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 #14825 · 12/06/2025, 12:30

#python#evaluation_framework#evaluation_metrics#llm_evaluation#llm_evaluation_framework#llm_evaluation_metrics DeepEval is an open-source tool that makes it easy to test and improve large language model (LLM) applications, much like how Pytest works for regular software, but focused on LLM outputs. It offers over 30 ready-to-use metrics—such as answer relevancy, faithfulness, and hallucination—to check if your LLM is accurate, safe, and reliable. You can test your whole application or just parts of it, and even generate synthetic data for better testing. DeepEval works locally or in the cloud, letting you compare results, share reports, and keep improving your models. This helps you build better, safer, and more trustworthy LLM apps with less effort[1][2][3]. https://github.com/confident-ai/deepeval

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15178 · 28/09/2025, 11:30

#python#gregtech#minecraft#modpack#quests#thaumcraft GT New Horizons is a very large and challenging Minecraft modpack focused on GregTech, offering a deep, progressive experience starting from the Stone Age and advancing through technology tiers like steam and electricity, eventually exploring other planets and dimensions. It includes over 3000 quests that guide you through complex tech, magic, and exploration, making the game feel like one connected adventure rather than separate mods. The pack features realistic world generation, tough survival conditions, and a mix of technology and magic mods, providing a long-lasting, rewarding gameplay for players who enjoy expert-level challenges and detailed crafting systems[1][2][3]. This benefits you by offering a rich, immersive Minecraft experience that grows with your skills and keeps you engaged for a long time. https://github.com/GTNewHorizons/GT-New-Horizons-Modpack

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15123 · 06/09/2025, 11:30

#rust#artificial_intelligence#big_data#data_engineering#distributed_computing#machine_learning#multimodal#python#rust Daft is a powerful, easy-to-use data engine that lets you process large-scale data using Python or SQL with high speed and efficiency. It supports complex data types like images and tensors, works well interactively for quick data exploration, and can scale to huge cloud clusters using Ray. Daft integrates smoothly with cloud storage and data catalogs, making it ideal for data engineering, analytics, and machine learning workflows. By using Daft, you can handle big, multimodal datasets faster and more flexibly, improving your ability to analyze and prepare data for AI models without complex setup or slowdowns. https://github.com/Eventual-Inc/Daft

12•••100•••132133134135136•••159160