Интересные концепции: REPL (Read-eval-print loop)

REPL (Read-eval-print loop) — простая интерактивная среда программирования.

В такой среде пользователь может вводить выражения, которые среда тут же будет вычислять, а результат вычисления отображать пользователю. Название read-eval-print loop происходит от имён примитивов языка Lisp, которые реализуют подобную функциональность

Зачем нужен REPL? Очевидно что REPL нужен для обучения, проверки каких-то идей/кода, чтобы вспомнить как работает какой-то метод, для замены калькулятора, иными словаи когда цикл "Написал код -> запустил -> посмотрел результат" должен быть минимальным по времени.

Мониторинг выполнения задач в IPython Notebook

Хотел бы поделиться простым, но полезным инструментом. Когда много работаешь с данными, часто возникают примитивные, но долгие операции, например: «скачать 10 000 урлов», «прочитать файл на 2Гб, и что-то сделать с каждой строчкой», «распарсить 10 000 html-файлов и достать заголовки». Долго смотреть в зависший терминал тревожно, поэтому долгое время я использовал следующий гениальный код:

Учебные материалы: A Byte of Python - отличная книга для начала

“A Byte of Python” – это свободная книга по программированию на языке Python. Она может служить учебным пособием или руководством по языку Python для начинающей аудитории. Если ваши знания о компьютере ограничиваются тем, как сохранять текстовые файлы, эта книга для вас.

Книга короткая - 150 страниц и рассказывает самые-самые важные аспекты для начала.

Python для ARM. Мигание светодиода. Часть 1

В продолжение статьи про одноплатные компьютеры мы приступим к их рассмотрению и работы с ними более детально (примеры будут показаны на платах Raspberry Pi (RPi), OrangePi и PcDuino). Начнем с управления светодиодом. В этом и дальнейших материалах будут использоваться за основу давно существующие материалы и будут использованы для создания наших проектов.

Начнем мы с управления светодиодом. Будут представлены несколько методов управления и возможные варианты в дальнейших ваших разработках.

Ускорение Python-скриптов без приложения умственных усилий

Одно из распространенных применений Python — небольшие скрипты для обработки данных (например, каких-нибудь логов). Мне часто приходилось заниматься такими задачами, скрипты обычно были написаны наспех. Вкупе с моим слабым знанием алгоритмов это приводило к тому, что код получался далеко не оптимальным. Это меня ничуть ни расстраивало: лишняя минута выполнения не сделает погоды.

Ситуация немного изменилась, когда объем данных для обработки вырос. И после того, как время выполнения очередного скрипта перевалило за сутки, я решил уделить немного времени оптимизации — все-таки хотелось бы получить результат до того, как он потеряет актуальность. В рамках этой статьи я не планирую говорить о профилировании, а затрону тему компиляции Python-кода. При этом обозначу условие: варианты оптимизации не должны быть требовательными к времени разработчика, а, напротив, быть дружественными к «пыщ-пыщ и в продакшен».

Python уроки: исключения (exceptions)

В этом уроке вы узнаете о важном средстве языка, без которого крупная программа не может обойтись. Речь пойдет об исключениях. Что это такое, как ими пользоваться и как создавать собственные?

Исключительные ситуации или исключения(exceptions) - это ошибки, обнаруженные при исполнении. Например, к чему приведет попытка чтения несуществующего файла? Или если файл был случайно удален пока программа работала? Такие ситуации обрабатываются при помощи исключений.

Если же Python не может понять, как обойти сложившуюся ситуацию, то ему не остается ничего кроме как поднять руки и сообщить, что обнаружил ошибку.

В общем, исключения необходимы, чтобы сообщать программисту об ошибках.

Пишем простые проекты. Проект #1. Часть #2

Продолжаем писать проект "Страница со статистикой отжимания" с помощью flask + google chart's.

В этой части дополним шаблон javascript'ом, продумаем и реализуем сохранение/загрузки истории.

Ранее создан базовый проект flask и html файл с текстом Hiiii.

httpbin - инструмент для тестирования HTTP библиотек и кусков кода

При разработке http библиотек периодически возникает необходимость обработки граничных, да и не только граничных, условий:

• Как происходит обработки 404-ошибки.
• Если это чат - то как отображаются картинки, текст
• Как происходит обработка различных кодировок
• Если прокси, то как убедиться в анонимности прокси-сервера(т.е. http-заголовок не содержит вашего реального IP)

Общее в этих примерах механизм - из своего кода вы посылаете запрос и ожидаете четкий ответ. Если чат и ожидаете картинку - то в ответе должно быть изображение.

И к счастью, реализация подобного механизма уже есть - httpbin.

Подборка: Более 70 источников по машинному обучению для начинающих

В нашем блоге мы уже рассказывали о разработке системы квантовой связи и о том, как из простых студентов готовят продвинутых программистов. Сегодня мы решили вернуться к теме машинного обучения и привести адаптированную (источник) подборку полезных материалов.

Это список предназначен для тех, кто только начинает изучать тему машинного обучения, например, с использованием Python (если вы хотите начать учить Python, вам в помощь эта статья).

Машинное обучение – это лишь одна из математических дисциплин, связанных с понятием «данные». Чтобы разобраться в том, что такое аналитика данных, анализ данных, наука о данных, машинное обучение и большие данные, прочитайте этот материал.

Импорт словаря в Lingualeo.com

Для экспорта слов в Lingualeo.com есть несколько решений:

• Приложения для браузера или телефонов:
• Добавление слов на сайте.

Минусы этих способов в том, что вносить слова можно только по одному. Нам необходима реализация, которая позволит добавлять несколько слов за раз.

Книга «Hello World! Занимательное программирование»

Привет! Наша первая книга для детей «Первая книга юного программиста. Учимся писать программы на Scratch» имела успех у читателей и мы решили издать замечательную книгу Уоррена Сэнда и Картера Сэнда. Данный пост адресован детям и их родителям.

PyNSK #6 — шестая встреча Новосибирского Python сообщества

Питонисты Новосибирска и ближайших регионов, приглашаем вас на встречу сообщества Python сообщества — PyNSK. 

13-го февраля (суббота) состоится шестая встреча. Она пройдет в Культурном Центре «Этаж» и начнется 13-00.

Мы выспались за январь и решили провести встречу! В этот раз будем говорить про RPC и тестирование:

Контроль над браслетом в ритме BlueZ

В исследовательском проекте мне потребовался прототип медицинского браслета. Устройство должно было периодически измерять пульс, предупреждая об этом пациента, и отправлять результаты вместе с уровнем заряда батареи в облачный сервис. Таким устройством вполне мог стать и фитнес-браслет со стационарным ретранслятором вместо смартфона. Поэтому, прежде чем попытаться собрать прототип своими руками, я решил поэкспериментировать с чем-нибудь готовым. Так у меня появился новый Xiaomi mi band 1S Pulse (обзор на Geektimes) с оптическим датчиком частоты сердечного ритма.

Машинное обучение от Octave\Matlab к Python

Решил я познакомится с такой интересной для меня областью, как Machine learning. После непродолжительных поисков я обнаружил достаточно популярный курс Стэнфордского университета Machine learning. В нем рассказываются основы и дается широкое представление о machine learning, datamining, and statistical pattern recognition. Был для меня в этом курсе небольшой минус как Python программиста- домашние задания надо было выполнять на Octave\Matlab. В итоге я не пожалел, что получил представления о новом языке программирования, но как учебный пример для более тесного знакомства с соответствующими библиотеками решил переписать домашние задания на Python. То что получилось лежит на GitHub тут.

How-to: Объектно-ориентированная система бэктестинга на Python

Известный британский трейдер и разработчик Майк Халлс-Мур написал в своем блоге статью о том, как создать объектно-ориентированную систему бэктестинга финансовых стратегий торговли на бирже. Мы представляем вашему вниманию главные мысли этого материала.

TensorFlow и логистическая регрессия

После непродолжительной, но весьма кровавой войны мне все-таки удалось откомпилировать и собрать TensorFlow для GPU с CUDA capability=3.0. Теперь можно погрузиться в него основательно, потому что машинное обучение с GPU — это быстро, легко и приятно, а без GPU — порой лишь огромная потеря времени. Попробуем запрограммировать самую простейшую логистическую регрессию. 

Как импортировать модуль в Python

Любой модуль Python - это вещь в себе, и ни один другой модуль не сможет использовать объявленную в нем сущность, пока не выполнит операцию импорта. 

Python и красивые ножки — как бы я знакомил сына с математикой и программированием

Раньше мы уже искали необычные модели Playboy с помощью библиотеки Python Scikit-learn. Теперь мы продемонстрируем некоторые возможности библиотек SymPy, SciPy, Matplotlib и Pandas на живом примере из разряда занимательных школьных задач по математике. Цель — облегчить порог вхождения при изучении Python библиотек для анализа данных. 

Пирожки в дистрибутивной семантике

Уже несколько месяцев с любопытством гляжу в сторону дистрибутивной семантики — познакомился с теорией, узнал про word2vec, нашёл соответствующую библиотеку для Питона (gensim) и даже раздобыл модель лексических векторов, сформированную по национальному корпусу русского языка. Однако для творческого погружения в материал не хватало душезабирающих данных, которые было бы интересно через дистрибутивную семантику покрутить. Одновременно с этим увлечённо почитывал стишки-пирожки(эдакий синтез задиристых частушек и глубокомысленных хокку) — некоторые даже заучивал наизусть и по случаю угощал знакомых. И вот, наконец, увлечённость и любопытство нашли друг друга, породив воодушевляющую идею в ассоциативных глубинах сознания — отчего бы не совместить приятное с полезным и не собрать из подручных средств какой-нибудь «поэтичный» поисковик по базе пирожков.

Linux в кармане — на службе у фотографа

Это рассказ, о том, как мне удалось сделать для себя инструмент, который с минимальным моим участием и минимальным дополнительным весом в рюкзаке, помогает сделать красивые слайдшоу. И конечно же рассказ о python, ffmpeg и linux на android.