Молодой человек, уймите вы уже свои таланты. Появление вашего логина в комментариях под моими публикациями уже начинает походить на параною. Вы мне не интересны и хватит тут привлекать мое внимание. Займитесь делом уже)
Ведете себя как брошеная девушка. Ходите тут и рассказываете на каждом углу как плохи мои публикации и про свою заветную публикацию ещё.
Да, с Python знаком 1 месяц. Не, вчера вот узнал и думаю, а почему бы не начать писать, а вы меня раскусили. Вывели на чистую воду. Вы победитель. Идите теперь дальше, к другим авторам и выводите их на чистую воду. Очень сильно надеюсь, что больше с вами не пересечемся.
Requests более попсовая библиотека и даже абсолютные новички с ней сталкивались, а httpx не так популярна. Но в целом да, вы правы. httpx уже идет с коробки с FastApi и в измененном коде проекта, модуль с запросами переписан на httpx
Смысл в том, что если пользователям нужен будет мой контент, то они будут подписываться и переходить в мой телеграмм канал. Если не нужен будет, то они пройдут мимо. Не больше и не меньше.
Может дело не в Хабре, а в вас? Я просил перенести диалог в личку, но вы продолжаете сыпать тут простыни текста. Время на прочтение вашей заветной статьи, которую вы написали 7 января 12 минут. 70% моих статей длинее вашей заветной. Есть и такие что за 20 минут. Это вот вы к чему написали? Померяться длиной хотите?) Ну это точно не ко мне.
Я вам все сказал. Если вы продолжите мне тут написывать в комментариях это будет говорить не просто про "нездоровый интерес") Тут уже клиника скорее. Знаете. Вот эта вот неразделенная любовь. Ну или все прозаичнее - лично вы никому не интересны. И вот таким образом, как пятилетний ребенок, к себе внимание привлечь пытаетесь. Вот, посмотрите какой я классный)
По этому поводу вот что хочу сказать. Люди, которым есть чем заняться, не будут заходить под каждый второй пост неинтересного им автора и написывать не будут)
Повторюсь. Делом займитесь. Создайте классную программу, напишите приличную статью. Станьте полезным, а не просто человеком, который залетает тут и начинает в непонятную и плохо пахнующую субстанцию обмазывать все и всех. Вот, кармой займитесь своей не знаю, воздухом свежим подышите.
И давайте уже этот срачь в публичную плоскость выносить не будем. Хотите обсудить - пишите в личку. Люди тут информацию полезную найти хотят, а не увидеть очередного знатока с минусовым рейтингом и одним проектом за спиной.
В вашем отзыве противоречия. Сначала вы говорите, что я знаком с Python меньше года. Буквально через пару предложений, что я несколько лет занимаюсь созданием ботов и парсингом. Это, по меньшей мере, странно.
Кроме того. Вы достаточно часто появляетесь под моими постами в комментариях. У вас ккакой-то нездоровый интерес к моей персоне? Занимайтесь, пожалуйста, своими вопросами. Надеюсь, что больше вас не увижу
Уже выше писал по данному поводу. Если спрос на библиотеку будет - все можно улучшить и дописать. Библиотека же гвоздями не прибита к текущей версии)
Просто будет ли смысл, в целом, время тратить на это, если инструмент окажется никому не нужным. В этом вопрос.
Вот, к примеру. Даже на этот вариант было потрачено достаточно много времени. В целом код, описание и прочее. Уже сейчас публикация получила 2 диза и, насколько я понимаю, не последние.
Можно выделить пару дней. Заморочиться. Прописать в коде вообще все что тут вы и прочие комментаторы предложили, чтоб нарваться на очередной хейт. В чем смысл?)
Сейчас библитоеку стоит расценивать как проба пера - "нужен инструмент" или "не нужен". Лично я для больших парсеров в формате JSON использую MongoDB с библиотекой motor, но а для мелких парсеров и задач по взаимодействию с JSON на Python теперь буду использовать свою библиотеку.
При любом раскладе это удобнее чем чистый JSON и функционала больше. А под запрос от аудитории добавлю в библиотеку новые функции или допилю старые.
Бывают разные задачи в Python и в их рамках часто приходится с JSON взаимодействовать. Как самый яркий пример - это разработка бэкенда для веб-прилождений на Python (FastApi, Flaskи Django). Всё общение по API идет в контексте JSON (как передача, так и обработка данных).
Ещё, по крайней мере в моей практике, часто приходится работать с готовыми JSON файламы.
В плане недочетов соглашусь, но всему свое время. Сейчас посмотрю, в целом, нужна ли данная библиотека пользователям. Если нужна, то потихоньку недочеты закрою, а если нет, то и так сойдет)
А для каких задач подходит чистый модуль JSON? Он с коробки как бы не асинхронный. Хочу обратить внимание. Я вообще не выходил за пределы чистого JSON. Или вы будете утверждать что чистый JSON Python нельзя нигде использовать?
Я в целом не вижу смысла таким образом параметры передавать, если уж речь про реальные практики. В своих проектах тут использую собственные модели с подробным описанием полей и, если вы читали внимательно, то я делал акцент на том что все намеренно упрощено.
В примере с условием if else я так же намеренно упрощал. Интересно почему тогда вы не сделали замечание по поводу НЕ использования генератора списка?
Pytest? Я тут описывал что такое апи и гет запросы. Вас это не смутило?)
Если будет тут поддержка пойдут и "боевые практики" и пайтест и пайдентик, но всем свое время и не делайте заранее выводов на счет моих "устаревших практик". Просто следите за обновлениями)
Вы сильно усложнили задачу. FSM изначально персонализорован. В этом же его смысл)) В данном случае не нужно спамить. Добавляйте 2 кнолки: случайное число и стоп. По клику на случайное число бот будет отправлять число с интервалом в 1 секунду и кнопку "Остановить". И так до клика на стоп. Тем самым вы не нарушите принцип сложного сценария и, как вы говорите, сделаете его "персональным"
Добрый день. Благодарю за отзыв. Тут нужно смотреть на код и узнать как происходит отправка сообщений. Для теста можете убрать F фильтр и просто выполните отправку вашего файла. А в консоль выводите print(message). Так вы сможете увидеть тип сообщения и вообще данные по нему.
LLaMA (Large Language Model Application) - это семейство языковых моделей, разработанных Meta AI. LLaMA2 и LLaMA3 - это две последние версии этой модели. Вот некоторые ключевые улучшения, которые делают LLaMA3 лучше, чем LLaMA2:
Большая языковая модель: LLaMA3 имеет более крупную языковую модель, чем LLaMA2, что позволяет ей лучше понимать контекст и генерировать более качественный текст.
Улучшенная генерация текста: LLaMA3 может генерировать текст более высокого качества, чем LLaMA2, с меньшим количеством ошибок и более естественным языком.
Более точное понимание контекста: LLaMA3 лучше понимает контекст и может отвечать на вопросы более точно, чем LLaMA2.
Улучшенная поддержка многоязычности: LLaMA3 поддерживает более 20 языков, в то время как LLaMA2 поддерживала только несколько языков.
Более быстрое обучение: LLaMA3 может обучаться быстрее, чем LLaMA2, что позволяет ей адаптироваться к новым данным и задачам быстрее.
Улучшенная работа с длинными текстами: LLaMA3 может работать с длинными текстами более эффективно, чем LLaMA2, что позволяет ей лучше понимать контекст и генерировать более качественный текст.
Улучшенная поддержка задач с ограничениями: LLaMA3 может работать с задачами, которые имеют ограничения на длину текста, язык или стиль, что позволяет ей генерировать текст, который лучше соответствует требованиям задачи.
Улучшенная интерпретация запросов: LLaMA3 может лучше интерпретировать запросы и понимать, что пользователь хочет получить в ответ, что позволяет ей генерировать более релевантный текст.
В целом, LLaMA3 - это более мощная и гибкая языковая модель, чем LLaMA2, которая может помочь в более широком спектре задач, связанных с обработкой естественного языка.
Почему? Там же я показывал функции downgrade и upgrade. Абсолютный стандарт Alembic.
Благодарю за замечание. Исправил.
Благодарю за обратную связь)
Та да
Молодой человек, уймите вы уже свои таланты. Появление вашего логина в комментариях под моими публикациями уже начинает походить на параною. Вы мне не интересны и хватит тут привлекать мое внимание. Займитесь делом уже)
Ведете себя как брошеная девушка. Ходите тут и рассказываете на каждом углу как плохи мои публикации и про свою заветную публикацию ещё.
Да, с Python знаком 1 месяц. Не, вчера вот узнал и думаю, а почему бы не начать писать, а вы меня раскусили. Вывели на чистую воду. Вы победитель. Идите теперь дальше, к другим авторам и выводите их на чистую воду. Очень сильно надеюсь, что больше с вами не пересечемся.
Requests более попсовая библиотека и даже абсолютные новички с ней сталкивались, а httpx не так популярна. Но в целом да, вы правы. httpx уже идет с коробки с FastApi и в измененном коде проекта, модуль с запросами переписан на httpx
Смысл в том, что если пользователям нужен будет мой контент, то они будут подписываться и переходить в мой телеграмм канал. Если не нужен будет, то они пройдут мимо. Не больше и не меньше.
Может дело не в Хабре, а в вас? Я просил перенести диалог в личку, но вы продолжаете сыпать тут простыни текста. Время на прочтение вашей заветной статьи, которую вы написали 7 января 12 минут. 70% моих статей длинее вашей заветной. Есть и такие что за 20 минут. Это вот вы к чему написали? Померяться длиной хотите?) Ну это точно не ко мне.
Я вам все сказал. Если вы продолжите мне тут написывать в комментариях это будет говорить не просто про "нездоровый интерес") Тут уже клиника скорее. Знаете. Вот эта вот неразделенная любовь. Ну или все прозаичнее - лично вы никому не интересны. И вот таким образом, как пятилетний ребенок, к себе внимание привлечь пытаетесь. Вот, посмотрите какой я классный)
По этому поводу вот что хочу сказать. Люди, которым есть чем заняться, не будут заходить под каждый второй пост неинтересного им автора и написывать не будут)
Повторюсь. Делом займитесь. Создайте классную программу, напишите приличную статью. Станьте полезным, а не просто человеком, который залетает тут и начинает в непонятную и плохо пахнующую субстанцию обмазывать все и всех. Вот, кармой займитесь своей не знаю, воздухом свежим подышите.
И давайте уже этот срачь в публичную плоскость выносить не будем. Хотите обсудить - пишите в личку. Люди тут информацию полезную найти хотят, а не увидеть очередного знатока с минусовым рейтингом и одним проектом за спиной.
Всего доброго.
В вашем отзыве противоречия. Сначала вы говорите, что я знаком с Python меньше года. Буквально через пару предложений, что я несколько лет занимаюсь созданием ботов и парсингом. Это, по меньшей мере, странно.
Кроме того. Вы достаточно часто появляетесь под моими постами в комментариях. У вас ккакой-то нездоровый интерес к моей персоне? Занимайтесь, пожалуйста, своими вопросами. Надеюсь, что больше вас не увижу
Благодарю за обратную связь)
Понял о чем вы)
Уже выше писал по данному поводу. Если спрос на библиотеку будет - все можно улучшить и дописать. Библиотека же гвоздями не прибита к текущей версии)
Просто будет ли смысл, в целом, время тратить на это, если инструмент окажется никому не нужным. В этом вопрос.
Вот, к примеру. Даже на этот вариант было потрачено достаточно много времени. В целом код, описание и прочее. Уже сейчас публикация получила 2 диза и, насколько я понимаю, не последние.
Можно выделить пару дней. Заморочиться. Прописать в коде вообще все что тут вы и прочие комментаторы предложили, чтоб нарваться на очередной хейт. В чем смысл?)
Сейчас библитоеку стоит расценивать как проба пера - "нужен инструмент" или "не нужен". Лично я для больших парсеров в формате JSON использую MongoDB с библиотекой motor, но а для мелких парсеров и задач по взаимодействию с JSON на Python теперь буду использовать свою библиотеку.
При любом раскладе это удобнее чем чистый JSON и функционала больше. А под запрос от аудитории добавлю в библиотеку новые функции или допилю старые.
Бывают разные задачи в Python и в их рамках часто приходится с JSON взаимодействовать. Как самый яркий пример - это разработка бэкенда для веб-прилождений на Python (FastApi, Flaskи Django). Всё общение по API идет в контексте JSON (как передача, так и обработка данных).
Ещё, по крайней мере в моей практике, часто приходится работать с готовыми JSON файламы.
Кроме того. Не зря же JSON встроенная библиотека)
В плане недочетов соглашусь, но всему свое время. Сейчас посмотрю, в целом, нужна ли данная библиотека пользователям. Если нужна, то потихоньку недочеты закрою, а если нет, то и так сойдет)
А для каких задач подходит чистый модуль JSON? Он с коробки как бы не асинхронный. Хочу обратить внимание. Я вообще не выходил за пределы чистого JSON. Или вы будете утверждать что чистый JSON Python нельзя нигде использовать?
Я не согласен с рядом ваших замечаний.
- def get_all_students(course: Optional[int] = None):+ def get_all_students(course: int | None = None):Я в целом не вижу смысла таким образом параметры передавать, если уж речь про реальные практики. В своих проектах тут использую собственные модели с подробным описанием полей и, если вы читали внимательно, то я делал акцент на том что все намеренно упрощено.
В примере с условием if else я так же намеренно упрощал. Интересно почему тогда вы не сделали замечание по поводу НЕ использования генератора списка?
Pytest? Я тут описывал что такое апи и гет запросы. Вас это не смутило?)
Если будет тут поддержка пойдут и "боевые практики" и пайтест и пайдентик, но всем свое время и не делайте заранее выводов на счет моих "устаревших практик". Просто следите за обновлениями)
Вы сильно усложнили задачу. FSM изначально персонализорован. В этом же его смысл)) В данном случае не нужно спамить. Добавляйте 2 кнолки: случайное число и стоп. По клику на случайное число бот будет отправлять число с интервалом в 1 секунду и кнопку "Остановить". И так до клика на стоп. Тем самым вы не нарушите принцип сложного сценария и, как вы говорите, сделаете его "персональным"
Добрый день. Благодарю за отзыв. Тут нужно смотреть на код и узнать как происходит отправка сообщений. Для теста можете убрать F фильтр и просто выполните отправку вашего файла. А в консоль выводите print(message). Так вы сможете увидеть тип сообщения и вообще данные по нему.
да, бывает выдает такое)
LLaMA (Large Language Model Application) - это семейство языковых моделей, разработанных Meta AI. LLaMA2 и LLaMA3 - это две последние версии этой модели. Вот некоторые ключевые улучшения, которые делают LLaMA3 лучше, чем LLaMA2:
Большая языковая модель: LLaMA3 имеет более крупную языковую модель, чем LLaMA2, что позволяет ей лучше понимать контекст и генерировать более качественный текст.
Улучшенная генерация текста: LLaMA3 может генерировать текст более высокого качества, чем LLaMA2, с меньшим количеством ошибок и более естественным языком.
Более точное понимание контекста: LLaMA3 лучше понимает контекст и может отвечать на вопросы более точно, чем LLaMA2.
Улучшенная поддержка многоязычности: LLaMA3 поддерживает более 20 языков, в то время как LLaMA2 поддерживала только несколько языков.
Более быстрое обучение: LLaMA3 может обучаться быстрее, чем LLaMA2, что позволяет ей адаптироваться к новым данным и задачам быстрее.
Улучшенная работа с длинными текстами: LLaMA3 может работать с длинными текстами более эффективно, чем LLaMA2, что позволяет ей лучше понимать контекст и генерировать более качественный текст.
Улучшенная поддержка задач с ограничениями: LLaMA3 может работать с задачами, которые имеют ограничения на длину текста, язык или стиль, что позволяет ей генерировать текст, который лучше соответствует требованиям задачи.
Улучшенная интерпретация запросов: LLaMA3 может лучше интерпретировать запросы и понимать, что пользователь хочет получить в ответ, что позволяет ей генерировать более релевантный текст.
В целом, LLaMA3 - это более мощная и гибкая языковая модель, чем LLaMA2, которая может помочь в более широком спектре задач, связанных с обработкой естественного языка.
Вот вам ответ от самой LLaMA3))