Джанго 5.1

https://www.djangoproject.com/weblog/2024/aug/07/django-51-released

Выпущен Python 3.12.5

https://pythoninsider.blogspot.com/2024/08/python-3125-released.html

НАКОНЕЦ-ТО Python избавляется от GIL!
В этом видео обсуждается, как Python 3.13 революционизирует производительность, делая глобальную блокировку интерпретатора (GIL) необязательной! Узнайте, что такое GIL, почему она существует и как ее удаление может повлиять на ваши проекты Python. https://www.youtube.com/watch?v=zWPe_CUR4yU

12+ вещей, о которых я жалею, что не знал их раньше о списках Python

https://zlliu.medium.com/12-things-i-regret-not-knowing-earlier-about-python-lists-a71dd8a435e2

PyCharm Или VS Code — Что Лучше Для Python В 2024 Году?

https://blog.openreplay.com/pycharm-vs-vscode--which-is-best-for-python-in-2024

DSPy против Conva.AI: создание лучшего помощника на основе искусственного интеллекта

https://medium.com/@yashaswini.ippili/dspy-vs-conva-ai-building-the-best-ai-assistant-2dedcb179832

Системы типизации в Python

https://weaviate.io/blog/typing-systems-in-python

Оптимизация в Python. Эффективное использование модуля threading и asyncio

https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/834868/

Проверьте скорость интернета с помощью Python

PgQueuer — это библиотека Python, использующая PostgreSQL для эффективной организации очередей заданий.

https://github.com/janbjorge/PgQueuer

Карандашный набросок с использованием Python

От скучного объектно-ориентированного до БЕЗУМНОГО функционального кода

Это видео демонстрирует, что есть место как объектно-ориентированному, так и функциональному коду. В Python эти два подхода можно эффективно комбинировать, что позволяет использовать сильные стороны каждого для достижения наилучших
результатов. https://www.youtube.com/watch?v=DvdZv_DD0DY


FlexAttention: гибкость PyTorch с производительностью FlashAttention

FlexAttention — это новый API PyTorch, позволяющий реализовывать различные варианты внимания с помощью идиоматического кода PyTorch, который затем опускается в оптимизированные ядра FlashAttention с помощью torch.compile. https://pytorch.org/blog/flexattention/

Добро пожаловать в py5!
py5 — это новая версия Processing для Python 3.9+.

http://py5coding.org/index.html

uv — чрезвычайно быстрый менеджер пакетов Python , написанный на Rust.

https://astral.sh/blog/uv-unified-python-packaging

Очистка и предварительная обработка текстовых данных в Pandas для задач обработки естественного языка

https://www.kdnuggets.com/cleaning-and-preprocessing-text-data-in-pandas-for-nlp-tasks

В этой записи блога мы рассмотрим, как использовать Replicate с Streamlit для создания приложения, которое позволяет вам настраивать и запрашивать различные LLM с помощью одного вызова API.

https://blog.streamlit.io/how-to-create-an-ai-chatbot-llm-api-replicate-streamlit