Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Как Kubernetes улучшает жизненный цикл Python-приложений? Есть ли сложности в организации оркестровки, с которыми могут столкнуться команды, ведущие разработку на Python? Как вся эта благодать вписывается в концепцию cloud native applications?
Разработав консольную утилиту, вы решаетесь опубликовать её на PyPI. Ну правда, что может быть лучше, чем сделать её доступной через pip install? Погуглив, что для этого надо, вы, возможно, наткнётесь на единственный найденный мной пост по теме, который мало того что от 2014 года, так ещё и требует от вас создать кучу папок и файлов для совершенно ненужных (вам) вещей.
Как же решить эту задачу без лишней головной боли в 2019 году? Я уже задавался этим вопросом и поэтому, прочитав тонну документации, создал для вас этот туториал. Вот пошаговая инструкция.
Если вы недавно начали свой путь в машинном обучении, вы можете запутаться между LabelEncoder и OneHotEncoder. Оба кодировщика — часть библиотеки SciKit Learn в Python и оба используются для преобразования категориальных или текстовых данных в числа, которые наши предсказательные модели понимают лучше. Давайте выясним отличия между кодировщиками на простеньком примере.
Наверняка многие об этом задумывались, возможно у кого то эта идея лежит в TODO. У меня она пролежала примерно год, но таки удалось ее реализовать в виде работающего прототипа.
TgCloud:
Визуализация — важная часть анализа данных, а способность посмотреть на несколько измерений одновременно эту задачу облегчает. В туториале мы будем рисовать графики вплоть до 6 измерений.
Plotly — это питоновская библиотека с открытым исходным кодом для разнообразной визуализации, которая предлагает гораздо больше настроек, чем известные matplotlib и seaborn. Модуль устанавливается как обычно — pip install plotly. Его мы и будем использовать для рисования графиков.
Зачем нужен __init__.py знает, наверное, любой питонист, но что насчёт __main__.py? Я видел немало проектов либо рабочих, либо на Github, которые не используют это магический файл, хотя могли бы сделать свою жизнь проще. На мой взгляд, __main__.py это лучший способ для взаимодействия с питоновскими модулями, состоящими из нескольких файлов.
Сегодня у нас пост с интересным заданием — будем обучать логистическую регрессию с L1 и L2 регуляризациями с помощью метода Stochastic Gradient Descent (SGD).
Анимированные графики в Matplotlib могут создаваться несколькими способами. Первый способ заключается в том, что можно самостоятельно обновлять график через заданный промежуток времени. Два других способа используют классы, производные от класса matplotlib.animation.Animation: FuncAnimation или ArtistAnimation. В данной статье будут рассмотрены все эти способы.
Аудио-подкаст
Как правило, внедрение DevOps во многих компаниях заканчивается на этапе автоматизации IT Operations, и очень мало кто говорит о внедрении DevOps непосредственно в сам процесс разработки. Мне бы хотелось исправить это маленькое недоразумение. DevOps в разработку может прийти через формализацию кодовой базы, например, при написании GUI для REST API.
Mamba — это drop-in замена Conda, потрясающего кросс-платформенного менеджера пакетов. На наш взгляд у Conda есть один фатальный недостаток: она слишком медленная, когда много пакетов уже установлено или при одновременной установке нескольких пакетов. Mamba по-прежнему использует Conda почти для всего, кроме разрешения зависимостей. Мы заменили эту часть Conda на альтернативную реализацию под названием libsolv — C библиотеку, которая уже лежит в основе менеджеров пакетов в Linux системах типа dnf в Fedora или zypper в OpenSuse.