Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
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.
Расскажем о том, как подключить шлюз Intel для интернета вещей к Amazon Web Services (AWS) и приступить к созданию приложений, рассчитанных на работу с этой платформой, с использованием Node-RED и Python. В итоге мы придём к решению, в котором шлюз будет передавать в облако данные, используя протокол MQTT.
Вы скажете, что самый простой способ — выделить весь текст в pdf, скопировать его в буфер обмена и вставить из буфера обмена в текстовый файл. И будете правы. Но это не наш случай. Файл pdf — результат сканирования многостраничного документа. Т.е. содержимое pdf — это изображения текста.
Предлагаемый вариант решения реализован под Windows-8, но с небольшими корректировками, думаю, вполне может быть использован для Linux и OS X.
Возможно вы уже сталкивались с ситуаций, когда у вас есть программа написанная на python (таких программ может быть множество и написаны они могут быть вашими коллегами) и вам надо встроить этот запуск в программный код SAS.
Буквально статью тому назад, большинством голосов, было решено начать серию уроков по созданию аналога нативного приложения, написанного для Android на Java, но с помощью фреймворка Kivy + Python. Будет рассмотрено: создание и компоновка контроллов и виджетов, углубленное исследование техники разметки пользовательского интерфейса в Kv-Language, динамическое управление элементами экранов, библиотека, предоставляющая доступ к Android Material Design, и многое другое...
JSON — это стандарт де-факто, когда заходит речь о (де)сериализации, обмене данными в сети и мобильной разработке. Но насколько хорошо вы знакомы с JSON? Все мы читаем спецификации и пишем тесты, испытываем популярные JSON-библиотеки для своих нужд. Я покажу вам, что JSON — это идеализированный формат, а не идеальный, каким его многие считают. Я не нашёл и двух библиотек, ведущих себя одинаково. Более того, я обнаружил, что крайние случаи и зловредная полезная нагрузка могут привести к багам, падениями и DoS, в основном потому, что JSON-библиотеки основаны на спецификациях, которые со временем развиваются, что оставляет многие вещи плохо или вообще не задокументированными.
Я сам сторонник идеи что если нравится продукт то нужно покупать его и своими деньгами поддержать программистов.
Но иногда бывает что компания на этот софт денег тратить не может или не хочет. Особенно сложно платить от 100$ в месяц когда есть бесплатные аналоги или если чаты используются в некоммерческих целях.
В Django встроена прекрасная система аутентификации пользователей. В большинстве случаев мы можем использовать ее «из коробки», что экономит много времени разработчиков и тестировщиков. Но иногда нам необходимо расширить ее, чтобы удовлетворять потребностям нашего сайта.
Как правило возникает потребность хранить дополнительные данные о пользователях, например, краткую биографию (about), дату рождения, местоположение и другие подобные данные.
В этой статье пойдет речь о стратегиях, с помощью которых вы можете расширить пользовательскую модель Django, а не писать ее с нуля.