Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Сферические алгоритмы в вакууме — это прекрасно. Однако давайте спустимся с небес на грешную землю и посмотрим как вся эта теоретическая красота покажет себя на практике. Разбор очередного класса сортировок будет завершаться тестами для сортировок класса. Сегодня мы прогоним (не в смысле вышвырнем вон, а в смысле обкатаем на тестах) сортировки обменами. Сортировки других классов будем прогонять потом.
В этом посте я расскажу о том, как доставлять информацию о результатах действий из Veeam Backup & Replication v9.5 в MS Teams. Описанный в посте способ будет работать не только в этом, но и в любом другом мессенджере — потребуется только организовать доставку сообщений, используя профильный API.
Совсем недавно произошёлрелиз минималистичного Alpine Linux 3.8. Очень часто данный linux образ используют в докере, собирая очень компактные окружения для runtime. Сегодняшняя статья будет рассмотрена в срезе использования runtime системы в докере для Python 3.6.X версий, с различным составом пакетов pip. А так же мы соберём самый новый Python 3.7 в Alpine. В конце статьи будет представлен размер образа image, занимаемый на диске, в зависимости от состава пакетов pip и произведено сравнение между дистрибутивами Alpine 3.8, Debian 9, Fedora 28.
Работаю сетевым инженером у крупного оператора связи, и под моим управлением имеется целый зоопарк разного сетевого оборудования, но речь пойдет о коммутаторах доступа. Данная статья это не руководство к действию, не единственное решение и явно не претендует на номинацию скрипт года, но я хочу поделиться этим творением, и может быть кому-нибудь он пригодится. В статье будет приводиться блок кода под спойлером, а под ним будет описание с вырезками и объяснениями почему именно так и для чего это.
Management commands — команды, выполняемые из командной строки с помощью скрипта manage.py. Наиболее частые сферы применения — это действия, выполняемые разово или периодически, но для которых почему-либо недоступен запуск через планировщик. Например, отправка пользователям разовых сообщений, получение выборки данных из БД, проверка наличия необходимых файлов и папок перед накатыванием обновлений, быстрое создание объектов модели при разработке и т.д.
Все рано или поздно приходят к аналитике за данными. В больших многопользовательских играх (да и синглплеере) без этого уже вообще никуда. Сколько пользователей предпочитают новый режим; где слабые места монетизации; куда смотреть геймдизайнерам, чтобы повысить вовлеченность игроков; и еще миллион вещей — подсчитывается вообще всё. И всё это влияет на решения, которые потом принимают разработчики. А вот внедряют аналитику все по-разному: кто-то покупает сторонние решения (просто, но негибко), кто-то пишет под себя (долго и дорого), а кто-то пока просто считает несколько базовых метрик силами программистов и не заморачивается.
Слышали про аннотации типов в Питоне, но не знаете насколько они полезны? Беспокоитесь, что кода слишком много и не можете себе позволить его аннотировать? Проверка типов в Питоне существует, она не миф, она может помочь вам в отлове ошибок и сделать ваш код проще для понимания. И сейчас мы поделимся с вами своим опытом поэтапной типизации реального приложения на миллион строк! Проверка типов позволяет решать реальные проблемы в действующих системах. Поговорим о том, как работает проверка, о её плюсах, о том, как внедрять её поэтапно в ваши боевые приложения, а также о том, как измерить выгоду и избежать частых проблем. Мы даже продемонстрируем, как проверка типов может сочетаться с утиной типизацией! Готовьтесь окунуться в проверку типов в Питоне.
Измеряем пропускную способность веб-серверов и каркасов приложений на Python.
Всегда есть множество поводов выпустить книгу про IT и программирование. Взлетел курс биткоина — на рынке появляется десяток блокбастеров про технологию блокчейна и майнинг. Машина на Go обыграла человека в какую-нибудь интеллектуальную игру — получите кипу «самых полных руководств» по гугловскому языку. Но есть темы вечные. Одна из них — Python. Оно и понятно, язык прекрасно подойдёт тем, кто с программированием не знаком вовсе; изучить все основные библиотеки можно за пару недель, а возможности практически не ограничены. Автор блога GeekBrains Илья Бубнов заглянул на электронные полки магазина Amazon, чтобы посмотреть, что полезного было выпущено или перевыпущено по Python в первой половине 2018 года.
Недавно на Kaggle закончилось соревнование iMaterialist Challenge (Furniture), задачей в котором было классифицировать изображения на 128 видов мебели и предметов быта (так называемая fine-grained classification, где классы очень близки друг к другу). В этой статье я опишу подход, который принес нам с m0rtido третье место, но прежде, чем переходить к сути, предлагаю воспользоваться для решения этой задачи естественной нейросетью в голове и разделить стулья на фото ниже на три класса.
В статье создадим веб-приложение, которое в бэкграунде делает запросы к API со случайными шутками каждые 15 секунд, затем отправляет шутку пользователю через WebSocket. Для реализации приложения будем использовать: django, celery и channels. Celery для бэкграунд задач. Channels для передачи сообщений через WebSocket.
Если описать в паре предложений по какому принципу работают сортировки обменами, то:
Цель соревнования — создать методику оценки кредитоспособности заемщиков, не имеющих кредитной истории. Что выглядит довольно благородно — заемщики этой категории часто не могут получить никакой кредит в банке и вынуждены обращаться к мошенникам и микрозаймам. Интересно, что заказчик не выставляет требований по прозрачности и интерпретируемости модели (как это обычно бывает в банках), можно использовать что угодно, хоть нейросети.
Дмитрий Жильцов (ЦИАН)
В этом докладе я расскажу о том, как у нас в ЦИАН устроена централизованная система динамического конфигурирования приложений, в том числе и на Python, как она используется в различных окружениях и для разного рода задач (от сугубо технических до продуктовых). Основной упор будет делаться на реализацию этого механизма в Python. Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/56/cian-options-management/
Евгений Ильин (МАИ) Использование Fabric в качестве замены Makefile. Совместное использование Fabric, Ansible и Vagrant". Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/56/python-apps-build/
Виктор Паперно (МТУ МИРЭА, студент)
Зачем нужен Python для МК. Как начать с ним работать Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/56/python-for-mc/
Сегодня, как всегда, поговорим о создании мобильных приложений с фреймворком Kivy и Python. В частности речь пойдет о создании мобильного клиента для одного Интернет ресурса и публикации его в Google Play. Я расскажу, с какими проблемами может столкнуться новичок и опытный разработчик, которые решили попробовать себя в кроссплатформенной разработке с Kivy, что можно и чего лучше не делать в программировании с Python for Android.
О новом плагине для pytest, который упростит вам написание и исполнение тестов для подключаемых приложений Django.
Летом прошлого года закончилось соревнование на площадке kaggle, которое было посвящено классификации спутниковых снимков лесов Амазонки. Наша команда заняла 7 место из 900+ участников. Не смотря на то, что соревнование закончилось давно, почти все приемы нашего решения применимы до сих пор, причём не только для соревнований, но и для обучения нейросетей для прода.