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- Tutoriel Python 737 2025-01-14 16:09:55
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- Tutoriel Python 464 2025-01-14 14:10:44
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- Tutoriel Python 363 2025-01-14 14:09:42
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- Tutoriel Python 587 2025-01-14 12:25:43
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- Utilisez uv pour créer rapidement une application FastAPI. Les étapes suivantes montrent comment utiliser les outils uv pour créer rapidement une application FastAPI simple contenant des requêtes GET et POST : Initialisez le projet : uvinituvaddfastapi--extrastandard Créez le répertoire et les fichiers du projet : Créez un dossier nommé. /app et ajoutez deux fichiers, __init__.py et main.py. Écrivez le code FastAPI (main.py) : copiez le code suivant dans le fichier main.py : fromtypingimportUnionfrompydanticimportBaseModelfromfa
- Tutoriel Python 523 2025-01-14 12:12:43
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- Tutoriel Python 750 2025-01-14 10:27:43
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- FastHTML : ASwiftPathtoWebAppDevelopmentwithPythonLe développement de nouvelles applications nécessite souvent la maîtrise de nombreux outils et frameworks. Pour les développeurs Python, s'aventurer dans HTML, CSS et JavaScript peut constituer un obstacle important. À l'inverse, les développeurs Web peuvent trouver des outils backend Python.
- Tutoriel Python 591 2025-01-14 10:22:46
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- Tutoriel Python 1085 2025-01-14 09:33:44
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- Envelopper et restituer du texte multiligne sur des images à l'aide de la bibliothèque Pillow de Python
- Traitement d'images Python : la bibliothèque Pillow implémente l'annotation automatique de texte par retour à la ligne. Grâce à ses riches bibliothèques open source, Python est devenu un langage de programmation leader dans le domaine du traitement d'images. Pillow est l'une des bibliothèques de traitement d'images couramment utilisées. Elle est simple, facile à utiliser et dispose d'une documentation complète. Elle est souvent utilisée pour des opérations telles que la mise à l'échelle de l'image, le recadrage, le réglage de la luminosité et l'annotation. Cependant, Pillow a un problème avec l'annotation de texte : lorsque le texte dépasse la largeur de la zone de texte, il ne s'enroulera pas automatiquement. La bibliothèque Pillow elle-même ne fournit pas cette fonction et nous devons écrire nous-mêmes l'implémentation logique. Ce didacticiel montrera comment utiliser la bibliothèque Pillow pour ajouter une zone de texte de retour à la ligne en Python afin d'obtenir une annotation correcte du texte de l'image. L'effet final est le suivant : L'image ci-dessus est
- Tutoriel Python 888 2025-01-14 08:59:15
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- GraphDB pour CMDB
- GraphDBvs.RDB : comparaison de la vitesse de recherche d'une architecture ASpine-Leaf. Cette étude évalue la vitesse de recherche de GraphDB (Neo4j) et de RDB (PostgreSQL) lors de l'interrogation de données représentant l'architecture de réseau Aspine-Leaf. Les résultats révèlent que GraphDBout exécute RDB pour des ensembles de données avec de nombreux non
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- Tutoriel Python 534 2025-01-14 08:22:43
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- Docker Hands-on : Apprenez Dockerfile, Container, Port Forwarding avec un exemple de projet Flask
- Ce didacticiel montre la création et le déploiement d'une application Flask simple à l'aide de Docker. Nous aborderons la création d'un fichier Docker, la création de l'image, l'exécution d'un conteneur et même le transfert de l'image vers DockerHub. Pour ceux qui ne sont pas familiers avec les principes fondamentaux de Docker, consultez ce message précédent : Docker
- Tutoriel Python 516 2025-01-14 07:36:44
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- Les projets open source stop Python de cette année offrent des opportunités incroyables aux développeurs de tous niveaux. Que vous soyez concentré sur l'IA, le développement Web ou les améliorations de la ligne de commande, ces projets renforceront vos compétences et rationaliseront votre flux de travail.
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- Affiner les grands modèles de langage (LLM) avec .NET Core, Python et Azure
- Table des matières Introduction Pourquoi affiner les grands modèles de langage ? Présentation de la solution Configuration de l'environnement Former et affiner à l'aide de Python Intégrer un modèle affiné dans .NET Core Déployer sur Azure Meilleures pratiques Conclusion Introduction Les grands modèles linguistiques (LLM) ont reçu une large attention pour leur capacité à comprendre et à générer du texte de type humain. Cependant, de nombreuses organisations disposent d’ensembles de données et de vocabulaires uniques et spécifiques à un domaine qui peuvent ne pas être entièrement capturés par les modèles génériques. Le réglage fin permet aux développeurs d'adapter ces grands modèles à des environnements ou des secteurs spécifiques, augmentant ainsi la précision et la pertinence. Cet article explique comment affiner un LLM à l'aide de Python, puis intégrer et déployer le modèle résultant dans une application .NETCoreC#,
- Tutoriel Python 1055 2025-01-14 07:11:42
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- Comprendre les listes en Python
- Explication détaillée des listes Python En Python, les listes sont une structure de données largement utilisée et couramment utilisée. Ce sont des séquences ordonnées capables de stocker des éléments de différents types de données, notamment des entiers, des nombres à virgule flottante, des chaînes et même d'autres listes. Cette flexibilité, associée à sa structure intuitive, en fait la pierre angulaire de la programmation Python. Définitions des attributs clés et syntaxe des listes Les listes sont définies à l'aide de crochets [] et les éléments sont séparés par des virgules. Exemple : my_list=[1,2,3,4,5] Une liste d'éléments hétérogènes peut stocker des éléments de différents types de données. Exemple : Mixed_list=[42,"hello",3.14,True] Les listes d'indexation et de découpage prennent en charge l'indexation (accès à des éléments spécifiques
- Tutoriel Python 850 2025-01-13 22:46:44