Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Twisted — асинхронный (событийно-ориентированный) фреймворк, написанный на Python. Мощное средство для быстрой разработки сетевых (и не только) сервисов. Он разработан с использованием паттерна проектирования Reactor. Сервисы созданные с использованием Twisted быстры и надежны, фреймворк позволяет не писать макаронный код, насыщенный непонятными коллбэками, имеет внутри себя красивые хелперы (Deferred, Transport, Protocol etc). Другими словами, делает нашу жизнь бекенд разработчиков лучше. Но есть и проблемы
Библиотека XGBoost гремит на всех соревнованиях по машинному обучению и помогает завоёвывать призовые места. Однако, стать обладателем этого пакета для Python под Windows не так просто. Процесс установки скудно описан на GitHub и немногим шире на форуме Kaggle. Поэтому попробую описать пошагово и более подробно. Надеюсь это поможет сохранить много времени неопытным пользователям.
В ходе этого выступления мы создадим веб-приложение на Django, при помощи которого продемонстрируем всем желающим, как может быть реализован согласованный с принципами REST программный интерфейс к нему, а также узнаем для чего нужны подобные интерфейсы. Помимо принципов REST, будет затронута тема ограничения доступа к веб-ресурсам при помощи OAuth2 (с примерами использования приложения django-oauthost).
Мы рассмотрим популярные библиотеки для функционального программирования на Python — fn.py, functools, itertools, funcy, hask. Узнаем о возможностях каждой из них, а также о том, как в динамическом языке имитировать мощную систему типов. Затронем характеристики функционального программирования.
Продолжение перевода неофициальной документации Selenium для Python. Оригинал можно найти здесь.
Вдохновение — задача с собеседования Яндекса и статья «Парсинг формул в 40 строк». Моей целью было посмотреть, как будет выглядеть «pythonic» решение этой задачи. Хотелось, чтобы решение было простым, код читаемым и разделённым. В итоге ещё получился и пример применения цепочки генераторов (generators pipeline).
СУБД Neo4j — это NoSQL база данных, ориентированная на хранение графов. Изюминкой продукта является декларативный язык запросов Cypher. Cypher позаимствовал ключевые слова типа WHERE, ORDER BY из SQL; синтаксис из таких разных языков как Python, Haskell, SPARQL; и в результате появился язык, позволяющий делать запросы к графам в визуальной форме наподобие ASCII art. Например, заголовок данной статьи я бы представил в виде графа (Neo4j) — [изучаем] -> (Wordnet). И это почти готовый запрос к базе данных!
Формулировка задачи: визуализировать все связи между двумя пользователями внутри одной социальной сети. При этом связи не должны дублироваться, например если Ваня знает Петю через Олю, то Оля в дальнейших итерациях по поиску общих друзей не участвует. Чтобы попрактиковаться в API, я выбрал “Вконтакте”.
Порой возникают задачи, когда возникает необходимость формировать отчеты и прочие документы. В моей практике данная задача возникала не раз. Проекты, в которых возникала данная задача:
В наши дни большинство веб-приложений используют AJAX технологии. Когда страница загружена в браузере, элементы на этой странице могут подгружаться с различными временными интервалами. Это затрудняет поиск элементов, если элемент не присутствует в DOM, возникает исключение ElementNotVisibleException. Используя ожидания, мы можем решить эту проблему. Ожидание дает некий временной интервал между произведенными действиями — поиске элемента или любой другой операции с элементом. Selenium WebDriver предоставляет два типа ожиданий — неявное (implicit) и явное (explicit). Явное ожидание заставляет WebDriver ожидать возникновение определенного условия до произведения действий. Неявное ожидание заставляет WebDriver опрашивать DOM определенное количество времени, когда пытается найти элемент.
Предлагаю вашему вниманию перевод публикации Laurent Luce о реализации работы со списками в CPython. Она может быть полезна начинающим программистам на Python, либо готовящимся к собеседованию. Эта статья описывает реализацию объекта списка в CPython, наиболее популярной реализации Python. Списки в Python — это мощный инструмент, и интересно узнать, как они устроены внутри. Взгляните на простой скрипт, который добавляет несколько целых значений в список и выводит их:
Понадобилось мне однажды у себя в проекте реализовать работу с файловым хранилищем с использованием HTTP REST API. Проект разрабатывается на python, к тому же уже был реализован http-клиент с использованием библиотеки httplib2, поэтому было решено расширить функциональность http-клиента и работать с файловым хранилищем через туже библиотеку. Проблема возникла при загрузке файлов на сервер. Первый PUT запрос выполняется, далее все последующие запросы отказываются выполняться — 500Internal Server Error.
Python отлично подходит для написания самых различных серверных утилит. Часто такие утилиты дополняют CLI (Command Line Interface), а иногда и целым GUI.
Но как его сделать? На сервере часто нет X сервера. нет Qt и чего-то такого, а Python есть. Возможно вы слышали про ncurses - библиотека для управления IO. Вот ее и можно использовать для такой задачи - стандартная библиотека содержит модуль curses.
База может располагаться на публичном хостинге, т.к. информация расшифровывается на клиенте. Основана на ZODB, позволяет хранить python объекты.
Сегодня я расскажу о не совсем простой концепции быстрого (до часа после нескольких тренировок) развёртывания проекта для работы команды, состоящей как минимум из отдельных фронтенд и бэкенд разработчиков. Исходные данные у нас такие: начинается разработка проекта, в которой планируется «тонкий бэкенд». Т.е. бэк у нас состоит из закешированных страниц (рендерятся любым шаблонизатором), объёмных моделей с сопутствующей логикой (ORM) и REST API, выполняющего роль контроллера. Фактически, View в такой системе редуцировано и вынесено в JS, благо есть разные реакты, ангуляры и прочие вещи, которые позволяют фронтендщикам считать себя «белыми людьми».
Менеджеры контекста — это механизм стоящий за ключевым словом with.
Ключевое слово with появилось еще в Python 2.5 (через __future__). Такая конструкция пришла на смену концепту setup..try..except..finally
О Twitter нечего писать, проект уже взрослый и известный. Через Твиттер продают, покупают, разыгрывают призы, консультируют, оказывают поддержку проектов, да даже используют как сервис оповещений. Twitter имеет открытый API, который сегодня и освоим. Мы научимся публиковать пост с изображением через Twitter API
Спешим поделиться видеозаписями выступлений с очередной встречи минского Python-сообщества. Под катом вы найдете доклады:
В рамках научно-исследовательской работы в вузе я столкнулся с такой задачей, как классификация текстовой информации. По сути, мне нужно было создать алгоритм, который, обрабатывая определенный текстовый документ на входе, вернул бы мне на выходе массив, каждый элемент которого являлся бы мерой принадлежности этого текста (вероятностью или степенью уверенности) к одной из заданных тематик. В данной статье речь пойдет не о решении задачи классификации конкретно, а о попытке автоматизировать наиболее скучный этап разработки рубрикатора — создание обучающей выборки.
Продолжаем предлагать различные задачи для практики. Кто заинтересуется решением этих задач, просим помогать друг-другу. Но при этом в течении недели не кидать ссылок на полностью готовое решение. А также, чтобы читать код было удобно - публикуйте его на https://gist.github.com/ или какой-то подобный сервис.
Описание задачи: