Python

AWS Kinesis stał się fundamentem dla budowania nowoczesnych architektur mikroserwisów opartych na wydarzeniach, umożliwiając przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym na dużą skalę z minimalnym nakładem operacyjnym.

Testowanie jednostkowe zapewnia, że Twoja kod w Pythonie działa poprawnie i nadal działa, gdy projekt ewoluuje. Ten kompleksowy przewodnik pokrывает wszystko, co musisz wiedzieć na temat testowania jednostkowego w Pythonie, od podstawowych pojęć po zaawansowane techniki.

Protokół Kontekstu Modelu (MCP) rewolucjonizuje sposób, w jaki asystenci AI interagują z zewnętrznymi źródłami danych i narzędziami. W tym przewodniku omówimy, jak zbudować serwery MCP w Pythonie, z przykładami skupionymi na możliwościach wyszukiwania w sieci i skrapowania.

Konwersja HTML na Markdown to fundamentalna czynność w nowoczesnych przepływach pracy programistycznych, szczególnie przygotowując treści sieciowe do Large Language Models (LLM), systemów dokumentacji lub generatorów stron statycznych takich jak Hugo. Niniejszy przewodnik jest częścią naszego Narzędzi do Dokumentacji w 2026: Markdown, LaTeX, PDF i Pracy z Drukowaniem.

Programiści często napotykają na problem “działa na moim komputerze” z powodu niezgodności zależności, wersji narzędzi lub różnic między systemami operacyjnymi.
Dev Containers w Visual Studio Code (VS Code) rozwiązują to elegancko — umożliwiając rozwijanie wewnątrz zainstalowanego środowiska kontenerowego, skonfigurowanego specjalnie dla projektu.

Oto przykład Python Lambda do przetwarzania wiadomości SQS + interfejsu API REST z ochroną za pomocą klucza API + Terraform skryptu do wdrożenia w trybie bezserwerowym.

W tym wpisie omówimy dwa sposoby połączenia swojej aplikacji Python z Ollama: 1. Poprzez HTTP REST API; 2. Poprzez oficjalną bibliotekę Pythona do Ollama.

Oto porównanie wsparcia w formie obok siebie dla strukturalnego wyjścia (otrzymywanie niezawodnego JSON) wśród popularnych dostawców LLM, wraz z minimalnymi przykładami w Pythonie

Duże modele językowe (LLMs)
są potężne, ale w środowisku produkcyjnym rzadko chcemy wolnych paragrafów.
Zamiast tego chcemy przewidywalne dane: atrybuty, fakty lub strukturalne obiekty, które można przekazać do aplikacji.
To Strukturalne wyjście LLM.

Konwertowanie dokumentów Word na format Markdown jest bardzo powszechnym zadaniem dla autorów technicznych, programistów i twórców treści, którzy chcą przenieść swoje materiały na platformy wykorzystujące Markdown (np. GitHub, GitLab, generatory statycznych stron takie jak Hugo). Niniejszy przewodnik jest częścią naszego Narzędzi do Dokumentacji w 2026: Markdown, LaTeX, PDF i Przepływy Pracy nad Dokumentami hub.

Oto moje notatki z krok po kroku instrukcją, jak zaimplementować i wdrożyć na AWS bota Telegrama. Dodaję szybki start (długi poling) oraz ścieżkę do wdrożenia (webhooki), z przykładami w Pythonie i Node.js.

AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) to framework umożliwiający definiowanie i wdrażanie infrastruktury chmurowej przy użyciu znanych języków programowania takich jak TypeScript, Python, Java oraz Go.

Apache Airflow to otwarty platforma programowy, zaprojektowana do programistycznej tworzenia, harmonogramowania i monitorowania przepływów pracy – całkowicie w kodzie Pythona, oferując elastyczne i potężne alternatywy dla tradycyjnych, ręcznych lub opartych na interfejsie graficznym narzędzi do zarządzania przepływami pracy.

Python uv (czytane jako „you-vee”) to nowoczesny, wysokiej wydajności pakiet i menedżer projektów dla Pythona napisany w języku Rust. Jest zaprojektowany jako gotowy do użycia zamiennik tradycyjnych narzędzi do zarządzania pakietami Pythona, takich jak pip, pip-tools, virtualenv, pipx i pyenv, mając na celu uproszczenie i przyspieszenie przepływów pracy w tworzeniu aplikacji w Pythonie.

W jednym zimnym zimnym dniu w lipcu … czyli w Australii … czułem nagły potrzebę trenowania modelu AI do wykrywania nierozpaczonych prętów zbrojeniowych w betonie…

Generowanie raportów PDF za pomocą Pythona

Python, dzięki swoim rozszerzonym bibliotekom i modułom, oferuje potężne narzędzia do generowania profesjonalnych raportów PDF. Ta instrukcja omawia różne metody tworzenia dokumentów PDF za pomocą Pythona, obejmując popularne biblioteki takie jak ReportLab, FPDF, Xhtml2pdf, WeasyPrint, Jinja2, pdf-reports i PdfKit. Jest częścią naszego Narzędzi do Dokumentacji w 2026: Markdown, LaTeX, PDF i Przepływach Druku hub.