ChatGPT в роли стримера #habr
https://habr.com/ru/post/721682/
Tags: API, Python, Искусственный интеллект, openai, стриминг, стрим, chatgpt, gpt-3, нейросети
Author: hiimluck3r

Сегодня я для себя открыл: язык программирования gleam #habr
https://habr.com/ru/post/721776/
Tags: Elixir/Phoenix, Erlang/OTP, Python, gleam, erlang, elixir, beam
Author: abetkin

Работа памяти в Python #habr
https://habr.com/ru/post/721804/
Tags: Python, python, память, memory management
Author: broffer

Как создание бинарного классификатора открыло ящик Пандоры в стандартах владения английским языком #habr
https://habr.com/ru/post/721810/
Tags: Python, Natural Language Processing, Изучение языков, Машинное обучение, Искусственный интеллект, бинарная классификация, носители языка, датасеты по английскому языку, английский язык, трансформер, нейросеть, deep learning
Author: jayatsea

5 полезных библиотек Python (с примерами) #habr
https://habr.com/ru/post/721834/
Tags: Блог компании RUVDS.com, Python, Программирование, библиотеки, подборки, python, питон, полезное, полезное для разработки
Author: daniilgorbenko

Классификация изображений в облачной системе Google Colab #habr
https://habr.com/ru/post/721940/
Tags: Big Data, Python, Искусственный интеллект, Машинное обучение, Научно-популярное, сверточные нейросети, классификация изображений, python, машинное обучение, глубокое обучение, google colaboratory
Author: korelskayaelya

[recovery mode] Разработка Web API на Django с помощью Django REST framework: от создания моделей до тестирования #habr
https://habr.com/ru/post/722054/
Tags: Python, Django, python3, django, drf
Author: craxti

Цепочка методов в pandas. Прокачиваем свой код. Минигайд для интересующихся #habr
https://habr.com/ru/post/722170/
Tags: Data Engineering, Python, python, pandas, plotly
Author: lozy_rc

А как вы переходили с Python 2 на Python 3?

https://www.youtube.com/shorts/89sYMUMbRXc

Пишет нам Никита Соболев:

Привет, мы запускаем курс по тестированию в Python: https://education.borshev.com/python-testing

Тестирование – всегда особенная, больная тема, потому что:
- На тесты не хватает сил и времени, а разговаривать про них с бизнесом – не выходит
- Если тесты пишутся, то уже не читаются. Полностью отсутствует понятность и читаемость
- А еще тесты медленно работают, их начинают редко запускать
- Дальше тесты начинают случайно падать. И их вообще выбрасывают :(

Знакомо? Вот и мне :(
Я давно хотел рассказать, как выйти из такого порочного круга, потому что понимаю, насколько сильно плохие тесты ухудшают жизнь разработчиков, а хорошие – улучшают.

Следующий вопрос: а почему вам можно верить? Обычно качество курсов – ну такое.
Почему я (Никита Соболев) могу сделать такой курс?

1. Каким-то чудом я стал членом команды pytest и сделал несколько популярных плагинов для него
2. Мой хороший товарищ сделал mimesis - один из самых популярных пакетов для генерации тестовых данных, а я смог ему помочь :)
3. Я core-разработчик библиотеки hypothesis для property-based тестирования
4. Последние несколько лет стараюсь прибираться во встроенном в CPython модуле unittest - уже много коммитов влил, многие PR еще открыты и ждут своего часа
5. Почти 15 лет я уже пишу тесты и заставляю / учу других их писать

А вот и детали:
- 3 вебинара раз в неделю
- 1 запись вебинара в подраок
- 2 большие домашки с разбором, вот тут уже есть шаблон: https://github.com/tough-dev-school/python-testing-homework
- 1 бонусный вебинар, тему которого можно выбрать
- C 20 марта по 7 апреля

Вы можете подписаться на мой гитхаб, пока курс еще не начался: https://github.com/sobolevn/

А еще у меня есть промокод Nick на 10% скидки, действует до 18 марта.
До встречи!

Обзор новостей Python за февраль : https://habr.com/ru/post/722008/

Ставьте лайк, делайте шер. :)

Подборка проектов с GitHub

〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🔸 Engineering Python
Welcome to Engineering Python. This is a Python programming course for engineers.

This GitHub repository hosts the Jupyter Notebooks and Python source code for the open course on YouTube (http://youtube.com/yongtwang).

A tutorial on how to use these course materials is in this YouTube video: 02C Course Materials and Jupyter Notebook.

〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🔸 Fun and useful projects with Python
You can find the corresponding tutorials on my channel: https://www.youtube.com/c/PythonEngineer

〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🔸 Python Engineer Roadmap
Python can be used in a lot of computer science fields. In this repository, we have collected resources for each field of computer science that are related to Python.

〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
🔸 PyTorch Beginner Tutorials from my YouTube channel

• Installation
• Tensor Basics
• Autograd
• Backpropagation
• Gradient Descent With Autograd and Backpropagation
• Training Pipeline: Model, Loss, and Optimizer
• Linear Regression
• Logistic Regression
• Dataset and DataLoader
• Dataset Transforms
• Softmax And Cross Entropy
• Activation Functions
• Feed-Forward Neural Net
• Convolutional Neural Net (CNN)
• Transfer Learning
• Tensorboard
• Save and Load Models

71 полезный проект для изучения Python.

Видео, статьи и исходный код присутствуют, а если у вас аллергия на PDF — есть ссылка на GitHub.

101 вопрос, на который должен ответить Python-разработчик

Если вы программируете на Python, проверьте свои знания в подборке из 101 вопроса для Python-разработчиков, на которые должен знать ответы любой специалист:

▪ Читать

@python_job_interview

101 вопрос, на которые должен ответить Python-разработчик

Готовитесь к собеседованию? Или просто изучаете Python? В этой статье собраны наиболее популярные вопросы по Python, которые помогут проверить ваши знания и подтянуть пробелы:

https://tproger.ru/articles/101-vopros-python-razrabotchiku/

#python