Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
В последнее время Юра Селиванов (ага, тот самый автор PEP-492 aka async/await и MagicPython) работал над тем чтобы сделать asyncio побыстрее. Он взял libuv и построил с её помощью uvloop -- asyncio совместимый event loop. Результаты замера производительности здесь. Получается, что uvloop в 3.5 раза быстрее стандартного и в 1.25 раза обгоняет gevent. Т.е. абсолютный победитель по скорости в мире Python. Библиотека пока еще не имеет стабильной версии, скоро всё будет.
Как-то меня осенила мысль: «Зачем на работе постоянно прятать вкладку браузера с ВК от начальства, если можно ее замаскировать?» И несмотря на то, что моему начальству в целом пофиг на социальные сети во время работы, через несколько минут проблема была решена довольно интересным способом, о котором я сейчас вам и расскажу.
Один из двух примеров работающих на raspberry pi, модуле SIM 900 и 3g-modem huawei e-линейки - с примерами кода на Python
Я Юрий Кашницкий, раньше делал здесь обзор некоторых MOOC по компьютерным наукам и искал «выбросы» среди моделей Playboy. Сейчас я преподаю Python и машинное обучение на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ и в онлайн-курсе сообщества по анализу данных MLClass, а также машинное обучение и анализ больших данных в школе данных одного из российских телеком-операторов. Почему бы воскресным вечером не поделиться с сообществом материалами по Python и обзором репозиториев по машинному обучению… В первой части будет описание репозитория GitHub с тетрадками IPython по программированию на языке Python. Во второй — пример материала курса «Машинное обучение с помощью Python». В третьей части покажу один из трюков, применяемый участниками соревнований Kaggle, конкретно, Станиславом Семеновым (4 место в текущем мировом рейтинге Kaggle). Наконец, сделаю обзор попавшихся мне классных репозиториев GitHub по программированию, анализу данных и машинному обучению на Python.
Это шестая часть из цикла статей о построении простого интерпретатора
Статья описывает как строить pip'ы для различной подготовки данных. В центре внимания будет инструмент под названием Luigi
Статья по шагам рассказывает как написать настраиваемый, цветной клиента твиттера
Статья описывает применение инструмента для поиска пиков на графиках. Инструмент позволяет это делать автоматически.
Статья описывает как сократить нагрузку на CPU проведя анализ с помощью nylas
SWAPY – графическая утилита для автоматизации UI для pywinauto (Python). В версии 0.4.7 полностью переработан генератор кода. Основные возможности, а также примеры как быстро и просто создать скрипты автоматического тестирования UI, смотрите под катом.
В предыдущих статьях мы говорили о том, что такое событийно-ориентированная система бэктестинга, разобрали иерархию классов, необходимую для ее функционирования, обсудили то, как подобные системы используют рыночные данные, а также осуществляют отслеживание позиций и генерацию приказов на покупку. Кроме того, мы описали процесс оценки производительности тестируемых стратегий. В сегодняшнем материале будет рассмотрен процесс создания обработчика API брокерской системы для перехода к реальной торговле. Примечание: В качестве примера автор использует API зарубежной компании Interactive Brokers, отсюда названия обсуждаемых модулей (IBExecutionHandler и т.п.). У ITinvest есть собственный API-интерфейс SmartCOM, который может быть использован при создания систем, подобных описываемой
Резюме Предсказать, выплатит клиент банка кредит или нет. Задача была предложена на интернет-турнире, устроенном одним банком. Один из примеров ее решения можно найти здесь. Наша цель состоит в построении решения на платформе Microsoft Azure.
Краткий обзор что привнес PEP 484 и что из этого можно приготовить
Эта статья покажет вам, как настроить vim для разработки на Python.
По историческому призванию я SQL-щик. Однако судьба занесла меня на BigData и после этого понесла кривая — я освоил и Java, и Python, и функциональное программирование (изучение Scala стоит в списке). Собственно на одном из кусков проекта встала необходимость тестирования кода на Python. Ребята из QA посоветовали для этих целей PyTest, но даже они затруднились толком ответить чем этот зверь хорош. К сожалению, в русскоязычном сегменте информации по данному вопросу не так уж и много: как это используют в Yandex да и все по-хорошему. При этом описанное в этой статье выглядит достаточно сложно для человека начинающего путешествие по этой стезе. Не говоря уже об официальной документации — она приобрела для меня смысл лишь после того, как я разобрался с самим модулем по другим источникам. Не спорю, там написаны интересные вещи, но, к сожалению, совсем не для старта.
С недавних пор в сервисе AWS Lambda появилась нативная поддержка Python 2.7. Для тех, кто не в курсе, что такое AWS Lambda, отсылаю к статье на хабре. Основное преимущество использования сервиса — создание масштабируемой беcсерверной архитектуры. В данной статье я расскажу о способе подружить AWS Lambda и PostgreSQL.