🎨 Библиотеки для создания GUI на HTML/CSS/JS
|
Стандартный GUI для скрипта можно сделать с помощью Tkinter, PyQt, wxPython или Kivy. Но если вашему интерфейсу нужен более оригинальный дизайн и уникальная функциональность, оптимальным решением будет библиотека, позволяющая создавать фронтенд на HTML/CSS/JS. Есть несколько таких инструментов: REMI – автоматически генерирует HTML-код для фронтенда. Для быстрого старта можно использовать этот шаблон. Приложение будет доступно в браузере, причем REMI запускает и останавливает локальный сервер самостоятельно. Есть возможность сделать автономное приложение – для этого нужно использовать REMI совместно с PyWebView. REMI входит в состав пакета PySimpleGUI. |
REMI сам генерирует нужный HTML-код |
Eel – позволяет использовать для создания GUI любой JS/HTML/CSS фреймворк – например, Bootstrap, jQuery UI или Vue. Для работы с Eel, в отличие от REMI, нужны базовые навыки создания фронтенда, зато он позволяет воплотить в жизнь любую дизайнерскую идею. Этот туториал показывает, как использовать Vue и Vite вместе с Eel. |
CEF Python – самая мощная опция: позволяет создавать десктопные и гибридные интерфейсы, добавляя браузерные виджеты в десктопные GUI и давая возможность браузерным приложениям взаимодействовать с файловой системой. Интегрируется со всеми библиотеками для создания десктопных GUI (PyQt, wxPython, PyGTK, PyGObject, Tkinter, Kivy, Panda3D, PyGame, PyOpenGL, PyWin32, PySide и PySDL2). |
🆓 Бесплатный курс по PyQt |
Если вы предпочитаете обойтись без JS/HTML/CSS при разработке GUI, посмотрите этот курс. Здесь подробно и понятно показан процесс создания GUI для стильного и многофункционального аудиоплеера на PyQt5. |
❓ Что учить после Python? |
В этой статье приводятся примеры реализации основных программных конструкций на Python, C#, Dart, TypeScript – можно наглядно сравнить особенности различных языков и выбрать, какой стоит изучить в дополнение к Питону. А в этой серии постов сравниваются возможности Python и Kotlin: - В первой части статьи обсуждаются корутины для чтения файлов (реализованные с помощью asyncio в Python и Dispatcher в Kotlin). В контексте чтения больших файлов, корутины позволяют начать чтение файла, затем переключиться на другую задачу, а когда чтение файла будет завершено, вернуться к нему.
- Во второй части рассматриваются корутины для выполнения HTTP запросов (на примере контекстного менеджера в Python и Closeable в Kotlin).
- В третьей части сравниваются последовательности и генераторы в Kotlin и Python.
|
Генерация изображений на основе речи |
Публикация подробно рассказывает о том, как с помощью Python и ИИ генерировать изображения на основе аудио. Процесс выглядит так: - Аудио транскрибируется в текст с помощью модели распознавания речи Whisper от OpenAI.
- Полученный текстовый транскрипт может быть очень длинным и излишне подробным. Чтобы сгенерировать по нему качественное изображение, его нужно суммировать. Для этого в статье используется модель T5-small – текстовый трансформер для обработки естественного языка. С еe помощью создаeтся краткое содержание длинного текста.
- На основе суммарного текста генерируется реалистичное изображение при помощи модели Stable Diffusion.
|
Полученное изображение – визуальное отражение смысла исходной речи |
Основы работы и тестирование проектов с Poetry |
Poetry – это менеджер пакетов и среда выполнения. Среди его возможностей: - Управление зависимостями и пакетами – позволяет объявлять зависимости проекта, устанавливать и обновлять пакеты, создавать виртуальные окружения.
- Сборка и дистрибуция – с помощью Poetry можно собирать исполняемые файлы и библиотеки, создавать архивы для публикации.
- Управление проектами – имеет встроенные возможности для инициализации структуры Python проектов.
- Интеграция с PyPI – менеджер упрощает публикацию пакетов в центральном репозитории.
- Кроссплатформенность – работает на Linux, macOS и Windows.
- Простота использования – интуитивный консольный интерфейс, минимум настроек для быстрого старта.
Серия статей для начинающих покажет: - Как использовать Poetry вместо venv и virtualenv.
- Как писать мок- и юнит-тесты и выполнять их в окружении Poetry.
- Как использовать фикстуры, рефакторить тесты и обеспечить полное покрытие функциональности приложения.
А этот туториал покажет, как использовать Poetry в контейнере Docker. |
Разработка Discord-бота для генерации изображений |
Статья продемонстрирует процесс создания простейшего бота, использующего Stable Diffusion XL. Для деплоя применяется Software Citadel. |
Создание простого API с DRF |
Существует несколько фреймворков для разработки REST API на Python, но Django REST Framework продолжает оставаться самым популярным. Туториал, посвященный процессу создания API на DRF, кратко рассматривает все важные моменты: - Установку фреймворка.
- Создание моделей, CRUD и сериализаторов.
- Маршруты для эндпойнтов.
- Тестирование API.
|
FastAPI для продвинутых разработчиков |
Автор видео дает 4 совета для разработки готового к продакшну бэкенда на FastAPI. |
🔥 Интересные open source проекты
| DataMapPlot – создает красивые и информативные карты данных для научных публикаций, презентаций и баннеров. |
Визуализация контента Википедии в виде карты данных |
Bark – модель для генерации реалистичной речи, музыки и звуковых эффектов. Эмоциональность, тональность и другие характеристики голоса можно задавать в промптах. Разработчик модели – компания Suno, которая недавно произвела фурор своим генератором песен. Functionary – LLM для интерпретации и исполнения плагинов и функций. По результатам тестов превосходит показатели GPT-3.5 Turbo. |
Functionary уступает только GPT-4 |
Surya – модель для построчного распознавания текста на любом языке. Можно использовать для извлечения текста и программного кода из изображений и PDF. Поддерживает пакетную обработку множества файлов. |
Surya распознает текст, код и ссылки |
И напоследок – видео о том, как одна строчка кода может сэкономить 1 Тб памяти. |
|
|
Вы получили это письмо, потому что подписались на нашу рассылку. Если вы больше не хотите получать наши письма, нажмите здесь.
|
|
|
|
