👩💻 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…
Выражение Subquery в Django - один из самых мощных инструментов в ORM. Документация хорошо объясняет его на высоком уровне, но если вы не разбираетесь в SQL, вы можете не до конца понять его возможности.
Основной пример использования, который я хотел бы рассмотреть, - это фильтрация модели на основе состояния очень вложенных отношений. Цель состоит в том, чтобы показать что-то сложное. Если это не имеет смысла, дайте этому немного времени, поиграйте с этим в своей локальной среде и задайте мне вопросы!
Примечание: Я буду использовать ipython и расширения django-extensions, чтобы использовать python manage.py shell_plus —print-sql, а затем форматировать этот SQL вручную с помощью sqlformat.org.
https://www.better-simple.com/django/2025/01/01/complex-django-filters-with-subquery/
@python_be1
Основной пример использования, который я хотел бы рассмотреть, - это фильтрация модели на основе состояния очень вложенных отношений. Цель состоит в том, чтобы показать что-то сложное. Если это не имеет смысла, дайте этому немного времени, поиграйте с этим в своей локальной среде и задайте мне вопросы!
Примечание: Я буду использовать ipython и расширения django-extensions, чтобы использовать python manage.py shell_plus —print-sql, а затем форматировать этот SQL вручную с помощью sqlformat.org.
https://www.better-simple.com/django/2025/01/01/complex-django-filters-with-subquery/
@python_be1
Better Simple
Complex Django filters with Subquery
An overview on how to do complex filtering in Django with Subquery.
🖥Немного интерактива!
Не используя Google, назовите пакет Python для каждой буквы своего имени.
Давайте посмотрим, сколько вы знаете 😎🐧
@python_be1
Не используя Google, назовите пакет Python для каждой буквы своего имени.
Давайте посмотрим, сколько вы знаете 😎🐧
@python_be1
🔥 Огромный репозиторий (https://github.com/ml-tooling/best-of-web-python), который фильтрует и собирает лучшие инструменты для веб-разработки на Python!
🔐 Лицензия: CC-BY-SA-4.0
🖥 Github (https://github.com/ml-tooling/best-of-web-python)
@python_be1
🔐 Лицензия: CC-BY-SA-4.0
🖥 Github (https://github.com/ml-tooling/best-of-web-python)
@python_be1