Осторожно — Бульдозер (сборка apk пакетов в Kivy) Kivy

Фух! Только что выбрался из под траков этого чудовища. А кое-кому повезло меньше. Как и было обещано в предыдущей статье, сегодня мы расскажем, как собираются apk пакеты для программ, написанных с использованием фреймворка Kivy при помощи утилиты Buildozer.

Расширяем фреймворк Kivy пакетом XPopup Kivy

Не так давно передо мной встала задача в сжатые сра сроки написать работающий прототип GUI-приложения, которое без лишней строки кода хорошо дружило бы как с Windows, так и с OS X. Выбор пал на змеиный фреймворк Kivy, который с легкостью решал вышесказанное. А также, в базовой комплектации имел весь необходимый инструментарий для реализации приложения.

Ну… почти весь. Под катом расскажу что не так и как это побороть.

Зачем питонисту Bower? Питонисту нужен bowerer Bower

Немного размышлений на тему необходимости Bower и Node.js в проектах на Python.

Используем Slack API совместно с Flask API Flask Slack

Python 101: введение в бенчмарки для Python CProfile benchmark

Обработка данных в iPython notebook для задач SEO data analysis IPython Jupyter

При выполнении аналитических задач SEO, SMM, маркетинга мы столкнулись с непомерно растущим количеством инструментов для обработки данных. Каждый заточен под свои возможности или доступность для пользователя: Excel и VBA, сторонние SEO-инструменты, PHP и MySQL, Python, C, Hive и другие. Разнообразные системы и источники данных добавляют проблем: счетчики, рекламные системы, CRM, инструменты вебмастера Яндекса и Google, соцсети, HDFS. Необходим инструмент, совмещающий в себе простоту настройки и использования, модули для получения, обработки и визуализации данных, а также работы с различными типами источников. Выбор пал на iPython notebook (с недавних пор Jupyter notebook), представляющий собой платформу для работы со скриптами на 40 языках программирования. Широкое распространение платформа получила для научных вычислений, среди специалистов по обработке данных и машинному обучению. К сожалению для автоматизации и обработки данных маркетинговых задач Jupyter notebook используется крайне редко.

Коллекция змей: несколько версий Python на вашей Ubuntu

Из этой небольшой заметки вы узнаете, как можно удобно и быстро поставить на Ubuntu несколько версий интерпретатора Python для последующего их использования.

Pillow-SIMD

Pillow-SIMD — это «форк-последователь» библиотеки работы с изображениями Pillow (которая сама является форком библиотеки PIL, ныне покойной). «Последователь» означает, что проект не становится самостоятельным, а будет обновляться вместе с Pillow и иметь ту же нумерацию версий, только с суффиксом. Я надеюсь более-менее оперативно выпускать версии Pillow-SIMD сразу после выхода версий Pillow.

Развертывание Django + Python 3 + PostgreSQL на AWS Elastic Beanstalk postgresql Django deploy

Стандартная схема логгирования в Python

Стандартная библиотека Питона содержит модуль logging, который де-факто является лучшим средством для ведения логов на Python. 

OpenCV с Tkinter opencv Tkinter

bisect — Maintain Lists in Sorted Order — PyMOTW 3

Использование Python в Serverless Framework IoT AWS Amazon

Serverless - это фреймворк для создания IoT, mobile и веб приложений на сервисах от Amazon

API к zadarma.com на perl и python

У zadarma.com есть API к их сервисам на языке php, но на моих серверах этот язык отсутствует. Ставить php ради обращений к задармам желания не было. Поискал в интернете не нашел ничего для perl и python. Написал для себя, что получилось под катом. 

Делаем бота для Facebook Messenger Bot

Python: Мышление программиста

Небольшая статья о том, как можно решить одну и ту же задачу несколькими способами. Предназначена для новичков в Python и программировании.

В качестве примера взят простой случай — реализация диалога подтверждения какой-либо операции. Программа задает пользователю вопрос Вы уверены? [Д/н (Y/n)]:, на который требуется ответить, введя одно из восьми допустимых значений (Д, д,Н, н, Y, y, N, n).

Увидим ли мы “[module] бесплатный для Python 3.4+ и только платная поддержка для Python 2.7”?>

Автор статьи затрагивает тему поддержки модулей для двух версий Python, а именно, тот самый глобальный переход на Python 3000. Автор задается вопросом "А что если поддерживать актуальные версии бесплатно, а старые за деньги"

Сжимая части больших данных с сохранением персистентности в joblib

При работес большим количеством данных (которые не помещаются в память) приходится бить данные на части и складывать их на диск. Эта статья рассказывает о том, как все части больших данных можно сжимать и при этом сохранять персистентность.

Может ли машина научить английскому языку?

Биткоин-бот имени Дональда Трампа, победа AlphaGo над одним из сильнейших игроков в го Ли Седолем, изучение английского языка — что объединяет эти три ситуации? Везде в той или иной степени присутствует машинное обучение. Компьютер может не только генерировать сюжетную канву, как Scheherazade, или отвечать на письма вместо пользователей, как Google Smart Reply, но и создавать идеальные учебники английского языка. Читать дальше →

Удаляйте свой мертвый код

Пост «Удаление кода» Неда Бэтчелдера (Ned Batchelder) недавно появился на HN, хотя изначально он был написан в 2002 году. Здесь я хочу повторить несколько мыслей Неда, и занять более решительную, чем он, позицию: удаляйте код, как только вы замечаете, что он больше не нужен, без лишних вопросов. Я также предложу некоторые советы из окопов, как определять кандидатов в мертвый код.