Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
Краткое описание нововведений очередной версии приложения для работы со Steam из Python.
Не так давно ко мне обратились с просьбой о создании сайта. Интересный крупный проект с множеством "хочу вот это". Среди пожеланий были два главных, определивших web framework для написания, это интернационализация и панель администратора. Как уже понятно из заголовка статьи, таким framework'ом стала Django.
На старте, и почти всё время разработки, у нас не было одной вещи — сервера. Было доменное имя, бодрым темпом разрабатывался сайт, к проекту присоединился дизайнер, но сервер нам так выделить не могли. Все показы сайта проходили на моём ноутбуке, не давая возможности заказчику сесть вечером с кружкой кофе, расслабиться и насладиться тем, что мы уже для него сделали. А также, отсутствие возможности показать нашу работу людям лишало нас получения обратной связи.
Совсем недавно на Хабре было 2 статьи о том, как автоматизировать процесс скачивания новых серий с торрентов. Авторы обеих статей поделились своими приложениями. Вот уже год мы тоже разрабатываем подобное приложение и мне кажется, пришло время рассказать хабрасообществу о нашем маленьком, но прекрасном проекте Monitorrent, который, возможно, сделает вашу жизнь настолько проще и удобнее, насколько сделал нашу.
Как работает TensorFlow? Давайте попробуем разобраться, посмотреть и понять, как работает каждая часть. Мы изучим графдвижения данных, который определяет вычисления, через которые предстоит пройти вашим данным, поймем, как тренировать модели градиентным спуском с помощью TensorFlow, и как TensorBoard визуализирует работу с TensorFlow. Наши примеры не помогут решать настоящие проблемы машинного обучения промышленного уровня, но они помогут понять компоненты, которые лежат в основе всего, что создано на TensorFlow, в том числе того, что вы напишите в будущем!
Хочу поделиться своей небольшой разработкой: типографом, который можно использовать локально.
В конце предыдущей своей статьи я начал рассказывать о том как у меня организован просмотр сериалов, но решил что это — тема для отдельной заметки.
Когда обнаруживается время расслабиться и включить сериальчик, я запускаю Alfred, ввожу "сериалы" и получаю в ответ список загруженных.
В качестве вступления стоит сказать что я пользуюсь macOS и потому некоторые части: Автозапуск (launchd) Формат конфигурационных файлов (plist) Программа, используемая для уведомлений (terminal-notifier) будут специфичны для этой ОС. Однако, если Вас заинтересует проект, думаю, поменять пару путей и слегка поправить несколько функций, чтобы заставить этот код работать с Вашей системой уведомлений, yaml'ом и, допустим, кроном, не составит труда. Итак, к делу. Проверять трекеры на обновления любимых телевизионных шоу, вспоминать в момент когда вышел новый эпизод, смотрел ли ты предыдущий, — надоедает. К тому же, как известно, все что нужно делать больше двух раз, стоит автоматизировать. Проект был начат на скорую руку и, вероятно, будет совершенствоваться. Что же он из себя представляет...
Когда речь идет о повседневных арифметических операциях, проблемы с конечной точностью вычислений не выглядят столь пугающими. И наилучшей проверкой того, что результат получен правильно, является сравнение значений полученных на различных точностях.
Если, например, вычисления, полученные на одинарной и удвоенной точностях совпадают, то создается чувство уверенности в результате, по крайней мере с точностью сопоставимой с одинарной. Здесь, я бы хотел привести один интересный пример, демонстрирующий, что даже в сравнительно несложной арифметической задаче подобная устойчивость при переменной точности представления чисел не может служить основанием для такой уверенности.
В данной статье я хочу предложить альтернативный способ решения одной из главных задач DPI – определения протокола прикладного уровня – на основе очень маленького количества информации, при этом не сверяясь со списком широко известных портов (well-known ports) и не глядя в полезную нагрузку пакетов. Вообще.
Очень часто бывает необходимо собрать код, написанный на Python, в приложение для Windows, Linux или OS X. Да, для этого действительно существует множество пакетов, таких как кросс-платформенные cx_Freeze и PyInstaller, а также обособленных py2exe и py2app. Но для macOS существует возможность избежать возни с созданием установочного файла.
Опираясь на концепцию открытых данных, государство делится с гражданами информацией. В России концепцией начали пользоваться в 2013 году, и до недавнего времени она оставалась малоизвестной, хотя в мире давно популярна. Елена расскажет, почему Python и открытые данные тесно связаны друг с другом и какие интересные задачи ждут питонистов в этой области. А также будет немного инсайда о том, какие открытые данные создают наши государственные органы и как в этом можно поучаствовать. Елена Никитина @ Moscow Python Meetup 36 Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/36/open-data/
Богдан уже рассказывал на Moscow Python Meetup о ботах в Telegram. На этот раз его доклад будет посвящён совершенно новому API мессенджера. Богдан Евстратенко @ Moscow Python Meetup 36 Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/36/telegram-bot-api2/ См. также "Боты в telegram. Зачем они нужны?": http://www.moscowpython.ru/meetup/31/boty-v-telegram-zachem-oni-nuzhny/
Как с помощью Google Cloud Messaging и связки Python 3.5 + asyncio + aiohttp построить сервис для отправки пушей на устройства с iOS или Android . Алина Баймашева @ Moscow Python Meetup 36 Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/36/push-notifications/
После нескольких лет поддержки фреймворка Django в PyCharm JetBrains и Django Software Foundation договорились о партнерстве и проведении 2-х недельной распродажи лицензий PyCharm c последующей передачей всех заработанных на распродаже денег в фонд Django на развитие различных проектов и активностей. В дополнение к распродаже, частью партнерства является внедрение нового стандарта аннотаций типов в Python (PEP 484 Type Hints) в будущие версии Django.
Краткое содержание предыдущих двадцати пяти тысяч серий: мы пишем текстовую игру про плавание по морю и ввязывание в истории. Пишем мы её на движке Ren'Py, который изначально предназначен для визуальных новелл, но после минимальной настройки способен делать всё, что нам надо. В прошлой статье я рассказал, как сделать простенькую интерактивную читалку, а в этой мы добавим ещё пару экранов с более сложными функциями и наконец поработаем на питоне.
В этом топике я расскажу о своей идее генерации музыкальных композиций. Создадим язык описания ритма музыки на базе python, напишем компилятор этого языка в wave файлы и получим довольно нехилую электронную композицию.
На основании результата голосования в статье Теория Графов в Игре Престолов, я перевожу обучающий материал Эрика Германи (Erik Germani), который получил социальный граф связей из 5 первых книг серии «Песнь льда и пламени», лёгший в основу вышеупомянутой статьи. Статья не содержит подробного описания методов машинного обучения, а скорее рассказывает как на практике можно использовать существующие инструменты для поиска авторов диалогов в тексте. Осторожно, много букв! Поехали.
В этой статье я бы хотел рассказать о том, как именно работает метод анализа главных компонент (PCA – principal component analysis) с точки зрения интуиции, стоящей за ее математическим аппаратом. Максимально просто, но подробно.
Математика вообще очень красивая и изящная наука, но порой ее красота скрывается за кучей слоев абстракции. Показать эту красоту лучше всего на простых примерах, которые, так сказать, можно покрутить, поиграть и пощупать, потому что в конце концов все оказывается гораздо проще, чем кажется на первый взгляд – самое главное понять и представить.
Осталась неделя до четвертого российского PyConRu. Конференция пройдет 3-4 июля в 95 км от Москвы (до места проведения и обратно будет трансфер).
На PyConRu выступит Ben Nuttall из Raspberry Pi, мы сделали телеграм-бота, итоговая сетка с расписанием готова. Под катом — подробно про все последние новости. Этот пост будет полезен для тех, кто до сих пор думает, ехать ему на конференцию или нет.