Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Целью статьи является рассказать начинающим программистам о возможности не только разработать что-то интересное на основе несложных инструментов, но и разместить проект в общий доступ, а при усердных стараниях увидеть, что не только автор может оценить потраченные усилия.
Мой рекорд скорости написания кода «на C» был в консоли Quake II. Причем абсолютно без ошибок. В темноте, не глядя, трясущимися руками надо было набрать примерно такое:
Все началось с того, что я захотел установить у себя «умную» систему видеонаблюдения на Raspberry. Хочу отдельно отметить, что для этого воспользовался несколькими статьями на Хабре. Спасибо авторам за их посты. Они реально помогли. В итоге установил на купленном Raspberry Pi3 USB-камеру Logitech, смонтировал Яндекс.Диск и с периодичностью в 30 секунд делал снимки, которые затем копировал в папку на Яндекс.Диске. Поигравшись с дальнейшем архивированием файлов, монтированием из отдельных снимков видео, забросил новую «игрушку» на несколько месяцев.
Думаю, всем здесь в той или иной мере известен мессенджер Telegram. Создатель заявляет, что это самый безопасный мессенджер с убойным алгоритмом шифрования собственной разработки, но нас, разработчиков, конечно же, куда сильнее интересует другое. Боты!
Расскажу о своем опыте работы с telegram ботом — последнее время эта тема достаточно популярна на просторах сети, да и на самом Хабре я встречал уже не мало статей. Но по большей части в них рассказывается о принципах создания ботов, и нет ни слова о том, какую практическую пользу можно из этих самых ботов извлечь.
В этой статье я опишу настройку автоматического развёртывания веб-приложения на стеке Django + uWSGI + PostgreSQL + Nginx из репозитория на сервисе GitLab.com. Изложенное также применимо к кастомной инсталляции GitLab. Предполагается, что читатель располагает опытом в создании веб-приложений на Django, а так же опытом администрирования Linux-систем.
С момента предыдущего релиза PyCharm прошло ровно 4 месяца. За это время PyCharm получил ряд новых полезных улучшений в инструментах для Python, Django, веб и научной разработки, которые, как всегда, тесно интегрированы и эффективно работают друг с другом. Сегодня мы рады рассказать, что же интересного и важного появилось в новой версии PyCharm.
17 и 18 декабря в Москве пройдет двухдневный курс под названием «Обучение работе с asyncio+aiohttp». Его автор — core-разработчик Python, украинский программист Андрей Светлов (подробнее о нем можно почитать здесь). Андрей — один из ведущих мировых экспертов по Python и создатель авторского курса. Он никогда раньше не читал его в Москве, так что наше мероприятие — отличный шанс для всех, кто интересуется Python и асинхронной разработкой, получить новые знания и ответы на свои вопросы напрямую от создателя популярных инструментов.
Разработчикам часто приходится иметь дело с файлами, представляющими из себя древовидную структуру: XML, JSON, YAML, всякого рода языки разметки вроде Markdown или Org-mode. Облегчая в общем и целом нашу жизнь, такие файлы имеют склонность к бесконтрольному росту, в какой-то момент из решения превращаясь в проблему.
Стандартное решение этой проблемы — разбиение на меньшие файлы. Это, конечно, работает, но не всегда удобно.
Но существует и альтернатива, о которой — ниже.
Квантизация — уменьшение цветов изображения (wiki). Конечно, сейчас мало кому это необходимо, но задача сама по себе интересная. Например, старый добрый формат GIF использует палитру, максимум на 256 цветов. Если вы захотите сохранить серию своих селфи как gif-анимацию (кому бы это надо было), то первое, что вам, а точнее программе, которую вы будете для этого использовать, надо будет сделать – создать палитру. Можно использовать статическую палитру, например web-safe colors, алгоритм квантизации получиться очень простым и быстрым, но результат будет «не очень». Можно создать оптимальную палитру на основе цветов изображения, что даст результат наиболее визуально похожий на оригинал.
Иногда проводишь день в попытках без использования терминов «рекурсивный вызов» и «идиоты» объяснить главному бухгалтеру, почему на самом деле простое изменение учетной системы затягивается почти на неделю из-за орфографической ошибки, допущенной кем-то в коде в 2009 году. В такие дни хочется пооборвать руки тому умнику, который сотворил этот мир, и переписать все с ноля.
Есть интересная статья о том, как Энтузиасты делают погоду. Энтузиасты делают, а мы воспользуемся плодами их трудов — получим эту самую погоду от OpenWeatherMap.org скриптом на Python'е. Для получения доступа к сервису погоды придется пройти несложную процедуру регистрации на сайте OpenWeatherMap.org
Я полагаю, что 99% Python разработчиков решали так или иначе эту задачу, поскольку она входит в стандартный набор задач, предлагаемый им для соискателей должности Python Developer'а в одной широко известной компании.
# Есть два списка разной длины. В первом содержатся ключи, а во втором значения. # Напишите функцию, которая создаёт из этих ключей и значений словарь. # Если ключу не хватило значения, в словаре должно быть значение None. # Значения, которым не хватило ключей, нужно игнорировать.
«В следующие два года нужно не пытаться изобразить из себя что-то особенное, а просто быть достаточно умным, чтобы компоновать то, что человечество уже создало» (с) bobuk
Год назад на внутреннем хакатоне наши ростовские ребята за ночь скрестили визуальный текстовый редактор, «Типограф Муравьева» и антиплагиат-сервис. Получилась штука, которая помогала быстро подготовить и отправить публикацию в блог. Одно время штука жила как сайд-проект, затем нам дали немного ресурсов — ну, как внутреннему стартапу. В итоге получилось удобное коллективное медиа без редакции.
Статья про установку стилей линий по умолчанию в библиотеке для построения графиков Matplotlib.
Статья с описанием возможных способов задания цвета в библиотеке для построения графиков Matplotlib.
В данной статье я хотел бы рассмотреть на практике вариант построения простейшей рекомендательной системы основанной на схожести изображений товаров. Этот материал предназначен для тех, кто хотел бы попробовать применить Deep Learning, а именно свёрточные нейронные сети, в простом, интересном и практически применимом проекте, но не знает с чего начать.
Всем привет! Хотелось бы поделиться опытом использования python asyncio. За полтора года использования в продакшене накопился некоторый опыт, общие приемы, облегчающие жизнь. Естественно, были и грабли, о которых также стоит упомянуть, ибо это поможет сэкономить кучу времени тем, кто только начинает использовать в своих приложениях asyncio. Кому интересно — прошу под кат.
Любой, кто изучал устройство языков программирования, примерно представляет, как они работают: парсер в соответствии с формальной грамматикой ЯП превращает входной текст в некоторое древовидное представление, с которой работают последующие этапы (семантический анализ, различные трансформации, и генерация кода).
Скорость развития технологий в наши дни поражает. Скачок научно-технического прогресса в последние годы можно сравнить разве что с темпами развития космической отрасли в период с конца 50-х по середину 70-х годов ХХ века. Как тогда присутствие человека в космосе стало реальностью, так же и сейчас повсеместная замена людей машинами уже не кажется чем-то заоблачным.