Python

De Model Context Protocol (MCP) is revolutionair voor de manier waarop AI-assistenten met externe gegevensbronnen en tools interacteren. In deze gids bespreken we hoe je MCP-servers in Python kunt bouwen, met voorbeelden gericht op webzoekfuncties en web scraping.

HTML naar Markdown converteren is een fundamentele taak in moderne ontwikkelingsworkflows, vooral wanneer je webinhoud voor Large Language Models (LLMs), documentatiesystemen of statische sitegeneratoren zoals Hugo voorbereidt.

Ontwikkelaars komen vaak het “werkt op mijn machine” dilemma tegen vanwege onovereenstemmingen in afhankelijkheden, toolversies of OS-verschillen. Dev Containers in Visual Studio Code (VS Code) lossen dit elegant op — door u te laten ontwikkelen binnen een containeromgeving die specifiek is ingesteld voor uw project.

Hier hebben we een Python Lambda-voorbeeld van een SQS-berichtverwerker + REST API met API-sleutelbeveiliging + Terraform script om het te implementeren voor serverloze uitvoering.

In dit bericht verkennen we twee manieren om uw Python-toepassing te verbinden met Ollama: 1. Via de HTTP REST API; 2. Via de officiële Ollama Python-bibliotheek.

Hier is een zij-aan-zij vergelijking van de ondersteuning voor gestructureerde uitvoer (het verkrijgen van betrouwbare JSON) bij populaire LLM-aanbieders, plus minimale Python-voorbeelden

Large Language Models (LLMs) zijn krachtig, maar in productie willen we zelden vrije tekst. In plaats daarvan willen we voorspelbare data: kenmerken, feiten of gestructureerde objecten die je kunt voeden in een app. Dat is LLM Structured Output.

Worddocumenten naar Markdown-formaat converteren is een zeer veelvoorkomende taak voor technische schrijvers, ontwikkelaars en contentcreators die hun inhoud willen overbrengen naar platforms die Markdown gebruiken (zoals GitHub, GitLab, statische sitegenerators zoals Hugo).

Hier zijn mijn aantekeningen met stap-voor-stap tutorial over hoe je implementeren en implementeren op AWS van een Telegram bot. Ik heb een quick start (long polling) en een productie-klare pad (webhooks) toegevoegd, met voorbeelden in Python en Node.js.

De AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) is een kader dat u toelaat om cloud-infrastructuur te definiëren en in te richten met behulp van bekende programmeertalen zoals TypeScript, Python, Java en Go.

Apache Airflow is een open-source platform dat is ontworpen om workflows programmatisch te schrijven, te plannen en te monitoren, volledig in Python-code, en biedt een flexibele en krachtige alternatief voor traditionele, manuele of UI-gebaseerde workflow-tools.

Python uv (uitgesproken als “you-vee”) is een moderne, hoogprestatie Python-pakket- en projectbeheerder geschreven in Rust. Het is ontworpen als een directe vervanging voor traditionele Python-pakketbeheer-tools zoals pip, pip-tools, virtualenv, pipx en pyenv, met als doel om Python-ontwikkelingsworkflows te vereenvoudigen en te versnellen.

Op een koude winterdag in juli … dat is in Australië … had ik plotseling het gevoel om een AI-model te trainen voor het detecteren van ongedekte betonversterkbalken…

PDF-rapporten genereren met Python

Python biedt, dankzij zijn uitgebreide bibliotheek en modules, krachtige tools voor het genereren van professionele PDF-rapporten.

Venv is een virtuele omgevingsbeheer commandline tool. Een veel eenvoudigere optie vergeleken met Anaconda. Hier zijn enkele nuttige venv commando’s.

Ik heb enige VS Code extensie installatie statistieken samengevoegd per verschillende programmeertalen. En de meest populaire is Python. Dan C++.