Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
В этом уроке мы собираемся обсудить поверхностное (shallow) и глубокое (deep) копирование с помощью примеров на Python. Мы рассмотрим определение глубокого и поверхностного копирования, а также их реализации на языке Python, чтобы оценить основные различия между двумя типами копирования.
Во многих программах, которые мы пишем, нам часто приходится копировать объекты по какой либо причине, например, из-за улучшения вычислительной эффективности. Есть два способа сделать это: сделать полную копию или поверхностную копию. Прежде чем мы обсудим различия между ними, давайте сначала рассмотрим, что такое глубокое и поверхностное копирование.
На повестке дня интересная тема — будем создавать с нуля собственную нейронную сеть на Python. В ее основе обойдемся без сложных библиотек (TensorFlow и Keras). Основное, о чем нужно знать — искусственная нейронная сеть может быть представлена в виде блоков/кружков (искусственных нейронов), имеющие между собой, в определенном направлении, связи. В работе биологической нейронной сети от входов сети к выходам передается электрический сигнал (в процессе прохода он может изменяться).
Доклад о том зачем начинающему (и не очень) разработчику участвовать в развитии OSS-проектов. Поговорим про PyPI, pip и Poetry, а также о не совсем очевидном следствии создания своего проекта.
В ЦИАН мы постоянно пользуемся линтером для проверки качества кода. Но случаются моменты, когда хочется проверять код на соответствие внутренним соглашениям, про которые линтер ничего не знает. Разработчикам приходится держать все соглашения в голове и самостоятельно проверять качество кода. Это усложняет и затягивает код-ревью. Я расскажу о том, как мы решили эту проблему с помощью Pylint, который имеет мощную систему создания плагинов. Покажу на примерах как плагины могут упростить процесс код-ревью. Рассмотрим процесс написания плагинов и попутно разберемся как работает сам Pylint изнутри.
* Какие мотивы стояли за созданием библиотеки asyncio?
* Как в ней реализовано асинхронное выполнение кода? * Почему это полезно знать, если пишешь код с её использованием?
В Питоне всё прекрасно, кроме одного „фатального недостатка“, и имя ему — GIL. Эти три буквы превращают любое многопоточное приложение в кошмар. Поговорим о том, что это, почему он всё ещё живёт в интерпретаторе, как его можно выключить и ускорить код. Разберём несколько реальных примеров, в которых оптимизированный код на тредах на Питоне работает так же быстро, как версия на C, или даже быстрее.
Давайте поможем разработчикам разобраться, подходит ли фреймворк Django для их следующего проекта. Вполне вероятно — подходит. Не стоит хвататься за определенный язык программирования или фреймворк лишь потому, что вы пользовались им в вашем предыдущем проекте, или просто потому что он вам хорошо знаком. Так дела не делаются. Прежде чем приступать к новому проекту, следует оценить, какой язык или фреймворк лучше всего подойдет вам для достижения желаемого результата. Что для вас наиболее важно? Безопасность, скорость разработки, масштабируемость, универсальность, поддержка? Лучше принять информированное решение перед тем как приступать к работе, чем потом раскаиваться в поспешном (или, хуже того, навешивать на проект костыли в процессе реализации – из-за того, что заранее не озаботились его поддержкой).
Хотя в большинстве языков программирование (конечно, не во всех) символ подчеркивание ( _ ) используется только для задания имен переменных и функций в стиле snake-case, в Python он имеет особое значение. Если вы хорошо знаете python, синтаксис подобный этому for _ in range(10), __init__ (self), должен быть вам хорошо знаком. Если нет, то этот пост подробно расскажет о том, когда и как используется символ подчеркивание ( _ ) в Python.
У PyConRu особенный формат: два дня участники и докладчики проводят на природе, слушают доклады и мастер-классы от российских и иностранных спикеров, выступают на Lightning Talks, а вечером веселятся на афтепати с костром и песнями под гитару. До 5 мая мы принимаем заявки на доклады. В этом посте — некоторые темы, которые мы хотим обсудить на конференции, и инструкция, как стать докладчиком.
В данной статье я хочу рассказать о своем опыте автоматизированного решения капчи компании «Google» — «reCAPTCHA». Хотелось бы заранее предупредить читателя о том, что на момент написания статьи прототип работает не так эффективно, как может показаться из заголовка, однако, результат демонстрирует, что реализуемый подход способен решать поставленную задачу.
Приобретение Vivendi dailymotion три года назад оказалось поворотным моментов для нашей организации. Это позволило переосмыслить вектор нашей работы, переосмыслить саму нашу работу от начала до конца. Мы использовали представившуюся возможность для оценки dailymotion в целом, переосмысления нашей инфраструктуры и, что более важно, архитектуры наших продуктов. В конце концов, проведенный самоанализ подтвердил то, что мы уже знали: мы хотели территориально распространять нашу платформу и разрабатывать API-интерфейсы, мобильные и ТВ-приложения. Это ознаменовало отказ от нынешней монолитной структуры и принятие API-ориентированного подхода. В этой статье описан путь, по которому мы шли.
В своих комментариях к статье «Англоязычная кроссплатформенная утилита для просмотра российских квалифицированных сертификатов x509» пользователь Pas очень правильно заметил про токены PKCS#11, что они «сами все умеют считать». Да, токены фактически являются криптографическими компьютерами. И естественным является желанием использовать эти компьютеры в скриптовых языках будь то Python, Perl или Ruby. Мы уже так или иначе рассматривали использование токенов PKCS#11 с поддержкой российской криптографии в Python для подписания и шифрования документов, для создания запроса на сертификат
Сегодня едва ли не в каждой серьёзной IT-компании от соискателей с порога требуют владения soft skills. Но если, скажем, о Django или Tornado есть книжки и туториалы с достоверными best practices, то о навыках взаимодействия в команде в индустрии часто высказывают диаметрально противоположные мнения. Что же такое soft skills, что ими не является, как их правильно готовить и реально ли наработать?
В работе часто использую короткую статистику в разрезе дней чтобы отслеживать отклонения трафика. Более подробно о написании запросов написал в статье « Получение рекламных кампаний Яндекс Директ с помощью API в DataFrame (Python)». В данной статье я в большей степени расскажу о том, как структурировать данные и запросы, чтобы этим можно было нормально пользоваться.
Самыми горячими темами Moscow Python Conf++ оказались асинхронная разработка, а также сопоставление Python, его лучших практик и инструментария с аналогами из других языков, и его место в ландшафте современной разработки. Плюс мы пригласили выступить Бенджамина Петерсона, одного из разработчиков CPython, Григория Бакунова из Яндекса и многих других очень интересных людей.
С 9 по 14 апреля в Копенгагене проходила конференция DjangoCon Europe 2019. Полный надежд и стремлений я прибыл на данное мероприятие, а уезжал в глубоком смятении. В статье я попробую передать мои впечатления от конференции и прокомментировать столь резкую смену отношения к Django.
В первой статье «Хакаем CAN шину авто для голосового управления» я подключался непосредственно к CAN шине Comfort в двери своего авто и исследовал пролетающий траффик, это позволило определить команды управления стеклоподъемниками, центральным замком и др. В этой статье я расскажу как собрать свою уникальную виртуальную или цифровую панель приборов и получить данные с любых датчиков в автомобилях группы VAG (Volkswagen, Audi, Seat, Skoda).
Мы в компании создаем сервис, который извлекает юридические факты из переписки клиента и заказчика. Сервис вырос из одной простой идеи — мои постоянные клиенты из решили упросить работу менеджерам и создать “генератор договоров”. Первую задачу — подтягивать в договор реквизиты клиента и заказчика мы решили легко. Появилась вторая идея — искать в переписке даты и вставлять их в техническое задание, документы, автоматически.
Рассматривается процесс установки и настройки проекта Django на Mac OS X на основе существующего проекта. Показаны некоторые грабли и проблемы, которые могут возникнуть при развёртывании проекта для разработки под Mac OS.