Добро пожаловать в мир Python

В этой статье я предлагаю альтернативы основным библиотекам Python.
Эти альтернативы добавляют некоторую ценность ландшафту Python, даже несмотря на то, что основные библиотеки поддерживаются более сильными активными сообществами.
Выбор библиотек зависит от вашего варианта использования и личных предпочтений.

https://dev.to/taipy/new-open-source-vs-old-open-source-33k7

Что такое конвейеры в Python?

Если вы разработчик Python, возможно, вы слышали о термине «конвейер» . Но что такое конвейер и почему он полезен? В этом сообщении блога мы рассмотрим концепцию конвейеров в Python, как они работают и как они могут помочь вам писать более чистый и эффективный код. https://medium.com/@ayush-thakur02/wait-what-are-pipelines-in-python-628f4b5021fd

Этот диск 📁 - золотая жила БЕСПЛАТНЫХ учебников, руководств и учебных материалов по:

✅ Искусственный интеллект
✅ AWS Certified
✅ Облако
✅ BIG DATA
✅ Data science
✅ BI
✅ Python
✅ Аналитика данных
✅ Google Cloud Platform
✅ Обучение ИТ
✅ MBA
✅ Машинное обучение
✅ Этический хакинг
✅ Глубокое обучение и многое другое

https://drive.google.com/drive/folders/1CgN7DE3pNRNh_4BA_zrrMLqWz6KquwuD

Создание нейронной сети с помощью PyTorch
Создание вашей первой нейронной сети может показаться сложной задачей, но платформы глубокого обучения, такие как PyTorch, сделали задачу более доступной, чем когда-либо. В этой статье объясняется, как построить нейронную сеть с помощью PyTorch. https://haydenjames.io/building-a-neural-network-with-pytorch/

Генеративный ИИ для начинающих.
Курс из 12 уроков, в котором рассказывается все, что вам нужно знать, чтобы начать создавать приложения генеративного ИИ.

https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/#/

Многопоточный Python на примерах: токены отмены.

В этой статье мы обсудим паттерн "Cancellation Token", популярный в некоторых других языках, но почему-то обойденный вниманием в Python-сообществе. Он о том, как безопасно и красиво завершать работу функции, треда или корутины.

https://habr.com/ru/companies/vk/articles/774672

[Перевод] Две мощных возможности Python, упрощающие код и улучшающие его читабельность.

Улучшите качество кода, украсив его оператором match и срезами объектов.

Python не случайно стал невероятно популярным в современной технической среде. Он, если сравнивать его с другими языками программирования, возможно, является самым удобным и доступным для новичков. И, вместе с этой доступностью, он ещё и обладает огромными возможностями. С его помощью можно решить множество задач в самых разных сферах, им пользуются веб-разработчики, дата-сайентисты, учёные.

По мере того, как Python развивался, его создатели очень старались, чтобы код, написанный на этом языке, не терял бы хорошей читабельности и лаконичности. Хотя для освоения многих возможностей Python могут понадобиться некоторые усилия, результатом приложения этих усилий будет чистый и красивый код. Это более чем стоит сил, потраченных на изучение языка.

В этом материале мы рассмотрим две таких возможности: оператор match и создание срезов строк и списков. Мы подробно разберёмся с тем, как работают эти механизмы, а так же изучим несколько примеров, которые позволят вам познакомиться с синтаксисом и семантикой соответствующих конструкций.

Читать далее https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/775052

😂11 забавных библиотек Python, которые сделают ваш день лучше☀️

https://dev.to/taipy/11-fun-python-libraries-to-make-your-day-better-4gpc

Самый простой способ создания масштабируемых приложений на основе LLM, которые со временем становятся дешевле и быстрее.

https://github.com/monkeypatch/monkeypatch.py

Пришло время перемен: функция datetime.utcnow() устарела

В этой небольшой статье я расскажу вам больше о том, почему эти функции теряют актуальность и чем их заменить.

https://blog.miguelgrinberg.com/post/it-s-time-for-a-change-datetime-utcnow-is-now-deprecated

🙌Топ-10 🐍 Библиотек Python для любых проектов машинного обучения 🚀

https://dev.to/taipy/top-10-python-libraries-for-any-ml-projects-3gfp

Создавайте надежные проекты программного обеспечения со структурами данных, использующими современные шаблоны объектно-ориентированного проектирования! Автор Бруно Прейсс представляет основы структур данных и алгоритмов с современной объектно-ориентированной точки зрения.

Руководство по кучам в Python

https://stackabuse.com/guide-to-heaps-in-python

Большое руководство по машинному обучению на Python (167-страничный PDF-файл)

Масштабирование телеграм-ботов на примере aiogram.

Масштабирование — это не просто увеличение мощности, это искусство эффективного управления ресурсами, чтобы удовлетворить растущие запросы пользователей без потери качества обслуживания. В телеграм-ботах, где количество пользователей может увеличиваться экспоненциально, способность вашего бота адаптироваться к растущей нагрузке становится ключом к его успеху.

Aiogram, асинхронная библиотека для создания ботов на питоне, выделяется своей гибкостью и производительностью. Она позволяет создавать более отзывчивые и масштабируемые боты, используя современные асинхронные возможности Python.

Читать далее https://habr.com/ru/companies/otus/articles/77354

Python in Excel

[Python 🐍 Мастерство] Обзор связанных списков в Python и основные операции со связанными списками 🛠

https://dev.to/swirl/python-mastery-overview-of-linked-list-in-python-essential-linked-list-operations-hn3

Создание компилятора и интерпретатора Python

Серия статей о реализации языка программирования Python с нуля на языке Python. Конечная цель этой серии - изучить и поиграть с концепциями и алгоритмами, необходимыми для реализации такого языка программирования, как Python. Для этого мы создадим язык программирования с некоторым набором возможностей, которыми обладает Python, и попутно поиграем с токенизаторами, парсерами, компиляторами и интерпретаторами!

https://mathspp.com/blog/tag:bpci

101 упражнение Pandas для анализа данных

101 упражнение Python Pandas предназначены для того, чтобы бросить вызов вашим логическим мышцам и помочь усвоить манипулирование данными с помощью любимого пакета Python для анализа данных.

https://www.machinelearningplus.com/python/101-pandas-exercises-python/

«Иногда лучше написать велосипед»: как тестировать кластеры Kubernetes с помощью Python.

Сегодня Kubernetes — это основное средство для оркестрации контейнеров на рынке, поэтому их тестирование занимает особую позицию в перечне задач. Большинство тривиальных тестов можно запустить через команду kubectl, либо фреймворк Sonobuoy для тестирования сертификации версий.

Однако для сложных интеграционных тестов, которые завязаны на Kubernetes API, необходимо реализовать что-то свое. Я воспользовался клиентской библиотекой Python для Kubernetes, которая позволяет работать со всеми прелестями его интерфейса, соединил ее с PyTest и API нашего продукта — Managed Kubernetes. Что из этого вышло, показываю в статье.

Читать дальше →https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/772316