Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
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.
Хочу показать и рассказать о небольшой программке, которая принесла пользу. Однажды на работе мне написал друг. Диалог у нас состоялся примерно следующий: — Привет, я тут обучаюсь технике слепой печати. Дело в том, что на линуксе нет программки, которая могла бы мне помочь. В общем, может ты сможешь быстренько написать такую? Так как помочь другу — святое дело, да и задача выглядела интересной, помочь я согласился. В итоге получилось вот что: Кому интересно, подробности ниже
В сентябре прошлого года была опубликована последняя статья о Центрифуге — сервере с открытым исходным кодом для обмена сообщениями в режиме реального времени. Теперь в списке хабов, в которые публикуется этот пост, присутствует Go. И неспроста, как можно понять уже из заголовка, Центрифуга была портирована с Python на Go — так появилась Centrifugo. О причинах миграции, о плюсах и минусах Go, а также о том, как эволюционировал проект с момента предыдущей публикации – читайте под катом.
Автор рассказывает разработке нодового виджета на PySide, и о том с какими проблемами ему пришлось столкнуться.
Данная статья представляет перевод главы, обучающей работе с текстовыми данными, из официальной документации scikit-learn. Начало статьи вы можете прочесть в части 1. Обучение классификатора Теперь, когда мы выделили признаки, можно обучать классификатор предстазывать категорию текста. Давайте начнем с Наивного Байесовского классификатора, который станет прекрасной отправной точкой для нашей задачи. scikit-learn включает в себя несколько вариантов этого классификатора. Самый подходящий для подсчета слов — это его поли номинальный вариант: >>> from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB >>> clf = MultinomialNB().fit(X_train_tfidf, twenty_train.target)
Привет, Хабр! Осталось три недели до третьей международной конференции python-разработчиков Pycon Russia 2015, которая пройдет в Екатеринбурге 18-19 сентября. Мы доделываем итоговую сетку и обговариваем детали последних докладов, но 90% программы готово. Итак, что вас ждет в этом году.
В последнее несколько лет MongoDB приобрела огромную популярность среди разработчиков. То и дело в интернете появляются всякие статьи как очередной молодой популярный проект выкинул на свалку истории привычные РСУБД, взял в качестве основной базы данных MongoDB, выстроил инфраструктуру вокруг неё, и как все после этого стало прекрасно. Даже появляются новые фреймворки и библиотеки, которые строят свою архитектуру целиком на Mongo (Meteor.js например). По долгу работы я примерно 3 года занимаюсь разработкой и поддержкой нескольких проектов, которые используют MongoDB в качестве основной БД, и в этой статье хочу рассказать, почему на мой взгляд с MongoDB далеко не все так просто, как написано в мануалах, и к чему вы должны быть готовы, если вдруг решите взять MongoDB в качестве основной БД в ваш новый модный стартап :-) Все что описано ниже можно воспроизвести с использованием библиотеки PyMongo для работы с MongoDB из языка программирования Python. Однако скорее всего с аналогичными ситуациями вы можете столкнуться и при использовании других библиотек для других языков программирования.
Цены на жильё формируются из многочисленных факторов, основные из которых — это близость к центру города и наличие рядом различной инфраструктуры. Но реальные цены только в бумажных газетах и риэлторских сайтах. Мы будем строить свою карту с ценами на недвижимость в Москве при помощи python, яндекс API и matplotlib, специальный репортаж с места событий под катом
В этом FAQ'e на русском языке собраны типичные вопросы о Python
Долго мучился с PyCrypto, в итоге получилась эта статья и полная реализация следующего протокола: Этап отправки: 1. Алиса подписывает сообщение своей цифровой подписью и шифрует ее открытым ключом Боба (асимметричным алгоритмом). 2. Алиса генерирует случайный сеансовый ключ и шифрует этим ключом сообщение (с помощью симметричного алгоритма). 3. Сеансовый ключ шифруется открытым ключом Боба (асимметричным алгоритмом). Алиса посылает Бобу зашифрованное сообщение, подпись и зашифрованный сеансовый ключ. Этап приёма: Боб получает зашифрованное сообщение Алисы, подпись и зашифрованный сеансовый ключ. 4. Боб расшифровывает сеансовый ключ своим закрытым ключом. 5. При помощи полученного, таким образом, сеансового ключа Боб расшифровывает зашифрованное сообщение Алисы. 6. Боб расшифровывает и проверяет подпись Алисы.
Подобно многим стихийным и сезонным любителям астрофотографии, в этом августе я ловил ночью Персеиды. Улов небольшой есть, но сейчас не о нём, а о том, что побочным результатом такого лова стала серия фотографий, которые напрашивались на то, чтобы сделать из них таймлапс. Но вот незадача: установка камеры оказалась не столь уж жесткой, как хотелось бы, и между кадрами появилось небольшое смещение. Попытался исправить его плагином дешейкинга в VirtualDub, но результаты не порадовали. Тогда было решено сделать свой велосипед: подробнее о результатах и том как они получены — под катом.
Недавно занимался решением задачи передачи вектора состояния из имеющейся модели движения в специальное устройство формирования навигационного сигнала. Необходимость вычислять ускорения и джерки привела меня к мысли о том что для прогнозирования следует использовать полином соответствующего порядка, однако оставался открытым вопрос определения коэффициентов полинома.
Краткий анонс новой библиотеки, позволяющей играм/приложениям, написанным на Python получать доступ к функциональности, предлагаемой платформой Steam.
Недавно на хабре была статья «Отображаем данные из Serial в Chrome Application» о том, как красиво представить данные, отправляемые Arduin-кой в Serial. По-моему, ребята предложили очень красивое решение, которое с одной стороны выглядит достаточно простым, а с другой позволяет получить прекрасный результат с минимумом усилий. В комментариях к статье было высказано сожаление о том, что такое решение не заработает под Firefox-ом и высказана идея, что «можно еще написать простенький веб-сервер с выдачей html на основе этой штуки». Меня эта идея «зацепила», быстрый поиск в google готового решения не выдал, и я решил реализовать идею сам. И вот, что из этого вышло.
Автор показал как создать блог используя rst разметку.
Иногда на графиках нужно нарисовать указатель на какую-то особую точку, на которую стоит обратить внимание, или указательные линии с номерами кривых могут служить заменой легенды. Про то, как рисовать такие стрелки-указатели в библиотеке Matplotlib и рассказывает статья Как рисовать стрелки на графиках и добавлять аннотации, продолжающая серию статей про Matplotlib.
Данная статья представляет перевод главы, обучающей работе с текстовыми данными, из официальной документации scikit-learn. Цель этой главы — это исследование некоторых из самых важных инструментов в scikit-learn на одной частной задаче: анализ коллекции текстовых документов (новостные статьи) на 20 различных тематик. В этой главе мы рассмотрим как: загрузить содержимое файла и категории выделить вектора признаков, подходящих для машинного обучения обучить одномерную модель выполнять категоризацию использовать стратегию grid search, чтобы найти наилучшую конфигурацию для извлечения признаков и для классификатора