Выпуск 415

Пришло время оживить преданный забвению FizzBuzz. Попробуем найти самое компактное решение FizzBuzz на Python.

Сегодня я расскажу про свой скрипт, который отмечал меня на лекциях в аспирантуре мехмата МГУ

Всем привет! Меня зовут Аникин Денис, я тимлид в команде Chat в Райффайзенбанке. А также представитель внутреннего Python-сообщества, так называемый «community lead» (об этом как-нибудь в другой раз). В этой статье я хотел поговорить про отношение к Python среди разработчиков и обсудить все основные претензии, которые очень давно следуют за языком по пятам.

Предыдущая статья на тему выборов в государственную думу: «Восстанавливаем результаты выборов 2021 с помощью машинного обучения» вызвала интерес. Вместе с тем к статье было много критических комментариев. В некоторых из этих комментариев были подняты спорные вопросы, которые требовали дополнительных исследований. В целом было очень полезно обсудить результаты предыдущей работы с аудиторией Хабра. Поэтому я призываю оставлять читателей комментарии и под этой статьей.

Библиотека framebuf — это то, что, при разработке на MicroPython, даёт нам возможности по работе с основными графическими элементами. Например — с текстовыми символами, с прямоугольниками, да и с отдельными пикселями. Это позволяет создать множество интересных изображений. Но весьма полезно оснастить MicroPython ещё и возможность рисования закрашенных треугольников, кругов и колец.

В процессе этой статьи будет разработан фильтр для изображения, который позволит показать контуры фигур на изображение.

Для этого будем рассматривать разности значений между соседями данного пикселя (серые на картинке).

Электронная почта один из самых используемых инструментов для обмена информацией, постановки и выполнения задач. Зачастую поступающие письма носят повторяющийся характер предоставления какой либо однотипной информации меняющейся с течением времени.

В рамках процесса кредитования физических и юридических лиц, банки запрашивают у клиентов оригиналы различных документов. Эти документы, очевидно, необходимо проверять по многим критериям. Из пунктов проверки документов достаточно большую значимость среди прочих несет проверка полноты пакета документов. В данной статье будет рассмотрена именно эта процедура.

Частичные пароли: история о том, как задёшево вывести из себя пользователя и/или как вставить палки в колёса кейлоггерам.

Что такое частичный пароль? Каковы достоинства и недостатки их использования в процессе аутентификации? В статье подробно рассматриваются математические основы, технические детали и практика применения частичных паролей. Предлагается порассуждать об их месте в современных цифровых системах. 

В данной статье речь пойдёт о том, что такое инструмент MLflow и из каких компонентов он состоит. Как работает данный фреймворк, в каких случаях рекомендуется его использовать и какие проблемы он позволяет решить. Затронем основные плюсы и минусы данного инструмента.

В этой статье мы подробнее остановимся на ПО терминала учета рабочего времени и контроля доступа, о разработке которого я писал в прошлой статье. Данная статья является логическим продолжением, т.к. в прошлой статье я рассматривал всё железо терминала, поэтому настоятельно рекомендую ознакомиться для дальнейшего понимания написанного.

Возможен вопрос: а что такое метакласс? Если коротко, метакласс относится к  классу точно как класс к объекту.

Метаклассы – не самый популярный аспект языка Python; не сказать, что о них воспоминают в каждой беседе. Тем не менее, они используется в весьма многих статусных проектах: в частности, Django ORM[2], стандартная библиотека абстрактных базовых классов (ABC)[3] и реализации Protocol Buffers [4].

Прошло уже достаточно времени с момента релиза Python версии 3.10. Самым главным и самым ожидаемым было введение оператора match/case (он же pattern matching). 

Однако далеко не всем разработчикам из нашего комьюнити зашел данный оператор. Свидетельствуют этому даже комментарии под статьями на хабре (статья 1, статья 2), которые были посвящены match/case.

При проведении различной ad-hoc аналитики или же создания интеграций между DS решением и внешними системами очень часто приходится использовать REST API для получения данных. Ситуация, когда все помещается в один запрос — идеальна, но редка как единорог. Как правило, приходится тянуть большие объемы, тянуть по частям и в режиме многоходовок, возможно, с использованием курсоров. Внешняя система может лечь при большой нагрузке или же там включатся механизмы пропуска запросов (троттлинг). Вопросы «почему у меня не работает» и «как мне сделать, чтобы работало» возникают с завидной регулярностью.

Большое количество курсов по аналитике данных и питону создает впечатление, что «два месяца курсов, пандас в руках» и ты data science специалист, готовый порвать любую прямоугольную задачу.

Однако, изначально просто счёт относился к computer science, а data science было более широким и междисциплинарным понятием. В классическом понимании data scientist — «T-shape» специалист, который оцифровывает и увязывает административные и предметные вертикали/горизонтали компаний через математические модели.

Предыдущая моя статья "Gnuplot и с чем его едят" получила большой отклик и даже была переведена на несколько языков (видел на медиуме, встречал на немецком). Поэтому, раз тема актуальная, решил продолжить.

В гостях у Moscow Python Podcast Python ведущий разработчик компании BestDoctor Александр Хмелевский. Поговорили с Александром о самоорганизации, ценностях в команде и социальной валюте.

QThreadPool.start() provides a simpler API for running Python functions using Qt's threadpool.