Добро пожаловать в мир Python

Почему код Python в функции выполняется быстрее?

В этой статье мы увидим, почему код Python выполняется быстрее в функции и как работает выполнение кода Python. https://stackabuse.com/why-does-python-code-run-faster-in-a-function/

Извлечение цвета изображения с помощью Python

Более 320 публикаций о Python и Data Science — о Pandas, NumPy, основах машинного обучения, Sklearn, Jupyter и многом другом.

Самостоятельная коллекция советов по Python и Data Science, которые помогут повысить уровень вашей игры с данными. https://towardsdev.com/320-python-and-data-science-tips-covering-pandas-numpy-ml-basics-sklearn-jupyter-and-more-83e870b5f0e4

9 фреймворков Python для фронтенд-разработки: альтернативы JavaScript

В этой статье вы узнаете, какие платформы можно использовать, если вы хотите реализовать крутую идею приложения, просто написав код Python.

Эта статья для тех, кто не готов к новому этапу обучения фронтенд-разработке. https://medium.com/python-in-plain-english/8-python-frameworks-for-frontend-development-javascript-alternatives-2370e0cf6ae9

Обнаружено, что сотни вредоносных пакетов Python крадут конфиденциальные данные

Вредоносная кампания, которая, по наблюдениям исследователей, усложнялась за последние полгода, заключалась в внедрении на платформы с открытым исходным кодом сотен пакетов для кражи информации

За кампанией с начала апреля следят аналитики отдела безопасности цепочки поставок Checkmarx, которые обнаружили 272 пакета с кодом для кражи конфиденциальных данных из целевых систем.

Атака значительно изменилась с момента ее первого обнаружения: авторы пакетов реализуют все более сложные уровни запутывания и методы уклонения от обнаружения. https://www.bleepingcomputer.com/news/security/hundreds-of-malicious-python-packages-found-stealing-sensitive-data/

Тестовые серверы Telegram: инструкция по эксплуатации.

Про разработку ботов в Telegram написано много текстов, а про «тестовый дата-центр» практически ничего. Ранее Pavelgram освещал этот вопрос: он кратко рассказал, что такое тестовые серверы и как с ними работать. Я продолжу это начинание.

Эта статья — сборник разбросанной документации и результатов экспериментов. Под катом расскажу о технических особенностях тестового окружения для разработки, покажу примеры ботов и юзерботов. В качестве бонуса — история «о жизни в тестовом контуре». Читать дальше →https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/763286

🐍5 способов измерения времени выполнения в Python
Вы можете оценить выполнение кода Python, используя модуль «time» в стандартной библиотеке. В этом уроке вы узнаете, как рассчитать время выполнения кода Python, используя набор различных методов. https://superfastpython.com/benchmark-execution-time/

🐍Освоение интеграционного тестирования с помощью FastAPI.
Интеграционное тестирование FastAPI: использование возможностей ложных серверных служб с помощью MongoMock, MockS3 и других. https://alex-jacobs.com/posts/fastapitests/

🐍Ускоренный курс LangChain для начинающих
LangChain — это фреймворк, предназначенный для упрощения создания приложений с использованием больших языковых моделей. Это позволяет легко соединить модели ИИ с множеством различных источников данных, чтобы вы могли создавать собственные приложения НЛП. https://www.youtube.com/watch?v=lG7Uxts9SXs

[Перевод] Извлечение текста из файлов PDF при помощи Python.

▍ Введение

В эпоху больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) и постоянно расширяющейся сферы их применений непрерывно растёт и важность текстовых данных.

Существует множество типов документов, содержащих подобные виды неструктурированной информации, от веб-статей и постов в блогах до рукописных писем и стихов. Однако существенная часть этих данных хранится и передаётся в формате PDF. В частности, выяснилось, что за каждый год в Outlook открывают более двух миллиардов PDF, а в Google Drive и электронной почте ежедневно сохраняют 73 миллионов новых файлов PDF (2).

Поэтому разработка более систематического способа обработки этих документов и извлечения из них информации позволит нам автоматизировать процесс и лучше понять этот обширный объём текстовых данных. И в выполнении этой задачи, разумеется, нашим лучшим другом будет Python.

Читать дальше →https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/765246

Питон 3.12: Что не попало в заголовки

_______________

https://www.bitecode.dev/p/python-312-what-didnt-make-the-headlines

Питон — это сила! 🔥

Теперь вы можете расшифровать любой видео/аудиофайл всего за несколько строк кода! Современное преобразование речи в текст с использованием Conformer от AssemblyAI! 🚀

Записывайтесь на курс от Хекслета, пройдите 5 бесплатных уроков профессии и получите скидку 10% на курс!

На профессии «Python-разработчик» вы за 10 месяцев: научитесь работать с сетевыми запросами и овладеете навыком проектирования архитектуры приложений, решите более 310 задач в браузере, создадите 4 проекта для портфолио на GitHub и выполните 150 тестовых заданий от наших партнёров, научитесь работать с чужим кодом и оформлять пул-реквесты в Open Source проектах.

Готовы попробовать прямо сейчас? Оставьте заявку и мы расскажем, как пройти бесплатные курсы профессии!

Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid: LjN8KRUft

Python 3.12.

После года разработки опубликован значительный выпуск языка программирования Python 3.12. Новая ветка будет поддерживаться в течение полутора лет, после чего ещё три с половиной года для неё будут формироваться исправления с устранением уязвимостей.

Одновременно началось альфа-тестирование ветки Python 3.13, в которой появился режим сборки CPython без глобальной блокировки интерпретатора (GIL, Global Interpreter Lock). Ветка Python 3.13 будет находиться на стадии альфа-выпусков в течение семи месяцев, во время которых будут добавляться новые возможности и производиться исправление ошибок (в соответствии с новым графиком разработки работа над новой веткой начинается за пять месяцев до релиза предыдущей ветки и к моменту очередного релиза достигает стадии альфа-тестирования). После этого в течение трёх месяцев будет проводиться тестирование бета-версий, во время которого добавление новых возможностей будет запрещено и всё внимание будет уделяться исправлению ошибок. Последние два месяца перед релизом ветка будет находиться на стадии кандидата в релизы, на которой будет выполнена финальная стабилизация.

https://www.python.org/downloads/release/python-3120/

Выпущена версия Flask 3.0.0

https://pypi.org/project/Flask/#history

Многопоточность в Python: очевидное и невероятное.

В данной статье я покажу на практическом примере как устроена многопоточность в Python, расскажу про потоки, примитивы синхронизации и о том зачем они нужны.

Изначально я планировал что это будет простая и короткая заметка, но пока готовил и тестировал код нашел интересный неочевидный момент связанных с внутренностями CPython, так что не спешите закрывать вкладку, даже если вы уверены что вы знаете о потоках в Python всё :)

Читать далее https://habr.com/ru/articles/764420

Vizro — это набор инструментов для создания модульных приложений визуализации данных.

Быстрая самостоятельная сборка настраиваемых информационных панелей за считанные минуты — без необходимости передового программирования или опыта проектирования — для создания гибких и масштабируемых приложений визуализации данных с поддержкой Python. https://github.com/mckinsey/vizro

Беспрепятственная интеграция LLM как функций Python

Легко интегрируйте большие языковые модели в свой код Python. Просто используйте @promptдекоратор для создания функций, возвращающих структурированный вывод из LLM. Комбинируйте запросы LLM и вызов функций с обычным кодом Python для создания сложной логики. https://github.com/jackmpcollins/magentic

Бесплатный вебинар Python: Как стать востребованным backend разработчиком.

⏰ Когда: уже сегодня - 27 сентября в 19:00 мск

Что узнаете за 2 часа:

✔️Что нужно, чтобы найти первую работу разработчиком.

✔️Какие знания нужны для входа в профессию.

✔️Что нужно, чтобы найти первую работу разработчиком.

✔️Какому бизнесу нужны Python-разработчики и почему Python хорош именно для веб-разработки.

А еще вас ждет Q&A сессия и увлекательный квиз!

🎁 Всем, кто зарегистрировался - Гайд «Как заговорить на сленге IT-специалистов», а каждому участнику - Карта компетенций Python-разработчика.

Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid: LjN8KQ7qB

live.hexlet.io

Предварительная версия Python 3.12: субинтерпретаторы

В Python 3.12 вы найдете множество других новых функций, улучшений и оптимизаций. https://realpython.com/python312-subinterpreters/

7 лучших библиотек Python для машинного обучения и искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) — популярные области разработки программного обеспечения, в которых в последние годы наблюдается значительный рост. Ожидается, что этот рост продолжится с появлением инструментов генеративного искусственного интеллекта, таких как ChatGPT и DALL-E. Python, на котором размещен обширный набор библиотек искусственного интеллекта и машинного обучения, рассматривается многими как язык программирования, предпочтительный для разработчиков программного обеспечения с поддержкой искусственного интеллекта. Имея это в виду, в этом руководстве по программированию будут представлены лучшие библиотеки Python для искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения, которые программисты, специалисты по обработке данных и исследователи могут использовать для создания интеллектуальных приложений и решения сложных проблем. https://www.developer.com/languages/python/python-libraries-for-machine-learning-ai/