Как проанализировать рынок фотостудий с помощью Python (3/3). Аналитика

Каждый, кто открывает свой бизнес, хочет угадать идеальный момент открытия, найти идеальное место и выполнить точные, эффективные действия для того, чтобы бизнес выжил и приумножился. Найти идеальные параметры невозможно, но оценить наилучшие возможности помогают инструменты статистического анализа.

В открытых источниках содержится огромное количество полезной информации. Правильный ее сбор, хранение и анализ помогут найти оптимальные возможности для бизнеса.

Стоимость строительных работ в Сан-Франциско. Инфляция и рост стоимости работ за последние 30 лет

В прошлой статье была рассмотрена общая годовая сумма строительных объемов (инвестиций) в Сан-Франциско в период с 1980 по 2018 год. По разнице между ожидаемой (сметной) и фактической (пересмотренной) стоимостью строительства отслеживались движения настроений инвесторов в периоды экономических бумов и кризисов в регионе.

Подборка статей о машинном обучении: кейсы, гайды и исследования за июль 2020

Похоже, не один наш дайджест не обходится без упоминания разработок Open AI: в июле самой обсуждаемой темой в области машинного обучения стал новый алгоритм GPT-3. Технически это не одна модель, а целое семейство, которое для удобства обобщают под единым названием. В самой крупной модели используется 175 млрд параметров, а для обучения использовался датасет размером 570 Gb, в который вошли отфильтрованные данные из архивов Common Crawl и высококачественные данные WebText2, Books1, Books2 и Wikipedia.

Aiohttp + Dependency Injector — руководство по применению dependency injection

Пошаговая инструкция по построению aiohttp приложений применяя принцип dependency injection.

Мир без корутин. Костыли для программиста — asyncio

Тот, кто научился летать, ползать уже не будет. Но не должно быть и высокомерия к тому, кто «летать не может» в принципе. И то и другое вполне норма. И то и другое уважаемо и почетно. Для человека — это, как выбор профессии: вы, условно, либо летчик, либо шофер. Для тех же животных аналогично — вы либо орел, либо волк, т.е. либо летаете, либо бегаете (убегаете). Но только человек в своих понятиях, категориях, отношении и мыслях наделил персонажи характеристиками и выработал свое отношение к ним. Правда, с нюансами. Так, нет, наверное, почетнее и романтичнее профессии летчика, но попробуйте в этом убедить дальнобойщика или авиаконструктора?! И тут сложно возразить: космонавтов много даже сейчас, а второго Королева все еще нет!

Тесты на pytest с генерацией отчетов в Allure с использованием Docker и Gitlab Pages и частично selenium

Этот текст предназначен для начинающих тестировщиков, желающих понять как делать отчеты на allure с историей тестов, также разъяснить где их хранить, чтобы в отчет мог заглянуть любой участник вашей команды.

Как переписать SQL-запросы на Python с помощью Pandas

В этой статье June Tao Ching рассказал, как с помощью Pandas добиться на Python такого же результата, как в SQL-запросах. Перед вами — перевод, а оригинал вы можете найти в блоге towardsdatascience.com.

Как проанализировать рынок фотостудий с помощью Python (2/3). База данных

В предыдущей статье в рамках коммерческого проекта по анализу рынка фотостудий рассмотрел создание парсинга: выгрузка списка фотостудий, списка залов, данных по бронированию с момента открытия зала до последней брони.

Логгирование в Django (начальный обзор)

Django — один из самых популярных веб фреймворков Python, используемый многими организациями. Поскольку он использует встроенное средство ведения логов Python logging, использование логов в Django совсем несложная задача.

Какая асинхронность должна была бы быть в Python

В последние несколько лет ключевое слово async и семантика асинхронного программирования проникла во многие популярные языки программирования: JavaScript, Rust, C#, и многие другие. Конечно, в Python тоже есть async/await, они появились в Python 3.5. В этой статье хочу обсудить проблемы асинхронного кода, порассуждать об альтернативах и предложить новый подход поддерживать и синхронные, и асинхронные приложения одновременно.

Создание системы антифрода в такси с нуля

Меня зовут Никита Башун, работаю дата-аналитиком в группе компаний «Везёт». Мой рассказ будет о том, как мы командой из трёх человек с нуля создавали систему антифрода для сервиса заказа поездок.

Изучаем mutmut — инструмент для мутационного тестирования на Python

Мутационное тестирование позволяет выявить баги, которые не покрыты обычными тестами.

У вас есть тесты на все случаи жизни? Или может быть, в репозитории вашего проекта даже лежит справка «О 100-процентном тестовом покрытии»? Но разве в реальной жизни всё так просто и достижимо?

Apache Airflow: делаем ETL проще

Я расскажу вам о замечательном инструменте для разработки ETL-процессов — Apache Airflow. Но Airflow настолько универсален и многогранен, что вам стоит присмотреться к нему даже если вы не занимаетесь потоками данных, а имеете потребность периодически запускать какие-либо процессы и следить за их выполнением.

И да, я буду не только рассказывать, но и показывать: в программе много кода, скриншотов и рекомендаций.

В VK добавили Callback кнопки для ботов

9го июля ВК выкатил callback кнопки для чат-ботов. Телеграм напрягся сделал это в 199... давно. Самая популярная библиотека для разработки чат-ботов под ВК на Python — vk_api (от разработчика python273). Ввиду того, что свежие правки в нее вносятся медленно, я взял на себя смелось сделать форк, дополнить его и описать небольшой пример использования.

Как Django может обрабатывать 100 миллионов запросов в день

Сегодня я буду писать о Django — фреймворке, который верно служит мне на протяжении последних пяти лет. Он помог мне преуспеть в разработке высоконагруженных решений, используемых сегодня миллионами пользователей.

Действительно, Python не очень «быстрый» язык программирования, однако он прост, удобен и люди его любят. С точки зрения производительности, он не может быть таким же быстрым, как Go или Node.js, но это становится несущественным, если рассматривать современные инфраструктуры и модульную разработку.

Поскольку я уже несколько лет варюсь в этом «котле разработки на Django», я пришел к нескольким ценным выводам, которыми собираюсь с вами поделиться.

Мир без корутин. Итераторы-генераторы

Чтобы максимально запутать проблему — поручите ее решение программистам ;). Но если серьезно, то на мой взгляд с корутинами происходит нечто подобное, т.к., вольно или нет, с их помощью происходит замыливание создавшейся ситуации. Последняя характеризуется тем, что по-прежнему остаются проблемы параллельного программирования, которые никуда не уходят, и, главное, корутины не способствуют кардинальному их решению.

10 вещей, которые вы могли не знать о scikit-learn

В этой переведенной статье ее автор, Rebecca Vickery, делится интересными функциями scikit-learn. Оригинал опубликован в блоге towardsdatascience.com.

Как проанализировать рынок фотостудий с помощью Python (1/3). Парсинг данных

В интернете огромное количество открытых данных. При правильном сборе и анализе информации можно решить важные бизнес-задачи. Например, стоит ли открыть свой бизнес?

С таким вопросом ко мне обратились клиенты, желающие получить аналитику рынка услуг фотостудий. Для них было важно понять: стоит ли открывать фотостудию, где отрыть, какая площадь помещения, сколько залов открыть вначале, в какой месяц лучше стартовать и многие другие вопросы.

Книга «Программируем с PyTorch: Создание приложений глубокого обучения»

Ян Пойнтер поможет разобраться, как настроить PyTorch в облачной среде, как создавать нейронные архитектуры, облегчающие работу с изображениями, звуком и текстом. Книга охватывает важнейшие концепции применения переноса обучения, модели отладки и использования библиотеки PyTorch. Вы научитесь: — Внедрять модели глубокого обучения в работу — Использовать PyTorch в масштабных проектах — Применять перенос обучения — Использовать PyTorch torchaudio и сверточные модели для классификации аудиоданных — Применять самые современные методы NLP, используя модель, обученную на «Википедии» — Выполнять отладку моделей PyTorch с TensorBoard и флеймграф — Развертывать приложения PyTorch в контейнерах «PyTorch –– это одна из самых быстрорастущих библиотек глубокого обучения, соперничающая с гигантом Google — TensorFlow — практически на равных.

У геологов свой майнкрафт: как построить то, что не знаешь, по тому, что знаешь

Это начало истории о том, как сначала математика вторглась в геологию, как потом пришёл айтишник и всё запрограммировал, создав тем самым новую профессию «цифрового геолога». Это рассказ о том, чем стохастическое моделирование отличается от кригинга. А также это попытка показать, как ты сам можешь написать свой первый геологический софт и, возможно, как-то преобразить отрасль геологического и нефтяного инжиниринга.