1946
Сборник Python новостей: https://pythondigest.ru Наш симулятор IT инцидентов: https://incidenta.tech
Django - 5.1.8
https://ift.tt/GPby2RC
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Django - 5.2
https://ift.tt/b0Th1aZ
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Балансировка нагрузки LLM через Nginx
https://ift.tt/n7LgOTS
В сети много примеров подключения LLM модели к Telegram-боту, но при большом числе пользователей нет руководств по распределению нагрузки между процессами — все туториалы предлагают монолит с одной репликой. Эта статья объясняет, как балансировать нагрузку бота для тысяч пользователей, в том числе, после подключения model context protocol для интеграций
aiohttp - 3.11.15
https://ift.tt/fmrw8VI
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
celery - 5.5.0
https://ift.tt/OmoPXVB
Распределенная очередь задач. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/celery/
pyflakes - 3.3.2
https://ift.tt/e9xpatT
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyflakes/
pyflakes - 3.3.1
https://ift.tt/icjTCs4
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyflakes/
Сводка от pythonz 23.03.2025 — 30.03.2025
https://ift.tt/fcSR84e
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Talking Postgres Ep25: Why Python developers just use Postgres with Dawn Wages
https://ift.tt/7crYmUW
AI (Computer Vision) для реальной жизни (или кто для кого готов)
https://ift.tt/nRMyIFz
Профессия "плотник" полезна в обычной жизни, а что можно сказать о "программисте"? Когда государственной политикой является цифровизация, то правительство должно понимать: цифра она везде цифра! И в обычной жизни придется учитывать и такие истории.
coverage - 7.8.0
https://ift.tt/EudNhPf
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Basedpyright: pyright fork with various type checking improvements
https://ift.tt/V3ThNpB
Проанализировал более 260 тысяч футбольных матчей, чтобы поспорить с учёными-статистиками
https://ift.tt/WSBalfr
Потратил пару месяцев, чтобы спарсить матчи и понять, насколько футбол хаотичная и непредсказуемая игра. И выводы оказались довольно неоднозначными. Но обо всём по порядку
flake8 - 7.2.0
https://ift.tt/rwTcasV
Модуль проверки форматирования кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/flake8/
Как спрогнозировать вес птицы с помощью XGBoost: от предобработки данных до оптимизации модели
https://ift.tt/ZQkNsFV
Передо мной стояла задача создать модель машинного обучения, которая позволяет предсказывать финальный вес птицы при ежедневном внесении данных и динамически корректировать прогноз с учетом новой информации.
Django - 5.0.14
https://ift.tt/hMzIL4K
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
aiohttp - 3.11.16
https://ift.tt/LFyi1qc
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Talk Python to Me: #499: BeeWare and the State of Python on Mobile
https://ift.tt/SEQ64AB
Audio
Как нам удалось упростить жизнь инженера-сметчика и сократить время на разработку сметы в 20 раз
https://ift.tt/KRHwkuF
Если вы инженер-сметчик, то наверняка знаете, что такое ежедневная работа с огромными таблицами и бесконечными спецификациями. Кто-то, возможно, уже смирился с монотонностью, а кто-то разработал свои лайфхаки для ускорения обработки данных. Но сегодня расскажем о новом подходе, который помог нам упростить процесс составления сметы на монтаж системы вентиляции.
virtualenv - 20.30.0
https://ift.tt/t5eai8V
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
suitenumerique/docs
https://ift.tt/Xk3YIHc
A collaborative note taking, wiki and documentation platform that scales. Built with Django and React. Opensource alternative to Notion or Outline.
[Видео] Новости мира Python за март 2025
https://www.youtube.com/watch?v=jcPM1sr9JDg
Ведущие – Григорий Петров и Михаил Корнеев
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Как спрогнозировать вес птицы с помощью XGBoost
- Как мы обучили модель прогноза ранней просрочки
- Проанализировал более 260 тысяч футбольных матчей, чтобы поспорить с учёными-статистиками
- Поиск ликвидных облигаций с использованием Python
- Как я Telegram бота для текстовых квестов на ChatGPT делал
- Год с Dishka: какой он — модный DI-контейнер?
- Имитатор касаний. Ч3: Программная часть
- pydoll: Automate Chromium Browsers Without a WebDriver
- pyflakes - 3.3.0
- flake8 - 7.2.0
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/589/
Magic Wormhole is What?
https://ift.tt/829f6hz
magic-wormhole is a library and command-line tool (written in Python) which makes it possible to securely and easily get arbitrary-sized files and directories (or short pieces of text) from one computer to another.
kombu - 5.5.2
https://ift.tt/jmvf5wB
Фреймворк для работы с AMQP. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/kombu/
Как я Telegram бота для текстовых квестов на ChatGPT делал
https://ift.tt/W7TnjVl
Хочу поделиться своим опытом создания Telegram-бота для текстовых квестов при помощи ИИ. Если вы любите текстовые квесты, писать ботов или просто интересуетесь GPT, то этот материал для вас.Ссылка на репозиторий с исходным кодом: questTg.
Upgrade Smarter, Not Harder: Python Tools for Code Modernization
https://ift.tt/cbqYF6I
Быстрее, выше, сильнее: сравнение подходов poetry, rye и uv
https://ift.tt/ywQcaM7
В этой статье сравним poetry, uv и rye: кто быстрее управляет зависимостями, как использовать их в Docker, и какой выбрать в 2025 году. Заодно пробежимся по философии инструментов и посмотрим пару новых PEP стандартов, которые могут улучшить работу с зависимостями.
pyflakes - 3.3.0
https://ift.tt/D0xtSr7
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyflakes/
История эволюции веб-сервиса: от примера из доки до космолета
https://ift.tt/z2KpFs8
5k RPS, 5ms Latency и 100 экспериментов одновременно. История о том, как наша команда перестраивала веб-сервис для сплитования трафика в высокопроизводительную систему. С какими ограничениями Cpython и Gil столкнулись на пути, как обходили "узкие места" и оптимизировали сервис до микросекунд. В общем, всё о том, как мы построили "космолет" на Python и взлетели! Ну и, конечно же, ответ на вопрос: "Почему не Go? ".