Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Сегодня расскажем, как заняли 2 место в общем зачете AI Generative Product Hackathon, инициированного Napoleon IT, и 1 место в кейсе по анализу рекламных креативов для крупной российской фармацевтической компании.
Я проанализировал 600 публичных мок-интервью с YouTube и собрал из них 10 000 уникальных вопросов. Затем посчитал, как часто они встречаются, и определил вероятность появления каждого вопроса. У меня есть данные по 20 профессиям, включая frontend, python, java-разработчика, специалиста по тестированию и многих других.
GIL, или Global Interpreter Lock десятилетиями оставался темой обсуждения и дебатов среди питонистов.
Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/
Швейцарский армейский нож веб-разработки Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Werkzeug/
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
Python применяется для совсем разных задач, от ML до бэкенда. О каких темах тогда говорить на конференции по Python? Обо всех главных сразу. На приближающемся PiterPy 2023 среди докладов будут и «В Python есть готовый фронтенд для вашего компилятора», и «Django + Keycloak: доверьте аутентификацию профессионалам», и «Мастер-класс по взлому».
По мере роста различной работы с телеграм ботом нашего корпоративного телеграм-бота, оптимизация и поддержание его стало более сложной задачей. В какой-то момент я осознал, что нужен надежный способ отслеживания происходящих событий в приложении. Это важно не только для решения проблем и багов, но и для оптимизации производительности и повышения общей эффективности работы.
Распознаем речь по аудиозаписям в диалогов сотрудников и клиентов.Сохраняем по разным дорожкам, в тексте и с таймингом. Личный опыт.
Я работаю с совершенно разными проектами и встречаюсь с разными технологиями: графы, пространственные данные, риалтайм обработка, ML и NER сервисы и т.п., но есть классические основы, которые должен знать каждый в ИТ от аналитиков до руководителей, так называемый фундамент без которого построить хорошую карьеру специалиста сложно. Так как я долго занимал различные аналитические должности, то прошу не обижаться, так как буду часто говорить о том для чего это аналитику.
Вы узнаете, как реализовать классификатор текстов при помощи библиотеки spaCy, а также несколько полезных лайфхаков, которые помогут ускорить обработку данных.
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
Техническое собеседование должно выявлять компетенции, как не попасть на когнитивные искажения? Резюме — человек или chat GPT, как выявить истину. Разница между языком, инструментом и предметной областью. Слайды: https://speakerdeck.com/moscowdjango/moscow-python-meetup-84-maksim-biezrukov-vk-backend-developer-kak-proviesti-tiekhnichieskoie-sobiesiedovaniie-i-nie-soiti-sviesti-s-uma
Проблемы, с которыми мы столкнулись при реализации JSON:API на FastAPI. Что удалось реализовать, что пришлось подпереть костылями, а что осталось нерешенным. Слайды: https://speakerdeck.com/moscowdjango/moscow-python-meetup-84-surien-khorienian-slozhnosti-riealizatsii-json-api-na-fastapi-plus-pydantic
В тусовке есть мнение, что аутсорсеры всегда пишут очень плохой код. На докладе расскажу, как мы в своём аутсорсе системно это опровергаем, сдавая в срок много качественного кода. Слайды: https://speakerdeck.com/moscowdjango/moscow-python-meetup-84-fiodor-borshchiov-piton-v-autsorsie-kak-pisat-khoroshii-kod
Audio
Я попробовал решить несколько простых школьных задач по химии в Python с помощью библиотек mendeleev, chemlib и chempy, в том числе несколько заданий из ОГЭ и ЕГЭ. к задачам