Talk Python to Me: #523: Pyrefly: Fast, IDE-friendly typing for Python
https://talkpython.fm/episodes/show/523/pyrefly-fast-ide-friendly-typing-for-python
Audio
https://talkpython.fm/episodes/show/523/pyrefly-fast-ide-friendly-typing-for-python
Audio
Python lazy imports you can use today
https://pythontest.com/python-lazy-imports-now/
There’s a proposal, PEP 810 – Explicit lazy imports for Python to natively support lazy importing starting in Python 3.15. However, it has not been accepted yet, and even if it is accepted, 3.15 is a year away. What do we do now?
https://pythontest.com/python-lazy-imports-now/
There’s a proposal, PEP 810 – Explicit lazy imports for Python to natively support lazy importing starting in Python 3.15. However, it has not been accepted yet, and even if it is accepted, 3.15 is a year away. What do we do now?
👍1💩1
pylint - 4.0.1
https://pypi.org/project/pylint/4.0.1/
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
https://pypi.org/project/pylint/4.0.1/
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
Часть 2. Победа над каракулями: бенчмарки Attention/ControlNet/Canva и готовые рецепты
https://habr.com/ru/companies/datafeel/articles/955532/
Мы детально разобрали природу проблемы и изучили арсенал методов. Теперь перейдем к самому важному — практическим результатам. Я протестировал каждый подход на реальной задаче создания инфографики "Agentic AI Explained" и готов показать, что действительно работает.
https://habr.com/ru/companies/datafeel/articles/955532/
Мы детально разобрали природу проблемы и изучили арсенал методов. Теперь перейдем к самому важному — практическим результатам. Я протестировал каждый подход на реальной задаче создания инфографики "Agentic AI Explained" и готов показать, что действительно работает.
❤1💩1
coverage - 7.11.0
https://pypi.org/project/coverage/7.11.0/
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
https://pypi.org/project/coverage/7.11.0/
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
numpy - 2.3.4
https://pypi.org/project/numpy/2.3.4/
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
https://pypi.org/project/numpy/2.3.4/
Модуль для работы с многомерными массивами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/numpy/
Сможет ли языковая модель научиться читать биржевые графики? Эксперимент с LLM на данных Московской биржи
https://habr.com/ru/articles/955612/
Представьте опытного трейдера: наверняка он не говорит котировками и не рассказывает про индикаторы — он просто говорит «сильный тренд», «пробой уровня» или «ложный отскок». Для него график это язык: свечи, объёмы и уровни складываются в понятные фразы о том, что сейчас происходит на рынке. Именно от этой человеческой интуиции я и отталкивался в своём эксперименте.
https://habr.com/ru/articles/955612/
Представьте опытного трейдера: наверняка он не говорит котировками и не рассказывает про индикаторы — он просто говорит «сильный тренд», «пробой уровня» или «ложный отскок». Для него график это язык: свечи, объёмы и уровни складываются в понятные фразы о том, что сейчас происходит на рынке. Именно от этой человеческой интуиции я и отталкивался в своём эксперименте.
AI-генерация тестов: как превратить 3 месяца работы в 1 неделю
https://habr.com/ru/companies/moex/articles/956294/
AI генерирует тесты, но 95% из них не работают — галлюцинирует классы, путает поля, использует несуществующие API. Знакомо? Мы в отделе RAPID прошли через это на проекте с биржевым протоколом TWIME. Делимся итеративным подходом: как за 3 шага превратить хаос из 307 тестов в 109 работающих. С конкретными промптами, метриками и выводами.
https://habr.com/ru/companies/moex/articles/956294/
AI генерирует тесты, но 95% из них не работают — галлюцинирует классы, путает поля, использует несуществующие API. Знакомо? Мы в отделе RAPID прошли через это на проекте с биржевым протоколом TWIME. Делимся итеративным подходом: как за 3 шага превратить хаос из 307 тестов в 109 работающих. С конкретными промптами, метриками и выводами.
Все об устройстве MSK144 с примерами на Python (часть 2)
https://habr.com/ru/articles/956582/
MSK144 — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и его командой в 2016 году для проведения связей через метеорное рассеивание.В предыдущей части были рассмотрены общие характеристики протокола, а также алгоритмы, формирующие сигнал. В этой части статьи рассматриваются механизмы детектирования и декодирования сигналов в протоколе MSK144. Статья может быть интересна радиолюбителям и людям, интересующимся темой цифровой обработки сигналов.
https://habr.com/ru/articles/956582/
MSK144 — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и его командой в 2016 году для проведения связей через метеорное рассеивание.В предыдущей части были рассмотрены общие характеристики протокола, а также алгоритмы, формирующие сигнал. В этой части статьи рассматриваются механизмы детектирования и декодирования сигналов в протоколе MSK144. Статья может быть интересна радиолюбителям и людям, интересующимся темой цифровой обработки сигналов.
Python 3.14: 3 asyncio Changes
https://blog.changs.co.uk/python-314-3-asyncio-changes.html
asyncio changes are often overlooked, in the latest 3.14 release there are 3 new asyncio features and changes.
https://blog.changs.co.uk/python-314-3-asyncio-changes.html
asyncio changes are often overlooked, in the latest 3.14 release there are 3 new asyncio features and changes.
PySpark SQL Guide
https://codecut.ai/pyspark-sql-complete-guide/
PySpark handles large datasets but its syntax has a steep learning curve. PySpark SQL solves this by enabling familiar SQL-style DataFrame operations. This walkthrough teaches you everything from loading data to window functions and pandas UDFs.
https://codecut.ai/pyspark-sql-complete-guide/
PySpark handles large datasets but its syntax has a steep learning curve. PySpark SQL solves this by enabling familiar SQL-style DataFrame operations. This walkthrough teaches you everything from loading data to window functions and pandas UDFs.
DIY Observability для автотестов, используя Pytest, ClickHouse и Grafana
https://habr.com/ru/companies/ozonbank/articles/956834/
Я занимаюсь разработкой и поддержанием инструментов тестирования, которыми пользуется весь банк. Сегодня я хотел бы поделиться опытом сбора технических метрик pytest и их анализа в целях выявления узких мест и ускорения выполнения тестов.
https://habr.com/ru/companies/ozonbank/articles/956834/
Я занимаюсь разработкой и поддержанием инструментов тестирования, которыми пользуется весь банк. Сегодня я хотел бы поделиться опытом сбора технических метрик pytest и их анализа в целях выявления узких мест и ускорения выполнения тестов.
👍1
aiohttp - 3.13.1
https://pypi.org/project/aiohttp/3.13.1/
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
https://pypi.org/project/aiohttp/3.13.1/
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Против рынка: что получилось, когда я заменил спекуляции математикой
https://habr.com/ru/articles/956974/
Paradox: что если заменить финансовые рынки математической моделью? В статье я смоделирую экономику блокчейн-протокола, где цена токена вычисляется по формуле, и покажу, как разные стратегии поведения влияют на доходность участников. Полный разбор механики и результатов.
https://habr.com/ru/articles/956974/
Paradox: что если заменить финансовые рынки математической моделью? В статье я смоделирую экономику блокчейн-протокола, где цена токена вычисляется по формуле, и покажу, как разные стратегии поведения влияют на доходность участников. Полный разбор механики и результатов.
Свой оффлайн-ассистент на Phi-3-mini: Разворачиваем локальную модель нейросети для анализа данных с открытым кодом
https://habr.com/ru/articles/957204/
В этой статье я хочу поделиться опытом создания полностью локального AI-ассистента на основе Microsoft Phi-3-mini — компактной, но мощной модели, способной анализировать данные из CSV, JSON и TXT файлов. Весь проект представляет собой набор Python-скриптов с открытым исходным кодом, которые автоматизируют установку и предоставляют интуитивно понятный чат-интерфейс.
https://habr.com/ru/articles/957204/
В этой статье я хочу поделиться опытом создания полностью локального AI-ассистента на основе Microsoft Phi-3-mini — компактной, но мощной модели, способной анализировать данные из CSV, JSON и TXT файлов. Весь проект представляет собой набор Python-скриптов с открытым исходным кодом, которые автоматизируют установку и предоставляют интуитивно понятный чат-интерфейс.
Пул интерпретаторов в Python 3.14. Что, зачем и почему?
https://habr.com/ru/articles/957058/
Как все знают, GIL (Global Interpreter Lock) не позволяет нескольким потокам CPython выполнять CPU-bound задачи параллельно. Глобальная блокировка интерпретатора предоставляет каждому потоку лишь небольшой интервал времени для работы. При этом планирование работы потоков (какому именно потоку из ожидающих предоставить разрешение на выполнение) осуществляется планировщиком операционной системы. Интерпретатор не является полноценным планировщиком работы потоков, он делегирует эту функцию операционной системе. GIL использует мьютексы ОС для блокировки работы потоков так, чтобы в один момент времени мог выполняться только один поток из нескольких.
https://habr.com/ru/articles/957058/
Как все знают, GIL (Global Interpreter Lock) не позволяет нескольким потокам CPython выполнять CPU-bound задачи параллельно. Глобальная блокировка интерпретатора предоставляет каждому потоку лишь небольшой интервал времени для работы. При этом планирование работы потоков (какому именно потоку из ожидающих предоставить разрешение на выполнение) осуществляется планировщиком операционной системы. Интерпретатор не является полноценным планировщиком работы потоков, он делегирует эту функцию операционной системе. GIL использует мьютексы ОС для блокировки работы потоков так, чтобы в один момент времени мог выполняться только один поток из нескольких.
psutil - 7.1.1
https://pypi.org/project/psutil/7.1.1/
Модуль для управления процессами в ОС. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psutil/
https://pypi.org/project/psutil/7.1.1/
Модуль для управления процессами в ОС. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/psutil/
Декораторы. Продвинутый уровень. Шаблон универсального декоратора
https://habr.com/ru/articles/957052/
Сегодня я хочу рассказать об универсальном декораторе, который может принимать аргументы, а также вызываться без их приема. Для тех кто хорошо знает тему декораторов - ничего нового они тут не увидят! Этот пост для тех, кто, возможно, хочет более подробно понять тему декоратора. Итак, поехали.Для начала приведу пример конструкции универсального декоратора:
https://habr.com/ru/articles/957052/
Сегодня я хочу рассказать об универсальном декораторе, который может принимать аргументы, а также вызываться без их приема. Для тех кто хорошо знает тему декораторов - ничего нового они тут не увидят! Этот пост для тех, кто, возможно, хочет более подробно понять тему декоратора. Итак, поехали.Для начала приведу пример конструкции универсального декоратора:
❤1
Face Detection in Python Using OpenCV HAAR CASCADE Method
https://dev.to/ddebajyati/face-detection-in-python-using-opencv-haar-cascade-method-1iml
https://dev.to/ddebajyati/face-detection-in-python-using-opencv-haar-cascade-method-1iml