Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Хочу поделиться практическим опытом по установке готового проекта на Django на VPS от Reg.ru. Данное руководство рассчитано на новичков, оно содержит ряд не самых лучших решений, но с ним вы сможете запустить своей проект на Django в течение часа. Инструкция не содержит настроек безопасности. Она была создана на базе англоязычных инструкций и боли, много боли (ссылки в конце статьи). Инструкция актуальна для настроек: centOS 7, Django 1.9.2 и Python 3.4.3
Доклад с Moscow Python №32 Докладчик: Андрей Киселев Описание: Попробуем собрать и улучшить простой языконезависимый классификатор текстов, исходя из естественных математических соображений.
Доклад с Moscow Python №32 Докладчик: Никита Учителев (Datacentric) Описание: Мое выступление будет кратким введением в обучение реккурентных нейронных сетей. Сейчас обучить свою нейронную сетку может любой желающий, написав всего десяток строк кода. Я расскажу про то, что скрывается за этими строками, и почему нейросети еще не используются повсеместно.
Доклад с Moscow Python №32 Докладчик: Павел Петлинский (Rambler&Co) Описание: Как мы запустили продакшн сервис на последней версии вселенной и что получили
Третий год подряд портал Айти-Событие проводит Python-конференцию - «Piter Py», которая состоится 22 и 23 апреля в Санкт-Петербурге. Конференция Piter Py призвана объединить людей, небезразличных к языку программирования Python для общения и обмена опытом. Формат: двухдневная конференци в 2 параллельных потока докладов. #PiterPy - самая душевная Python-конференция :)
Доклад: TestRail. Некоторые возможности интеграции
Докладчик: Антон Голов
Описание:
Поговорим о некоторых функциях для интеграции TestRail c внешними системами и автоматизации деятельности QA. Будет немного про Google Docs, и некоторый набор методов работы с TestRail, рассмотрим возможности работы с системами автоматизированного тестирования.
Доклад: JSON-RPC или когда REST неудобен
Докладчик: Александр Кацко
Как только речь заходит про создание API, особенно для веб или мобильных приложений, то многие, не задумываясь, выбирают принцип REST. Но всегда ли это правильный выбор? В докладе рассмотрим случаи, для которых хорошо подходит JSON-RPC, посмотрим примеры реализации на Django.
Участвуя последнее время в разных интересных проектах, возникла задачка альтернативного управления продуктом Perco Электронная проходная KT02.3. Данный продукт является законченным решением и не подразумевает использование в составе других систем СКУД, а также какого-либо вторжения в свою среду управления. Но, как говорится в поговорке, «Возможно все! На невозможное просто требуется больше времени» (С) Дэн Браун.
Фух, ну наконец, детекция лиц работает, можно учить сеть распознавания смайла. Только вот на чем учить? Открытых наборов данных нет. А из того, как долго в предыдущей части я добирался до, собственно, обучения моделей вы уже должны были понять, что в глубоком обучении данные решают все. И их нужно много.
Это вторая статья из серии про определение смайла по выражению лица. Глубокое обучение в гараже — Братство данных Глубокое обучение в гараже — Две сети Калибрация Итак, с классификатором, разобрались, но вы наверняка уже заметили, что заоблачные 99% как-то не очень впечатляюще выглядят во время боевого теста на детекцию. Вот и я заметил. Дополнительно видно, что в последних двух примерах очень мелкий шаг движения окон, так в жизни работать не будет. В настоящем, реальном запуске шаг ожидается больше похожим на картинку для первой сети, а там хорошо видно неприятный факт: как бы хорошо сеть не искала лица, окна будут плохо выровнены к лицам. И уменьшение шага — явно не подходящее решение этой проблемы для продакшена. Как быть?
Курс в начале немного будет о языке Питон (еще бы), но хочется проникнуть чуть дальше стандартного "это циклы, это условия, вот ООП, смотрите, стандартная библиотека. Ура! Вы знаете Питон". Сделать несколько попыток проникнуть именно в прикладное программирования, коснуться областей, для которых создаются программы. Ведь не бывает "просто программирования".
Оператор присваивания в Python не копирует объект, он создает ссылку между переменной и объектом. Для коллекций, которые могут изменяться или содержать изменяемые элементы это не всегда верная стратегия.
Например, набор данных (пускай список чисел) и N различных обработок этих данных (сортировки, срезы). Стоит задача - в конце обработки вывести все изменения данных по шагам. Для решения задачи необходимо хранить копии данных на каждом из этапов.
Продуктово все более или менее понятно: я хочу отправлять смайлы не выбирая их из списка, а, изображая их на лице. Итого, я хочу корчить рожу, фотографироваться, и система, в идеале, за меня должна понять, какой смайл я изображаю и вписать его в сообщение.Сразу разочарую: до прототипа в виде плагина к скайпу, вотсапу или хэнгауту так и не дошло (пока?), не хватает времени, доделал я только систему из сетей.
Программист время от времени сталкивается с необходимостью ограничить множество допустимых значений для некоторого типа данных. Например, день недели это 7 различных значений, а месяцев у нас 12. Для удобного хранения подобных данных придуманы перечисления - enum.
Стандартная реализация enum появилась в Python начиная с версии 3.4 ( PEP 435. До этого ее легко заменяли словарями. Реализация представлена модулем enum. Модуль содержит несколько классы Enum, IntEnum (константы могут иметь только тип int) и декоратор unique, который проверяет ваш набор констант на дубликаты.
Уже давно фраза "я тебя вычислю по IP" реальна.
Хочется представить очень простой инструмент для определения местоположения по IP - GeoIP. Рассматривать GeoIP стоит как базу данных соответствия интернет и физических адресов. Базы могут отличатся точностью - одна точно определяет страну, а друга может дать точность до улицы.
unittest - инструмент для тестирования в Python. Это стандартный модуль для написания юнит-тестов на Python. Unittest это порт JUnit с Java. Иными словами, и в коде модуля, и при написании тестов легко прослеживается ООП стиль, что весьма удобно для тестирования процедур и классов.
Документация доступна по следующим ссылкам: python3, python2
В данном инструменте много возможностей: проверки (assert*), декораторы, позволяющие пропустить отдельный тест (@skip, @skipIf) или обозначить сломанные тесты (@expectedFailure) и этим не заканчивается список. Использование assert'ов с лихвой покрывает нужды при написании тестов.
Полезная черта unittest - автоматизированное тестирование. Есть и другие:
Заметка с советами по работе с Celery в production.
Этот урок имеет вводный характер и знакомит с общей информацией о тестировании и простой конструкцией, которая позволяет значительно улучшить Python-код.
Тестирование программного обеспечения (Software Testing) - проверка соответствия между реальным и ожидаемым поведением программы, осуществляемая при конечном наборе тестов, выбранном определенным образом. [IEEE Guide to Software Engineering Body of Knowledge, SWEBOK, 2004]
Сегодня мы попробуем найти самый дешевый и самый дорогой интернет магазин книг. Сравнивать будем бумажные книги, которые есть в наличии. В разных магазинах очень разное количество книг. Где-то менее 1000, а где-то более 200 000 книг.
Речь пойдёт об инструменте, который позволит вам построить полноценный и простой в использовании REST API за минимальное количество времени. Называется он – Python Eve. К сожалению в Интернете очень много инструкций на эту тему, но все они вводят в заблуждение. Начинающие разработчики, начитавшись подобных статей, думают, что REST API это GET/POST/PUT/DELETE. Заказчики думают, что это дело пары часов. А когда они встречаются вместе, происходят магия в виде Express.js/Mongoose/Passport и ещё кучи хлама, который течёт и временами блокирует event-loop. Всё это запускается с помощью какого-нибудь supervisor, потому что иногда падает и надо как-то перезапускать.