Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
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/
Что такое глубинное обучение? С недавнего времени мы наблюдаем взрыв популярности этого сложного и необычайно мощного инструмента. Это выступление, в терминах доступных для новичков в машинном обучении, раскроет базовые идеи, лежащие в основе обучения глубинного. Вспомним немного математики, напишем простую нейронную сеть, а также узнаем, где можно использовать результаты глубинного обучения.
Гигантская инфраструктура Facebook и её идеология «Подвигайся быстро» ставят сложные задачи для каркасов конфигурирования, предъявляя требования безопасности, быстроты и простоты конфигурирования сотен и тысяч серверов. Важную роль в этом каркасе играет Питон. Выступление содержит обзор подхода к массовому конфигурированию серверов, начиная с автоматического генерирования конфигурационных файлов и их валидации, заканчивая вариантами доставки этих файлов на целевые машины.
Написать Си-модуль для Python бывает непросто. Это выступление даст вам представление о том, что следует знать, чтобы писать надёжный, быстрый и питоничный код на Си. Будет уделено внимание основным типам проблем, связанным с указателями, которые могут возникнуть при написании расширений.
Kivy — современный фреймворк для написания мобильных и десктопных приложений на Python. Поговорим об особенностях мобильной разработки на Питоне на примере написания простого приложения.
Посмотрим какие существуют на сегодня популярные веб-фреймворки в мире Python, чем они похожи и чем отличаются.
Краткое введение в Kivy — каркас, позволяющий писать приложения на Python под различные (в том числе и мобильные) платформы. Описание его базовых инструментов, характеристик и частей экосистемы.
Современные веб-проекты представляют из себя совсем не набор статических страниц, что повышает сложность их функционального тестирования. В докладе будет рассмотрена связка инструментов behave+webdriver, способе их применения, возможные проблемы и пути их решения.
Не секрет, что Питон, благодаря своим свойствам, имеет широчайшую область применения. Не являются исключением и мультимедийные (в том числе игровые) приложения. В ходе этого выступления: 1. вы узнаете о некоторых средствах и принципах их построения, а также о том, как упомянутые средства могут использовать функции внешних библиотек, написанных на других языках программирования; 2. а я получу, наконец, достижение из одной известной игры, не запуская её.
В мини-докладе я рассмотрю простой велосипед (django-remdow), который позволяет в автоматическом режиме скачивать внешнюю статику. А также приведу простые инструменты для автоматической оптимизации вашего сайта.
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
В ходе этого выступления мы создадим веб-приложение на Django, при помощи которого продемонстрируем всем желающим, как может быть реализован согласованный с принципами REST программный интерфейс к нему, а также узнаем для чего нужны подобные интерфейсы. Помимо принципов REST, будет затронута тема ограничения доступа к веб-ресурсам при помощи OAuth2 (с примерами использования приложения django-oauthost).
Мы рассмотрим популярные библиотеки для функционального программирования на Python — fn.py, functools, itertools, funcy, hask. Узнаем о возможностях каждой из них, а также о том, как в динамическом языке имитировать мощную систему типов. Затронем характеристики функционального программирования.
Видео со свежего Moscow Python митапа. Как не превратить свой проект в груду урлов? Как не потерять расширяемость с ростом кодовой базы? Как писать поддерживаемый код? Об этих проблемах и их возможных решениях на примере Django расскажет и покажет Малышев Артем.
Генераторы Python уже давно используются для решения всевозможных проблем связанных с итерациями и потоками данных. В этом уроке мы рассмотрим некоторые экзотические виды использования генераторов, таких как написание контекста менеджеры, функций обратного вызова (callbacks), устранение рекурсии, workers и много другого. Внимание - видео очень длинное, но ЖЖУТКО интересное