Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Слайды: http://mi.0-0.im/rannts.pdf
В докладе я расскажу про наиболее опасные уязвимости в веб-приложениях по версии OWASP 2017 года. Объясню, на какие уязвимости стоит обратить внимание разработчикам, а за какие должны бы отвечать разработчики фреймворков и библиотек. Покажу, какие уязвимости были обнаружены в известных сервисах и попробую выснить причины их возникновения.
Слайды: https://1drv.ms/p/s!AubE8uMJoD1ygYEM_fNwAAi7pkg4rw
Новый уровень стоительства. Белая магия в ваших руках. Сopy-paste живописных гор к себе в деревню. Мгновенное строительство цитаделей вокруг персонажа. Захватывающие приключения продолжаются.
Tangent — новая открытая Python-библиотека для автоматического дифференцирования. Она принимает на вход Python-функцию f и создает новую Python-функцию, вычисляющую градиент f. Это упрощает и увеличивает наглядность градиентных вычислений.
Однажды передо мной встала задача реализации программного управления одним из распространенных домашних Wi-Fi маршрутизаторов TP-Link TL-WR841N, у которого, к сожалению, нет интерфейса управления через командную строку (telnet, SSH). Я хотел, чтобы мой Telegram бот, реализованный на Python на базе SBC в локальной домашней сети, на основе моих команд выполнял следующие функции управления маршрутизатором
Когортный анализ возвратности пользователей является мощным способом для понимания разных групп клиентов — их поведения и значимости для бизнеса. Однако итоговые таблицы бывает трудно понять с первого раза, а с ходу придумать, как их построить, ещё сложнее.
В статье будет описан относительно простой, но полезный алгоритм построения когортой таблицы, а также приведены наброски кода с Python/Pandas и SQL. Если Вам необходимо программно реализовать построение когортного отчёта или просто интересно узнать этот алгоритм — прошу под кат.
В этой статье хочется поделится с вами настройкой девелоперского окружения под разработку скриптов на Python и запуск их в изолированном окружении, практически за пару кликов в редакторе VS Code.
Hy — диалект Лиспа, который встроен в питон.
Благодаря тому, что Hy трансформирует свой Лиспоподобный код в Абстрактное Синтаксическое Дерево (AST) питона, с помощью Hy весь прекрасный мир питона — на кончиках пальцев и в форме Лиспа.
На финансовом рынке обращается, как правило, несколько типов ценных бумаг: государственные ценные бумаги, муниципальные облигации, корпоративные акции и т.п. Если у участника рынка есть свободные деньги, то их можно отнести в банк и получать проценты или купить на них ценные бумаги и получать дополнительный доход. Но в какой банк отнести? Какие ценные бумаги купить?
Сергей Федосеев рассказал о том, как ведётся разработка Django, как можно поучаствовать в этом процессе, а также о своём пути к тому, чтобы стать членом команды Django.
Презентация: https://docs.google.com/presentation/d/106kCANM2AcAz_lyB3gWkoq3E3Le3Yx0NUy4jUA20bz0/
Вячеслав Безбородов рассказал об особенностях использования языка Julia и языка Python для решения вычислительных задач большой размерности, с примерами кода и комментариями.
Презентация: https://speakerdeck.com/pychel/viachieslav-biezborodov-julia-vs-python
Александр Жилин рассказал о том, как столкнулся с асинхронным Python 3 и о своем опыте разработки микросервисов на Tornado и asyncio.
Презентация: https://speakerdeck.com/pychel/alieksandr-zhilin-asinkhronnyi-python-ghlazami-novichka
Степан Родионов рассказал о реализованной архитектуре хранения данных на одном из наших SaaS-проектов, реализованных на Django. В ходе доклада он представил пошаговое решение, которое вы сможете использовать в своих проектах, а также показал, какой структуры хранения данных нам удалось добиться, какие положительные и отрицательные эффекты это дало. Доклад будет интересен разработчикам ввиду того, что будет показано, как кастомизировать работу Django в слое доступа к данным.
Презентация: https://speakerdeck.com/pychel/stiepan-rodionov-multi-tenant-django
Систему управления зависимостями в Python часто критикуют из-за наличия проблем, уже решенных в других языках. К счастью, в последние годы ситуация стала улучшаться. На митапе Python-разработчиков в Челябинске Игорь Шевченко рассказал о сложностях, возникающих при использовании pip, и показал, как новые инструменты (Pipfile, Pipenv) делают установку пакетов надежнее и удобнее.
Презентация: https://igor-shevchenko.github.io/python-deps-2017/
Я очень давно пользуюсь яндекс музыкой для поиска «что послушать». Чаще всего, я просто хожу по похожим исполнителям приятных мне групп, однако, этот метод уже давно не даёт результатов. Какое-то время мои потребности закрывало я.радио с фильтром по жанру, но и его репертуар на удивление скуп. Настало время решать проблему глобально, и вот что из этого получилось =)
В предыдущих нескольких статьях, мною были описаны возможности применения протокола modbus для создания собственной Scada системы на базе python. В этот раз хочется поделиться опытом построения системы опроса подчиненных устройств с использованием ОРС технологии. Недостатки OPC серверов в том, что их можно использовать только в операционных системах семейства Microsoft Windows (как правило они платные), а об устройствах использующих ОС Linux можно было забыть.
Как быстро, без особых вложений, начать выкладывать метеоданные на народный мониторинг? Опишу одно из решений на базе ESP8266. Алгоритм работы простой: контроллер раз в пять минут подключается к wi-fi, соединяется с брокером, замеряет температуру и шлет её брокеру. В остальное время находится в режиме сна. Данная статья не рассматривает вопросы установки micropython на esp8266 и физического подключения датчика. Это всё легко гуглится.
"Я расскажу про малоосвещенную тему – бинарные модули в питоне. В данном докладе речь будет идти о следующем: 1. Когда необходимы бинарные модули и зачем они нужны. В каких случаях их лучше использовать, а в каких нет. Как спроектировать грамотную архитектуру общения кода на Python с бинарным расширением. 2. Технологии и инструменты для разработки бинарных расширений. Минусы и плюсы каждого. Доклад рассчитан на разработчиков, у которых есть потребность в разработке своих бинарных модулей, но не хватает опыта".
Слайды: https://conf.python.ru/binarnye-moduli-dlya-python/.
"Tensorflow быстро стал одним из самых популярных фреймворков для глубокого обучения. Но несмотря на свою гибкость и мощь, в нем есть немало плохо документированных, да и просто сложных элементов. Мы разберемся с некоторыми из них: работой на нескольких графических процессорах и распределенным использованием Tensorflow. Системы с несколькими GPU - распространенная данность и мы рассмотрим несколько вариантов использования таких систем из Tensorflow. Распределенные системы более экзотичны, поэтому мы попробуем понять, когда они действительно нужны и насколько сложно с ними работать. Во всем этом нам поможет Amazon Web Services. Без сравнения Tensorflow с конкурентами рассказ был бы неполным, поэтому мы немного покритикуем TF (и, возможно, сделаем несколько комплиментов MXNet) и разберемся, почему несмотря на некоторые недостатки Tensorflow остается лидером".
Слайды: https://conf.python.ru/raspredelennyj-tensorflow-i-oblaka/
"Последние 7 лет я активно занимаюсь разработкой в области AdTech, а это всегда работа с данными, порой очень и очень большими. Также я читаю курс в Нетологии, посвященный исследованию данных на Python. На Moscow Python Conf я хочу поделиться с вами практикой промышленного использования Pandas и чем она отличается от теории. Ведь существует мнение, что Pandas предназначен только для исследовательских задач или для того, чтобы что-нибудь быстро прикинуть на коленке, так как он медленный и неповоротливый. Однако мы на своем опыте убедились, что Pandas можно и нужно использовать в бою, если вы работаете с большим количеством данных. В докладе я расскажу про оптимизацию Pandas для быстрой обработки больших массивов данных".
Слайды: https://conf.python.ru/kak-vzbodrit-grustnuyu-pandu-ispolzuem-pandas-v-production/
"Занимаюсь разработкой почти 25 лет. Последние 4 года пишу backend и утилиты на Python. В докладе расскажу, из чего можно построить сеть однотипных веб-сайтов с централизованным управлением пользователями и публикуемыми материалами. Как обычно, пишем максимально абстрактный код, чтобы избежать постоянного переписывания кода и "допиливания" под каждый сайт. Я рассмотрю выбранный и отвергнутый инструментарий (Django, Redis, RabbitMQ, Celery, Docker), подход к синхронизации данных, вспомню про любимые аббревиатуры DRY и MVP и расскажу про некоторые ошибки и недоработки. Постараюсь успеть рассказать про deploy".
Слайды: https://conf.python.ru/distributed-django/