Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Вновь я с уже второй статьей, затрагивающей API Яндекс.Музыки. Дело запланированное и упоминалось в первой статье. Руки дошли, дело сделано. Сегодня я расскажу об интересных, на мой взгляд, моментах, которые присутствуют в кодовой базе моего Telegram бота, позиционирующего себя как полноценный клиент я.музыки. Ещё мы затронем API для распознавания музыки от Яндекс. Перед тем, как приступить к попунктному рассказу реализации той или иной вещи, стоило бы иметь представление о самом боте и его функциональных возможностях.
Доклад будет состоять из 6-ти частей. Историческая справка: что это за проект, когда был основан проект и зачем, кем разрабатывалась первая версия, кто занимается им сейчас.
Недавно передо мной встала задача написать на Python web-приложение для разделения счёта в ресторане между участниками трапезы. Так как нужна DB для хранения данных о заказах и пользователях, встал вопрос выбора ORM для работы с базой. Разработка велась на Flask, так что сразу отметается Django ORM и выбор изначально пал в сторону SQLAlchemy. С одной стороны эта ORM почти всемогущая, но за счет этого она довольно тяжела в освоении. Помучившись с алхимией какое-то время, я решил найти более простой вариант, чтоб разработка пошла быстрее. В итоге для проекта была выбрана Pony ORM.
Темные силы не дремлют. Они пробираются в дивное королевство Python и используют черную магию, чтобы осквернить главную реликвию — чистый код. Однако опасны не только злые чары.
Сегодня я расскажу о страшных чудовищах, которые, возможно, уже обжились в вашем коде и готовы устанавливать свои правила. Здесь нужен герой, который защитит безмятежный мир от злобных тварей. И именно вы станете тем, кто сразится с ними!
На данный момент бум на создание телеграмм-ботов начал сходить, но тема их создания не теряет актуальности. Написано множество библиотек для облегчение взаимодействия с Telegram Bot API, но после создания бота я так и не нашёл скрипта(библиотеки) для получения статистики бота. Поэтому решил написать скрипт для всех ботов на Python. Статистику будем получать, логируя действия пользователей и обрабатывая логи в удобный вид.
Теория игр — это метод изучения стратегических ситуаций, когда результаты зависят не только от ваших действий, но и от того, что предпримут другие. Что такое стратегическая ситуация? Вспомним типы рыночных структур: есть совершенная конкуренция, когда все компании являются ценообразующими, то есть им не нужно беспокоиться о стратегии формирования цены, и есть монополия, когда на рынке только одна компания, которая устанавливает свои цены. Так вот: все, что между совершенной конкуренцией и монополией, является стратегической ситуацией. Алгоритмическая теория игр находится на стыке теории игр и компьютерной науки и направлена на изучение и создание алгоритмов для стратегий.
Под катом короткий рассказ про то, как можно задействовать теорию игр на Python при помощи библиотеки Nashpy.
Эта статья посвящена Python Gateway — комьюнити-проекту с открытым исходным кодом для платформы данных InterSystems IRIS. Этот проект позволяет оркестрировать любые алгоритмы машинного обучения, созданные на языке Python (основная среда для многих Data Scientists), использовать многочисленные готовые библиотеки для быстрого создания адаптивных, роботизированных аналитических AI/ML-решений на платформе InterSystems IRIS. В этой статье я покажу как InterSystems IRIS может оркестровать процессы на языке Python, эффективно осуществлять двустороннюю передачу данных и создавать интеллектуальные бизнес-процессы.
Питон длительное время существует в контексте других языков программирования и впитывает концепции из соседних окружений. Tornado был скопирован с libevent. Asyncio тоже был позаимствован.
Это руководство охватывает обучение, оценку и прогнозирование (выводы) моделей в TensorFlow 2.0 в двух общих ситуациях:
Go — волшебное слово, решение всех проблем продакшна разом и одновременно негодная технология без эксепшнов. Истина посередине, поэтому поговорим о конкретных примерах
Простой генератор qr кодов на python. В статье будет предложена версия консольная и с графическим интерфейсом
Сейчас мало кто пишет большие проекты на Python без аннотации типов. Это и просто, и позволяет отловить кучу ошибок еще на этапе написания кода, да и работает очень шустро. Но стоит добавить в зависимости boto3, и mypy начинает пестрить сообщениями о том, что аннотаций типов для boto3 не существует в природе.
Не страшно, существует же официальный генератор аннотаций для boto3 botostubs. Только он официально не выпускался, не обновляется и с mypy не работает.
Есть и замечательный boto3-type-annotations, но тоже немного заброшен, и поддержки mypy всё еще нет.
Как же проверять типы для boto3, а бонусом получить автодополнение кода?
12 лет назад начался эксперимент по использованию Python в серьезных продуктах компании. Эксперимент получился удачным (кто бы сомневался!) и Python начал свое победное поползновение по сервисам компании. Яндекс.Афиша, Яндекс.Погода - через некоторое время сервисов стало очень много, и вместе с ними начали появляться "лучшие практики" и "устоявшиеся подходы" к решению разных задач.
Я работаю тестировщиком на проекте, суть которого состоит в сборе и хранении различных данных и формировании на их основе разных отчетов и файлов-выгрузок. При формировании таких отчетов учитывается большое количество условий для отбора данных и поэтому при тестировании приходится много работать с SQL-запросами в БД. Но для проверки правильности отбора данных и поиска лишних/пропавших данных этого зачастую не хваетает, поэтому пришлось искать дополнительные инструменты для этого. Поскольку у меня были уже какие-то базовые знания python, я решила попробовать написать небольшие скрипты, которые позволяли бы что-то делать с имеющимися данными и тем самым облегчать и ускорять процесс тестирования. В этой статье я расскажу, что из этого вышло.
Данная статья является первой частью моего туториала по разработке достаточно необычного WSGI сервера. В данной статье я поясню теоретическую часть своей задумки. Основная аудитория — начинающие разработчики, знакомые с Python но желающие познать дзен работы http протокола.
30 ноября — 1 декабря в Нижнем Новгороде прошелOpenVINO хакатон. Участникам предлагалось создать прототип продуктового решения с использованием Intel OpenVINO toolkit. Организаторами был предложен список примерных тем, на которые можно было ориентироваться при выборе задачи, но финальное решение оставалось за командами. Кроме этого, поощрялось использование моделей, которые не входят в продукт.
У меня сложилось ощущение, что я уже раз пять писал функцию для генерации паролей. И каждый раз делал это по-разному. А причина тому — различные требования к паролю для разных проектов и инструментов. Здесь не будет сложного кода, просто краткое изложение простого нового решения, которое пришло ко мне вчера.
Flask – один из самых популярных фреймворков Python, но некоторые ошибки при его использовании могут привести к определенным затруднениям. В этой статье мы расскажем о том, как не допустить возникновения циклических импортов в проекте.
Алексей Пирогов, преподаватель на платформе hexlet, рассказывает ведущим подкаста, как они обучают новичков питону так, чтобы они могли сразу выйти на реальную работу.