Python/ django

🖥 PyAction v0.6 is released! ✨


Выше новый инструмент PyAction, который помогает создавать и разрабатывать пользовательские действия (actions) на GitHub с помощью Python.

Действия - это отдельные задачи, которые вы можете комбинировать для создания заданий и настройки рабочего процесса.

Вы можете создавать свои собственные действия или использовать и настраивать действия, предоставляемые сообществом GitHub.

pip install -U pyaction

https://pyaction.imsadra.me/

@pythonl

🖥 MQ фреймворк Propan

Propan — это декларативный Python MQ фреймворк. Он идет по стопам FastAPI и Kombu, максимально упрощая написание кода и предоставляя все удобства инструментов, которые до этого существовали только в мире HTTP фремворков, однако, создан для работы с различными брокерами сообщений на основе AMQP, MQTT и др. протоколов.

Propan идеально подходит для создания реактивных микросервисов на основе архитектуры Messaging.

Это современный, высокоуровневый фреймворк, разработанный на основе популярных python библиотек для работы со специфичными брокерами, а в его основе лежит pydantic, идеи FastAPI и pytest.

Ключевые особенности
🟡Простота: спроектирован для максимальной простоты изучения и использования.

🟡Интуитивность: Отличная поддержка IDE, автодополнение даже в vim'е.

🟡Управление зависимостями: Эффективное переиспользование за счет аннотации типов. Доступ к зависимостями во всем стеке вызова.

🟡Интeграция: Propan полностью совместим с любыми HTTP фреймворками

🟡Независимость от брокеров: Единый интерфейс для популярных брокеров: Redis, RabbitMQ, Kafka, SQS, Nats

🟡RPC: Фреймворк поддерживает RPC запросы поверх брокеров сообщений, что позволит выполнять длительные операции на удаленных сервисах асинхронно.

🟡Скорость разработки: собственный CLI инструмент

🟡Тестируемость: Propan позволяет тестировать ваше приложение без внешних зависимостей: вам не нужно поднимать брокер сообщений, используйте виртуальный

🖥 GitHub
▶️ Доки

@pythonl

🖥 Python tool to remotely extract credentials on a set of hosts

Инструмент Python для удаленного сбора учетных данных на множестве хостов.

В этом блоге объясняется, как это работает.

Этот инструмент использует impacket project для удаленного считывания байтов в lsass dump и pypykatz для извлечения учетных данных.

python3 -m pip install lsassy

▪ Github

@pythonl

🕷 ScrapeGraphAI: Python scraper based on AI

ScrapeGraphAI - это библиотека python для веб-краулинга, которая использует Lms для создания веб-скрейперов для веб-сайтов, документов и XML-файлов.

Просто укажите, какую информацию вы хотите извлечь, и библиотека сделает все за вас!

pip install scrapegraphai

▪ Github
▪ Docs

@pythonl

⭐️ Data Science разбор реальной задачи с собеседования. Прогнозирование оттока клиентов.

▪Смотреть
▪Данные
▪Ноутбук

@pythonl

🖥 Giskard — библиотека Python для оценки и тестирования LLM-, ML-моделей

Помогает обнаруживать проблемы в моделях.
Сканирует LLM, позволяет определить производительность, фиксирует проблемы безопасности.

Установка: pip install "giskard[llm]" -U

▶️ Попробовать в Google Colab
🖥 GitHub 3.1k ⭐️

@pythonl

🖥 LLM Transparency Tool

Встречайте LLM Transparency Tool (LLM-TT) — интерактивный инструмент с открытым исходным кодом для анализа внутренней работы языковых моделей на основе Transformer.
Написан на Python и немного на TypeScript

🖥 GitHub

@pythonl

🖥 Пишем Telegram-ботов с aiogram 3.x

🟡Если вы по какой-то причине ещё не знакомы с этим замечательным материалом по работе с aiogram, то обязательно ознакомьтесь.

🟡Это книга по созданию Telegram-ботов на Python с помощью фреймворка aiogram.
Покрывает все основные темы aiogram такие как:
— Работа с сообщениями
— Кнопки
— Роутеры. Структура
— Фильтры и мидлвари
— Особые апдейты
— Конечные автоматы
— Инлайн-режим

▶️ Перейти к изучению aiogram

@pythonl

🖥 Профилировщики для Python. Измеряем скорость выполнения наших приложений

⏩Очень часто возникает задача выявить самые нагруженный узел приложения, чтобы его оптимизировать, улучшить таким образом пользовательский опыт, повысить конверсию и т.д.
В этом нам помогут профилировщики, собственно о них и пойдёт речь в статье.

⏩О чём статья?
• Python vs C или С vs Assembler
• Современные профилировщики
• Статистические профайлеры (statistical profilers)
• Профайлеры, основанные на событиях (событийные, event-based profilers, deterministic)
• Instrumentation-профайлеры
• Ручное профилирование
• Измеряем скорость каждой строки
• Установка и использование line_profiler
• Perf — профилируем на уровне ядра

📎 Статья

@pythonl

🖥 Python для сетевых инженеров

🔥 Очень полезная открытая книга для сетевых инженеров с опытом программирования и без.
Все примеры и домашние задания построены с уклоном на сетевое оборудование.
Для тех, кто хочет автоматизировать повседневные задачи и заняться программированием, но не знает, с какой стороны подойти.

📎 Книга

@pythonl

🖥 Как управлять репозиториями git с помощью Python

В этом полезном туториале мы рассмотрим, как управлять репозиториями и реализовать базовый рабочий процесс git с помощью библиотеки GitPython.

Если конкретнее, то мы разберём:
🟡Как управлять репозиториями git с помощью библиотеки GitPython
🟡 Как добавить путь в репозиторий
🟡Как клонировать репозиторий git
🟡Как создавать и отправлять коммиты
🟡Как работать с ветками
🟡Как управлять подмодулями

Все эти знания можно использовать для автоматизации работы с репозиториями, освобождая время для остальных вещей

▶️ Поехали

@pythonl

🗂️Context menu: a python library to create and deploy cross-platform native context menus.

Python библиотека для разработки и настройки пользовательских контекстных меню.

▪ Github

@pythonl

🖥 HTTP-запросы с использованием Aiohttp в Python

Aiohttp — это, безусловно, самый активный проект aio-libs, который, возможно, является основным вариантом использования asyncio.
Aiohttp представляет собой HTTP-клиент и сервер с поддержкой Web-Sockets и таких тонкостей, как промежуточное ПО для обработки запросов и подключаемая маршрутизация.

О том, как грамотно работать с HTTP-запросами при помощи Aiohttp и пойдёт речь в этой полезной статье.

🔜 Поехали

@pythonl