Coding

L’ecosistema Python questo mese è dominato da Claude Skills e dagli strumenti per agenti AI. Questo riepilogo analizza le repository Python più popolari su GitHub.

L’ecosistema Rust sta esploso con progetti innovativi, in particolare negli strumenti per la codifica AI e nelle applicazioni per terminale. Questo riepilogo analizza i repository Rust più popolari su GitHub di questo mese.

L’ecosistema Go continua a prosperare grazie a progetti innovativi che spaziano dall’AI, alle applicazioni auto-hosted e all’infrastruttura per sviluppatori. Questa panoramica analizza i repository Go più popolari su GitHub di questo mese.

Questo completo guida fornisce un background e un dettagliato confronto tra Anaconda, Miniconda e Mamba - tre potenti strumenti che sono diventati essenziali per gli sviluppatori Python e i data scientist che lavorano con dipendenze complesse e ambienti di calcolo scientifico.

Uno degli strumenti più essenziali per gli utenti Linux è l’emulatore di terminale.

PDFMiner.six è una potente libreria Python per l’estrazione del testo, dei metadati e delle informazioni sul layout da documenti PDF.

Playwright è un potente framework moderno per l’automazione del browser che rivoluziona lo scraping web e i test end-to-end.

Cognee è un framework Python per costruire grafi di conoscenza da documenti utilizzando LLM. Ma funziona con modelli autohostati?

Quando si lavora con i Large Language Models in produzione, ottenere output strutturati e sicuri dal punto di vista dei tipi è fondamentale. Due framework popolari - BAML e Instructor - adottano approcci diversi per risolvere questo problema.

Scegliere il miglior LLM per Cognee richiede un equilibrio tra la qualità della costruzione dei grafici, i tassi di allucinazione e le limitazioni hardware. Cognee eccelle con modelli più grandi e a bassa allucinazione (32B+) tramite Ollama, ma le opzioni di dimensioni intermedie funzionano per le configurazioni più leggere.

Managing Go projects deve essere effettuato in modo efficace comprendendo come gli spazi di lavoro organizzano il codice, le dipendenze e gli ambienti di compilazione.

Strutturare un progetto Go in modo efficace è fondamentale per la manutenibilità a lungo termine, la collaborazione in team e la scalabilità. A differenza dei framework che impongono layout di directory rigidi, Go accetta la flessibilità—ma con questa libertà arriva anche la responsabilità di scegliere modelli che soddisfano i bisogni specifici del tuo progetto.

Iniezione di dipendenze (DI) è un modello di progettazione fondamentale che promuove codice pulito, testabile e mantenibile in applicazioni Python.

Iniezione delle dipendenze (DI) è un pattern di progettazione fondamentale che promuove codice pulito, testabile e mantenibile nelle applicazioni Go.

Test-driven tests basati su tabelle sono l’approccio idiomatico in Go per testare efficacemente diversi scenari. Quando combinati con l’esecuzione parallela utilizzando t.Parallel(), è possibile ridurre drasticamente il tempo di esecuzione del suite di test, specialmente per operazioni I/O-bound.

La libreria Python di Ollama ora include funzionalità native di ricerca web OLLama. Con poche righe di codice, puoi arricchire i tuoi LLM locali con informazioni in tempo reale dal web, riducendo le illusioni e migliorando l’accuratezza.