16.08.2018       Статьи

[Перевод] Докеризация веб-служб на R и Python

Контейнеризация — это подход к разработке программного обеспечения, при котором приложение или служба, их зависимости и конфигурация (абстрактные файлы манифеста развертывания) упаковываются вместе в образ контейнера. В этой статье рассмотрим создание docker-образа и его использование для запуска оболочки R, Python и много другого

     15.08.2018       Видео

Подкаст о Python на русском, выпуск #1

Вышел второй эфир регулярного подкаста от коллег из MoscowPython. В новом Python Junior подкасте обсудили:

1. Приключения питонистов в Москве: как начать карьеру в другом городе и найти работу в столице.

2. Специализированная IDE для новичков: обзор проекта MU.

3. Serverless: когда и кому пригодится эта технология.

     14.08.2018       Статьи

Паттерны корутин asyncio: за пределами await

В очередной раз наступив на грабли при работе с python asyncio я отправился на просторы интернета, чтобы найти что-то более приятное, чем сухая документация. Мне попалась статья Yeray Diaz "Asyncio Coroutine Patterns: Beyond await", в которой автор весьма увлекательно рассматривает применение asyncio и делится некоторыми приемами. Поскольку я не нашел ничего такого же цельного на русском языке, то решился её перевести.

     14.08.2018       Статьи

10 веб-фреймворков Python, с которыми стоит работать в 2018 году

Фреймворки облегчают жизнь разработчику, предлагая различные решения для разработки приложений и сервисов. Они автоматизируют внедрение стандартных решений, позволяя сэкономить время. Таким образом, разработчик фокусируется на приложении, а не на рутинных задачах, где не нужно творческое мышление.

     12.08.2018       Выпуск 242 (06.08.2018 - 12.08.2018)       Статьи

Битва за портфель: Python против финконсультантов

В продолжение статьи о вреде избыточной диверсификации создадим полезный инструментарий по подбору акций. После этого сделаем простую ребалансировку и добавим уникальные условия технических индикаторов, которых так часто не хватает в популярных сервисах. А затем сравним доходность отдельных активов и различных портфелей.

     11.08.2018       Выпуск 242 (06.08.2018 - 12.08.2018)       Статьи

Нейросети: реализация задачи про грибы на Tensor Flow и Python

Tensor Flow — фреймворк для построения и работы с нейросетями от компании Google. Позволяет абстрагироваться от внутренних деталей машинного обучения и сосредоточиться непосредственно на решении своей задачи. Очень мощная вещь, позволяет создавать, обучать и использовать нейронные сети любого известного типа. Не нашел на Хабре ни одного толкового текста на эту тему, поэтому пишу свой. Ниже будет описана реализация решения задачи про грибы с помощью библиотеки Tensor Flow. Кстати, алгоритм, описанный ниже, подходит для предсказаний практически в любой области. Например, вероятности рака у человека в будущем или карт у соперника в покере.

     11.08.2018       Выпуск 242 (06.08.2018 - 12.08.2018)       Видео

Лучшая Python рассылка




Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus