1946
Сборник Python новостей: https://pythondigest.ru Наш симулятор IT инцидентов: https://incidenta.tech
Django - 5.1.10
https://ift.tt/TbHgL1K
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Django - 4.2.22
https://ift.tt/gtw8TxX
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
aiohttp - 3.12.8
https://ift.tt/kb793qu
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Content Moderation via Zero Shot Learning with Qwen 2.5
https://ift.tt/4LqTA1S
Викторина: Использование встроенных тегов в Django
https://ift.tt/QNLGJf1
Квиз на проверку знаний о встроенных тегах в Django
Как Python помогает восстанавливать древние фрески: алгоритмы цифровой реставрации
https://ift.tt/CRW5T8c
Цифровая реставрация культурного наследия — не то, о чём часто пишут на IT-форумах. Но Python, OpenCV и немного безумной любви к истории могут буквально вдохнуть жизнь в древние фрески. В этой статье — живая техническая история о том, как написать свои алгоритмы цифровой реставрации, использовать машинное зрение и нейросети для восстановления утраченного и, возможно, спасти кусочек человечества от забвения.
pytest - 8.4.0
https://ift.tt/rMHfpoI
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
Чем опасен apply() и почему его стоит заменить
https://ift.tt/zNySsw0
Сегодня рассмотрим почему DataFrame.apply() — это так себе инструмент в 2025 году, чем его заменять и как писать dataframe-логику так, чтобы она летала вместо того, чтобы жечь CPU и бюджет.
The Real Python Podcast – Episode #251: Python Thread Safety & Managing Projects With uv
https://ift.tt/FkhatR4
What are the ways you can manage multithreaded code in Python? What synchronization techniques are available within Python's threading module?
PYтокен: история о том, как питон съел ЭЦП. Часть 2
https://ift.tt/ZF2xLli
Продолжение истории о том, как я пытался реализовать подпись файлов с помощью сертификата на USB-устройстве, но уже с использованием USB-токена Рутокен 3.0, а дополнительно сделал шифрование и расшифрование директории.
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Новый лучший способ форматирования строк в Python
- Генерация карт Таро при помощи OpenAI модели GPT-Image-1
- Как Python помогает восстанавливать древние фрески: алгоритмы цифровой реставрации
- Первый год free-threaded Python
- Pytest-xdist: как распараллелить тесты без конфликтов в базе
- Анализ и прогнозирование погодных условий
- Некоторые неочевидные особенности Django ORM (filter и exclude)
- kubectl-mcp-server - Chat with your Kubernetes Cluster
- VectorVFS: Your Filesystem as a Vector Database
- redis - 6.2.0
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/598/
mav - Visualize the internal workings of LLM
https://ift.tt/jTO3RAq
celery - 5.5.3
https://ift.tt/VHxq65m
Распределенная очередь задач. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/celery/
Writing your own CUPS printer driver in 100 lines of Python (2018)
https://ift.tt/eTIs9DX
aiohttp - 3.12.6
https://ift.tt/hPQcf6b
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Django - 5.2.2
https://ift.tt/Qhw67Fd
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Python Bytes: #434 Most of OpenAI’s tech stack runs on Python
https://ift.tt/oQ9g3HV
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Talk Python to Me: #507: Agentic AI Workflows with LangGraph
https://ift.tt/D3Mh8sg
Audio
Дискретное преобразование Фурье в живых картинках для девятиклассников
https://ift.tt/WfcSKvu
Мало что настолько меня угнетает, как невозможность что-либо понять так, чтобы потом объяснить это самому себе :) И хоть я уже давно не девятиклассник, этот период запомнился мне внезапным переходом от заучивания материала "чтобы не схватить парашу" к некоторой степени осознания "а как оно там устроено и почему именно так". Сложнее всего было с математикой и я постоянно изобретал для себя "объяснялки". Этот навык, к счастью, прижился и стал привычкой. В виртуальную лабораторию!
Сводка от pythonz 25.05.2025 — 01.06.2025
https://ift.tt/GSYk1cT
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
aiohttp - 3.12.7
https://ift.tt/ovBX0Jp
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Всё об устройстве и работе SSTV с примерами на Python
https://ift.tt/sfO1a7L
SSTV (slow-scan television) — телевидение с медленной разверткой, узкополосный формат передачи данных, позволяющий передавать изображения через эфир. В этой статье будут рассмотрены подробности кодирования, декодирования SSTV-сигнала. Статья может быть интересна радиолюбителям, желающим познакомиться с новым форматом связи, а также тем, кто хочет в подробностях понять как же работает эта технология.
redis - 6.1.1
https://ift.tt/GbwCgnS
Python клиент для Redis. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/redis/
Docker: disable “What’s next” adverts
https://ift.tt/KQtumDi
ㅤ
Ищем похожие иероглифы при помощи искусственного интеллекта
https://ift.tt/mdNKcok
Эта статья о разработке небольшого инструмента для помощи в изучении китайского языка. Приложение позволяет просмотреть иероглифы, внешне похожие на требуемый, что бы разобрать их сходство и различие. Здесь на довольно простом примере показано как формируется архитектура проекта и подбираются основные компоненты (под катом код с комментариями). Для чтения и понимания достаточно минимального знания python и sql запросов.
kubectl-mcp-server - Chat with your Kubernetes Cluster
https://ift.tt/DBf0Ru9
LibrePythonista - Python in LibreOffice
https://ift.tt/NK1qfDz
kombu - 5.5.4
https://ift.tt/Ur7BoPN
Фреймворк для работы с AMQP. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/kombu/
Pyrefly vs. ty: Comparing Python’s Two New Rust-Based Type Checkers
https://ift.tt/JZIrojW
Анализ и прогнозирование погодных условий
https://ift.tt/Ue9sLva
Настоящее исследование посвящено комплексному анализу глобальных климатических изменений на основе исторических метеорологических данных за период с 1950 по 2024 год. Мы фокусируемся на шести ключевых странах, представляющих основные климатические зоны планеты.