Django for startup founders: A better software architecture for SaaS startups and consumer apps. #article#tutorial#python#django @thedevs https://kutt.it/l9YnS3
TGTGInsightinteligencia telegramLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Buscar contenido similar
Canal fuente @python_academy · Post #2172 · 16 sept
Типизация в Python с использованием модуля typing В Python модуль typing предоставляет возможность добавлять подсказки типов для переменных, функций и классов, что делает код более явным и понятным. Зачем использовать типизацию? 1. Ясность и понятность кода: Добавление аннотаций типов помогает читателям быстро понять, какие данные ожидаются и какие типы переменных возвращаются из функций. 2. Предотвращение ошибок: Статические анализаторы кода, такие как mypy, могут обнаруживать потенциальные ошибки до выполнения программы, что уменьшает количество багов. 3. Документация кода: Подсказки типов могут служить формой документации, особенно полезной при совместной разработке. Разработчики могут быстро понимать интерфейсы функций и классов. Пример использования типизации для переменных и функций: from typing import List, Tuple def multiply(a: int, b: int) -> int: return a * b def process_list(data: List[int]) -> Tuple[int, int]: sum_values = sum(data) average = sum_values / len(data) return sum_values, average # Пример использования result1 = multiply(5, 3)# Ожидается int data_list = [1, 2, 3, 4, 5] result2 = process_list(data_list)# Ожидается Tuple[int, int] Здесь a: int и b: int указывают на типы аргументов функции, а -> int и -> Tuple[int, int] - на типы возвращаемых значений. Это помогает читателям кода лучше понимать ожидаемую структуру данных и типы переменных. Типизация делает ваш код более структурированным, улучшает его читабельность и может служить документацией, облегчая разработку. #python#typing
Resultados
1,017 posts similares encontrados
Búsqueda global general
djangoproject
@djangoproject · Post #443 · 17/09/2017, 00:38
http://www.bogotobogo.com/python/python_unit_testing.php #python#unit_test In this chapter, we're going to write and debug a set of functions to convert to and from Hexa numbers. We can start mapping out what a hexa.py module should do. It will have two main functions, toHexa() and fromHexa(). The toHexa() function should take an integer from 1 to 65536 and return the hexa numeral representation as a string.
Hashtags
Speed of Sound #Voice#typing for the #Linux desktop: Features Offline, on-device transcription powered by Whisper, Parakeet, Canary, and more. No data leaves your machine. Multiple activation options: click the in-app button or use a global keyboard shortcut. Types the result directly into any focused application using Portals for wide desktop support (X11, Wayland). Multi-language support with switchable primary and secondary languages on the fly. Works out of the box with a built-in multilingual Whisper model. Download additional models from within the app to improve accuracy and language coverage. Optional text polishing with LLMs (Anthropic, Google, OpenAI), with support for a custom context and vocabulary. Supports self-hosted services like vLLM, Ollama, and llama.cpp (cloud services supported but not required). Getting Started The easiest and recommended way to install Speed of Sound is from Flathub or from the Snap Store. Alternatively, AppImage, Deb, and RPM packages are also available from the releases page. For initial configuration, troubleshooting, and other resources, visit speedofsound.io #stt
PyPI 现在支持数字证明，增强了项目供应链的安全性。维护者可以在发布包时附上签名的数字证明，并通过新的 API 供用户和安装程序验证这证明。与传统的 PGP 签名相比，数字证明有三大优势：它们由身份而非密钥对签名，提供与上游源仓库的可验证链接，并且在上传时必须可验。已有超过 20,000 个证明被发布。PyPI 还提供了新的 Integrity API 和网页界面，方便用户查看文件的证明。 https://blog.pypi.org/posts/2024-11-14-pypi-now-supports-digital-attestations/ #Python#Security#PyPI #AIGC
Repositorio data science
@repo_science · Post #3374 · 30/06/2023, 14:57
#python#databases 🐍 Advanced Python: Working with multiple databases Description Build and connect Python Application to multiple databases 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
Repositorio data science
@repo_science · Post #3265 · 04/06/2023, 22:32
#python#databases 🐍 Advanced Python: Practical Database Examples Level up as a Python developer working with databases in this advanced, skills-based course. 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
Fang的资源分享群
@FLMdongtianfudi · Post #14560 · 27/09/2025, 13:28
📚 名称：Python从入门到精通教程全攻略【84GB】 ⭐️ 亮点：全面覆盖Python编程知识，从基础到高级，适合各个阶段的学习者，包含丰富的实例与项目。 🏷 标签：#Python#编程教程#入门到精通#学习资源 👉 链接：https://pan.quark.cn/s/93942fb408bf 🔔Twitter👥频道💬群组
QQ资源岛-破解软件分享
@QQZYDAPP · Post #5029 · 19/01/2026, 15:32
⭐️【资源名称】：python超简单智能编译工具 V9.2 32 🤖【适用平台】: #Windows 🧱【资源介绍】 python超超简单智能编译脚本打包 超超智能，简单，会点鼠标就可以的。 直接拉，直接点。就可以。 图标也直接拉图片会直接转换成图标，不需要专门找转换功能了。 🟢绿色版 🟡在线下载:点击下载（无需密码) 📁#电脑软件#python#智能#编译#工具
GitHub Trends
@githubtrending · Post #15587 · 26/03/2026, 12:30
#python#ai#ocr Chandra OCR 2 is a top OCR model that turns images and PDFs into structured Markdown, HTML, or JSON, keeping layout, tables, math, handwriting, and 90+ languages accurate—it leads benchmarks like olmOCR (85.9% overall) and multilingual tests (77.8% average). Install easily with `pip install chandra-ocr` for CLI use, local HuggingFace, or fast vLLM server; try the free playground first. You benefit by quickly digitizing complex docs with high precision, saving time on extraction and enabling easy editing or analysis without manual fixes. https://github.com/datalab-to/chandra
Top 10 must-watch PyCon talks. #list#video#python @thedevs https://kutt.it/2R8abp
The best of Python: a collection of my favorite articles from 2017 and 2018 (so far). #article#tutorial#python#list @thedevs https://kutt.it/t9vIGV
飞鱼资源分享|冲浪指南|软件工具
@feiyu123 · Post #2064 · 01/01/2026, 12:55
▎SmartPacker V9.2 python超超简单智能编译工具 ， 将你的py程序编辑成exe软件，图标直接设置图片即可。 如果用ai编程的话，让ai给你写个打包的也可以勉强用，不过问题还是有，需要调试。这个就挺好了。 #工具#python#打包#编译 地址：点我下载