Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Мы рады сообщить, что сентябрьское обновление расширения Python для Visual Studio Code уже доступно. Вы можете загрузить расширение Python из Marketplace или установить его прямо из галереи расширений в Visual Studio Code. Если у вас уже установлено расширение Python, вы также можете получить последнее обновление, перезапустив Visual Studio Code. Вы можете узнать больше о поддержке Python в Visual Studio Code в документации.
В связи с повсеместным хайпом по поводу Чернобыля в начале лета (по крайней мере в среде ядерной энергетики), а также гремящих словах цифровизация и геймификация, мы в ИБРАЭ РАН решили создать некоторое подобие квеста-приложения в котором концептуально моделируется эксплуатация энергоблока атомной станции и провести его тестирование в Битцевском парке.
В экосистеме Python существует множество пакетов для CLI-приложений, как популярных, вроде Click, так и не очень. Наиболее распространённые были рассмотрены в предыдущей статье, здесь же будут показаны малоизвестные, но не менее интересные.
Про изменение климата сейчас не говорит только ленивый. И случайно найдя неплохой сайт с историческими данными, стало интересно проверить — как же реально менялась температура с годами. Для теста мы возьмем данные с нескольких городов и проанализируем их с помощью Pandas и Matplotlib. Заодно выясним, где теплее, в Москве или Петербурге.
Сегодня публикуем вторую часть перевода материала о том, как в Dropbox организовывали контроль типов нескольких миллионов строк Python-кода.
Продолжение цикла статей.
Если вы совершено не знакомы с асинхронным программированием и хотите разобраться с этим максимально простым способом, это статья для вас. В статье рассказывается то такое синхронные и асинхронные программы, и их отличия.
Оригинальная статья: Doug Farrell – Getting Started With Async Features in Python
Сегодня мы предлагаем вашему вниманию первую часть перевода материала о том, как в Dropbox занимаются контролем типов Python-кода.
В Dropbox много пишут на Python. Это — язык, который мы используем чрезвычайно широко — как для бэкенд-сервисов, так и для настольных клиентских приложений. Ещё мы в больших объёмах применяем Go, TypeScript и Rust, но Python — это наш главный язык. Если учитывать наши масштабы, а речь идёт о миллионах строк Python-кода, оказалось, что динамическая типизация такого кода неоправданно усложнила его понимание и начала серьёзно влиять на продуктивность труда. Для смягчения этой проблемы мы приступили к постепенному переводу нашего кода на статическую проверку типов с использованием mypy. Это, вероятно, самая популярная самостоятельная система проверки типов для Python. Mypy — это опенсорсный проект, его основные разработчики трудятся в Dropbox.
Очередной очерк. На этот раз поиграемся с комплексными числами, с формулами и их визуализацией.
Скачать ее можно перейдя по ссылке, данная база является открытой и содержит все адреса объектов по России (адресный реестр). Интерес к этой базе вызван тем, что файлы, которые в ней содержатся достаточно объемны. Так, например, самый маленький составляет 2,9 Гб. Предлагается остановиться на нем и посмотреть, справится ли с ним pandas, если работать на машине, располагая только 8 Гб оперативной памяти. А если не справится, какие есть опции, для того, чтобы скормить pandas данный файл.
Вот и наступил новый этап в развии Raspberry-танка. В предыдущей серии оказалось, что семантическая сегментация из коробки не по зубам Raspberry.
Те, кто работает с данными, отлично знают, что не в нейросетке счастье — а в том, как правильно обработать данные. Но чтобы их обработать, необходимо сначала проанализировать корреляции, выбрать нужные данные, выкинуть ненужные и так далее. Для подобных целей часто используется визуализация с помощью библиотеки matplotlib.
Недавно прочитал статью про очень полезный инструмент, и так как я уже давно искал какой-то проект, чтобы начать контрибьютить, решил посмотреть, что там есть на гитхабе и чем можно помочь. Одно из issue было на счет создания обертки (дальше буду использовать wrapper) для Cи-шной библиотеки. В тот момент я подумал "О, что-то интересное, уверен, это займет не больше часа". Как же сильно я ошибался.
В этой статье я решил показать не один путь для решения подобной задачи, а несколько разных вариантов. Я покажу варианты создания модулей на Pythonс компиляцией в С, использование маленькой самописной библиотеки С в Python и – последний вариант – использование большой C библиотеки в Python без боли и pxd файлов.
Что было нужно в самом начале:
Продолжаем тему как вызывать C/C++ из Python3. Теперь используем библиотеки cffi, pybind11. Способ через ctypes был рассмотрен в предыдущей статье.
В этой статье мы подробно рассмотрим наследование (inheritance) и композицию (composition) в Python. Наследование (Inheritance) и композиция (composition) – это две важные концепции в объектно-ориентированном программировании, которые моделируют отношения между двумя классами. Они являются строительными блоками объектно-ориентированного проектирования (object oriented design) и помогают программистам писать повторно используемый код.
Оригинальная статья Isaac Rodriguez – Inheritance and Composition: A Python OOP Guide
Мне всегда было интересно, как бы получше распределить книги у себя в электронной библиотеке. В итоге пришел к такому варианту с автоматическим подсчетом количества страниц и прочими плюшками. Всех заинтересованных прошу под кат.
Вот уже почти год я пользуюсь сервисом Яндекс Музыка и меня все устраивает. Но есть в этом сервисе одна интересная страница — история. Она хранит все треки, которые были прослушаны, в хронологическом порядке. И мне, конечно, захотелось скачать ее и проанализировать, что я там наслушал за все время.
Этот пост — краткий обзор общих алгоритмов машинного обучения. К каждому прилагается краткое описание, гайды и полезные ссылки.
Что будет в этой статье. Общий случай: