This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👩💻 fastapi-mvc (https://github.com/fastapi-mvc/fastapi-mvc) — инструмент для повышения производительности разработчиков, создающих API на основе FastAPI!
🌟 Он позволяет быстро генерировать проекты с использованием архитектурного паттерна MVC, включая все необходимые компоненты, такие как WSGI + ASGI серверы, Sphinx-документация, полное покрытие тестами и интеграцию с Kubernetes.
🌟 Инструмент автоматически создает структуры проектов, Makefile, конфигурации GitHub Actions, Helm Charts, Dockerfile и поддерживает управление зависимостями через Poetry. Также он включает возможность обновлять уже сгенерированные проекты до новых версий шаблонов и предоставляет виртуализированную среду разработки с использованием Vagrant.
🖥 Github (https://github.com/fastapi-mvc/fastapi-mvc)
@python_be1
🌟 Он позволяет быстро генерировать проекты с использованием архитектурного паттерна MVC, включая все необходимые компоненты, такие как WSGI + ASGI серверы, Sphinx-документация, полное покрытие тестами и интеграцию с Kubernetes.
🌟 Инструмент автоматически создает структуры проектов, Makefile, конфигурации GitHub Actions, Helm Charts, Dockerfile и поддерживает управление зависимостями через Poetry. Также он включает возможность обновлять уже сгенерированные проекты до новых версий шаблонов и предоставляет виртуализированную среду разработки с использованием Vagrant.
🖥 Github (https://github.com/fastapi-mvc/fastapi-mvc)
@python_be1
🖥 Githubkit
Когда вы вызываете API GitHub вы вручную обрабатываете HTTP-запросы, токены и JSON-ответы, чтозанимает много времени и чреватым ошибками.
githubkit, библиотека Python, предлагает чистый, типизированный интерфейс для взаимодействия с API GitHub.
pip install githubkit
# or, use poetry
poetry add githubkit
# or, use pdm
pdm add githubkit
# or, use uv
uv add githubkit
Пример:
from githubkit import Response
from githubkit.versions.latest.models import FullRepository
resp: Response[FullRepository] = github.rest.repos.get("owner", "repo")
repo: FullRepository = resp.parsed_data
print(repo.full_name)
▪ https://github.com/yanyongyu/githubkit
▪ https://yanyongyu.github.io/githubkit/
@python_be1
https://github.com/yanyongyu/githubkit
Когда вы вызываете API GitHub вы вручную обрабатываете HTTP-запросы, токены и JSON-ответы, чтозанимает много времени и чреватым ошибками.
githubkit, библиотека Python, предлагает чистый, типизированный интерфейс для взаимодействия с API GitHub.
pip install githubkit
# or, use poetry
poetry add githubkit
# or, use pdm
pdm add githubkit
# or, use uv
uv add githubkit
Пример:
from githubkit import Response
from githubkit.versions.latest.models import FullRepository
resp: Response[FullRepository] = github.rest.repos.get("owner", "repo")
repo: FullRepository = resp.parsed_data
print(repo.full_name)
▪ https://github.com/yanyongyu/githubkit
▪ https://yanyongyu.github.io/githubkit/
@python_be1
https://github.com/yanyongyu/githubkit
👩💻 python-mss (https://github.com/BoboTiG/python-mss) — модуль для создания снимков экрана (скриншотов) на нескольких платформах, таких как Windows, macOS и Linux!
🌟 Модуль реализован на чистом Python с использованием ctypes, что делает его лёгким, быстрым и не зависящим от внешних библиотек. MSS поддерживает захват скриншотов с отдельных мониторов или всех мониторов одновременно, а также интеграцию с библиотеками, такими как Pillow, Numpy и OpenCV, для последующей обработки изображений.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/BoboTiG/python-mss)
@python_be1
🌟 Модуль реализован на чистом Python с использованием ctypes, что делает его лёгким, быстрым и не зависящим от внешних библиотек. MSS поддерживает захват скриншотов с отдельных мониторов или всех мониторов одновременно, а также интеграцию с библиотеками, такими как Pillow, Numpy и OpenCV, для последующей обработки изображений.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/BoboTiG/python-mss)
@python_be1
👩💻 fastapi-injectable (https://github.com/JasperSui/fastapi-injectable) — расширение для FastAPI, которое улучшает систему внедрения зависимостей, делая её доступной за пределами HTTP-маршрутов!
🌟 Это особенно полезно для случаев, когда нужно использовать зависимости в контекстах, таких как фоновые задачи, команды CLI, или другие сценарии, не связанные с обработкой HTTP-запросов. Библиотека предоставляет возможность применения декоратора Depends для внедрения зависимостей в различных частях приложения, что упрощает повторное использование кода и делает архитектуру более гибкой.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/JasperSui/fastapi-injectable)
@python_be1
🌟 Это особенно полезно для случаев, когда нужно использовать зависимости в контекстах, таких как фоновые задачи, команды CLI, или другие сценарии, не связанные с обработкой HTTP-запросов. Библиотека предоставляет возможность применения декоратора Depends для внедрения зависимостей в различных частях приложения, что упрощает повторное использование кода и делает архитектуру более гибкой.
🔐 Лицензия: MIT
🖥 Github (https://github.com/JasperSui/fastapi-injectable)
@python_be1
👩💻 Эта (https://jacobpadilla.com/articles/python-dataclass-internals) статья подробно рассматривает внутреннее устройство декоратора @.dataclass в языке Python!
🌟 Автор воссоздаёт упрощённую версию этого декоратора. В статье рассматриваются такие аспекты, как использование атрибута __annotations__ для получения метаданных о полях класса и функции exec() для динамического создания методов, включая __init__, __setattr__, __delattr__ и __repr__.
🔗 Ссылка: *клик* (https://jacobpadilla.com/articles/python-dataclass-internals)
@python_be1
🌟 Автор воссоздаёт упрощённую версию этого декоратора. В статье рассматриваются такие аспекты, как использование атрибута __annotations__ для получения метаданных о полях класса и функции exec() для динамического создания методов, включая __init__, __setattr__, __delattr__ и __repr__.
🔗 Ссылка: *клик* (https://jacobpadilla.com/articles/python-dataclass-internals)
@python_be1
🎓 Введение в статистическую теорию машинного обучения
📌 Видео (https://www.youtube.com/watch?v=ma50i4M5aAw)
📌 Урок 1 (https://www.youtube.com/watch?v=ms_YuAWRNAI&t=7s) / Урок2 (https://www.youtube.com/watch?v=U6bjqygW9zQ) / Урок3 (https://www.youtube.com/watch?v=VVjpJNVMIC4) / Урок4 (https://www.youtube.com/watch?v=zHIOTGMeBcM) / Урок5 (https://youtu.be/dcVI31czJFo?si=JwpI6-Ftw4YQnf7Z) / Урок 6 (https://colab.research.google.com/drive/1G6GJHPWjmbLyYNBMaFbxzm73PuA2l-60?usp=sharing)
📌 Colab (https://colab.research.google.com/drive/1szLu2Zg7VDuQkaJSPRvxSBCJvtmUMCmK?usp=sharing)
📌Полный курс (https://www.youtube.com/playlist?list=PLysMDSbb9HcwHWiMmz61vvQQwyMXiViHz)
@python_be1
https://www.youtube.com/watch?v=ma50i4M5aAw
📌 Видео (https://www.youtube.com/watch?v=ma50i4M5aAw)
📌 Урок 1 (https://www.youtube.com/watch?v=ms_YuAWRNAI&t=7s) / Урок2 (https://www.youtube.com/watch?v=U6bjqygW9zQ) / Урок3 (https://www.youtube.com/watch?v=VVjpJNVMIC4) / Урок4 (https://www.youtube.com/watch?v=zHIOTGMeBcM) / Урок5 (https://youtu.be/dcVI31czJFo?si=JwpI6-Ftw4YQnf7Z) / Урок 6 (https://colab.research.google.com/drive/1G6GJHPWjmbLyYNBMaFbxzm73PuA2l-60?usp=sharing)
📌 Colab (https://colab.research.google.com/drive/1szLu2Zg7VDuQkaJSPRvxSBCJvtmUMCmK?usp=sharing)
📌Полный курс (https://www.youtube.com/playlist?list=PLysMDSbb9HcwHWiMmz61vvQQwyMXiViHz)
@python_be1
https://www.youtube.com/watch?v=ma50i4M5aAw
YouTube
Введение в статистическую теорию машинного обучения!
Статистика в машинном обучении
Машинное обучение (Machine Learning) представляет собой метод обучения компьютерных систем, основанный на статистических моделях и логических операциях
🔥 https://t.me/+mweO6x5UIXJjMTJi - мой телеграм канал, где собрана вся…
Машинное обучение (Machine Learning) представляет собой метод обучения компьютерных систем, основанный на статистических моделях и логических операциях
🔥 https://t.me/+mweO6x5UIXJjMTJi - мой телеграм канал, где собрана вся…
🖥 Cookiecutter (https://github.com/cookiecutter/cookiecutter) — это кроссплатформенный инструмент командной строки для быстрого создания проектов на основе шаблонов!
🌟 Он используется для генерации проектов в различных языках программирования, включая Python, C и другие, упрощая настройку стандартных структур каталогов и файлов.
💡 Cookiecutter позволяет создавать проекты, используя как удалённые шаблоны (например, из GitHub), так и локальные, без необходимости знаний Python. Инструмент поддерживает пользовательские параметры, расширяемость, работу с любым форматом файлов, а также интеграцию с pipx для удобной установки.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github (https://github.com/cookiecutter/cookiecutter)
@python_be1
🌟 Он используется для генерации проектов в различных языках программирования, включая Python, C и другие, упрощая настройку стандартных структур каталогов и файлов.
💡 Cookiecutter позволяет создавать проекты, используя как удалённые шаблоны (например, из GitHub), так и локальные, без необходимости знаний Python. Инструмент поддерживает пользовательские параметры, расширяемость, работу с любым форматом файлов, а также интеграцию с pipx для удобной установки.
🔐 Лицензия: BSD-3-Clause
🖥 Github (https://github.com/cookiecutter/cookiecutter)
@python_be1
Что нового в в версии Python 3.14
https://docs.python.org/3.14/whatsnew/3.14.html
@python_be1
https://docs.python.org/3.14/whatsnew/3.14.html
https://docs.python.org/3.14/whatsnew/3.14.html
@python_be1
https://docs.python.org/3.14/whatsnew/3.14.html
Python documentation
What’s new in Python 3.14
Editors, Adam Turner and Hugo van Kemenade,. This article explains the new features in Python 3.14, compared to 3.13. Python 3.14 was released on 7 October 2025. For full details, see the changelog...
🌟Вышла новая InternLM v3!
Internal выпустила 3 версию своей маленькой модели и утверждают, что на данный момент это лучшая модель класса 7B.
Интересно, что она “обучена всего на 4 триллионах высококачественных токенов” и имеет режим анализа, включенный с помощью системного проспать. 4
- Производительность уровня SoTA, превосходит на бенчмарках Llama3.1-8B и Qwen2.5-7B
- Способность к глубоким рассуждениям с использованием системных промптов (подробности в карточке модели)
- Обучалась только на токенах высокого качества 4T.
📌 <i>Лицензия</i>: Apache 2.0.
🤗 HF: https://huggingface.co/collections/internlm/internlm3-67875827c377690c01a9131d
#InternLM #opensource #llm #ml #reasoningmodel
@python_be1
Internal выпустила 3 версию своей маленькой модели и утверждают, что на данный момент это лучшая модель класса 7B.
Интересно, что она “обучена всего на 4 триллионах высококачественных токенов” и имеет режим анализа, включенный с помощью системного проспать. 4
- Производительность уровня SoTA, превосходит на бенчмарках Llama3.1-8B и Qwen2.5-7B
- Способность к глубоким рассуждениям с использованием системных промптов (подробности в карточке модели)
- Обучалась только на токенах высокого качества 4T.
📌 <i>Лицензия</i>: Apache 2.0.
🤗 HF: https://huggingface.co/collections/internlm/internlm3-67875827c377690c01a9131d
#InternLM #opensource #llm #ml #reasoningmodel
@python_be1
Почему в CPython tuple на самом деле мутабельный? И чем он реально отличается от list?
https://www.youtube.com/watch?v=P5OY3Y4Fc7k
Для джунов:
- В чем разница между tuple и list?
- Аннотации tuple
- Тип произведение
- TypeVarTuple, PEP646, Unpack
Для мидлов:
- ast.Tuple
- tuple_iterator
- collections.abc
- collections.namedtuple
- typing.NamedTuple
Для сениоров:
- PyTupleObject
- PyVarObject
- tp_alloc, tp_dealloc, freelists
- `__len__`
- `__hash__`
- Мутабельность tuple
- PyTuple_Pack, Py_BuildValue
- Виртуальная машина и компилятор: BUILD_TUPLE
- INSTRICT_LIST_TO_TUPLE
- Оптимизации компилятора
- PySequenceTuple
@python_be1
https://www.youtube.com/watch?v=P5OY3Y4Fc7k
https://www.youtube.com/watch?v=P5OY3Y4Fc7k
Для джунов:
- В чем разница между tuple и list?
- Аннотации tuple
- Тип произведение
- TypeVarTuple, PEP646, Unpack
Для мидлов:
- ast.Tuple
- tuple_iterator
- collections.abc
- collections.namedtuple
- typing.NamedTuple
Для сениоров:
- PyTupleObject
- PyVarObject
- tp_alloc, tp_dealloc, freelists
- `__len__`
- `__hash__`
- Мутабельность tuple
- PyTuple_Pack, Py_BuildValue
- Виртуальная машина и компилятор: BUILD_TUPLE
- INSTRICT_LIST_TO_TUPLE
- Оптимизации компилятора
- PySequenceTuple
@python_be1
https://www.youtube.com/watch?v=P5OY3Y4Fc7k
YouTube
Лучший курс по Python 12: tuple
Лучший курс по питону: 12
Или "обзор исходников CPython с CPython core разработчиком".
Тема: tuple
00:00 Вступление
00:53 Junior
01:24 В чем разница между tuple и list?
07:54 Аннотации tuple
11:05 Тип произведение
14:14 TypeVarTuple, PEP646, Unpack
22:29…
Или "обзор исходников CPython с CPython core разработчиком".
Тема: tuple
00:00 Вступление
00:53 Junior
01:24 В чем разница между tuple и list?
07:54 Аннотации tuple
11:05 Тип произведение
14:14 TypeVarTuple, PEP646, Unpack
22:29…