🖥 LocalStack — локальный эмулятор AWS

— python3 -m pip install localstack

🟡LocalStack - это эмулятор облачных сервисов, который запускается в 1 контейнере на вашем ноутбуке или в вашей среде CI.
С помощью LocalStack вы можете запускать свои приложения AWS или Lambdas полностью на своей локальной машине без подключения к удаленному облачному провайдеру.

🟡Если вы тестируете сложные приложения CDK или конфигурации Terraform или только начинаете знакомиться с сервисами AWS, LocalStack поможет ускорить и упростить процесс тестирования и разработки.

🖥 GitHub

@pythonl

🖥 deepface — библиотека Python для распознавания лиц и не только

— pip install deepface

⏩deepface — лёгковесная библиотека Python, позволяет находить лица и анализировать по фотографии разные атрибуты: возраст, пол, эмоции.
Вобрал в себя лучшее моделей VGG-Face, FaceNet, OpenFace, DeepFace, DeepID, ArcFace, Dlib, SFace и GhostFaceNet.

⏩Вот так можно сравнить схожесть 2 лиц, результат на изображении:

from deepface import DeepFace
result = DeepFace.verify(img1_path = "img1.jpg", img2_path = "img2.jpg")

🖥 GitHub

@pythonl

🖥 Labelme — аннотирование изображений с помощью Python

Labelme — это графический инструмент для аннотирования изображений, вдохновлен открытым инструментом LabelMe.
Labelme написан на Python и использует Qt для графического интерфейса.

🖥 GitHub

@pythonl

🖥 TagStudio (Preview/Alpha): A User-Focused Document Management System

Tag Studio - это приложение для организации и хранения фотографий и файлов с базовой системой, которая фокусируется на предоставлении свободы и гибкости пользователю.

Никаких проприетарных программ или форматов, никакого моря дополнительных файлов и полного изменения структуры вашей файловой системы.

▪Github

@pythonl

🖥 Xonsh — язык-оболочка на основе Python и Bash

— python -m pip install 'xonsh[full]'

Xonsh — это кроссплатформенный язык-оболочка и командный интерпретатор, работающий на языке Python и ориентированный на Unix.
Можно использовать Xonsh вместо дефолтного Bash — это позволяет применять мощь Python в работе с файлами и в любых других действиях, которые вы привыкли делать из терминала.

Xonsh является надмножеством Python 3.6+ (т.е. поддерживает все его возможности) с дополнительными примитивами оболочки, взятыми из Bash и IPython.
Xonsh работает на всех основных системах, включая Linux, OSX и Windows.

🖥 GitHub
🟡 Доки

@pythonl

🖥 Вышла первая бета-версия языка программирования Python 3.13.0b1

8 мая 2024 года вышла первая бета-версия языка программирования Python 3.13.0b1 (3.13.0 beta 1) для тестирования с экспериментальным JIT-компилятором и улучшенным интерактивным интерпретатором на основе PyPy 🔥

Ещё одним интересным моментом в Python 3.13.0b1 является экспериментальный режим сборки free-threaded build mode, который отключает глобальную блокировку интерпретатора (GIL), циклический сборщик мусора теперь стал более инкрементальным, также там включен модифицированный mimalloc, внесены новые дополнения к типизации и другие изменения, включая исправление ранее обнаруженных ошибок.

@pythonl

🖥🖥 Решаем задачи на стажировку аналитика в яндекс. Подключаем CHATGPT и другие ИИ модели!

https://www.youtube.com/watch?v=I_6exF29t0k

#youtube #стажировка #яндекс

📌 Код

@pythonl

🖥 Tornado — библиотека для асинхронных соединений

Tornado — это Python веб-фреймворк и библиотека асинхронных сетевых соединений, изначально разработанная в FriendFeed. Благодаря использованию неблокирующего сетевого ввода-вывода, Tornado может масштабироваться до десятков тысяч открытых соединений, что делает его идеальным для длинных опросов, WebSockets и других приложений, требующих длительного соединения с каждым пользователем.

🖥 GitHub
🟡 Wiki

@pythonl

🖥 Ленивые импорты в Python — lazy import

🟡Все import'ы, по умолчанию, выполняются во время загрузки скриптов. Это не всегда хорошо: представим себе CLI-утилиту с 2 командами:

$ ./utility.py --help
./utility.py usage:

* --help        Shows this message
* hard_work     Does all the work

$ ./utility.py hard_work
Importing the universe...
Looking for stars*...
Done!

1 команда показывает документацию, 2 — делает что-то полезное. Если для одной из команды требуются некие импорты (возможно тяжёлые), они будут выполняться для всех команд, даже если они там не нужны. Это сказывается на времени запуска скрипта.

🟡Посмотреть, какие импорты выполняются при запуске скрипта можно с помощью встроенного профайлера:

$ PYTHONPROFILEIMPORTTIME=1 ./utility.py --help
import time: self [us] | cumulative | imported package
import time:      1000 |       1000 | the_universe
import time:      2000 |       2000 | stars
...

Для чтения таких файликов рекомендую использовать tuna, визуализатор профайлов:

$ PYTHONPROFILEIMPORTTIME=1 ./utility.py --help 2> import.log
$ tuna import.log

🟡Что делать с такими импортами, которые нужны не всегда? Использовать ленивые импорты!

▶️ Подробнее про ленивые импорты

@pythonl