PiterPy Meetup #4

Стэк для машинного обучения на исходном коде

Машинное обучение на исходном коде (MLoSC) - новая и интересная область исследований, которая расположена на пересечении глубокого обучения, майнинга, работы с естественными языками, социальных наук и программирования. Мы накопили петабайты исходников и историей разработки в открытом доступе, и в то же время было предпринято очень мало попыток использовать весь невероятный человеческий опыт, который в них заключен. Доклад делает обзор текущего состояния дел в MLoSC и рассказывает о доступных инструментах на Python и некоторых примерах их использования, таких как "глубокое" предсказание кода и структурные эмбеддинги для масштабируемой дедупликации

Производительность, читаемость, скорость разработки. Как Python помог нам усидеть на трех стульях.

Мы расскажем о том, как построили продакшн процесс статистических расчетов над большими данными на языке python. Как мы смогли добиться хорошей производительности, читабельности и повысить скорость разработки новых метрик. Покажем, как происходила эволюция наших инструментов и как написание кода на С++ уступало лаконичным Python скриптам

SimplePEG и Tchaikovsky - универсальная валидация

Как создать универсальную валидацию для Backend и Frontend и как валидировать сложные текстовые поля

Программирование это круто

Лайвкодинг небольшой программы по выбору кино на вечер в рамках доклада для школьников и студентов младших курсов о том, что программировать это круто.

Django-rester, как легкая альтернатива django-rest-framework

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

Начинаем Django приложение правильно

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

Разработка API ClickHouse для Рамблер/топ-100

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

Kyiv.py #23

Событие: https://www.meetup.com/uapycon/events/247198692/

Дата: 24 февраля 2018

Александр Рассадин - Искусственный интеллект или Software 2.0

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

Александр Мокров - По дороге к микросервисам

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

Григорий Аршинов - Введение в машинное обучение

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 - Webstruct — набор инструментов для извлечения именных сущностей из HTML

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

Ufapy #4

Событие: http://ufapy.ru
Дата: 18 января 2018

PyCon Belarus 2018

Событие: https://events.dev.by/pycon-belarus-2018
Дата: 24 февраля 2018

python-videos-ru-2018

Собрание видеозаписей докладов про Python за 2018 год.

JupyterHub, или Как не свихнуться, управляя более, чем 1000 пользователей Питона

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

Я не люблю asyncio

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

Мобильное приложение на Python c kivy/buildozer — ключ к успеху

"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".

XSS - Уязвимость, которую мы заслужили

Доклад про XSS с лайвкодингом, Flask, тестами на pytest и selenium.