Python/ django
58.9K subscribers
2.07K photos
61 videos
47 files
2.79K links
по всем вопросам @haarrp

@itchannels_telegram - 🔥 все ит-каналы

@ai_machinelearning_big_data -ML

@ArtificialIntelligencedl -AI

@datascienceiot - 📚

@pythonlbooks

РКН: clck.ru/3FmxmM
加入频道
🖥 Inquests - это простая, но элегантная HTTP-библиотека. Это дополнительная замена Requests, функциональность которой приостановлена.


>>> import niquests
>>> s = niquests.Session(resolver="doh+google://", multiplexed=True)
>>> r = s.get('https://pie.dev/basic-auth/user/pass', auth=('user', 'pass'))
>>> r.status_code
200
>>> r.headers['content-type']
'application/json; charset=utf8'
>>> r.oheaders.content_type.charset
'utf8'
>>> r.encoding
'utf-8'
>>> r.text
'{"authenticated": true, ...'
>>> r.json()
{'authenticated': True, ...}
>>> r
<Response HTTP/3 [200]>
>>> r.ocsp_verified
True
>>> r.conn_info.established_latency
datetime.timedelta(microseconds=38)


Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 backtrader — это библиотека на Python для анализа торговых стратегий. Представьте, что у вас есть идея, как заработать на колебаниях цен на акции или валюты, но прежде чем использовать реальные деньги, вы хотите проверить свою идею на прошедших данных

🌟 Backtrader помогает "прокрутить" вашу стратегию на исторических данных и увидеть, насколько она была бы успешной. Даже без знания торговли, это как тестирование идеи с помощью симуляции, чтобы избежать рисков в реальном мире

🔐 Лицензия: GPL-3.0

▪️Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Ditto — это простой инструмент для автоматической генерации кода. Он позволяет пользователю описать приложение на языке, близком к естественному, а затем создает полноценное многокомпонентное приложение Flask. Ditto использует языковую модель для построения маршрутов, шаблонов и статических файлов без необходимости вручную писать код

🌟 Основная цель проекта — упростить процесс разработки веб-приложений, автоматизируя создание структуры кода на основе текстового описания

🔐 Лицензия: MIT

▪️Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Streamlit — бесплатный пакет Python для науки о данных и визуализации данных . В этом видео вы познаете базовые навыки запуска проекта Streamlit с интеграцией с MySQL!

💡 Вы узнаете, как создать панель инструментов веб-сайта аналитики с помощью Python и библиотеки Streamlit. В качестве примера будет использована база данных Excel для хранения данных и Streamlit для создания интерактивной панели, которая позволит визуализировать и исследовать данные!

🕞 Продолжительность: 1:29:42

🔗 Ссылка: *клик*

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Урок по созданию современного настольного GUI- приложения с использованием Python и PySide6!

🔍 Что вы изучите:

🌟 Настройка среды разработки
🌟 Создание главного окна приложения
🌟 Проектирование и реализация современных компонентов пользовательского интерфейса
🌟 Обработка взаимодействий и событий пользователя
🌟 Настройка внешнего вида с помощью таблиц стилей
🌟 Создание темных и светлых тем приложения

🕞 Продолжительность: 2:06:51

🔗 Ссылка: *клик*

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 LLMCompiler — фреймворк на Python для оптимизации параллельных вызовов функций с использованием больших языковых моделей (LLM), таких как GPT и LLaMA

🌟 Этот фреймворк позволяет автоматически идентифицировать задачи, которые можно выполнять параллельно, снижая задержки и затраты. Этот инструмент полезен для ускорения и улучшения точности выполнения сложных задач с LLM

▪️Github

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 py2many: Python to many CLike languages transpiler

Инструмент py2many помогает переводить код на Python в код на различных языках, включая Rust.

Он поддерживает множество языков, таких как Rust, C++, Julia, Kotlin и другие, а также способен генерировать код Python с аннотациями типов.

Для трансляции кода используется команда в терминале, после чего сгенерированный код компилируется.

На сайте проекта доступна документация с инструкциями по установке необходимых библиотек и форматировщиков.

🔗 GitHub

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Python 3.12 против Python 3.13 – сравнение производительности

В этой статье описываются результаты тестирования производительности Python 3.13 по сравнению с Python 3.12.

В общей сложности было проведено 100 различных тестов на компьютерах с процессорами AMD Ryzen серии 7000 и Intel Core 13-го поколения для настольных компьютеров, ноутбуков и мини-ПК.

Все тесты были выполнены на компьютерах с Windows 11 с использованием библиотеки pay performance 1.11.0 на Python 3.12.7 и Python 3.13.0 (обе 64-разрядные версии).

Результат показывает, что Python 3.13 имеет лучшие показатели по производительности по сравнению с Python 3.12 в следующих тестах: asyncio_tcp_ssl (в 1,51 раза быстрее), async_tree_io_tg (в 1,43 раза быстрее), async_tree_eager_io (в 1,40 раза быстрее). Однако вы можете заметить снижение производительности в некоторых тестах, особенно в покрытие кода (в 3,85 раза медленнее), regex_v8 (в 1,26 раза медленнее), telco (в 1,19 раза медленнее).

🔗 Подробные тесты

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🖥 Справочник FastAPI – Как разрабатывать, тестировать и развертывать API!

🌟 После прочтения этого краткого руководства вы сможете разработать API администрирования курса с использованием FastAPI и MongoDB. Вы не только будете писать API, но и тестировать и контейнеризировать приложение

🌟 В этом пошаговом проекте вы создадите бэкэнд-систему Python с использованием FastAPI, быстрого веб-фреймворка и базы данных MongoDB для хранения и поиска информации о курсе

🌟 Система позволит пользователям получать доступ к сведениям о курсе, просматривать главы, оценивать отдельные главы и составлять общие рейтинги

💡 Проект предназначен для разработчиков Python с базовыми знаниями программирования и некоторыми знаниями NoSQL. Знакомство с MongoDB, Docker и PyTest не требуется

🔗 Ссылка: *клик*

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM