От парсера афиши театра на Python то Telegram-бота. Часть 1

Я очень люблю оперу и балет, но не очень — отдавать большие деньги за билеты. Ежедневный просмотр сайта театра с тыканьем в каждую кнопку ужасно утомлял, а внезапно появлявшиеся билеты по 170 рублей на супер-составы бередили душу.

Чтобы автоматизировать это дело появился скриптик, который бежит по афише и собирает информацию о самых дешевых билетах на выбранный месяц. Запросы из серии «выдай список всех опер в марте на старой и новой сцене до 1000 рублей». Подруга обронила «а ты не Telegram-бота делаешь?». Такого в плане не было, но почему бы и нет. Бот родился, хоть и крутился на домашнем ноутбуке.

Потом Telegram заблокировали. Мысль запулить бота на рабочий сервер растаяла, да и интерес, чтобы довести функционал до ума, угас. Под катом рассказываю о судьбе сыщика дешевых билетов с самого начала и о том, что с ним сталось после года использования.

Iodide: интерактивный научный редактор от Mozilla

В последние десять лет произошёл настоящий взрыв интереса к «научным вычислениям» и «науке о данных», то есть применению вычислительных методов для поиска ответов на вопросы, анализа данных в естественных и социальных науках. Мы видим расцвет специализированных ЯП, инструментов и методов, которые помогают учёным исследовать и понимать данные и концепции, а также сообщать о своих выводах.

Но на сегодняшний день очень немногие научные инструменты используют полный коммуникационный потенциал современных браузеров. Результаты дата-майнинга не очень удобно просматривать в браузере. Поэтому сегодня Mozilla представляет Iodide — экспериментальный инструмент, который помогает учёным составлять красивые интерактивные документы с использованием веб-технологий, всё в рамках итеративного рабочего процесса, который многим знаком.

Делаем современное веб-приложение с нуля

Итак, вы решили сделать новый проект. И проект этот — веб-приложение. Сколько времени уйдёт на создание базового прототипа? Насколько это сложно? Что должен уже со старта уметь современный веб-сайт?

В этой статье мы попробуем набросать boilerplate простейшего веб-приложения со следующей архитектурой

Mountain Car: решаем классическую задачу при помощи обучения с подкреплением

Как правило, модификации алгоритмов, полагающиеся на особенности конкретной задачи, считаются менее ценными, так как их сложно обобщить на более широкий класс задач. Однако это не означает, что такие модификации не нужны. Более того, часто они могут значительно улучшить результат даже для простых классических задач, что очень важно при практическом применении алгоритмов. В качестве примера в этом посте я решу задачу Mountain Car при помощи обучения с подкреплением и покажу, что используя знание о том, как устроена задача, ее можно решить значительно быстрее.

Использование локальной директории с пакетами в Python уже сейчас

В Python 3.8 предлагается добавить альтернативу виртуальным окружениям — локальную директорию с пакетами PEP 582 Python local packages directory.

Данный PEP предлагает добавить в Python механизм автоматического обнаружения директории __pypackages__ и использовать её при импорте в качестве источника установленных пакетов. Директория __pypackages__ будет иметь больший приоритет при импорте, чем глобальные или пользовательские директории с пакетами. Это позволит исключить создание, активацию или деактивацию виртуальных окружений.

Упрощение кода приложений Python с помощью рефакторинга. Часть 1

Перевод статьи Anthony Shaw Refactoring Python Applications for Simplicity

В этой серии статей рассказано о способах измерения сложности кода и о том как избавиться от излишней сложности с помощью рефакторинга.

Упрощение кода приложений Python с помощью рефакторинга. Часть 2

Вторая статья про рефакторинг в Python. Первую статью можно почитать здесь.

Книга «Прикладной анализ текстовых данных на Python»

Приватные методы без нижнего подчеркивания и интерфейсы в Python

Недавно угорел по дизайну — модификаторам доступа и интерфейсам, потом перенес это на язык программирования Python. Прошу под кат — делюсь результатами и как это работает. Для заинтересовавшихся в конце статьи есть ссылка на проект на Github.

10 шагов к успешному Python-проекту

Материал, перевод которого мы сегодня публикуем, посвящён инструментам, которые позволяют оснащать Python-проекты средствами форматирования кода, тестирования, непрерывной интеграции и анализа зависимостей. Это помогает ускорить процесс разработки, способствует повышению качества, единообразия и безопасности кода. Предполагается, что у читателя этого материала уже есть некоторый опыт Python-разработки и проект на Python, с которым он, в ходе чтения, будет экспериментировать. Если такого проекта у вас нет — здесь можно узнать о том, как подготовить среду разработки и создать Python-пакет. Примеры, которые будут здесь приводиться, подготовлены с использованием macOS и Python 3.7.

Подборка @pythonetc, февраль 2019

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

Инкапсуляция в Python 3

Значение термина «инкапсуляция» расплывчато и отличается от источника к источнику. Принято считать, что инкапсуляция — один из основополагающих принципов ООП, хотя некоторые научные статьи вовсе упускают инкапсуляцию из списка. К примеру, Джон Митчелл в книге «Концепты в языках программирования» при перечислении основных концептов в ООП упоминает только абстракцию — термин который принято считать близким к инкапсуляции по значению, но все-же более обширным и высокоуровневым. С другой стороны, Роберт Мартин в его книге «Чистая архитектура» явно говорит о том, что инкапсуляция, наследование и полиморфизм считается фундаментом ООП.

Разнообразие определений, данных термину «инкапсуляция», сложно привести к общему знаменателю. В целом можно выделить два подхода к значению этого термина

Пишем приложения с GUI на wxPython

PyDERASN: как я написал ASN.1 библиотеку с slots and blobs

ASN.1 это стандарт (ISO, ITU-T, ГОСТ) языка описывающего структурированную информацию, а также правил кодирования этой информации. Для меня как программиста это просто ещё один формат сериализации и представления данных, наравне с JSON, XML, XDR и другими. Он крайне распространён в нашей обычной жизни, и с ним многие сталкиваются: в сотовой, телефонной, VoIP связи (UMTS, LTE, WiMAX, SS7, H.323), в сетевых протоколах (LDAP, SNMP, Kerberos), во всём, что касается криптографии (X.509, CMS, PKCS-стандарты), в банковских картах и биометрических паспортах, и много где ещё.

В этой статье рассматривается PyDERASN: Python ASN.1 библиотека активно применяющаяся в проектах связанных с криптографией в Атласе.

Делаем отчет времени для камеры с помощью OpenCV opencv

Знакомство с Тестированием в Python. Ч. 3

До сих пор вы проводили тесты для одной версии Python с помощью виртуальной среды с определенным набором зависимостей. Но всегда может возникнуть потребность проверить работу приложения на нескольких версиях Python или нескольких версиях пакета. Tox — приложение, автоматизирующее тестирование в нескольких средах.

Django 2.2 RC 1

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (clxix)

Python Junior подкаст. Страшная, но полезная правда о базах данных

От чего зависит, какую базу данных задействовать в проекте — реляционную или нереляционную, с ACID-гарантиями или без них, распределённую или нераспределённую? Чем определяется выбор БД, какие преимущества и недостатки есть у тех из них, что популярны в сообществе разработчиков сегодня? Чтобы получить ответы на эти вопросы, мы привлекли тяжёлую артиллерию.

Строим масштабируемый сервис обработки изображений на AWS Lambda