Архитектура на основе событий с использованием AWS Kinesis для масштабируемости
AWS Kinesis стал основой для создания современных микросервисных архитектур, работающих на основе событий, обеспечивая обработку данных в реальном времени с минимальными операционными затратами.
Тестирование на Python с использованием pytest, TDD, мокирования и покрытия кода
Модульное тестирование гарантирует, что ваш код на Python работает правильно и продолжает работать по мере развития проекта. Это всеобъемлющее руководство охватывает все, что вам нужно знать о модульном тестировании в Python, от базовых концепций до продвинутых техник.
Создавайте серверы MCP для ИИ-ассистентов с примерами на Python
Протокол Контекста Модели (MCP) революционизирует способ взаимодействия ИИ-ассистентов с внешними источниками данных и инструментами. В этом руководстве мы исследуем, как строить MCP-серверы на Python, с примерами, сосредоточенными на возможностях веб-поиска и парсинга.
Python для преобразования HTML в чистый, готовый к использованию с LLM Markdown
Конвертация HTML в Markdown является фундаментальной задачей в современных рабочих процессах разработки, особенно при подготовке веб-контента для крупных языковых моделей (LLM), систем документации или статических генераторов сайтов, таких как Hugo. Это руководство является частью нашего Инструментов документации в 2026 году: Markdown, LaTeX, PDF и рабочие процессы печати хаба.
Создавайте согласованные, переносимые и воспроизводимые среды разработки с помощью Dev Containers
Разработчики часто сталкиваются с проблемой “работает на моей машине”, вызванной несоответствиями зависимостей, версиями инструментов или различиями в операционных системах. Dev Containers в Visual Studio Code (VS Code) решают эту проблему элегантно — позволяя разрабатывать внутри контейнеризованной среды, специально настроенной для вашего проекта.
Пошаговый пример
Здесь представлен пример Python Lambda для обработки сообщений SQS (Пример Python Lambda для обработки сообщений SQS + REST API) с защитой API Key + скрипт Terraform для развертывания его для безсерверного выполнения.
+ Конкретные примеры использования мыслящих ЛЛМ
В этой статье мы рассмотрим два способа подключения вашего Python-приложения к Ollama: 1. Через HTTP REST API; 2. Через официальную библиотеку Ollama для Python.
Немного отличающиеся API требуют особого подхода.
Вот сравнение поддержки структурированного вывода (получение надежного JSON) среди популярных поставщиков LLM, а также минимальные примеры на Python
Несколько способов получения структурированного вывода из Ollama
Большие языковые модели (LLM) мощные, но в производстве мы редко хотим свободноформатных абзацев. Вместо этого нам нужны предсказуемые данные: атрибуты, факты или структурированные объекты, которые можно передать в приложение. Это Структурированный вывод LLM.
Использование pandoc, python или онлайн-инструментов для конвертации в MD
Перевод документов Word в формат Markdown (https://www.glukhov.org/ru/documentation-tools/markdown/converting-word-document-to-markdown/ “Перевод документов Word в Markdown”) является очень распространенной задачей для технических писателей, разработчиков и создателей контента, которые хотят перенести свой контент на платформы, поддерживающие Markdown (например, GitHub, GitLab, генераторы статических сайтов, такие как Hugo). Эта статья является частью нашего Руководства по инструментам документации в 2026 году: Markdown, LaTeX, PDF и рабочие процессы печати.
Развёртывание нового Telegram-бота в AWS
Вот мои заметки с пошаговым руководством по реализации и развертыванию в AWS Telegram-бота. Я добавил быстрый старт (long polling) и производственный путь (webhooks), с примерами на Python и Node.js.
Отличный инструмент для платформенной разработки на AWS
AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) — это фреймворк, который позволяет определять и развертывать облачную инфраструктуру с использованием привычных языков программирования, таких как TypeScript, Python, Java и Go.
Отличный фреймворк для ETS/MLOPS на Python
Apache Airflow — это открытая платформа, предназначенная для программного создания, планирования и мониторинга рабочих процессов — полностью на языке Python, предлагающая гибкую и мощную альтернативу традиционным, ручным или основанным на интерфейсе инструментам для работы с рабочими процессами.
Преимущества Python uv
Python uv (произносится как «ю-ви») — это современный, высокопроизводительный пакет и менеджер проектов для Python, написанный на Rust. Он разработан как замена традиционным инструментам управления пакетами Python, таким как pip, pip-tools, virtualenv, pipx и pyenv, с целью упрощения и ускорения рабочих процессов разработки на Python.
Довольно давно я обучал ИИ для обнаружения объектов
Однажды холодным июльским зимним днем в Австралии… я почувствовал срочную необходимость обучить модель ИИ для обнаружения не заглушенных арматурных стержней из бетона…
Мой любимый lib — pdf-reports
Генерация PDF-отчетов с использованием Python
Python, благодаря своим обширным библиотекам и модулям, предлагает мощные инструменты для создания профессиональных PDF-отчетов. Это руководство рассматривает различные методы создания PDF-документов с использованием Python, охватывая популярные библиотеки, такие как ReportLab, FPDF, Xhtml2pdf, WeasyPrint, Jinja2, pdf-reports и PdfKit. Это часть нашего Инструменты документации в 2026: Markdown, LaTeX, PDF и рабочие процессы печати хаба.
