Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Политкорректность учитывается даже в языках программирования. На прошлой неделе Python-разработчик Виктор Стиннер (Victor Stinner) из Red Hat прислал четыре пул-реквеста на переименование потенциально оскорбительных терминов master/slave (хозяин/раб) в документации и коде Python. Автор предложил заменить их социально нейтральными словами, не оскорбляющими людей, чьи предки были настоящими рабами. В качестве возможной альтернативы есть термины parent/worker.
В предыдущих частях мы рассмотрели срезы, распаковку\упаковку коллекций и некоторые особенности булевых операций и типов.
На Python можно работать с данными и визуализировать их. Пользуются этим не только программисты, но и ученые: биологи, физики, социологи. Сегодня мы вместе с shwars, куратором нашего курса Python jumpstart for AI, ненадолго превратимся в метеорологов и изучим климат городов России. Из библиотек для визуализации и работы с данными используем Pandas, Matplotlib и Bokeh.
В предыдущей статье мы рассмотрели несколько интересных моментов языка python, разумеется, одной статьёй они не исчерпываются, поэтому продолжим.
Я уже несколько лет программирую на python, однако, недавно осознал, что множество полезных приёмов и интересных моментов прошли мимо меня, возможно, я не один такой, поэтому решил перечислить их здесь, надеюсь, данные приёмы пригодятся кому-то в работе или побудят познакомиться с этим языком поближе.
Каждый из проектов, который перерастает этап прототипа, нуждается в организации логирования. Грамотное логирования решает уйму проблем и помогает понять состояние проекта. На начальном этапе логирование в файл меня устраивало пока проект не разросся и поиск по логам не начал отнимать время.
Решением было создание централизованного лог хранилища с агрегацией логов и поиском. Выбор пал на ELK стек. ELK — сочетание трех OpenSource проектов: ElasticSearch, Logstash и Kibana. ELK хранит логи, строит графики и есть поддержка полнотекстового поиска с фильтрами. В статье описывается процесс настройки ELK стека для хранения логов Django приложения.
Изучать Python3 я начал с документации на официальном сайте. Мне понравились примеры кода, но, к сожалению, они были там не интерактивными. Хотелось попробовать выполнить код самостоятельно, с разными входными данными и посмотреть на выводимый результат. Так же мне лично легче запоминаются конструкции языка, если я их набрал несколько раз вручную. Python консоль для этого подходит отлично, но хотелось так же иметь своего рода шпаргалку, к которой можно было бы вернуться при написании программ в дальнейшем, если, например, возникнет вопрос, как в Python-е написать цикл for и т.п. И последней каплей стало желание автоматической проверки стиля написания кода в соответствии с существующими стандартами. Читать и вникать в них было лень, поэтому хотелось чтобы проверка кода была автоматической и подсказывала какие ошибки я делаю и как их исправить.
С появлением Python 3 довольно много шума об “асинхронности” и “параллелизме”, можно полагать, что Python недавно представил эти возможности/концепции. Но это не так. Мы много раз использовали эти операции. Кроме того, новички могут подумать, что asyncio является единственным или лучшим способом воссоздать и использовать асинхронные/параллельные операции. В этой статье мы рассмотрим различные способы достижения параллелизма, их преимущества и недостатки.
Нет, это статья не про то, какой огромный и злобный монстр компания Microsoft. И как она опять обижает пользователей. А про то, как исправить досадный изъян, появившийся с последним, августовским обновлением Power BI Desktop c включённой поддержкой Python, а именно проблемы с визуализацией в локализованных версиях PBI, в частности matplotlib.
Python — классный. Мы говорим «pip install» и скорее всего нужная библиотека поставится. Но иногда ответ будет: «compilation failed», потому что есть бинарные модули. Они практически у всех современных языков страдают какой-нибудь болью, потому что архитектур много, что-то нужно собирать под конкретную машину, что-то нужно линковать с другими библиотеками. В целом интересный, но малоизученные вопрос: а как же их делать и какие там проблемы? На этот вопрос постарался ответить Дмитрий Жильцов (zaabjuda) на MoscowPython Conf в прошлом году.
В Декабре 1989 года Гвидо ван Россум, голландский специалист в области информатики, запланировал для себя некий проект на рождественские каникулы. Уставший от недостатков в других языках программирования он пожелал создать собственный. Его принципы были просты. Во-первых, он должен был быть простым для прочтения. Вместо того, чтобы растягиваться по окончаниям строк и быть разбитым путаницей фигурных скобок, каждый кусок кода был бы окружен отступами с пробелами. Во-вторых, он должен был позволять пользователям создавать свои собственные пакеты специальных модулей кодирования, которые затем могли быть доступны другим для создания основы для новых программ. В-третьих, он хотел «короткое, уникальное и слегка загадочное» имя, поэтому он был назван Monty Python, в честь британской комедийной группы. Репозиторий пакетов стал известен как Cheese Shop (Сырный магазин).
Мы рады сообщить, что Python, язык программирования, широко используемый статистиками, учеными и аналитиками, теперь интегрирован в наш open-source Power BI Desktop. После включения функции в настройках вы cможете использовать Python для очистки, анализа и визуализации данных. Подробнее под катом!
Сейчас все очень много говорят про искусственный интеллект и его применение во всех сферах работы компании. Однако есть некоторые области, где еще с давних времён главенствует один вид модели, так называемый «белый ящик» — логистическая регрессия. Одна из таких областей – банковский кредитный скоринг.
Квалифицированные сертификаты быстро стали неотъемлемой частью повседневной жизни. И все больше людей хотят увидеть этого «зверя» изнутри. Это с одной стороны. А с другой стороны разрабатывается все больше приложений, в которых задействуется информация иэ этих сертификатов. И это не только атрибуты ИНН или ОГРН владельца или издателя сертификата. Это может быть и информация о том какой криптопровайдер использован владельцем сертификата (атрибут subjectSignTool) для генерации закрытого ключа или на базе каких сертифицированных средств создан удостоверяющий центр (УЦ), выпустивший тот или иной сертификат. И если написать программку, которая будет анализировать выпускаемые сертификаты, то можно будут собрать интересную статистику по тому какие СКЗИ используют владельцы сертификатов и на базе каких (правда это менее интересно) сертифицированных (или несертифицированных) средств развернуты УЦ (атрибут issuerSignTools):
О том что такое асинхронное программирование написано уже не мало, а вот о практических преимуществах как то не много. Ниже я покажу наглядный пример о том что это такое, как работает и почему это хорошо.
Python — один из наиболее популярных языков программирования. Причина — в его универсальности, ведь это мультитул с возможностью «заточки» под самые разные нужды. Сегодня мы публикуем подборку с описанием 10 полезных для data-scientist и специалиста по ИИ инструментов. Машинное обучение, нейросети, Big-data — всё более растущий тренд, а значит, нужно все больше специалистов. Синтаксис Python математически точный, так что его понимают не только программисты, но и все, кто связан с техническими науками, — вот почему такое количество новых инструментов создается именно на этом языке.
В предлагаемой сегодня статье будет коротко рассказано о библиотеке Ray, разработанной в Калифорнийском университете (Беркли) и упомянутой в книге Гифта мелким петитом. Надеемся, что в качестве раннего тизера — то, что надо.
Завершающая часть серии статей рассматривающих анализ данных и предсказание на их основе. В качестве исходных данных взяты цены на недвижимость Екатеринбурга. В данной части речь идет про построенние моделей от знакомой всем линейной регрессии до современных методов бустинга на деревьях решений. Jupyter notebook и исходные данные в наличии.