Serverless Django с PostgreSQL + Cloud SQL

Большой тюьториал по обработке спортивных данных на python

Последние пару лет в свободное время занимаюсь триатлоном. Этот вид спорта очень популярен во многих странах мира, в особенности в США, Австралии и Европе. В настоящее время набирает стремительную популярность в России и странах СНГ. Речь идет о вовлечении любителей, не профессионалов. В отличие от просто плавания в бассейне, катания на велосипеде и пробежек по утрам, триатлон подразумевает участие в соревнованиях и системной подготовке к ним, даже не будучи профессионалом. Наверняка среди ваших знакомых уже есть по крайней мере один “железный человек” или тот, кто планирует им стать.

Test and Code: 111: Subtests in Python with unittest and pytest - Paul Ganssle

Audio

Управлять правами на уровне объектов

Рано или поздно, разработчик на Django встречается с проблемой: как сделать так, чтобы пользователи не могли изменять или удалять, а то и вовсе не видели разных объектов одного и того же типа.

Допустим, ваш проект касается хранения информации о проектах. Разные пользователи входят в разные проекты и не должны видеть информацию о другом проекте. Один и тот же пользователь может входить в несколько проектов и иметь разный статус в разных проектах — где-то он может только просматривать информацию, а в других — править данные. В каком-то проекте пользователь зарегистрирован как персонал проекта, а в другом — только как потребитель его услуг. Уровень доступа соответственно, должен быть совершенно разным.

Этими вопросами занимаются несколько пакетов, мы рассмотрим один из них — Django-Access. Все, кому это интересно, приглашаются под кат.

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (ccxxvi)

Пять этапов принятия неизбежного, или Рекомендательная система для кросс-продаж

В реалиях современного мира, когда ведется повсеместная цифровизация и накопление данных обо всем и о каждом, возникает резонный вопрос, а как этими данными воспользоваться? Многие, наверняка, уже слышали о рекомендательных системах в сферах развлечения и продаж. Инвестиционные компании не стоят в стороне от современных тенденций в области Data Science и рекомендательных систем в частности. Так давайте рассмотрим, в чем особенности и какие этапы пришлось пройти одной крупной инвестиционной компании для того, чтобы разработать собственную рекомендательную систему для повышения эффективности кросс-продаж и что в итоге получилось.

Как работает атака TCP Reset

Атака TCP reset выполняется при помощи одного пакета данных размером не более нескольких байт. Подменённый спуфингом TCP-сегмент, созданный и переданный атакующим, хитростью заставляет двух жертв завершить TCP-соединение, прервав между ними связь, которая могла быть критически важной.
 

PEP 572 (Выражения присваивания в python 3.8)

В этот раз мы рассмотрим PEP 572, который рассказывает про выражения присваивания. Если Вы до сих пор скептически относитесь к оператору ":=" или не до конца понимаете правила его использования, то эта статья для Вас. Здесь вы найдёте множество примеров и ответов на вопрос: «Почему именно так?». Эта статья получилась максимально полной и если у Вас мало времени, то просмотрите раздел, написанный мной. В его начале собраны основные «тезисы» для комфортной работы с выражениями присваивания. Заранее простите, если найдёте ошибки (пишите про них мне, я исправлю).

Talk Python to Me: #262 Build a career in data science

Audio

Пишем клон neofetch на python

Думаю, что каждому пользователю UNIX-подобных систем знакома утилита neofetch. Эта маленькая программа позволяет вывести информацию о системе и аппаратной части компьютера в удобном формате. Так давайте же напишем свою версию на python!

Геокодирование. Как привязать 250 тысяч адресов к координатам за 10 минут?

В этой статье я хотел бы поделиться опытом решения маленькой проблемы с большим количеством адресов. Если вы когда-либо работали с API геокодирования или пользовались онлайн инструментами, то думаю вы разделяете мою боль ожидания результата в течение нескольких часов, а то и больше.

Речь идет не о сложных алгоритмах оптимизации, а об использовании сервиса пакетного геокодирования, который принимает на вход список адресов и возвращает файл с результатами. Тем самым можно сократить время обработки с нескольких часов до минут.

КБМПи №2 Как прочитать или создать торрент в Питоне?

Из цикла «Как бы мне?… в Питоне»

Динамические визуализации и анимации с интерактивными графиками

Pip 20.1

Python Bytes: #179 Guido van Rossum drops in on Python Bytes

Pylint: детальная проверка работы анализатора кода

Когда Люк работал с Flake8 и одновременно присматривался к Pylint, у него сложилось впечатление, что 95% ошибок, выдаваемых Pylint, были ложными. У других разработчиков был иной опыт взаимодействия с этими анализаторами, поэтому Люк решил детально разобраться в ситуации и изучить его работу на 11 тыс. строк своего кода. Кроме того, он оценил пользу от Pylint, рассматривая его как дополнение к Flake8.

КБМПи №1 Как имитировать ответ внешней системы в pytest?

Из цикла «Как бы мне?… в Питоне»

Регулярные выражения в Python

Корреляции мертвы, введение в Predictive Power Score метод

Практическое руководство по разработке бэкенд-сервиса на Python

Привет, меня зовут Александр Васин, я бэкенд-разработчик в Едадиле. Идея этого материала началась с того, что я хотел разобрать вступительное задание (Я.Диск) в Школу бэкенд-разработки Яндекса. Я начал описывать все тонкости выбора тех или иных технологий, методику тестирования… Получался совсем не разбор, а очень подробный гайд по тому, как писать бэкенды на Python. От первоначальной идеи остались только требования к сервису, на примере которых удобно разбирать инструменты и технологии. В итоге я очнулся на сотне тысяч символов. Ровно столько потребовалось, чтобы рассмотреть всё в мельчайших подробностях. Итак, программа на следующие 100 килобайт: как строить бэкенд сервиса, начиная от выбора инструментов и заканчивая деплоем.