👩‍💻 Дашбординг: Dash или Shiny

Разбираемся в устройстве Dash и Shiny и почему оба фреймворка отлично подходят для решения единственной задачи - создать функциональный и красивый дашборд.

Читать...

👩‍💻 Python REST API: Flask, Connexion и SQLAlchemy (часть 2)

Статья продолжает серию по созданию REST API на Flask. В этой части вы подключаете SQLite, используете SQLAlchemy для управления данными, добавляете сериализацию с Marshmallow и интегрируете базу данных с REST API.

Читать...

👩‍💻 Введение в ERP: Что такое ERP-системы и почему они важны для производства?

В статье рассматриваются ERP-системы: их роль в управлении бизнесом, ключевые преимущества внедрения, а также этапы выбора, проектирования и настройки, чтобы сделать систему максимально эффективной.

Читать...

🔎 Подборка зарубежных вакансий

Senior Python
🟢Python, Django/DRF, RDBMS, RabbitMQ, Redis, Celery
🟢до 7 000 $ | 3–6 лет

Senior Backend developer - Python
🟢Python, PostgreSQL, Redis, FastAPI, SQLAlchemy, Celery, Pydantic, LLMs, AWS
🟢от 4 500 $ | более 6 лет

Python developer (+JavaScript)
🟢Python, JavaScript, React, AWS, Elasticsearch
🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет

👩‍💻 Большой гайд по миграциям в Django: готовимся к миграциям и избегаем конфликтов

Статья посвящена работе с миграциями в Django. Рассматриваются их назначение, настройка, предотвращение конфликтов, управление историей миграций и поддержание её чистоты, с практическими примерами.

Читать...

🧠 Самые интересные статьи за последние дни:

• Как работает bytearray в Python? Смотрим реализацию на C

• Большой гайд по миграциям в Django: готовимся к миграциям и избегаем конфликтов

• Как я создал Telegram-бота для хранения файлов и чуть не стал библиотекарем

• Как за 6 промтов к ChatGPT создать Python скрипт, скачивающий видео с YouTube для просмотра на телевизоре через Kodi

• KAN 2.0: Kolmogorov-Arnold Networks Meet Science

👩‍💻 Как я создал Telegram-бота для хранения файлов и чуть не стал библиотекарем

Узнайте, как я превратил свой Telegram в персональную файловую систему с помощью бота на Python. В статье делюсь опытом разработки, полным кодом и лайфхаками.

Читать...

👩‍💻 ТОП-43 курса по Machine Learning, включая бесплатные курсы по машинному обучению

В статье представлены как платные, так и бесплатные онлайн-курсы по машинному обучению, которые подойдут как новичкам, так и опытным специалистам. Узнайте, как создавать ML-модели, работать с большими данными и применять полученные навыки в реальных проектах, чтобы открыть новые карьерные возможности.

Читать...

👩‍💻 AJAX-запросы в Django на примере простейшего приложения сбора и показа сообщений

Статья предлагает простой мануал по использованию AJAX для динамического обновления страниц. Рассматривается взаимодействие фронтенда с AJAX и бэкенда на Django, с акцентом на минимализм кода для новичков.

Читать...

👩‍💻 Django + Zoho CRM: как управлять данными без головной боли

Статья рассказывает о процессе интеграции Django с Zoho CRM. Рассматриваются шаги настройки: подготовка среды, работа с вебхуками и реализация асинхронной обработки данных через Celery для повышения эффективности.

Читать...

👩‍💻 Самая наглядная и простая модель естественного отбора: птицы со всего одним геном. Важность разнообразия у потомков

Статья представляет простейшую модель естественного отбора с одним параметром-гена. Рассматриваются принципы её работы, интерактивные примеры кода на Python с использованием p5py, и визуализации в формате гифок.

Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Больше чем книга

• Как поставить цель на обучение, чтобы дойти до конца

• Движение вверх: как стать CTO — на примере пяти историй ИТ-директоров

• Какие айтишники будут востребованы в 2035г, а какие – нет?

• Как мы помогаем развиваться web3 front-end разработчикам благодаря нашей Карте развития в 2024 году

👩‍💻 Создание блога на FastAPI с нуля: JWT, Markdown и современный веб-дизайн

В этой статье мы создадим полноценный мини-блог на FastAPI с нуля, используя современные технологии веб-разработки. Вы узнаете, как реализовать JWT-аутентификацию, работать с Markdown и создать привлекательный пользовательский интерфейс.

Читать...

👩‍💻 Как написать Raft на чистом Python: основы

Статья объясняет основы реализации алгоритма Raft на Python. Рассматриваются механизмы выбора лидера, репликации данных и обеспечения согласованности для стабильной работы распределённых систем.

Читать...

➡️ Оптимизация ядра WebGPU для перемножения матриц и достижения производительности свыше 1ТФЛОПС

Статья рассказывает о создании Surfgrad — высокопроизводительной библиотеки для автоматического дифференцирования выражений с использованием WebGPU. Описываются тензорные операции и оптимизация под браузеры.

Читать...

➡️ О векторных базах данных простым языком

Статья объясняет, как реализовать поисковую систему для онлайн-магазина, которая анализирует запросы пользователей и предлагает релевантные результаты, такие как товары по теме "лето".

Читать...

👩‍💻 no-code (hub.ultralytics.com) в связке с Yandex DataSphere

Статья рассматривает no-code и low-code платформы для обучения нейросетей. Особое внимание уделяется платформе Ultralytics Hub, её возможностям обучения Yolo-моделей и использованию ресурсов Yandex DataSphere.

Читать...

👩‍💻 Поиск второго наибольшего числа в списке

Напишите функцию, которая принимает список чисел и возвращает второе наибольшее число. Если такого числа нет (например, все элементы одинаковые или список содержит менее двух элементов), функция должна возвращать None.

Пример:

print(second_largest([4, 1, 7, 3, 9, 7]))  # Ожидаемый результат: 7
print(second_largest([10, 10, 10]))         # Ожидаемый результат: None
print(second_largest([5]))                  # Ожидаемый результат: None

Решение задачи🔽

def second_largest(numbers):
unique_numbers = list(set(numbers))
if len(unique_numbers) < 2:
return None
unique_numbers.sort(reverse=True)
return unique_numbers[1]

# Пример использования:
print(second_largest([4, 1, 7, 3, 9, 7])) # Ожидаемый результат: 7
print(second_largest([10, 10, 10])) # Ожидаемый результат: None
print(second_largest([5])) # Ожидаемый результат: None

👩‍💻 Получение информации о системе с помощью Python

Статья показывает, как системные администраторы могут использовать Python для быстрого получения информации о системе. Рассматриваются примеры скриптов для мониторинга производительности и отчетности.

Читать...

👩‍💻 IMPulse — наш взгляд на менеджмент инцидентов

Статья представляет open source решение для менеджмента инцидентов, альтернативу Alertmanager. Рассматриваются его преимущества и возможности для компаний, ограниченных санкциями или политикой безопасности.

Читать...