IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter

     15.01.2017       Выпуск 160 (09.01.2017 - 15.01.2017)       Статьи

Записи python разработчика — Ловушка при подсчете связанных объектов в Django Django

Задача: для каждого объекта подсчитать количество связанных объектов, удовлетворяющих определенному условию.

     14.01.2017       Выпуск 160 (09.01.2017 - 15.01.2017)       Колонка автора

Полезные инструменты: Chrome Logger

Ох, далеко не весь код "красив". Бывает такая лапша, что без бутылки не разобраться.
Вот только вместо бутылки обычно используют отладчики, логгирование и прокручивание всего алгоритма/состояний в голове.

     12.01.2017       Выпуск 160 (09.01.2017 - 15.01.2017)       Статьи

Python: коллекции, часть 2: индексирование, слайсинг, сортировка

Данная статья является продолжением моей статьи "Python: коллекции, часть 1: классификация, общие подходы и методы, конвертация".

В данной статье мы продолжим изучать общие принципы работы со стандартными коллекциями (модуль collections в ней не рассматривается) Python.

     11.01.2017       Выпуск 160 (09.01.2017 - 15.01.2017)       Статьи

Работа с DSL: создание собственного анализатора с использованием библиотек Python

Сегодня же речь пойдет об использовании предметно-ориентированных языков (Domain-specific language, DSL) для решения конкретных задач с помощью Python.

     11.01.2017       Выпуск 160 (09.01.2017 - 15.01.2017)       Статьи

Машинное обучение — это легко

 

В данной статье речь пойдёт о машинном обучении в целом и взаимодействии с датасетами. Если вы начинающий, не знаете с чего начать изучение и вам интересно узнать, что такое «датасет», а также зачем вообще нужен Machine Learning и почему в последнее время он набирает все большую популярность, прошу под кат. Мы будем использовать Python 3, так это как достаточно простой инструмент для изучения машинного обучения. 
 

     10.01.2017       Выпуск 160 (09.01.2017 - 15.01.2017)       Статьи

Чистая архитектура в Python: пошаговая демонстрация. Часть 2

Начнем с простого определения модели StorageRoom. Как было сказано ранее, модели в чистой архитектуре очень легкие, по крайней мере, легче, чем их ORM-аналоги в фреймворках.

Раз мы следуем методологии TDD, то первое, что мы напишем, это тесты. Создадим файл tests/domain/test_storageroom.py и поместим внутри него этот код:

     10.01.2017       Выпуск 160 (09.01.2017 - 15.01.2017)       Статьи

Динамическая привязка метода к объекту

На примере известного эпизода из хорошего фильма.

     09.01.2017       Выпуск 160 (09.01.2017 - 15.01.2017)       Статьи

Переходим c Tarantool 1.5 на 1.6

Хочу рассказать историю миграции с Tarantool версии 1.5 на 1.6 в одном из наших проектов. Как вы думаете, нужно ли заниматься миграцией на новую версию, если и так все работает? Насколько легко это сделать, если у вас уже написано достаточно много кода? Как не затронуть живых пользователей? С какими трудностями можно столкнуться при таких изменениях? Какой вообще профит от переезда? Ответы на все вопросы можно найти в этой статье.

     09.01.2017       Выпуск 160 (09.01.2017 - 15.01.2017)       Статьи

Python: коллекции, часть 1: классификация, общие подходы и методы, конвертация

Коллекция в Python — программный объект (переменная-контейнер), хранящая набор значений одного или различных типов, позволяющий обращаться к этим значениям, а также применять специальные функции и методы, зависящие от типа коллекции. 

     09.01.2017       Выпуск 160 (09.01.2017 - 15.01.2017)       Статьи

Чистая архитектура в Python: пошаговая демонстрация (часть 1)

Год назад мой друг Roberto Ciatti познакомил меня с концепцией, которую Роберт Мартин называет чистой архитектурой. Дядя Боб много говорит об этой концепции на конференциях и пишет о ней очень интересные статьи. «Чистая архитектура» представляет собой способ структурирования системы программного обеспечения, набор соглашений о различных слоях и ролях их участников, нечто большее, чем строгие правила.

     07.01.2017       Выпуск 159 (02.01.2017 - 08.01.2017)       Учебные материалы

Онлайн курс "Программирование глубоких нейронных сетей на Python"

Небольшой онлайн-курс про то, что такое нейронные сети, глубокие нейронные сети и как пользоваться питоновскими библиотеками для Deep Learning. Упор делается на Keras.
Курс состоит из видеолекций и практических работ.

     07.01.2017       Выпуск 159 (02.01.2017 - 08.01.2017)       Статьи

Спектроскоп Салтана: лапласианы для фана

Рождественские дни — время отложить привычные дела и вспомнить забавы — калейдоскопы, мозаики, снежинки… Кто нарисует самую красивую звезду?

     04.01.2017       Выпуск 159 (02.01.2017 - 08.01.2017)       Статьи

Запуск Flask приложения c uWSGI, virtualenv и nginx

Пост про то, как запустить Flask веб-приложение под uWSGI в связке с nginx

     29.12.2016       Выпуск 158 (26.12.2016 - 01.01.2017)       Статьи

Стильный код на Python, или учимся использовать Flake8

Язык программирования Python очень востребован на современном рынке, он развивается изо дня в день, и вокруг него сложилось активное сообщество. Во избежание конфликтов между разработчиками-питонистами, создатели языка написали соглашение PEP 8, описывающее правила оформления кода, однако даже там отмечено, что: 

     28.12.2016       Выпуск 158 (26.12.2016 - 01.01.2017)       Статьи

Как запрограммировать пословицу?

Пожалуй, можно описать с помощью программного кода почти все, что нас окружает. И хорошо, что почти, это позволяет нам не погружаться полностью в матрицу. Да, еще довольно трудно запрограммировать поведение отдельно взятых политиков, ведь как можно описать то, что не поддается логике? А вот мудрость, как противовес этому — можно. 

     28.12.2016       Выпуск 158 (26.12.2016 - 01.01.2017)       Релизы

Severcart версии 0.7.6

• Существенным образом видоизменена компоновка функциональных блоков программы для повышения её эргономичности.

• Увеличена скорость генерации динамических страниц за счёт оптимизации запросов к базе данных.

• Улучшена гибкость поиска по номеру расходника. Теперь возможен поиск по фрагменту номера.

• Добавлен фильтр по наименованиям.

• Реализована выгрузка результатов работы отчётов в CSV файл для последующей работы в табличном процессоре.

• Исправления замеченных ошибок.

• Добавлена возможность буферизации расходников в специальную область для генерации наклеек.

• Улучшена подробность отчётов.

     26.12.2016       Выпуск 158 (26.12.2016 - 01.01.2017)       Статьи

Быстрый Data Mining или сравнение производительности C# vs Python (pandas-numpy-skilearn)

Разбираясь со Spark Apache, столкнулся с тем, что после достаточно небольшого усложнения алгоритмов подготовки данных расчеты стали выполняться крайне медленно. Поэтому захотелось реализовать что-нибудь на C# и сравнить производительность с аналогичным по классу решением на стеке python (pandas-numpy-skilearn). Аналогичным, потому что они выполняются на локальной машине. Подготовка данных на C# осуществлялась встроенными средствами (linq), расчет линейной регрессии библиотекой extremeoptimization.

     26.12.2016       Выпуск 158 (26.12.2016 - 01.01.2017)       Статьи

Реализация правил (действий) в карточной онлайн игре

Немного людей которые никогда не играли в настольные экономические игры, такие как монополия, рынок, миллионер. Мы с друзьями играли в них дни на пролёт. Со временем, после зазубривания всех правил, и десятков сыгранных партий, хотелось чего-то большего. И мы начали рисовать игры сами. Сначала маленькие, и в большей степени копирующие возможности тех игр, что мы выдели раньше, но потом приходили и свои идеи. В конце доходило до того, что игра располагалась на 9 листах формата А4, а её правила были настолько нетерпимыми к новичкам, что кроме нас никто не мог научиться в неё играть (хотя в монополию со мной играли родители). Там было много всего, строительство, экономика, игровое взаимодействие (например подставы или взаимопомощь). Десятки видов оружия, машин. Чтобы стрелять нужны были патроны. С некоторыми ранениями можно было продолжать играть, с другими путь в больницу, и т.п.

     26.12.2016       Выпуск 158 (26.12.2016 - 01.01.2017)       Статьи

Опыт портирования проекта на Python 3

Хочу поделиться опытом портирования проекта с Python 2.7 на Python 3.5. Необычными засадами и прочими интересными нюансами.

     23.12.2016       Выпуск 157 (19.12.2016 - 25.12.2016)       Статьи

Финансовый Telegram-бот за 30 минут с Market Data API

Обычно в статьях про финтех пишут о том, как работают биржи, которые обрабатывают огромные объемы данных на огромных скоростях, о том, как гениальные трейдеры и кванты используют отточенные алгоритмы, чтобы зарабатывать (или терять, бывает всякое) миллиарды долларов, или о работе блокчейна, обеспеченной сложными математическими выкладками. Все это создает впечатление, будто уровень входа в финтех-разработку запредельно высок. И отчасти оно правдиво — требования к разработчикам высоконагруженных финансовых приложений строги и специфичны.

Но все начинали с малого, и мы считаем, что любой заинтересованный человек способен создать приложение в финансовой сфере. Попробуем разработать собственное небольшое приложение, которое станет полезным для пользователей уже через полчаса.