Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter
Лайвкодинг небольшой программы по выбору кино на вечер в рамках доклада для школьников и студентов младших курсов о том, что программировать это круто.
При разработке сервисов на django, мы столкнулись с тем, что не пользуемся большей частью пакета django-rest-framework, о чем я упоминал на Moscow Python Conf 2017. В итоге мы сделали свой небольшой пакет для простой реализации REST API в Django проектах
В современном мире есть куча нюансов, которые нужно учесть при старте вашего приложения: конфигурация, деплой, тесты, CI, удобство разработки. Расскажу про Bleeding Edge технологии, основная цель которых сделать ваш проект безопасным и удобным
В современном мире есть куча нюансов, которые нужно учесть при старте вашего приложения: конфигурация, деплой, тесты, CI, удобство разработки. Расскажу про Bleeding Edge технологии, основная цель которых сделать ваш проект безопасным и удобным
Искусственный интеллект проникает во все аспекты современной жизни, заменяя собой привычные интерфейсы взаимодействия с окружающим миром и даже друг с другом. До сих пор такое поведение могло быть описано только детерминированными алгоритмами, основанными на логических цепочках принятия решений. Однако, благодаря растущей популярности алгоритмов Глубокого Обучения, мы стоим на пороге новой эры — эры Software 2.0.
Слайды: https://docs.google.com/presentation/d/1wv6ZE-rkwDfLI7oOD8pKJu0o1S0N6zwjsfTQgZV7KcI/edit?usp=sharing
Похоже, что с каждым годом микросервисная архитектура все больше набирает популярность. Но что это? Очередное модное веяние, которому более десятка лет, или действительно полезный подход? Что вообще такое микросервисы? Где и когда микросервисная архитектура применима? Подходит ли она для коробочных продуктов? Какие преимущества дает и какие проблемы при этом сулит?
Слайды: https://docs.google.com/presentation/d/1j4L_HzETkuL1Q7dmGW6Z7WVnPZmUrdcll724iGhY_m0/edit?usp=sharing
Доклад включает в себя общую информацию о том, что это такое ML и где оно применяется. Также включу описание нескольких алгортимов классического машинного обучения и их базовые принципы работы. Так же ознакомлю с существующими Python-фреймворками, которые позволяют строить модели ML.
Слайды: https://speakerdeck.com/gregarshinov/vviedieniie-v-mashinnoie-obuchieniie
Никита Вострецов (ScrapingHub) - Webstruct — набор инструментов для извлечения именных сущностей из HTML
На этом докладе вы узнаете все про Webstruct. Зачем он нужен? Как использовать для решения своих задач? Что входит в набор? Как работает? И как будет развиваться дальше?
Слайды: https://speakerdeck.com/whalebothelmsman/webstruct-nabor-instrumientov-dlia-izvliechieniia-imiennykh-ghrupp
Событие: http://ufapy.ru
Дата: 18 января 2018
Событие: https://events.dev.by/pycon-belarus-2018
Дата: 24 февраля 2018
Собрание видеозаписей докладов про Python за 2018 год.
Платформа Jupyter отлично справляется со снижением порога входа в Питон для начинающих программистов, data scientist’ов, студентов. И вот ваша команда растёт, в ней теперь не только программисты, но и менеджеры, аналитики, исследователи. Внезапно отсутствие совместного рабочего окружения и сложность настройки начинают тормозить работу. JupyterHub решает именно эту задачу: это многопользовательский сервер, предоставляющий возможность запускать Jupyter «одной кнопкой». Сервер отлично подходит для преподавания Питона, для аналитиков и data scientist’ов, потому что пользователю нужен лишь браузер: никаких проблем с установкой ПО на ноутбук, совместимостью, пакетами. Мейнтейнеры Jupyter очень активно развивают JupyterHub наряду с JupyterLab и nteract.
Я сначала немного напомню слушателям про крутость Jupyter, затем расскажу про архитектуру и принципы работы JupyterHub, про наш опыт его применения в Яндексе. В конце продемонстрирую, как поднять Хаб на любом компьютере, и отвечу на вопросы
Самое крупное нововведение в Python за последние годы — это, конечно, асинхронный фреймворк asyncio. Основной вопрос, который задают себе все разработчики в связи с его выходом, — а насколько он готов к использованию? В этом докладе я хочу поделиться своим опытом работы с asyncio и его экосистемой в Python.
Немного о себе. Занимаюсь асинхронным переводом с менеджерского на питоний последние четыре года. Сеньор, тролль, веб-девелопер. Люблю микролиты и моносервисы, держу дома кита Докера, кролика Эмку и работника зоопарка из племени апачей
"Как известно, на Python можно написать практически что угодно: веб- и настольные приложения, игры, скрипты автоматизации, комплексные системы расчёта, хранимые процедуры СУБД, IoT, ML и многое другое. И чем бы кто ни занимался, рано или поздно возникнет потребность сделать дружелюбный фронт. А значит, реальный опыт создания мобильного приложения на Python будет интересен многим. Тем более что там есть подводные камни — если о них знать, можно сэкономить много времени. Моя история будет интересна не только разработчикам, но и продуктологам. Из собственного опыта берусь утверждать, что новые продуктовые идеи уже не продаются в виде презентаций и кликабельных прототипов, а продаются в виде работающего сервиса. Быстро и эффективно это получается делать на Python".
Доклад про XSS с лайвкодингом, Flask, тестами на pytest и selenium.
В докладе будет попытка рассказать про хождение по граблям в различных СУБД, с которыми докладчик работал на протяжении своей карьеры. Попробуем ответить на вопросы:
* Какие особенности работы СУБД должен знать программист, чтобы лучше ориентироваться в ситуации „ой, у нас все сломалось“?
* Как вообще выбрать базу данных для нового проекта?
* Как лучше комбинировать разные СУБД?
* Стоит ли переносить бизнес-логику в СУБД?
* ORM vs Plain SQL vs NoSQL для простых смертных
Все видели кнопки оплаты платежных систем в Интернете. Рассмотрим как они устроены. Челлендж в том, чтобы не отправлять пользователя на сайт оплаты с номером заказа, а сделать всё на сайте магазина. Для этого мы вооружимся кросс-доменными запросами и iframe-ами. Также рассмотрим, что нужно учесть на стороне сервера, чтобы это заработало.
Дмитрий рассказал о замечательном инструменте Apache Airflow, рассмотрел его основные плюшки и показал, как организовать зоопарк разнородных процессов, обрабатывающих разнородные данные, в единый конвейер и при этом не умереть в продакшене.
В своём докладе Дмитрий рассказал как использовать пакет setuptools для подготовки ПО к распространению, использованию утилит easy_install и pip, привел удачные примеры оформления ПО в виде пакетов.