Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
В предыдущих статьях мы говорили о том, что такое событийно-ориентированная система бэктестинга, разобрали иерархию классов, необходимую для ее функционирования, обсудили то, как подобные системы используют рыночные данные, а также осуществляют отслеживание позиций и генерацию приказов на покупку. Сегодня речь пойдет об исполнении ордеров с помощью создания иерархии классов, которая будет представлять симулированный механизм обработки приказов, связанный с брокерской системой или другим интерфейсом доступа на рынок. Также мы рассмотрим метрики для оценки производительности тестируемой стратегии.
В работе со студентами и учениками я заметила, что при изучении какого-либо языка программирования большой интерес вызывает работа с графикой. Даже те студенты, которые скучали на заданиях про числа Фибоначчи, и уже казалось бы у них пропадал интерес к изучению языка, активизировались на темах, связанных с графикой. Поэтому предлагаю потренироваться в написании небольшой графической програмки на Python с использованием tkinter (кроссплатформенная библиотека для разработки графического интерфейса на языке Python). Код в этой статье написан для Python 3.5.
«В жизни каждого django-разработчика наступает момент, когда он решительно рвет со своим прошлым, лишенным функционального тестирования!» Об этом и поговорим.
Пошел я как-то на курсы по BigData, по рекомендации друзей и мне посчастливилось поучаствовать в соревновании. Не буду рассказывать об обучении на курсе, а расскажу о библиотеке MyMediaLite на .Net и о том, как я ее использовал.
В Django 1.9 будет добавлено поле JSONField, его можно использовать с базой данных PostgreSQL >= 9.4. Давайте попробуем с ним поработать и оценить, насколько оно удобно.
В данный момент доступна альфа версия django 1.9, финальная запланирована на декабрь 2015. Установить альфа версию можно так:
pip install --pre django
Итак представим, что у нас есть интернет магазин, в котором мы предлагаем товары разных типов. Например, ноутбуки и футболки. Очевидно, что у таких товаров будет разный набор параметров: у футболок будет размер, цвет, а у ноутбуков - размер экрана, частота процессора, объем жесткого диска и прочее. Один из подходов для работы с такими данными в SQL - Entity–attribute–value model (EAV).
Перевод статьи «Most Frequent Python Problems and Solution» с сайта pamno.com. Мы проанализировали Stack Overflow на предмет наиболее часто встречающихся проблем и резюмировали ответы.
Недавно я опубликовал статью «Перенаправление данных из COM-порта в web», в которой описал прототип системы, транслирующей строки из последовательного порта компьютера в веб-браузер. В той статье я указал направления, в которых надо доработать прототип, чтобы приблизить его к продакшен-стадии: — никакой дизайн веб-страницы — в каждый момент времени данные получит только один веб-клиент — очень ограниченный набор браузеров, с помощью которых можно получить доступ. Например, не работает ни в Internet Explorer 8, ни в браузере из Android 2.3.5 — требуется установка python
Модуль zipfile (входит в стандартный набор python) позволяет как создавать так и читать zip файлы. Разберем все на примерах.
Всем привет! Спешим поделиться видео с августовского Python Meetup. В этот раз мы прослушали два доклада: один про реализацию полнотекстового поиска при помощи Python, а второй — обзор конференции Europython 2015 из уст очевидца. Приятного просмотра!
Алгоритм RC5 В своём посте, я хотел бы рассказать о симметричном алгоритме шифрования RC5 и моей версии его реализации на python. Данный алгоритм разработан известнейшим криптологом Рональдом Макдональдом Ривестом — одним из разработчиков системы RSA и основателей одноименной фирмы. По количеству пользователей RC5 стоит в одном ряду с такими известными алгоритмами как IDEA и Blowfish. Аббревиатура RC обозначает, по разным источникам, либо Rivest Cipher, либо Ron's Code, что в совокупности даёт нам «шифр Рона Ривеста». Заинтересовавшихся прошу под кат. Не нажимать!
Тихо и незаметно (с), вышел Python версии 3.5! И, безусловно, одно из самых интересных нововведений релиза является новый синтаксис определения сопрограмм с помощью ключевых слов async/await, далее в статье об этом. Поверхностный просмотр «PEP 0492 — Coroutines with async and await syntax» по началу оставил у меня вопрос «Зачем это надо». Сопрограммы удовлетворительно реализуются на расширенных генераторах и на первый взгляд может показаться, что все свелось к замене yield from на await, а декоратора, создающего сопрограмму на async. Сюда можно добавить и возникающее ощущение, что все это сделано исключительно для использования с модулем asyncio.
Привет, Хабр! В этом посте я хотел бы рассказать вам о том, как мы, Лаборатория новых профессий, вместе с компанией Data-centric Alliance смогли сконструировать несколько лабораторных работ, посвящённых обработке и анализу веб-логов. Эти лабораторные работы являются ключевыми в рамках первого кейса нашей образовательной программы «Специалист по большим данным» и выполняются на основе аудиторных данных DMP Facetz.DCA. Меня зовут Артем Пичугин, и я являюсь её координатором.
Представьте, что вы компания, продающая автомобили. Кому показать рекламу автомобиля? На каких сайтах? Так, чтобы недорого и эффективно? Казалось бы, ответ очевиден: пользователям, которые заходят на страницы покупки автомобилей на сайтах компаний, а также на досках объявлений типа Avito и т д.
Предположим, у вас есть Ubuntu, в котором нужно развернуть Nginx с Flask-приложением. Вам необходимо использовать WSGI сервер, например, Gunicorn. Gunicorn (Green Unicorn) — WSGI HTTP сервер на Python для UNIX систем. Представляю вольный перевод статьи Onur Güzel «How to Run Flask Applications with Nginx Using Gunicorn», где шаг за шагом показано процесс развертывания.
Регуля́рные выраже́ния (англ. regular expressions) — формальный язык поиска и осуществления манипуляций с подстроками в тексте. Так же их называю сокращенно regexes. Проще говоря это шаблон (pattern) для поиска определенной строки(подстроки). Разберем все на примерах.
Когда много работаешь с данными, нужно часто строить графики и делать разными преобразования над таблицами. Важно научиться делать это быстро и минимально напрягая мозг. Дело в том, что анализ данных во многом заключается в придумывании и проверке гипотез. Придумывать, конечно, интереснее, чем проверять. Но делать нужно и то и другое. Хорошие инструменты в тренированных руках помогают тратить на техническую работу минимальное количество времени и интеллектуальной энергии. Я попробовал много инструментов: Excel, Python+Matplotlib, R+ggplot, Python+ggplot, и остановился на связке Python+Pandas+Seaborn. Решил с их использованием уже много задач и хотел бы поделиться наблюдениями.
Однажды случилось мне несчастье обратить свой взор на одну заманчивую вакансию. Все бы ничего, но, как обычно, подкинули тестовое задание. Если кратко, то нужно было сгруппировать ссылки на одно и тоже приложение в разных маркетах. По ссылкам были такие приложения как Skype, Skype WiFi, Skype Qik, Viber, и две игры с одинаковым названием Skyward. Среди магазинов были Google Play, App Store и маркет Windows Phone. В задании было так же описание граблей, мол, не надо особо привязываться на названия приложений, название компании разработчика и т.д. «Но ведь одинаковые приложения легко узнаваемы на разных платформах тупо по иконке» — подумал я, и полез выяснять детали. Но не все так просто.
Рассматривая стек Luminus, я наткнулся на простую и в то же время шикарную, на мой вкус, библиотеку Yesql для организации SQL-запросов в проекте на Clojure и я не увидел чего-то похожего для Python (может плохо искал). Идея этой библиотеки простая — не морочьте себе голову, используйте обычные SQL-запросы, у вас есть возможность именования этих запросов и мапинга на соответствующие динамические функции. Всё это выглядит как набор микро-шаблонов с SQL и их рендер по какому-то контексту. Просто, эффективно, хочу такое у себя в проекте на Python.
Ещё совсем недавно было первое июня, а тут уже первое сентября. Осень на дворе. Да, недавно тоже так отвернулся, а очнулся — Mail поглотил VK. И началось: видео без рекламы не посмотришь, музыку не послушаешь — запретили правообладатели. Ходят слухи, что вообще запретят. Почуял неладное. А тут как раз такое время года. Вот и подумал, а почему бы мне не собрать свои запасы? Законсервирую свою музыку на своём компе, перекину на диск — слаще любого варенья будет! А поможет мне в этом, как не странно, сам ВК, а точнее — его api. А ещё третий python, встроенная библиотека urllib и библиотека по работе с данным в формате json.
В предыдущих статьях мы говорили о том, что такое событийно-ориентированная система бэктестинга, разобрали иерархию классов, которую необходимо для нее разработать, и обсудили то, как подобные системы используют рыночные данные в контексте исторического тестирования и для «живой» работы на бирже.
Сегодня мы опишем объект NaivePortfolio, который отвечает за отслеживание позиций в портфолио и на основе поступающих сигналов генерирует приказы с ограниченным количеством акций.
Однажды, в процессе поиска инструмента для автоматизации GUI тестирования, мне попался интересный питоновский пакет pywinauto. И хотя он поддерживает только нативные контролы и частично Windows Forms, для наших задач он вполне подошёл. История pywinauto берёт своё начало где-то в районе 1998 года, когда Mark McMahon написал для своих нужд GUI Automation утилиту на языке C (на это потребовалось года два), а затем, уже в 2005-м, переписал её на Python за три месяца. Мощь питона проявила себя во всей красе: интерфейс pywinauto получился простым и выразительным. Инструмент активно развивался с 2006 по 2010. В годы затишья, в 2011-2012 добрый человек moden-py написал GUI helper для просмотра иерархии окон и генерации pywinauto кода под названием SWAPY. Тем временем мир менялся. Наша команда перешла на 64-битные бинарники, и клон pywinauto заработал на 64-битном Python. В основной ветке проект не развивался четыре года и порядком устарел. В 2015 году с согласия Марка удалось вдохнуть в проект новую жизнь. Теперь pywinauto официально живёт на гитхабе, а во многом благодаря камраду airelil модульные тесты бегают на CI сервере AppVeyor.