Python

Conversione da HTML a Markdown è un compito fondamentale nei flussi di lavoro moderni di sviluppo, in particolare quando si prepara il contenuto web per i Large Language Models (LLMs), i sistemi di documentazione o i generatori di siti statici come Hugo.

Gli sviluppatori spesso si trovano di fronte al dilemma “funziona sul mio computer” a causa di incompatibilità delle dipendenze, versioni degli strumenti o differenze tra i sistemi operativi.
Dev Containers in Visual Studio Code (VS Code) risolvono questo problema in modo elegante — permettendo di sviluppare all’interno di un ambiente containerizzato configurato specificamente per il proprio progetto.

Ecco un esempio di Python Lambda per il processore di messaggi SQS + API REST con protezione tramite chiave API + Terraform script per il deployment per l’esecuzione serverless.

In questo post, esploreremo due modi per connettere la tua applicazione Python a Ollama: 1. Attraverso HTTP REST API; 2. Attraverso la libreria ufficiale Python di Ollama.

Ecco un confronto a fianco a fianco del supporto per output strutturato (ottenere un JSON affidabile) tra i principali fornitori di LLM, più esempi minimi in Python

Modelli di grandi dimensioni (LLMs) sono potenti, ma in produzione raramente desideriamo paragrafi liberi. Invece, vogliamo dati prevedibili: attributi, fatti o oggetti strutturati che possiamo alimentare in un’app. Questo è LLM Structured Output.

Convertire documenti Word in formato Markdown è un compito molto comune per scrittori tecnici, sviluppatori e creatori di contenuti che desiderano spostare il loro contenuto su piattaforme che utilizzano Markdown (come GitHub, GitLab, generatori di siti statici come Hugo).

Ecco i miei appunti con un tutorial passo dopo passo su come implementare e distribuire su AWS un bot Telegram. Ho aggiunto un quick start (long polling) e un percorso pronto per la produzione (webhooks), con esempi in Python e Node.js.

Il kit di sviluppo per il cloud di AWS (AWS CDK) è un framework che ti permette di definire e provvedere all’infrastruttura cloud utilizzando linguaggi di programmazione familiari come TypeScript, Python, Java e Go.

Apache Airflow è una piattaforma open source progettata per creare, pianificare e monitorare i flussi di lavoro in modo programmabile, interamente in codice Python, offrendo un’alternativa flessibile e potente rispetto agli strumenti tradizionali, manuali o basati sull’interfaccia utente.

Python uv (pronunciato “you-vee”) è un moderno e ad alte prestazioni pacchetto e gestore di progetti Python scritto in Rust. È stato progettato come sostituzione plug-and-play per gli strumenti tradizionali di gestione dei pacchetti Python come pip, pip-tools, virtualenv, pipx e pyenv, mirando a semplificare e accelerare i flussi di lavoro di sviluppo Python.

Un freddo giorno d’inverno a luglio… che è in Australia… ho avuto un forte bisogno di addestrare un modello AI per rilevare barre di armatura in calcestruzzo non chiuse…

Generazione di Report PDF con Python

Python, grazie alle sue estese librerie e moduli, offre potenti strumenti per la generazione di report PDF professionali.

Venv è uno strumento per la gestione degli ambienti virtuali da riga di comando. Un’alternativa molto più semplice rispetto ad Anaconda. Ecco alcuni comandi utili per venv.

Ho aggregato alcune statistiche sull’installazione delle estensioni di VS Code per diversi linguaggi di programmazione. E il più popolare è Python. Poi C++.

Comandi più utilizzati in Visual Studio Code