Ereignisgesteuerte Architektur mit AWS Kinesis für Skalierbarkeit
AWS Kinesis hat sich zu einem Eckpfeiler für die Entwicklung moderner ereignisgestufter Microservices-Architekturen entwickelt und ermöglicht die Echtzeit-Datenverarbeitung in großem Umfang mit minimalem Betriebsaufwand.
Python-Tests mit pytest, TDD, Mocking und Abdeckung
Unit testing stellt sicher, dass Ihr Python-Code korrekt funktioniert und weiterhin funktioniert, wenn sich Ihr Projekt weiterentwickelt. Diese umfassende Anleitung behandelt alles, was Sie über Unit Testing in Python wissen müssen, von grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen Techniken.
Bauen Sie MCP-Server für KI-Assistenten mit Python-Beispielen
Das Model Context Protocol (MCP) revolutioniert die Art und Weise, wie KI-Assistenten mit externen Datenquellen und Tools interagieren. In diesem Leitfaden erkunden wir, wie man MCP-Server in Python aufbaut, mit Beispielen, die sich auf Websuche und Scraping-Funktionen konzentrieren.
Python zum Konvertieren von HTML in sauberen, LLM-fertigen Markdown
HTML in Markdown konvertieren ist eine grundlegende Aufgabe in modernen Entwicklungsworkflows, insbesondere wenn Webinhalte für Large Language Models (LLMs), Dokumentationssysteme oder statische Seiten-Generatoren wie Hugo vorbereitet werden. Dieser Leitfaden ist Teil unseres Dokumentations-Tools 2026: Markdown, LaTeX, PDF & Druckworkflows Hubs.
Erstellen Sie konsistente, portable und reproduzierbare Entwicklungsumgebungen mit Dev Containern
Entwickler stehen häufig vor dem Dilemma „funktioniert auf meinem Rechner“, verursacht durch Abhängigkeitsinkongruenzen, Tool-Versionen oder Betriebssystemunterschiede. Dev Containers in Visual Studio Code (VS Code) lösen dies elegant – indem sie Ihnen ermöglichen, innerhalb einer containerisierten Umgebung zu entwickeln, die speziell für Ihr Projekt konfiguriert ist.
Schritt-für-Schritt-Beispiel
Hier haben wir ein Python Lambda-Beispiel eines SQS-Nachrichtenprozessors + REST-API mit API-Schlüssel-Schutz + Terraform-Skript zur Bereitstellung für serverlose Ausführung.
+ Konkrete Beispiele mit dem Einsatz von Think-LLMs
In diesem Beitrag untersuchen wir zwei Möglichkeiten, Ihre Python-Anwendung mit Ollama zu verbinden: 1. Über die HTTP REST API; 2. Über die offizielle Ollama Python-Bibliothek.
Leicht unterschiedliche APIs erfordern einen speziellen Ansatz.
Hier ist ein Seitenvergleich der Unterstützung für strukturierte Ausgaben (zuverlässige JSON-Rückgabe) bei beliebten LLM-Anbietern, plus minimale Python-Beispiele
Einige Möglichkeiten, um strukturierte Ausgaben von Ollama zu erhalten
Große Sprachmodelle (LLMs) sind leistungsfähig, aber in der Produktion wollen wir selten frei formulierte Absätze. Stattdessen wollen wir vorhersehbare Daten: Attribute, Fakten oder strukturierte Objekte, die Sie in eine Anwendung einspeisen können. Das ist LLM-Strukturierte Ausgabe.
„Die Verwendung von pandoc, Python oder Online-Tools zur Konvertierung in MD“
Word-Dokumente in Markdown-Formatierung ist eine sehr häufige Aufgabe für technische Schreiber, Entwickler und Content Creator, die ihre Inhalte auf Plattformen mit Markdown (wie GitHub, GitLab, statische Site Generatoren wie Hugo) übertragen möchten. Dieser Leitfaden ist Teil unseres Documentation Tools in 2026: Markdown, LaTeX, PDF & Printing Workflows-Hubs.
Und Bereitstellung eines neuen Telegram-Bots auf AWS
Hier sind meine Notizen mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Implementierung und Bereitstellung eines Telegram-Bots auf AWS.
Ich habe einen schnellen Einstieg (Long Polling) und einen produktionsbereiten Weg (Webhooks) mit Beispielen in Python und Node.js hinzugefügt.
Nützliches Tool für die Plattform-Engineering auf AWS
Der AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) ist ein Framework, das es Ihnen ermöglicht, Cloud-Infrastruktur mit vertrauten Programmiersprachen wie TypeScript, Python, Java und Go zu definieren und bereitzustellen.
Gutes Framework für ETS/MLOPS mit Python
Apache Airflow ist eine Open-Source-Plattform, die entwickelt wurde, um Workflows programmatisch zu erstellen, zu planen und zu überwachen – vollständig in Python-Code, wodurch eine flexible und leistungsstarke Alternative zu traditionellen, manuellen oder UI-basierten Workflow-Tools geboten wird.
Gute Aspekte von Python uv
Python uv (gesprochen „you-vee“) ist ein moderner, leistungsstarker Python-Paket- und Projekt-Manager, der in Rust geschrieben wurde. Er ist als direkter Ersatz für traditionelle Python-Paket-Verwaltungstools wie pip, pip-tools, virtualenv, pipx und pyenv konzipiert, um die Python-Entwicklungswerkzeuge zu vereinfachen und zu beschleunigen.
Vor einiger Zeit habe ich eine Objekterkennungs-KI trainiert
An einem kalten Wintertag im Juli… das ist in Australien… verspürte ich ein dringendes Bedürfnis, ein KI-Modell zum Erkennen von unverkapselten Stahlbewehrungsstäben zu trainieren…
Meine bevorzugte Bibliothek ist pdf-reports.
PDF-Berichte mit Python erstellen
Python bietet mit seinen umfangreichen Bibliotheken und Modulen leistungsstarke Tools zur Erstellung professioneller PDF-Berichte. Dieser Leitfaden untersucht verschiedene Methoden, PDF-Dokumente mit Python zu erstellen, und behandelt beliebte Bibliotheken wie ReportLab, FPDF, Xhtml2pdf, WeasyPrint, Jinja2, pdf-reports und PdfKit. Es ist Teil unseres Dokumentations-Tools 2026: Markdown, LaTeX, PDF & Druck-Workflows Hubs.
