Как изменения в Python сделали старую оптимизацию бесполезной
https://ift.tt/7Z2jhVp
Трюк оптимизации производительности заключается в понимании механики работы: написании кода, который облегчает его эффективное выполнение на аппаратном уровне. Ранее архитектуры процессоров развивались так быстро, что оптимизация могла устареть всего через несколько лет, потому что оборудование просто становилось лучше в выполнении одного и того же кода.
https://ift.tt/7Z2jhVp
Трюк оптимизации производительности заключается в понимании механики работы: написании кода, который облегчает его эффективное выполнение на аппаратном уровне. Ранее архитектуры процессоров развивались так быстро, что оптимизация могла устареть всего через несколько лет, потому что оборудование просто становилось лучше в выполнении одного и того же кода.
💩1
Балансируя на грани: как внедрить Differential Privacy в аналитические пайплайны на Python
https://ift.tt/QmyShO6
В этой статье я расскажу, как добавить механизмы Differential Privacy (DP) в ваши ETL‑ и аналитические пайплайны на Python, чтобы защитить пользовательские данные и при этом сохранить качество ключевых метрик. Пошаговые примеры с реальным кодом, советы по настройке ε‑бюджета и интеграции в Airflow помогут вам избежать самых распространённых подводных камней.
https://ift.tt/QmyShO6
В этой статье я расскажу, как добавить механизмы Differential Privacy (DP) в ваши ETL‑ и аналитические пайплайны на Python, чтобы защитить пользовательские данные и при этом сохранить качество ключевых метрик. Пошаговые примеры с реальным кодом, советы по настройке ε‑бюджета и интеграции в Airflow помогут вам избежать самых распространённых подводных камней.
[Видео] Django Admin at Scale: From Milliseconds to Microseconds with Sumit Singh
https://ift.tt/wTA5VQE
Is your Django Admin crawling with millions of records? Join me in exploring battle-tested optimization techniques that transform Django Admin from sluggish to lightning-fast. From smart queries to caching strategies, you'll learn practical solutions to scale your admin interface while keeping it user-friendly. Performance isn't just a feature—it's a necessity!
https://ift.tt/wTA5VQE
Is your Django Admin crawling with millions of records? Join me in exploring battle-tested optimization techniques that transform Django Admin from sluggish to lightning-fast. From smart queries to caching strategies, you'll learn practical solutions to scale your admin interface while keeping it user-friendly. Performance isn't just a feature—it's a necessity!
💩1
pylint - 3.3.8
https://ift.tt/KBVsSrM
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
https://ift.tt/KBVsSrM
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
Пишем бота для «Отечественного WeChat» — Max на Python
https://ift.tt/kz7q94T
Недавно VK сделал новый мессенджер - Max - который рекламируют как отечественный аналог WeChat. Пока что он немного сыроват, но в нём видно потенциал. Сегодня мы будем делать бота для него на Python.
https://ift.tt/kz7q94T
Недавно VK сделал новый мессенджер - Max - который рекламируют как отечественный аналог WeChat. Пока что он немного сыроват, но в нём видно потенциал. Сегодня мы будем делать бота для него на Python.
🤡2
Распознавание текста на изображении и общение с распознанным текстом. Paddle OCR + LLM
https://ift.tt/6w3PfVE
Статья описывает процесс создания проложения для распознавания текста на изображении и общения с распознанным текстом.
https://ift.tt/6w3PfVE
Статья описывает процесс создания проложения для распознавания текста на изображении и общения с распознанным текстом.
Yandex GPT + Excel: Автоматизация анализа данных через Python
https://ift.tt/BDSTExW
Большие данные в Excel — большая головная боль Представьте: перед вами тысячи строк в Excel с опечатками и разными форматами. VBA и Python помогают, но... что если есть способ быстрее? Я нашел решение, которое экономит часы ручной работы.
https://ift.tt/BDSTExW
Большие данные в Excel — большая головная боль Представьте: перед вами тысячи строк в Excel с опечатками и разными форматами. VBA и Python помогают, но... что если есть способ быстрее? Я нашел решение, которое экономит часы ручной работы.
Как вырасти из Manual QA в Automation: пошаговый план
https://ift.tt/biFVU6D
Пошаговое руководство для Manual QA, которые хотят перейти в автоматизацию. Как выбрать направление, язык и инструменты, какие шаги пройти и что добавить в портфолио, чтобы уверенно расти в Automation QA.
https://ift.tt/biFVU6D
Пошаговое руководство для Manual QA, которые хотят перейти в автоматизацию. Как выбрать направление, язык и инструменты, какие шаги пройти и что добавить в портфолио, чтобы уверенно расти в Automation QA.
❤1
coverage - 7.10.3
https://ift.tt/a1J0CDM
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
https://ift.tt/a1J0CDM
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
❤1
Оверинжиниринг: простое сложным языком
https://ift.tt/K57G0R1
Оверинжиниринг — это когда простую задачу решают так, словно строят космический корабль: с абстракциями, фабриками и паттернами «на будущее». Разбираем живые примеры, почему так происходит и как находить баланс между гибкостью и простотой.
https://ift.tt/K57G0R1
Оверинжиниринг — это когда простую задачу решают так, словно строят космический корабль: с абстракциями, фабриками и паттернами «на будущее». Разбираем живые примеры, почему так происходит и как находить баланс между гибкостью и простотой.
#python #pydigest
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Учим LM Studio ходить в интернет при ответах на вопросы
- Как устроены AI агенты: разбираемся на примере ReAct и Reflection
- Алгоритм «Византийские генералы» Лэмпорта
- GPT + Excel: Автоматизация анализа данных через Python
- Python performance myths and fairy tales
- Тесты не лгут — прислушивайтесь к ним: часть 2
- Scribe: Управляем ПК голосом. Бесплатно, оффлайн и с открытым кодом
- abogen: Generate Audiobooks From EPUBs & PDFs
- Otary: 2D Geometry Python Library
- Django - 5.2.5
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/608/
IT-новости про Python перед вами.
Часть материалов из выпуска Python Дайджест:
- Учим LM Studio ходить в интернет при ответах на вопросы
- Как устроены AI агенты: разбираемся на примере ReAct и Reflection
- Алгоритм «Византийские генералы» Лэмпорта
- GPT + Excel: Автоматизация анализа данных через Python
- Python performance myths and fairy tales
- Тесты не лгут — прислушивайтесь к ним: часть 2
- Scribe: Управляем ПК голосом. Бесплатно, оффлайн и с открытым кодом
- abogen: Generate Audiobooks From EPUBs & PDFs
- Otary: 2D Geometry Python Library
- Django - 5.2.5
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/608/
Python Дайджест
Выпуск 608
Выпуск еженедельного Python Дайджеста. Самые актуальные новости про Python за 2025-08-04 - 2025-08-10 на одной странице
Сводка от pythonz 03.08.2025 — 10.08.2025
https://pythonz.net/articles/603/
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
https://pythonz.net/articles/603/
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Python performance myths and fairy tales
https://lwn.net/SubscriberLink/1031707/73cb0cf917307a93/
https://lwn.net/SubscriberLink/1031707/73cb0cf917307a93/
Алгоритм «Византийские генералы» Лэмпорта
https://bytepawn.com/lamport-byzantine-generals.html
Задача описывает, как достичь согласованности в распределённых системах в условиях злонамеренного поведения, например, подделки сообщений
https://bytepawn.com/lamport-byzantine-generals.html
Задача описывает, как достичь согласованности в распределённых системах в условиях злонамеренного поведения, например, подделки сообщений
👍1