A Simple Way to Time Code in Python

https://www.kdnuggets.com/2021/03/simple-way-time-code-python.html

👉 @python_real

Nebulo

Nebulo is a python library for building GraphQL APIs on top of PostgreSQL.

https://github.com/olirice/nebulo

👉 @python_real

FastHX

FastAPI and HTMX, the right way.

Key features:
Decorator syntax that works with FastAPI as one would expect, no need for unused or magic dependencies in routes.
Works with any templating engine or server-side rendering library, e.g. markyp-html or dominate.
Built-in Jinja2 templating support (even with multiple template folders).
Gives the rendering engine access to all dependencies of the decorated route.
FastAPI routes will keep working normally by default if they receive non-HTMX requests, so the same route can serve data and render HTML at the same time.
Correct typing makes it possible to apply other (typed) decorators to your routes.
Works with both sync and async routes.

https://github.com/volfpeter/fasthx

👉 @python_real

190 проектов Python с исходным кодом

Python - один из лучших языков программирования. Благодаря своей удобочитаемости и дружелюбности к новичкам, он был принят отраслями промышленности по всему миру. Поэтому, чтобы освоить Python в любой области, необходимо работать над проектами. В этой статье я расскажу вам о более чем 190 проектах на Python с исходным кодом.

https://amankharwal.medium.com/130-python-projects-with-source-code-61f498591bb

👉 @python_real

Python-codext

Расширение кодеков Python, содержащее CLI-инструменты для кодирования/декодирования чего угодно.

https://github.com/dhondta/python-codext

👉 @python_real

Самые полезные советы по Python, которые вы должны знать

Одним из самых популярных и востребованных языков программирования в мире является Python. Это связано с различными факторами:

1. Он прост в освоении и невероятно адаптируется.
2. Доступно множество модулей и библиотек.
3. Меньше сложности кода.

https://python.plainenglish.io/python-top-most-useful-tips-you-should-learn-c9c7e77c9b5e

👉 @python_real

JC-Инструмент CLI и библиотека Python, которые преобразуют выходные данные популярных инструментов командной строки, типы файлов и общие строки в JSON, YAML или словари. Это позволяет направлять вывод в такие инструменты, как jq, и упрощает сценарии автоматизации.

https://github.com/kellyjonbrazil/jc

latexify-Генерирует математическое описание LaTeX из функций Python.

https://github.com/google/latexify_py

👉 @python_real

Введение в Pandas для науки о данных

Библиотека Pandas является основой любой работы по науке о данных в Python. Это введение познакомит вас с основами манипулирования данными и расскажет о многих важных функциях Pandas.

https://www.kdnuggets.com/2020/06/introduction-pandas-data-science.html

👉 @python_real

Шпаргалка по Python

https://quickref.me/python

👉 @python_real

Что-то среднее между pytorch и karpathy/micrograd


Из-за своей чрезвычайной простоты он призван стать самой простой средой для добавления новых ускорителей с поддержкой как логического вывода, так и обучения.

https://github.com/geohot/tinygrad

👉 @python_real

9 вещей, которые показывают, что вы не являетесь профессиональным разработчиком Python

Покажи мне свой код, и я скажу тебе, кто ты.

Python - один из самых популярных языков программирования, его используют в веб-разработке, науке о данных, искусственном интеллекте, робототехнике и многих других областях. В этой статье вы узнаете, как исправить вредные привычки, которые вы закрепили с годами или принесли из других языков программирования.

https://python.plainenglish.io/9-things-you-do-that-show-you-are-not-a-python-professional-b8e0681af9e3

👉 @python_real

8 лучших инструментов Python для работы с изображениями

Хотите извлечь базовые данные из изображений? В этой статье перечислены некоторые из лучших инструментов Python для работы с изображениями, которые помогают преобразовывать изображения.

https://www.kdnuggets.com/2022/11/8-best-python-image-manipulation-tools.html

👉 @python_real

Как настроить классы данных в Python

Эффективное управление данными с помощью Python dataclass с использованием заморозки и свойств

https://betterprogramming.pub/how-to-setup-data-classes-in-python-ffd85549523c

👉 @python_real

7 полезных советов по Python

Множественное присвоение переменных, цикл For else, сравнение цепочек, функции floor() и ceil(), проверка объекта с помощью dir(), обратная строка со срезом, N строк

https://sonikabaniya.medium.com/7-useful-python-tips-96070071e736

👉 @python_real

9 невероятных трюков с Python, которые сделают ваш код более элегантным

https://medium.com/techtofreedom/9-fabulous-python-tricks-that-make-your-code-more-elegant-bf01a6294908

👉 @python_real

Как получить список всех файлов в каталоге с помощью Python

В этом руководстве вы сосредоточитесь на наиболее универсальных методах модуля pathlib для перечисления элементов в каталоге, но вы также узнаете немного о некоторых альтернативных инструментах.

https://realpython.com/get-all-files-in-directory-python/

👉 @python_real

Как запускать фоновые задачи в FastAPI

Итак, я работал над одним из своих проектов Python FastAPI, и мне нужна была фоновая задача для загрузки файла журнала на S3 каждые 86400 секунд. Что заставило меня изучить этот вопрос. Таким образом, в этой статье обсуждается, как периодически запускать простую задачу в фоновом режиме нашего приложения FastAPI.

https://python.plainenglish.io/how-to-run-background-tasks-in-fastapi-python-73980fcf5672

👉 @python_real

8 советов по созданию визуализаций данных на Python с помощью Bokeh

Python - отличный инструмент с открытым исходным кодом для создания визуализаций данных. Существует множество библиотек для визуализации данных, включая Matplotlib, Seaborn и Bokeh.

Bokeh - это библиотека визуализации данных на Python, предназначенная для создания интерактивных графиков. Хотя эти библиотеки бесплатны для использования, часто требуется значительное количество времени для изучения их специфики.

Ниже приведены несколько советов, которые я узнал по пути создания визуализаций данных с помощью Bokeh.

https://towardsdatascience.com/8-tips-for-creating-data-visualizations-in-python-using-bokeh-d7a01701503d

👉 @python_real

Python — как реализовать нулевое копирование

В своей последней статье я подробно рассказал о нулевом копировании, « Linux — Zero Copy ». Сегодня давайте реализуем нулевое копирование на Python и проведем несколько экспериментов.

https://medium.com/geekculture/python-how-to-implement-zero-copy-1fce69a73706

👉 @python_real

Создание интерпретатора Python внутри ChatGPT

Эта история вдохновлена ​​​​подобной историей «Создание виртуальной машины внутри ChatGPT» . Я был впечатлен и решил попробовать что-то подобное, но на этот раз вместо инструмента командной строки Linux давайте попросим ChatGPT быть нашим интерпретатором Python.

https://levelup.gitconnected.com/building-a-python-interpreter-inside-chatgpt-49251af35fea

👉 @python_real