Выпуск 287

(17.06.2019 - 23.06.2019)

Добавляйте свои новости через специальную форму. Следите за всем этим безобразием в RSS, Twitter или Telegram @py_digest

Поддержите проект рублем или руками

Конференции, события, встречи разработчиков

PyDaCon meetup в Mail.ru Group: 22 июня

Статьи

Мелкая питонячая радость #4: Radon — качество кода, измеренное в числах

Инженеры очень любят измерения и числа. Поэтому нет ничего удивительного в том, что они пытаются измерять в численном виде такую нетривиальную штуку, как качество кода. Метрик для оценки текстов программ придумали немало — от банального количества строк кода в проекте до не столь очевидного "индекса поддерживаемости" (Maintainability Index). Подробно про все существующие способы обмазывания кода всякими метриками можно почитать в этой статье. В мире Python, конечно же, есть своя штука для оценки качества кода. Она называется radon. Она написана на Python и работает исключительно с питонячими файлами.

Как реализовать стек в Python

Возможно вы что то слышали о стеках и задавались вопросом, что это такое? У вас есть общее представление об этом, но вам интересно, как реализовать стек в Python? Тогда вы пришли в нужное место!

Выделение ядра Питона

Глиф Лефковиц озвучил идею отделения «батареек» Питона от ядра.

Как выбрать лучшее место для открытия филиала и визуализировать результаты на картах

Выбор места для нового филиала — ответственное решение. Ошибка может стоить дорого, особенно в капиталоемких отраслях. Чаще всего такие решения принимаются менеджментом экспертно: на основе знания города, отрасли, предыдущего опыта. В статье я расскажу о том, как аналитика может помочь в принятии таких решений. Как собрать информацию о населении, ценах на недвижимость и сделать интерактивные визуализации. Зависит ли кол-во клиентов от расстояния до филиала, года постройки дома, стоимости недвижимости. Население города с точностью до дома.

Сравнение одинакового проекта в Rust, Haskell, C++, Python, Scala и OCaml

В последнем семестре университета я выбрал курс компиляторов CS444. Там каждая группа из 1-3 человек должна была написать компилятор из существенного подмножества Java в x86. Язык на выбор группы. Это была редкая возможность сравнить реализации больших программ одинаковой функциональности, написанных очень компетентными программистами на разных языках, и сравнить разницу в дизайне и выборе языка.

Я расскажу, почему считаю это хорошим сравнением, приведу некоторую информацию о каждом проекте и объясню некоторые причины различий в размере компилятора. Также сделаю выводы из каждого сравнения. Не стесняйтесь использовать эти ссылки, чтобы перейти к интересующему разделу:

Автоматизация скучных вещей в Django с помощью фреймворка Check

В этой статье я описал примеры из моего личного опыта, как мы используем библиотеки inspect, ast.

Как в Preply перешли на Python 3

Нейросети и глубокое обучение: онлайн-учебник, глава 1

Этот учебник подробно расскажет вам о таких понятиях, как:

Нейросети — прекрасная программная парадигма, созданная под влиянием биологии, и позволяющая компьютеру учиться на основе наблюдений.
Глубокое обучение – мощный набор техник обучения нейросетей.

Нейросети (НС) и глубокое обучение (ГО) на сегодня дают наилучшее решение многих задач из областей распознавания изображений, голоса и обработки естественного языка. Этот учебник научит вас многим ключевым концепциям, лежащим в основе НС и ГО.

Книга «Вероятностное программирование на Python: байесовский вывод и алгоритмы»

Байесовские методы пугают формулами многих айтишников, но без анализа статистики и вероятностей сейчас не обойтись. Кэмерон Дэвидсон-Пайлон рассказывает о байесовском методе с точки зрения программиста-практика, работающего с многофункциональным языком PyMC и библиотеками NumPy, SciPy и Matplotlib. Раскрывая роль байесовских выводов при А/В-тестировании, выявлении мошенничества и в других насущных задачах, вы не только легко разберетесь в этой нетривиальной теме, но и начнете применять полученные знания для достижения своих целей.

Полезные инструменты Python

Когда вы только начинаете учить Python, кто-то объясняет вам, что вы можете добавить свою папку с исходниками в переменную среды PYTHONPATH и тогда ваш код можно будет импортировать из других директорий. Очень часто объясняющий забывает сказать, что в большинстве случаев – это плохая идея. Некоторые люди узнают это в интернете, другие просто понимают на собственном опыте. Но слишком большое количество людей (особенно неопытные программисты), думают, что других альтернатив быть не может.

Эта статья в основном для них.

Введение в OpenCV

Learn PyQt: Gradient

Flask Production Recipes

Как мы создали систему оповещения о ядерной угрозе, или как я обучил нейросеть на заголовках Хабра

Заголовок статьи может показаться странным и это неспроста — он прекрасен именно тем, что написал его не я, а LSTM-нейросеть (а точнее его часть перед "или").

И сегодня мы разберёмся, как можно генерировать заголовки статей Хабра (и в принципе сам текст можно генерировать этой же нейро-архитектурой). Весь код доступен для запуска онлайн в notebooks от Гугла. Данные, как всегда, открыты на github.

Заполняем документы в Microsoft Word при помощи Python. Часть 1

Начиная с 21 декабря 2016 года вступили изменения в ФЗ РФ «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма», касательно обязанности юридического лица по раскрытию информации о своих бенефициарных владельцах. В связи с этим, многие компании направляют запросы по цепочке владения с целью выяснения своих бенефициарных владельцев. Кто-то формирует запросы на бумаге, кто-то рассылает электронные письма.

Dataclasses и attrs: когда и почему

В Python 3.7 были представлены dataclasses (PEP557). Dataclasses могут быть удобным способом создания классов, основная цель которых состоит в том, чтобы содержать значения.

Дизайн dataclasses основан на существующей библиотеке attr.s. На самом деле Гинек Шлавак (Hynek Schlawack) является автором attrs и он же помог с написанием PEP557.

Сводка pythonz.net 16.06.2019 — 23.06.2019

Создаем прототип для Sentiment Analysis с помощью Python и TextBlob

Что важно для команды разработчиков, которая только начинает строить систему, базирующуюся на машинном обучении? Архитектура, компоненты, возможности тестирования с помощью интеграционных и юнит тестов, сделать прототип и получить первые результаты. И далее к оценке трудоемкости, планированию разработки и реализации. В этой статье речь пойдет как раз о прототипе. Который был создан через некоторое время после разговора с Product Manager: а почему бы нам не «пощупать» Machine Learning? В частности, NLP и Sentiment Analysis?

Python потребляет много памяти или как уменьшить размер объектов?

Проблема памяти может возникнуть, когда в процессе выполнения программы нужно иметь большое количество объектов, особенно если есть ограничения на общий размер доступной оперативной памяти. Ниже приводится обзор некоторых методов уменьшения размера объектов, которые позволяют существенно сократить объем оперативной памяти, необходимой для программ на чистом Python.

Освобождаем руки нескольким аналитикам: API Livy для автоматизации типовых банковских задач

Не секрет, что для оценки платежеспособности клиентов банки используют данные из различных источников (кредитное бюро, мобильные операторы и т.д.). Количество внешних партнёров может достигать нескольких десятков, а аналитиков в нашей команде наберётся лишь несколько человек. Возникает задача оптимизации работы небольшой команды и передачи рутинных задач вычислительным системам. Как данные попадают в банк, и как команда аналитиков следит за этим процессом, разберём в данной статье.

Как превратить свою аватарку в Telegram в часы

Недавно сидел я в одном сообществе программистов в Telegram и заметил один очень любопытный профиль. Любопытным было следующее — на главном фото у него было изображено нынешнее время. Мне стало жутко интересно как он этого добился, и я решил во что бы то ни стало написать такую же программу.

Python не запрещает вызов private/protected методов потому, что любит тебя :-)

Много копий сломано в обсуждениях того, почему питон эдакий бяка — не запрещает вызывать непубличные методы. И конечно, не раз звучали объяснения в духе «мы все тут взрослые люди», но похоже их было недостаточно, мне кажется, я наконец понял, как это объяснить более понятно, надеюсь, что это действительно так. Напомню, что для private методов питон всего-лишь динамически изменяет имя и никак не ограничивает доступ к нему, а для protected не делает и этого, это просто соглашение об именовании методов, для тех кто не очень в курсе, есть дополнительные материалы.

Рабочая лошадка: почему в веб-разработке нечего делать без Python?

Вопросы и обсуждения

Talk Python to Me: #217 Notebooks vs data science-enabled scripts

Audio

Podcast.__init__: Algorithmic Trading In Python Using Open Tools And Open Data

Audio

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (clxxxiii)

Test and Code: 78: I don't write tests because ...

Audio

Видео

Moscow Python Podcast. Blameless environments и как не сойти с ума при работе с заказчиком

Должны ли программисты по умолчанию писать качественный код? Как системно формировать для разработки условия, которые не дадут членам команды «проваливаться» в несчастье?