Выпуск 190

(07.08.2017 - 13.08.2017)

pythondigest.ru: Выпуск 190

Статьи

      Решение закрытой транспортной задачи с дополнительными условиями средствами Python

Необходимость решения транспортных задач в связи с территориальной разобщённостью поставщиков и потребителей очевидна. Однако, когда необходимо решить транспортную задачу без дополнительных условий это как правило не является проблемой поскольку такие решения достаточно хорошо обеспечены как теоретически, так и программными средствами. 

      Начало работы с Wagtail и GraphQL

Если у вас появилась потребность добавить React в Wagtail CMS, да еще и с использованием GraphQL, то это руководство должно помочь вам в этом.

      Запускаем долгие задачи асинхронно на Celery + Django

Еще одна подробная статья про Celery

      Как UploadCare (CDN) обрабатывает 350M запросов к файлам

Статья про архитектуру UploadCare

      Метод оптимизации Trust-Region DOGLEG. Пример реализации на Python


Trust-region метод (TRM) является одним из самых важных численных методов оптимизации в решении проблем нелинейного программирования (nonlinear programming problems). Метод базируется на определении региона вокруг лучшего решения, в котором квадратичная модель аппроксимирует целевую функцию. 

      Как реализовать систему лайков в Django Django

Реализуем систему лайков через GenericForeignKey и пишем для нее API силами Django Rest Framework.

      Основы работы с LongPoll сервером ВКонтакте

Недавно я решил познакомиться с API крупнейшей социальной сети Европы — ВКонтакте. В разделе «Для разработчиков» содержится довольно подробная документация, а в интернете существует немалое количество статей, помогающих освоиться с VK API, поэтому я решил, что серьезных проблем в изучении быть не должно. Однако, когда я добрался до LongPoll сервера, обнаружилось, что статей по работе с ним практически нет, а официальная документация не настолько полна, чтобы полностью понять изучаемый материал. Пришлось методом проб и ошибок пытаться понять принцип работы LongPoll-а, что через некоторое время мне сделать все-таки удалось. Я решил поделиться изученным материалом с другими людьми, чтобы сократить их время изучения нового. Ниже вы можете ознакомиться с разделами, про которые мне удалось написать.

      Django Tips #21 используем приложение для редиректов Django

Используем стандартный Django App для редиректов

      Минимальное приложение на Django Django

Основы Django. С помощью каких частей Django можно собрать простое приложение

      Ограничения глубинного обучения и будущее

Эта статья представляет собой адаптацию разделов 2 и 3 из главы 9 моей книги «Глубинное обучение с Python» (Manning Publications).

      Эксперименты с расчетом радиуса в памяти на Python

Как считать радиус очень быстро

      Учим робота готовить пиццу. Часть 1: Получаем данные

Не так давно, после завершения очередного конкурса на Kaggle — вдруг возникла идея попробовать сделать тестовое ML-приложение.
Например, такое: "помоги роботу сделать пиццу".

Разумеется, основная цель этого ровно та же — изучение нового.

Видео

      Экстремальное прототипирование

Что делать, если за неделю надо сделать MVP, но не такой, чтобы показать инвестору в лифте, а чтобы с его помощью заработать денег? В докладе мало питона (import django, requests) и много суровой реальности: сайты не нужны, про Телеграм никто не знает, программист может работать без ТЗ

      Rolling upgrades на примере OpenStack Keystone

Большинству разработчиков сервисов на Python приходилось менять схему базы данных в какой-то момент жизни сервиса. Эта задача настолько типична, что для неё есть отдельный подмодуль для Django. Всё становится сложнее, если приложение, как типичный микросервис, работает в нескольких экземплярах. И ещё сложнее, если допускать даунтайма сервиса нельзя. В докладе будет рассказано, как эта проблема была решена в Keystone -- сервисе аутентификации и авторизации в OpenStack

      The AJAX, The REST and The GraphQL

Рассмотрим историю того, как люди писали API для современного веба: как всё было весело и просто в начале, с какими трудностями сталкивались и какие паттерны применяли. После чего плавно подведем почему GraphQL является логичный эволюцией на возникшие трудности и посокрушаемся, что решение это не для всех

Лучшая Python рассылка

Latest news


  Talk Python to Me: #125 Django REST framework and и новый API star

  beholder - плагин для TensorBoard для визуализации обучения

  Python и графический интерфейс для утилит командной строки Network Security Services

  chainercv - библиотека компьютерного зрения с Deep Learning

  Визуализация результатов латентно-семантического анализа средствами Python

  KropBot: Multiplayer Internet-controlled robot

  Подробное руководство по созданию и развертыванию чата на Tornado + Telegram

  «Микросервисы наносят ответный удар!» Олег Чуркин, Rambler&Co

  «Что такое serverless-архитектура и как с ней жить?» Николай Марков, Aligned Research Group

  «Elegant Solutions for Everyday Python Problems» Nina Zakharenko, Venmo

  «Python of Things» Кирилл Борисов, Яндекс

  «Gevent — быть или не быть?» Александр Мокров, Positive Technologies

  «Детские болезни live-чата» Ольга Сентемова, Тинькофф Банк

  «Про аналитику и серебряные пули» Александр Подсобляев, Rambler&Co

  statistics — Statistical Calculations — PyMOTW 3


Показать все


Нас поддерживает


Python Software Foundation



Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus