Вернуть деньги: 🐍 В Python 3.13 появится поддержка iOS

🍏 Поддержка iOS в Cpython

Разработка мобильных приложений на Python всегда была непростой задачей: в течение 10 последних лет реализовать такой проект можно было лишь с помощью Kivy и BeeWare. И хотя на основе Kivy и BeeWare можно сделать приложение, которое примут в iOS App Store, пора добавить официальную поддержку iOS в Cpython. Первый шаг на этом пути – PEP 730, цель которого – достижение поддержки 3 (начального) уровня для iOS в Python 3.13.

❔Подготовка к собеседованию

В блоге IntelliPaat есть регулярно обновляемая подборка вопросов и задач для джунов – там разобрано уже более 100 заданий. По-настоящему сложных задач там нет, а мы такие задания разбирать будем – недавно опубликовали первую подборку.

🐍💼 Подтянуть свои знания по Python вы можете на нашем телеграм-канале «Библиотека собеса по Python»

🌐 Веб-разработка

В новой версии Django 5.0 появилось несколько долгожданных фич:

Generated fields – новый тип полей, значение которых генерируется автоматически на стороне базы данных на основе других полей или выражений. Это позволяет избавиться от дублирования логики в QuerySet и сделать такие вычисляемые значения доступными в любом месте кода. Например, можно автоматически генерировать поле full_name из first_name и last_name.
Database-computed default values – теперь значения по умолчанию для полей моделей можно задавать на стороне базы данных с помощью функций или выражений. Это делает их видимыми в структуре БД и позволяет вычислять актуальные значения по умолчанию, например текущую дату/время.
Form field group rendering – новый способ группового рендеринга полей форм с помощью метода as_field_group. Это упрощает настройку отображения полей с их атрибутами (лейбл, ошибки, вспомогательный текст) в шаблонах.

Примеры использования новых функций – здесь, а еще больше примеров использования GeneratedField – в этом лонгриде.

В каталоге Python Frameworks представлены не только суперпопулярные и всем известные фреймворки / библиотеки. Здесь есть новые перспективные инструменты, на которые стоит обратить внимание:

Веб-приложения – Django, Flask, CherryPy, Tornado, Esmerald
API – FastAPI, Flask API, Django Ninja, Falcon
CMS – Wagtail, Django CMS, Kotti CMS, Mezzanine, Indico
ИИ, машинное и глубокое обучение – Pytorch, Tensorflow, Spark ML, H2O, XGBoost
Менеджеры очередей и брокеры сообщений – Celery, Propan, Apprise, RQ, Huey 2
Параллельные и распределенные вычисления – Ray, Streamparse, PySpark, Faust
Рабочий процесс и пайплайн – Kedro, Luigi, Schedule, Prefect, MLflow
Бессерверные приложения – Zappa, Chalice, Lambdarest, Python Lambda, Mangum
DevOps – Ansible, Fabric, Pyinfra, Salt, Supervisor
Кроулеры и парсеры – Scrapy, Selenium, Dude, Ruia, Gerapy
GUI & TUI – Kivy, Eel, Enaml, Flexx, DearPyGUI
3D-рендеринг, 2D/3D игры – Pygame, Arcade, Ren'Py, Panda3D, cocos2d

🐍 Больше полезных материалов вы найдете на нашем телеграм-канале «Библиотека питониста»

💡Идеи для проектов

В этом репозитории собрана обширная коллекция идей – от простейших до продвинутых. Не все проекты можно реализовать на чистом Python, кое-где пригодятся Django / Flask и JavaScript :)

В описании каждой идеи приведены:

Требования и ограничения.
Основная и дополнительная функциональность.
Полезные ссылки по проекту.
Ссылки на готовые примеры (необязательно на Python).

Для разработки некоторых приложений понадобится бесплатный API – огромный список публичных API можно найти здесь.

🧩🐍 Интересные задачи по Python для практики можно найти на нашем телеграм-канале «Библиотека задач по Python»

🤖 Интересные AI-проекты

PixArt – генерирует изображения, сопоставимые по качеству с Imagen, Stable Diffusion и даже Midjourney, при этом на обучение тратит всего 10,8% от времени, которое требуется Stable Diffusion v1.5 (675 против 6250 A100 GPU дней). Протестировать можно на Hugging Face.

PixArt сгенерировал картинку в точном соответствии с запросом

Giskard – библиотека для тестирования любых моделей:

Автоматически находит уязвимости, предвзятость, ложные корреляции.
Определяет утечку данных и проблемы с безопасностью.
Помогает сократить число галлюцинаций.

Giskard отловит все баги

LocalAIVoiceChat на основе мощной модели Zephyr 7B model создает ИИ-личность, с которой можно общаться голосом в реальном времени.

❓ИИ-туториалы

В пошаговом туториале по Pytorch Lightning подробно разбирается процесс создания и обучения сверточной нейронной сети для классификации изображений на наборе данных CIFAR-10. Рассмотрено использование логгеров и обратных вызовов.

Разработка приложения для суммаризации содержания книг в формате PDF и EPUB. Помимо Python, в проекте используются фреймворк Langchain и API OpenAI GPT-3.5 / GPT-4. Смысл проекта: обработка объемных файлов с ChatGPT Turbo – недешевое удовольствие. Но можно значительно сэкономить, если поступить следующим образом:

Разбить текст на небольшие фрагменты и преобразовать их в эмбеддинги.
Выделить самые важные моменты с помощью кластеризации.
Сделать суммаризацию каждого фрагмента, используя GPT-3.5.
Объединить суммаризацию в единый связный текст с помощью GPT-4.

С Llama 2* суммаризацию можно сделать совсем бесплатно, но процесс разработки будет сложнее.

📊 Оптимизация работы дата сайентиста

Чтобы повысить эффективность рабочего процесса, видео «7 советов по структурированию дата сайенс проектов на Python» рекомендует следовать следующим принципам:

Используйте одинаковую структуру для всех проектов.
По возможности, всегда используйте готовые библиотеки вместо того, чтобы писать собственный код.
Логируйте результаты, используя соответствующую функциональность Taipy или Comet LLM.
Используйте промежуточные представления данных – например, CSV- или JSON-файлы.
Храните повторно используемый код в файле, к которому можете подключиться откуда угодно. Jupyter Notebook для этих целей использовать неудобно.
Храните настройки в отдельном файле, а не россыпью по всей кодовой базе.
Пишите юнит-тесты – это поможет быстрее разрешить проблемы и баги, если они возникнут в будущем.

🛠️ Пранки

В этом репозитории собрана коллекция из 50 эффектных Python-пранков – юные питонисты на их примере узнают, как манипулировать системными параметрами и ресурсами, а из матричного прикола получится отличный скринсейвер. Не рекомендуется испытывать на слабонервных знакомых, которые панически боятся компьютерных вирусов.