«Удаление» объектов в Django

Рано или поздно перед разработчиками встаёт задача удаления ненужных данных. И чем сложнее сервис, тем больше нюансов необходимо учесть. В данной статье я расскажу, как мы реализовали «удаление» в базе данных с сотней связей. Читать дальше →

Python. DTO + аннотации типов

Ингода динамическая типизация Python позволяет писать код, который просто писать, но довольно сложно читать и, как следствие, поддерживать.

В этой статье я хочу рассмотреть паттерн Data Transfer Object (DTO) который зачастую помогает сделать код более читабельным.

Подборка @pythonetc, январь 2019

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

Как мы делали мониторинг сети на 14 000 объектов

У нас было 14 000 объектов, zabbix, api, python и нежелание добавлять объекты руками. Под катом — о том, как сетевиками внедрялся мониторинг с автоматическим добавлением узлов сети, и немного про боль, через которую пришлось пройти.

Статья больше ориентирована на сетевых инженеров с небольшим опытом в python. В помощь при автоматизации мониторинга и улучшения качества жизни и работы, в отсутствии необходимости руками актуализировать весь парк объектов.

Микрооптимизации для Python 3.8

Работа над повышением производительности Питона продолжается.

Разбираем протокол пейджерных сообщений POCSAG, ч2

В первой части был рассмотрен протокол обмена пейджерными сообщениями POCSAG. Были рассмотрены цифровые сообщения, перейдем теперь к более «полноценным» сообщениям в формате ASCII. Тем более, что декодировать их интереснее, т.к. на выходе будет читаемый текст.

Программируем проходной выключатель. MicroPython на esp8266 (sonoff) с OTA. Часть 1

В процессе ремонта возникла задача сделать проходной выключатель. Конечно же захотелось сделать самым простым и удобным способом, добавив базовые функции управления с телефона. Я выбрал наиболее простую и удобную технологию для этого (конечно, на свой взгляд) — MicroPython, и начал делать. Взял готовую плату на esp8266 и выделил час свободного времени на это. Но, как это бывает с не очень популярными и не обкатанными проектами, задача немного затянулась.

Как выяснилось, та конструкция, которую я посчитал наиболее удобной, оказывается, вообще не работает. Пришлось затратить какое-то время на разбор этого, в дополнение я решил достаточно подробно описать весь процесс. Объем статьи начал увеличиваться большими темпами, так что я решил разделить её на части и выбросить все излишние на мой взгляд подробности.

Python Junior подкаст. Разбираем код мини-блога Flaskr

Разбираем протокол пейджерных сообщений POCSAG, ч1

Давным-давно, когда мобильный телефон стоил 2000$ и минута звонка стоила 50 центов, была такая популярная штука как пейджинговая связь. Затем связь стала дешевле, и пейджер сначала превратился из престижного атрибута делового человека в непрестижный атрибут курьера или секретаря, а затем эта технология практически и вовсе сошла на нет.

SciPy, алгоритмы на графах

Рассмотрим применение пакета scipy.csgraph на примере детской игры "Лесенки слов", придуманной Льюисом Кэрроллом в Рождество 1877 года. В этой игре нужно найти путь между словами, проводя замену по одной букве за раз.

Python + Raspberry Pi + Pixhawk и квадрокоптер. Или как не надо делать роботов

Каждый год у нас проводится конкурс новогодних украшений, и каждый раз мы ничего не украшаем, а пилим всякие технологичные штуки. В этот раз скрестили дрон и Smart TV-приложение. А что из этого получилось — читайте ниже.

Идея была вполне реализуема. Хотели сделать квадрокоптер в виде саней Деда Мороза, который бы сам и под музыку развозил по офису подарки для сотрудников. При этом ориентироваться в пространстве он должен был с помощью анализа ArUco-меток, взаимодействуя с приложениями для телевизоров («сдувание» работающими винтами дыма из труб, выбегание зверушек для встречи/провожания квадрокоптера).

SciPy, ввод и вывод в MATLAB

SciPy (произносится как сай пай) — это пакет прикладных математических процедур, основанный на расширении Numpy Python. С SciPy интерактивный сеанс Python превращается в такую же полноценную среду обработки данных и прототипирования сложных систем, как MATLAB, IDL, Octave, R-Lab и SciLab. В этом посте я хотел бы рассказать о возможностях пакета ввода/вывода scipy.io, который позволяет работать с файлами данных Octave и MATLAB.

Кортеж здорового человека

Эта статья — об одном из лучших изобретений Python: именованном кортеже (namedtuple). Мы рассмотрим его приятные особенности, от известных до неочевидных. Уровень погружения в тему будет нарастать постепенно, так что, надеюсь, каждый найдёт для себя что-то интересное. Поехали!

Предиктивная аналитика данных — моделирование и валидация

Представляю вашему вниманию перевод главы из книги Hands-On Data Science with Anaconda
«Предиктивная аналитика данных — моделирование и валидация»

PyCon Belarus 2019

15-16 февраля в Минске состоится PyCon Belarus 2019 — конференция, посвященная разработке на Python и Data Science. 15 февраля. Junior Day — доклады и воркшопы для новичков в питоне и джуниоров. 16 февраля.

Advanced Day — два потока докладов для продвинутых Python-разработчиков и data scientist-ов:

🔴 ML/DS: Luigi, GeoPython, Data Visualization

🔴 Python development: Deployment-Friendly Apps, Application Security, Testing & Legacy, GraphQL, Poetry, Flit, Pipenv

Методы и алгоритмы решения задач классификации и рекомендации текстов​

Обработка естественного языка (NLP) — активно развивающаяся научная дисциплина, занимающаяся поиском смысла и обучением на основании текстовых данных. Неважно, кто вы — опытный Data Scientist, или начинающий Python разработчик — вы всегда можете использовать текстовые данные для того, чтобы усовершенствовать продукт над которым работаете и расширить его функциональность. В докладе, на примере сайта кулинарных рецептов, будут описаны шаги преобразования и очистки данных. Исследованы методы классификации и определения сходства текстов на основе: Mean word2vec, Tf-idf weighted word2vec, Doc2vec, fastText, Word Mover’s Distance. Сравнение качества итоговых моделей. Также поговорим про внедрения в проект моделей классификации и рекомендаций

Жизненный цикл Python объекта

В докладе мы рассмотрим основные этапы жизненного цикла объекта, поговорим о том, что происходит, когда он создается, когда кто-то запрашивает доступ к его атрибутам и когда он разрушается. Доклад направлен на junior/middle-разработчиков, желающих лучше разобраться во внутренней организации Python

dry-python: расширяемая архитектура из коробки

Как часто, получая новый ticket, вы задумываетесь: "Ну и где тебя искать?" Как часто, вглядываясь в обработчик запроса, вы гадали: "Что тут вообще творится?" Качественный код всегда тяжело проектировать в начале, а ценить вложенные усилия начинаешь спустя время. В своём докладе я раскрою нехитрые подходы, которые позволят упростить дальнейшую жизнь проектов. А так же покажу проект dry-python, воплотивший эти подходы в виде нескольких библиотек

Делаем рейтинг городов России по качеству дорог

Как при помощи Яндекс.Панорам, Python и Keras - объективно оценить ситуацию с качеством дорог в нашей стране.

Учим компьютер различать звуки: знакомство с конкурсом DCASE и сборка своего аудио классификатора за 30 минут

Работая в Центре Речевых Технологий в Санкт-Петербурге, мы накопили немного опыта в решении задач классификации и детектирования акустических событий и решили, что готовы им с вами поделиться. Цель этой статьи — познакомить вас с некоторыми задачами и рассказать о соревновании по автоматической обработке звука “DCASE 2018”.