meshio - читаем/пишем массивы в различных форматах файла

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (cciii)

Python Bytes: #156 All the programming LOLs

Audio

Как писать и тестировать миграции БД с Alembic

Python приложения могут работать с самыми различными БД (Postgres, SQLite, MariaDB и др.) и перед разработчиками приложений возникает задача реализовать возможность легко и безопасно изменять состояние БД: как структуры так и самих данных, от версии к версии приложения.
В докладе я поделюсь опытом использования хорошо зарекомендовавшего себя инструмента для управления миграциями - alembic.

Расскажу, почему стоит остановить свой выбор именно на нем, как с его помощью подготовить миграции, как их запускать (автоматически или вручную), зачем тестировать, какие проблемы могут выявить тесты и как эти тесты реализовать.

Мы рассмотрим проблемы необратимых изменений в миграциях, а также несколько лайфхаков alembic, которые сделают работу с миграциями легкой и приятной

Zappa, Chalice и друзья: запускаем код без серверов с помощью AWS Lambda

Технологии Serverless несколько лет, и с каждым годом её популярность растет. Для высоконагруженных систем это простой способ бесконечного масштабирования, а для простых сайд-проектов - это отличная возможность бесплатного хостинга. Принцип в том, что вы деплоите не вебсервер, а функции, и платите только за время выполнения этих функций (обычно это миллисекунды).

В докладе мы рассмотрим, как устроены эти функции, какие есть инструменты для их создания - и зачем это обычному питонисту. Также мы увидим, как деплоить уже готовые приложения на Django и Flask в serverless-режиме

Использование strict-модулей в крупномасштабных Python-проектах: опыт Instagram. Часть 2

Представляем вашему вниманию вторую часть перевода материала, посвящённого особенностям работы с модулями в Python-проектах Instagram. В первой части перевода был дан обзор ситуации и показаны две проблемы. Одна из них касается медленного запуска сервера, вторая — побочных эффектов небезопасных команд импорта. Сегодня этот разговор продолжится. Мы рассмотрим ещё одну неприятность и поговорим о подходах к решению всех затронутых проблем.

Talk Python to Me: #238 Collaborative data science with Gigantum

Audio

Как читать Stata Files .dta в Pandas

Moscow Python Podcast. Big data, Data science, Machine Learning. (level: junior)

Big data, Data science, Machine Learning — все эти названия на слуху уже не первый год. Но до сих пор не всегда понятно, кто есть кто в этом мире хайповых названий. Что должен уметь Data Scientist и чем он отличается от Data Analyst? Зачем нужен Data Engineer и нужен ли он вообще? А чем занимается ML Engineer? Как разработчику попасть в мир Big data, нужны ли небольшим компаниям Spark и Hadoop, должен ли Data Scientist знать математику и можно ли за 7 недель стать Data Engineer

Как в Redash заметили и исправили проблему, вызвавшую деградацию производительности Python-кода

Недавно в Redash приступили к смене одной системы выполнения задач на другую. А именно — они начали переход с Celery на RQ. На первом этапе на новую платформу перевели лишь те задания, которые не выполняют запросы напрямую. Среди таких заданий — отправка электронных писем, выяснение того, какие запросы должны быть обновлены, запись пользовательских событий и другие вспомогательные задачи.

Импорт отчета по звонкам из CoMagic в BigQuery по расписанию с помощью Google Cloud Functions

При сложной структуре рекламных кампаний и большого количества звонков становятся необходимы дополнительные инструменты хранения, обработки и анализа информации о поступающих обращениях. Часто нужен быстрый доступ к данным за большой период времени. Иногда необходима сложная обработка данных, соотнесение звонков к определенному каналу или кампании.

Одним из вариантов ускорения работы, который также дает дополнительные преимущества является импорт звонков из CoMagic в Google BigQuery. О преимуществах BigQuery пишут много, так что перейдем непосредственно к созданию.

Жадные алгоритмы – часть 2. Разделяй и властвуй.

Продолжаем перевод бесплатной книги “Парадигмы алгоритмического проектирования (жадные алгоритмы, разделяй и властвуй и динамическое программирование)”

Подборка @pythonetc, октябрь 2019

Новая подборка советов про Python и программирование из авторского канала @pythonetc.

Как написать смарт-контракт на Python в сети Ontology. Часть 2: Storage API

Это вторая часть из серии обучающих статей о создании смарт-контрактов на Python в блокчейн сети Ontology. В предыдущей статье мы познакомились с Blockchain & Block API смарт-контракта Ontology.

Сегодня мы обсудим, как использовать второй модуль— Storage API. Storage API имеет пять связанных API, которые позволяют добавление, удаление и изменения в постоянном хранилище в смарт-контрактах на блокчейне.

dovpanda - получаем подсказки по работе с pandas

Блиц-проверка алгоритмов машинного обучения: скорми свой набор данных библиотеке scikit-learn

Глобальная паутина изо дня в день пополняется статьями о самых популярных, наиболее употребляемых алгоритмах машинного обучения для решения различных задач. Причём основа этих статей, немного изменённая по форме в том или ином месте, кочует от одного исследователя данных к другому. При этом все эти работы объединяет один общепринятый, непреложный постулат: применение того или иного алгоритма машинного обучения зависит от размера и природы имеющихся в распоряжении данных и поставленной задачи.

Использование strict-модулей в крупномасштабных Python-проектах: опыт Instagram. Часть 1

Публикуем первую часть перевода очередного материала из серии, посвящённой тому, как в Instagram работают с Python. В первом материале этой серии речь шла об особенностях серверного кода Instagram, о том, что он представляет собой монолит, который часто меняется, и о том, как статические средства проверки типов помогают этим монолитом управлять. Второй материал посвящён типизации HTTP-API. Здесь речь пойдёт о подходах к решению некоторых проблем, с которыми столкнулись в Instagram, используя Python в своём проекте. Автор материала надеется на то, что опыт Instagram пригодится тем, кто может столкнуться с похожими проблемами.

Книга «Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка»

Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) — крайне важная задача в области искусственного интеллекта. Успешная реализация делает возможными такие продукты, как Alexa от Amazon и Google Translate. Эта книга поможет вам изучить PyTorch — библиотеку глубокого обучения для языка Python — один из ведущих инструментов для дата-сайентистов и разработчиков ПО, занимающихся NLP. Делип Рао и Брайан Макмахан введут вас в курс дел с NLP и алгоритмами глубокого обучения. И покажут, как PyTorch позволяет реализовать приложения, использующие анализ текста.

Если у Вас нет Питона, но есть Керас-модель и Джава

В построении ML-моделей Python сегодня занимает лидирующее положение и пользуется широкой популярностью сообщества Data Science специалистов

Также, как и большинство разработчиков, Python привлекает нас своей простотой и лаконичным синтаксисом. Мы используем его для решения задач машинного обучения при помощи искусственных нейронных сетей. Однако, на практике, язык продуктовой разработки не всегда Python и это требует от нас решения дополнительных интеграционных задач.

В этой статье расскажу о тех решениях, к которым мы пришли, когда нам потребовалось связать Keras-модель языка Python с Java.

Жадные алгоритмы – часть 1. Алгоритм Дейкстры.

Эта отрывок из бесплатной книги “Парадигмы алгоритмического проектирования (жадные алгоритмы, разделяй и властвуй и динамическое программирование)”