TGTGInsightinteligencia telegramLIVE / telegram public index
← Python Academy

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Buscar contenido similar

Canal fuente @python_academy · Post #1518 · 12 nov

Автоматическое форматирование Python кода с помощью Black Сегодня мы расскажем вам о незаменимом инструменте для поддержания структуры и читаемости вашего Python кода - Black. Black - это автоматический форматтер кода, который помогает вам избавиться от несогласованных стилей и выравнивает ваш код согласно официальным рекомендациям PEP 8. Что такое Black? Black - это инструмент для автоматического форматирования Python кода, разработанный с учетом строгих принципов. Он призван обеспечить единообразие в структуре кода и упростить его чтение для всех участников проекта. Преимущества использования Black: - Единообразие: Black гарантирует, что ваш код будет соответствовать стандартам PEP 8, что делает его более читаемым и понятным. - Автоматизация:Black автоматически форматирует код, что позволяет избежать рутинных задач по выравниванию и форматированию. - Интеграция:Black легко интегрируется в ваш рабочий процесс с помощью популярных инструментов разработки, таких как VSCode, PyCharm и других. - Кастомизация: Вы можете настроить некоторые параметры Black, чтобы адаптировать его к вашим потребностям. Как использовать Black? Для начала, установите Black с помощью pip: pip install black Затем, вы можете использовать Black для форматирования вашего кода следующим образом: black your_python_file.py Black автоматически примет ваш код и приведет его к согласованному стилю. Вы также можете настроить некоторые аспекты форматирования, чтобы сделать его идеально подходящим для вашего проекта. #python#Black#форматирование#код#PEP8

Resultados

1,918 posts similares encontrados

Búsqueda global general

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15099 · 27/08/2025, 12:00

#python#audiobooks#epub#kokoro#python#tts You can easily turn e-books in .epub format into high-quality audiobooks using Audiblez, a free tool that uses Kokoro's natural-sounding text-to-speech voices in many languages. It works on Windows, Mac, and Linux, with options for command line or a simple graphical interface. You can choose different voices, adjust reading speed, and even pick specific chapters to convert. Using a GPU speeds up the process significantly. The final audiobook is saved as an .m4b file, playable on most audiobook apps. This saves you time and money compared to hiring narrators and lets you listen to books hands-free anywhere. https://github.com/santinic/audiblez

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15513 · 20/02/2026, 14:30

#python#agents#claude#cursor#databricks#vibecoding The Databricks AI Dev Kit enhances AI-driven development by providing your coding assistant (Claude Code, Cursor, etc.) with trusted Databricks knowledge and best practices. It includes a Python library, MCP server with 50+ tools, markdown skills teaching Databricks patterns, and a web-based builder app. You can build Spark pipelines, jobs, dashboards, knowledge assistants, and deploy ML models faster and smarter. The benefit is that your AI coding assistant gains direct access to Databricks functionality and patterns, enabling you to develop data and AI applications more efficiently with built-in governance and best practices. https://github.com/databricks-solutions/ai-dev-kit

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1636 · 29/08/2023, 20:07

#вакансия#инженер#engineer#DataEngineer#middle#machinelearning#Python#PostgreSQL#SQL#Redis#gitlab#работа#job#удаленно Компания: Sever X Формат: удаленно Занятость: полная, 5/2 💵: от 250 000 руб. 🚀Отличная возможность для опытного Data Engineer реализовать и развить как технические компетенции, так и навыки коммуникации с бизнесом, лидерские качества, навыки формирования команды. С развитием проекта предполагается создание команды под себя, сейчас необходимо возглавить текущие задачи и реализовать их. 🗝задача: поддержка и развитие Data Lake и связанных с ним проектов 📍Основные обязанности •Интеграция с источниками данных и построение ETL-процессов •Разработка и поддержка аналитической отчётности системами и API •Выявление и устранение аномалий в данных •Взаимодействие с другими членами команды 🛠Стек: Основной язык разработки – Python 3.8 Платформа разработки – Яндекс.Облако (Managed Services + виртуальные машины) Хранилища данных – GreenPlum 6.2, PostgreSQL 14, Redis Оркестратор процессов – Apache Airflow 2.0 Система управления версиями – GitLab Контейнеризация приложений – Docker + k8s 📍Обязательные требования •Уверенное владение SQL: базовый синтаксис, транзакции, представления, хранимые процедуры •Опыт интеграции с различными источниками данных: файловые системы (локальные/ftp/sftp), API, SQL и NoSQL базы данных •Понимание принципа работы распределённых баз данных •Знание Python 3: модули pandas, pyodbc (либо другие модули, имплементирующие ODBC), paramiko, requests •Базовые навыки использования Linux 🔥Преимуществом при отборе будет: •Опыт работы с распределёнными хранилищами данных: Hadoop (Hive/Impala), GreenPlum, ClickHouse •Опыт разработки пайплайнов на Apache Airflow •Навыки оптимизации процессов SQL •Опыт реализации RestAPI ⚖️Условия работы и что мы можем предложить взамен: •Место работы: удаленно •Возможны различные варианты оформления •Рассматриваются кандидаты в часовом поясе максимум +5 часов к МСК •Обязательно наличие гражданства РФ •Квартальные премии в размере 30% от квартального оклада •ДМС со стоматологией •Профессиональная и амбициозная команда •Открытая корпоративная культура, атмосфера доверия и сотрудничества •Драйв, высокие скорости, непосредственное влияние на результат 📲контакт: @Oskar17

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14826 · 12/06/2025, 13:00

#jupyter_notebook#ai#llm#llms#multi_modal#openai#python#rag Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a technique that helps improve the accuracy of large language models by fetching relevant information from databases or documents. This approach ensures that the model's responses are based on up-to-date and accurate data, reducing errors and "hallucinations" where the model might provide false information. For users, RAG offers more reliable and trustworthy responses, allowing them to verify the sources used to generate those responses. This method also saves resources by avoiding the need to retrain models with new data. https://github.com/FareedKhan-dev/all-rag-techniques

12•••100•••118119120121122•••159160