django-channels и Daphne могут остаться без поддержки

Автор Channels ищет сменщика

Датаклассы в Python 3.7

Иногда нам нужны классы просто для того, чтобы удобно хранить в них данные.

Moscow Python Conf++ 2019 — первая конференция, где мы готовим часть спикеров с нуля сами

Как обычно делается — открывается Call for Papers (вот он, открыт, ничего с ним не случилось), месяца полтора-два организаторы уговаривают топовых спикеров предложить доклады, те отбиваются работой и семьей, а затем из сотни-другой поступивших докладов выбирается несколько десятков в программу, и все выдыхают. Хороший способ, с одним ма-а-а-аленьким недостатком: много случайностей.

Не факт, что даже опытный спикер сможет сделать сильный доклад по предложенной теме. Я решил попробовать пойти по пути Goblin Slayer и не кидать кубиков вообще: сам приходить в гости к компаниям, сам проводить интервью, выбирать темы и с нуля готовить спикеров. Видели бы вы их глаза от такого предложения… Фоток не будет, но под катом расскажу что получилось.

Несколько подводных камней статической типизации в Python

Думаю, мы все потихоньку уже привыкаем, что у Python есть аннотации типов: их завезли два релиза назад (3.5) в аннотации функций и методов (PEP 484), и в прошлом релизе (3.6) к переменным (PEP 526).

Так как оба этих PEP были вдохновлены MyPy, расскажу, какие житейские радости и когнитивные диссонансы подстерегали меня при использовании этого статического анализатора, равно как и системы типизации в целом.

Python 2 LBC — кампания «последний вздох»

Приближаем уход второго Питона

Как видео по Питону переводятся на русский язык

Приоткроем завесу тайны над тем, как происходит русификация видео по Python

Как я создаю сервис рекомендаций сообществ ВКонтакте

Лето заканчивалось, шёл особенно холодный август. Начинался мой 11 класс и я осознал, что сейчас последний шанс (спойлер: нет) на то, чтобы как-то улучшить свою профессиональную компетенцию. Уже несколько лет я усердно делал разные IT проекты, какие-то один, какие-то в коллективе. Но вот все сыны маминой подруги  уже делают что-то красивое. Возможно, бесполезное, но прекрасное внешне. Кто-то делает залипательную симуляцию частиц в виде гифок, кто-то погружается в машинное обучение и делает всякие стайл-трансферы. А я чем хуже? Я так же хочу!

К чему готовиться в 2019 году: тренды в программировании

Перед вами перевод статьи пользователя под ником Constantin, опубликованной на ресурсе hackernoon.com. Под катом можно узнать, какие из языков программирования сегодня достойны того, чтобы их освоили.

Python становится самым популярным языком программирования в мире

Еще летом на The economist вышла статья о том, что Python все активнее завоевывает рынок. Но завирусилась она только сейчас. Вероятно, так произошло из-за того, что она очень неоднозначная. Ведь несмотря на такой заголовок, автор заявляет, что Python, теоретически, может повторить судьбу Фортрана или Лиспа. Чтож, обсудим. Ниже перевод этой небольшой заметки.

Оптимизация OpenCV на Raspberry Pi

Это руководство предназначено для опытных пользователей Raspberry Pi, которые стремятся получить максимум от возможностей Pi в области компьютерного зрения и обработки изображений с использованием OpenCV.

Как без особенных усилий создать ИИ-расиста

Анализ тональности (сентимент-анализ) — очень распространённая задача в обработке естественного языка (NLP), и это неудивительно. Для бизнеса важно понимать, какие мнения высказывают люди: положительные или отрицательные. Такой анализ используется для мониторинга социальных сетей, обратной связи с клиентами и даже в алгоритмической биржевой торговле (в результате боты покупают акции Berkshire Hathaway после публикации положительных отзывов о роли Энн Хэтэуэй в последнем фильме).

Метод анализа иногда слишком упрощён, но это один из самых простых способов получить измеримые результаты. Просто подаёте текст — и на выходе положительные и отрицательные оценки. Не нужно разбираться с деревом синтаксического анализа, строить граф или какое-то другое сложное представление.

Этим и займёмся. Пойдём по пути наименьшего сопротивления и сделаем самый простой классификатор.

Tornado vs Aiohttp: путешествие в дебри асинхронных фреймворков

Сегодня хочу показать вам отличия двух асинхронных фреймворков — Tornado и Aiohttp. Расскажу историю выбора между фреймворками в нашем проекте, чем отличаются корутины в Tornado и в AsyncIO, покажу бенчмарки и дам немного полезных советов, как забраться в дебри фреймворков и успешно оттуда выбраться.

Подборка @pythonetc, декабрь 2018

Это седьмая подборка советов про Python и программирование из моего авторского канала @pythonetc.

Инфраструктура открытых ключей. Цепочка корневых сертификатов X509 v.3

Неумолимо приближается час «Ч»: «использование схемы подписи ГОСТ Р 34.10-2001 для формирования подписи после 31 декабря 2018 года не допускается!».

50 оттенков Celery

Вам сюда, если хотите знать, как приручить широкоизвестный в кругах Python-разработчиков фреймворк под названием Сelery. И даже, если в вашем проекте Celery уверенно выполняет базовые команды, то финтех опыт может открыть вам неизведанные стороны. Потому что финтех — это всегда Big Data, а с ней и необходимость фоновых задач, пакетной обработки, асинхронного API и т.д.

Нейросети и философия языка

Векторное представление слов — пожалуй, одна из самых красивых и романтичных идей в истории искусственного интеллекта. Философия языка — это раздел философии, исследующий связь между языком и реальностью и как сделать сделать речь осмысленной и понятной. А векторное представление слов — очень специфический метод в современной обработке естественного языка (Natural Language Processing, NLP). В некотором смысле он представляет собой эмпирическое доказательство теорий Людвига Витгенштейна, одного из самых актуальных философов прошлого века. Для Витгенштейна использование слов — это ход в социальной языковой игре, в которую играют члены сообщества, понимающие друг друга. Значение слова зависит только от его полезности в контексте, оно не соотносится один к одному с объектом из реального мира.

Как не продолбать пароли в Python скриптах

Хранение паролей всегда было головной болью. В классическом варианте у вас есть пользователь, который очень старается не забыть жутко секретный «qwerty123» и информационная система, которая хранит хеш от этого пароля. Хорошая система еще и заботливо солит хеши, чтобы отравить жизнь нехорошим людям, которые могут украсть базу с хешированными паролями. Тут все понятно. Какие-то пароли храним в голове, а какие-то засовываем в зашифрованном виде в keepass.

Все меняется, когда мы убираем из схемы человека, который старательно вводит ключ с бумажки. При взаимодействии двух информационных систем, на клиентской стороне в любом случае должен храниться пароль в открытом для системы виде, чтобы его можно было передать и сравнить с эталонным хешем. И вот на этом этапе админы обычно открывают местный филиал велосипедостроительного завода и начинают старательно прятать, обфусцировать и закапывать секретный ключ в коде скриптов. Многие из этих вариантов не просто бесполезны, но и опасны. Я попробую предложить удобное и безопасное решение этой проблемы для python. И чуть затронем powershell.

DIY тепловизор на Raspberry PI или «Кажется теперь я знаю, чем займусь этим летом»

Пришла зима, а с ней и задача проверить теплоизолирующие свойства построек загородной резиденции дачи. А тут ещё оказалось, что на известном китайском сайте появились вполне доступные тепловизионные модули. Не собрать ли себе экзотическую и, возможно, даже полезную вещь — самодельный тепловизор? Почему бы и нет, вроде и Raspberry где-то валялась… Что из этого вышло — расскажу под катом.

«Теория Большого взрыва» и практика применения Python

В последнее время активно изучаю язык программирования Python. Особенно меня заинтересовало использование Python в распознавании и классификации лиц. В статье я попробую применить распознавание лиц для сериала «Теория Большого взрыва».

Довериться Кодду или своим объектам?

В июне 2020 года ровно 50 лет табличным хранилищам данных или говоря формально — реляционной модели данных. Вот официальный документ – та самая знаменитая статья. За что говорим огромное спасибо доктору Эдгару Фрэнку Кодду. И, между прочим, реляционная модель данных входит в список важнейших мировых инноваций последних 100 лет по версии Форбса.

С другой стороны, как ни странно, Кодд считал реляционные базы данных и язык SQL искаженной реализацией своей теории. В качестве ориентира, он даже разработал 12 правил, которым должна удовлетворять каждая система управления реляционными базами данных (на самом деле это 13 правил). И, по правде говоря, на сегодня, в мире не найти СУБД удовлетворяющих хотя бы «Правилу 0» Кодда и, следовательно, никто не может называть свою СУБД на 100% реляционной :) Может есть исключения, подскажите?