Добро пожаловать в мир Python

Как парсить сайты с помощью ChatGPT в 2025 году

https://crawlbase.com/blog/chatgpt-web-scraping

Узнай свой грейд и зарплату — бесплатно

1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_python_bot
2. Бронируй удобный слот на индивидуальную встречу для тестирования
3. Проходи тест
4. Сразу же на звонке узнаешь свой грейд и з/п в рынке — на основе опыта менторов из бигтеха

Всё просто, даже добавить нечего

Пройти тестирование в ШОРТКАТ ➡️ @shortcut_python_bot

Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2Vtzqvqx1EU

Создание LLM с 2 миллиардами параметров с нуля с использованием Python

https://levelup.gitconnected.com/building-a-2-billion-parameter-llm-from-scratch-using-python-1325cb05d6fb

Django против FastAPI, честное сравнение

https://www.david-dahan.com/blog/comparing-fastapi-and-django

Я не знал, что наборы Python могут ЭТО делать

https://www.youtube.com/watch?v=Zv_T-y6KKUI

Как я создал полнофункциональное приложение на базе искусственного интеллекта за 5 часов (агенты, Streamlit, Python и многое другое)

https://www.youtube.com/watch?v=qX3Dq8p7x0Y

Обвиваем YouTube змеем, или как смотреть и скачивать видео с YouTube без VPN на чистом Python-е. Часть 1

https://habr.com/ru/articles/870110/

5 инструментов для визуализации моделей машинного обучения

https://machinelearningmastery.com/5-tools-visualizing-machine-learning-models/

Создание озера данных на основе Python

Использование MinIO, PyIceberge, PyArrow и Postgres https://blog.devgenius.io/building-a-python-based-data-lake-133e3357d4ce

Глубокое погружение в многопоточность, многопроцессорность и Asyncio
Как выбрать правильную модель параллелизма

https://towardsdatascience.com/deep-dive-into-multithreading-multiprocessing-and-asyncio-94fdbe0c91f0

Давайте создадим генератор фотографий на основе ИИ с помощью Python и FastAPI
Этот курс учит, как точно настроить модель ИИ Flux с помощью Replicate для создания персонализированной генерации изображений. Он также охватывает создание службы FastAPI для эффективного доступа и использования этой модели. https://www.youtube.com/watch?v=lV82LDKT16A

В этой статье объясняется, как встроить произвольное сообщение в тензор, содержащий числа с плавающей точкой, и как обнаружить наличие такого сообщения.
https://blog.gabornyeki.com/2024-11-hiding-a-message-in-my-pytorch-weights/

Мой путь в машинном обучении: идеальная дорожная карта для новичков

https://medium.com/@ashujha44/my-machine-learning-journey-perfect-roadmap-for-beginners-78208c47fb92

Middle Python developer в Epoch8

Ищем Python-разработчика для создания и поддержки высоконагруженных API-сервисов, интеграции ML-решений в продакшн и разработки демонстрационных приложений.

Мы в Epoch8 создаем ML-решения, которые не только решают задачи с помощью машинного обучения, но и интегрируются в бизнес через API-сервисы. Наши проекты – это системы рекомендаций, аналитические платформы и многое другое, где важна высокая производительность: до 1000 запросов в секунду с откликом менее 50 мс.
Мы ищем Python-разработчика, который поможет внедрять ML-решения в продакшн и развивать наши сервисы.

Что нужно делать:
— Разрабатывать системы обработки данных для ML-проектов.
— Создавать и поддерживать backend-приложения (БД + API в контейнерах), где ключевые функции реализуются на основе нейросетей.
— Делать небольшие демонстрационные приложения (Flask, React, Dash).

Какие требования:
— Уверенное владение Python 3.x.
— Опыт работы с веб-фреймворками (Django, Flask, Tornado и др.).
— Умение разрабатывать и сопровождать API.
— Опыт создания backend-приложений с нуля до продакшн-запуска.
— Знание SQL (join, вложенные запросы).
— Базовые навыки работы с HTML, CSS, JS.
— Владение Git.

Будет плюсом:
— Глубокое понимание SQL (аналитические функции).
— Опыт с ORM, React, Redux.
— Навыки работы с Docker, K8s.
— Знание систем мониторинга (Prometheus, Grafana).
— Опыт разработки высоконагруженных систем.
— Интерес к машинному обучению.

Откликнуться: https://budu.jobs/vacancy/4b5065bf-d1fa-4351-a6f8-d450f2206bc7?vlid=0b8b7e83-9db5-4dcf-a8b5-3fe894350ccf

10 лучших платформ для практики Python


https://www.marktechpost.com/2024/10/29/top-10-platforms-to-practice-python

Python в Visual Studio Code – выпуск ноябрь 2024 г.

https://devblogs.microsoft.com/python/python-in-visual-studio-code-november-2024-release/

Управление зависимостями Python — это пожар в мусорном контейнере
Эта статья полностью посвящена методам и инструментам пожарной безопасности. Она о том, как следует думать об управлении зависимостями, какие инструменты следует учитывать для различных сценариев и на какие компромиссы вам придется пойти. Наконец, она раскрывает сложность и сохраняющиеся проблемы в экосистеме. https://nielscautaerts.xyz/python-dependency-management-is-a-dumpster-fire.html

Все, что я узнал о запуске локальных LLM
Пост о запуске больших языковых моделей (LLM) локально на компьютере. В нем обсуждается, что такое LLM и как настроить их для запуска на вашей собственной машине. https://nullprogram.com/blog/2024/11/10/

Понимание мультимодальных LLM
Введение в основные методы и новейшие модели.

https://substack.com/@rasbt/p-151078631

Строковые методы в Python

Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг

14 ноября (в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.

Как это будет:
1. Савва Демиденко, ex. TechLead в Яндексе, Авито и другом русском бигтехе будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
2. Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
3. В конце можно будет задать любой вопрос Савве

Что узнаешь на прямом эфире от ШОРТКАТ:
• Чего ждут от кандидатов на Middle позиции в Python-разработке
• Какие вопросы задают на интервью и зачем
• Как подготовиться к собесу, чтобы получить оффер

Это бесплатно? Бесплатно

Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_python_bot

Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxQGM4R

Лучшие практики структурирования проекта Django

https://itnext.io/best-practices-for-structuring-a-django-project-23b8c1181e3f

Основы Python для ХАКЕРОВ!

https://www.youtube.com/watch?v=FvKSb-fa4dk

Excel никуда не денется, так что давайте автоматизируем его анализ

https://blog.det.life/excel-isnt-going-anywhere-so-let-s-automate-parsing-it-e60273335a0c

Python для DevOps: полное руководство от новичка до продвинутого уровня

https://dev.to/prodevopsguytech/python-for-devops-a-comprehensive-guide-from-beginner-to-advanced-2pmm

Octoverse: ИИ выводит Python на первое место по популярности среди разработчиков по всему миру
Отчет Octoverse 2024 подчеркивает значительный рост глобальной активности разработчиков на GitHub, при этом Python обогнал JavaScript как самый популярный язык и произошел всплеск проектов, связанных с ИИ.
https://github.blog/news-insights/octoverse/octoverse-2024/

Basilisp: Clojure на виртуальной машине Python
Все знают, что Clojure работает на JVM и CLR, в Node и в браузере, но как насчет Python? Basilisp — это в основном совместимая реализация Clojure для Python, позволяющая пользователям, которые, возможно, не знакомы с Java или JavaScript, ощутить радость Clojure. https://www.youtube.com/watch?v=ruGRHYpq448

Скрытый оператор Python, который сделает ваш код в 3 раза короче

https://www.youtube.com/watch?v=p-CO1tNyiTU

Будьте осторожны с удалением дублирования кода
В этом видео рефакторится некоторое сложное, труднообнаруживаемое дублирование кода, приводится пример того, когда лучше оставить дублированный код как есть, и даются несколько советов о том, как вообще избежать дублирования.

https://www.youtube.com/watch?v=6AGDnJ_26uw

Исследуйте разрешимые и неразрешимые уравнения с помощью Python

Почему мы можем решить некоторые уравнения легко, а другие кажутся невозможными? И еще: почему эти знания от нас скрыты?

Как специалисты по данным, прикладные ученые и инженеры, мы часто создаем математические модели. Например, рассмотрим модель: y = x² . Имея значение для x, мы можем применить его вперед для вычисления y . Например, если x = 3 , то y = 9 .

https://towardsdatascience.com/explore-solvable-and-unsolvable-equations-with-python-661ac11f4f20

Учебник по Django и htmx: более простая веб-разработка
Кристофер Трюдо демонстрирует, как htmx может добавлять динамические функции, такие как отложенная загрузка и поиск по мере ввода, в приложения Django с минимальным использованием JavaScript. В руководстве демонстрируется интеграция htmx с Django, что позволяет использовать больше серверной логики и потенциально повысить производительность по сравнению с традиционными одностраничными приложениями.

https://www.youtube.com/watch?v=i1eMxu_PR5Y

Замена обратных вызовов генераторами: пример из компьютерной живой музыки

Посмотрите, как Матье Амиге преобразует сложный беспорядок обратных вызовов в читаемую и эффективную систему с помощью генераторов в компьютерной живой музыке.
https://www.youtube.com/watch?v=PkAE6dsqIJw

Учебник по Django и htmx: более простая веб-разработка
Кристофер Трюдо демонстрирует, как htmx может добавлять динамические функции, такие как отложенная загрузка и поиск по мере ввода, в приложения Django с минимальным использованием JavaScript. В руководстве демонстрируется интеграция htmx с Django, что позволяет использовать больше серверной логики и потенциально повысить производительность по сравнению с традиционными одностраничными приложениями.
https://sethmlarson.dev/python-and-sigstore

Мини-курс Streamlit — создание веб-сайтов ТОЛЬКО с использованием Python

https://www.youtube.com/watch?v=o8p7uQCGD0U

5 проектов ИИ, которые вы можете реализовать на этих выходных (с Python)
От начального до продвинутого уровня

https://towardsdatascience.com/5-ai-projects-you-can-build-this-weekend-with-python-c57724e9c461

Давайте создадим приложение LangGraph, которое поможет вам получить работу мечты

https://www.gettingstarted.ai/langgraph-tutorial-with-example

В Python появился НОВЫЙ безумный оператор?

https://www.youtube.com/watch?v=iYyV5pefDzI

Что делает «init.py» в Python?

https://www.youtube.com/watch?v=EH-TFaX-R-o

Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в среду

10 октября(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.

Как это будет:

1. Савва Демиденко, ex. TechLead в Яндексе, Авито и другом русском бигтехе будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
2. Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
3. В конце можно будет задать любой вопрос Савве

Что узнаешь на прямом эфире от ШОРТКАТ:

• Чего ждут от кандидатов на Middle позиции в Python-разработке
• Какие вопросы задают на интервью и зачем
• Как подготовиться к собесу, чтобы получить оффер

Это бесплатно? Бесплатно

Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_sh_bot

Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqvWV92J

5 проектов ИИ, которые вы можете реализовать на этих выходных (с Python)

https://towardsdatascience.com/5-ai-projects-you-can-build-this-weekend-with-python-c57724e9c461

В поиске собственных значений (матриц)

Как найти собственные числа и собственные значения матрицы? Методы, излагаемые в курсе линейной алгебры, основанные на определении — применимы ли они к реальным данным? Существует ли простой алгоритм поиска этих величин, который можно понять, а не просто поверить? https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/845652/

7 бесплатных инструментов машинного обучения, которые каждый новичок должен освоить в 2024 году

https://machinelearningmastery.com/7-free-machine-learning-tools-every-beginner-should-master-in-2024

Чего не хватает в инкапсуляции ООП в Python
...и чему мы, программисты, всегда должны следовать.

https://blog.dailydoseofds.com/p/whats-missing-from-python-oop-encapsulation

Выпущен релиз исправления ошибок Django: 5.1.2

https://www.djangoproject.com/weblog/2024/oct/08/bugfix-releases

Все, что вам нужно знать о Python 3.13 — JIT и GIL пошли в гору
Все, что вам нужно знать о последней версии Python, включая глобальную блокировку интерпретатора и компиляцию Just-in-Time. https://drew.silcock.dev/blog/everything-you-need-to-know-about-python-3-13/

Numpy QuadDType: четверная точность для всех
Представляем новый тип данных для Numpy, обеспечивающий кроссплатформенную поддержку четверной точности. https://labs.quansight.org/blog/numpy-quaddtype-blog

Python 3.13: новые интересные функции, которые стоит попробовать

https://realpython.com/python313-new-features

pipreqs - Генерация файла pip requirements.txt на основе импорта любого проекта.

https://github.com/bndr/pipreqs

Как начать строить проекты с LLM

https://www.freecodecamp.org/news/how-to-start-building-projects-with-llms

Python.jl — бесшовное смешивание Python и Julia
В докладе представлен Python.jl, пакет Julia, который бесшовно смешивает синтаксис Python и Julia, позволяя пользователям писать код, который смешивает элементы из обоих языков в одной среде. Хотя проект представлен как беззаботный эксперимент, он демонстрирует гибкость Julia в создании доменно-ориентированных языков и подчеркивает проблемы интеграции двух разных языков программирования. https://www.youtube.com/watch?v=t5rYZqiKOL0

Давайте создадим и оптимизируем расширение Rust для Python
Код Python слишком медленный? Вы можете быстро создать расширение Rust, чтобы ускорить его. https://pythonspeed.com/articles/intro-rust-python-extensions/

Автоматическое преобразование асинхронного кода в синхронный
В статье описывается, как Psycopg 3 реализовал автоматическую систему преобразования для генерации синхронного кода Python из асинхронного кода, сокращая дублирование кода и усилия по обслуживанию. Процесс включает использование абстрактных синтаксических деревьев (AST) для преобразования асинхронного кода в эквивалентный синхронный код с пользовательскими преобразованиями и вспомогательными функциями для обработки сложных случаев. https://www.psycopg.org/articles/2024/09/23/async-to-sync/

Что нового в Python 3.13
В этой статье объясняются новые функции Python 3.13 по сравнению с 3.12. Python 3.13 выйдет 1 октября 2024 года.
https://docs.python.org/3.13/whatsnew/3.13.html

Избегайте этих 7 распространенных ошибок ООП в Python
В видео обсуждаются распространенные плохие практики в объектно-ориентированном программировании Python и способы их предотвращения. В нем рассматриваются такие проблемы, как ненужное использование классов вместо функций, чрезмерное использование миксинов и чрезмерная инкапсуляция, а также приводятся практические примеры и альтернативы для улучшения структуры кода и читаемости. https://www.youtube.com/watch?v=yFLY0SVutgM

Генерация изображений с помощью DALL·E и API OpenAI

https://realpython.com/generate-images-with-dalle-openai-api/

5 хороших практик Python

В сегодняшнем видео мы рассмотрим пять хороших практик Python, которые улучшат качество вашего кода и, скорее всего, качество жизни других людей, которые также читают ваш код. https://www.youtube.com/watch?v=plXuoYYFS-Y

Python 3.13.0RC2, 3.12.6, 3.11.10, 3.10.15, 3.9.20 и 3.8.20 уже доступны!

Большой совместный релиз. В основном исправления безопасности, но у нас также есть финальный релиз-кандидат 3.13, так что начнем с него! https://pythoninsider.blogspot.com/2024/09/python-3130rc2-3126-31110-31015-3920.html

Списки против кортежей в Python

https://realpython.com/python-lists-tuples

🐍Создайте приложение для перевода с помощью Tkinter и OpenAI

https://www.pythonguis.com/examples/translator-app-tkinter-ai-chatgpt

🐍Ускорьте Pandas в 20 раз с помощью FireDucks

https://blog.dailydoseofds.com/p/accelerate-pandas-20x-using-fireducks

🐍Django: шаблон для клиентов API с настраиваемыми параметрами

https://adamj.eu/tech/2024/09/05/django-settings-api-clients