Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
В этой статье расскажу, как порядок в заметках помогает лучше усваивать материал, кому подойдет Цеттелькастен или подобные методы и что лучше — простые конспекты или структурированные заметки.
Обычно на нашей конференции PiterPy доклады посвящены Python-разработке. Но закрывающий доклад — отдельная история: тут впору оторваться от конкретных строчек кода и расширить кругозор, не привязываясь к определённому языку.
Сегодня сравним два подхода к А/Б тестированию: байесовский и частотный. Обсудим сложности в интерпретации p-value. Посмотрим, как можно учитывать дополнительную информацию через априорное распределение. Остановим тест раньше времени и решим проблему подглядывания.
Зачастую устранение пропусков — обязательный этап предварительной обработки временных рядов. Эта небольшая работа обусловлена стремлением создать инструмент оперативного подбора модели для импутации/вменения определенного вида пропусков в определенных временных рядах.
В этой статье я расскажу про swagger-coverage-tool — инструмент, который показывает, насколько полно ваши тесты покрывают API по спецификации Swagger (OpenAPI). Всё работает автоматически, без изменений в логике тестов. Поддерживаются httpx и requests, отчёт генерируется в один клик. Идеально, если вы хотите объективно видеть, что действительно проверяют ваши API автотесты.
В мире данных и аналитики, где каждый день генерируются огромные объемы информации, создание единой платформы для работы с данными становится неотъемлемой частью успешной стратегии бизнеса.
CPython Core Developer — это core-разработчик, имеющий официальные полномочия вносить изменения в исходный код интерпретатора CPython, который является самой распространённой реализацией языка Python. Коротко говоря, это те люди, которые могут мержить пул-реквесты в репозитории CPython.
Хочу поделиться примером, как при помощи нестандартных техник создать виджеты, непредусмотренные на бесплатном тарифе DataLens.Для реализации виджетов понадобится базовое знакомство с DataLens, html и python.Код по формированию виджетов и живые примеры внутри.
В этой статье я хочу поделиться своим опытом создания визуальных новелл за ограниченное время, а также полезными ресурсами. Что у нас имеется: соло-разработчик, 48 часа, движок ren’py и сомнительные знания питона. Что вы узнаете: как это было, полезные плагины для ren’py, полезные ресурсы, как распределять время и другое.
Время — это одна из самых нестабильных переменных в коде (и не только). Оно безжалостно к CI, случайным багам и здравому смыслу. Особенно если вы пишете логику, где участвует datetime.now(), time.time() или utcnow(): TTL, крон-задачи, дедлайны, отложенные события, idempotency-окна, подписки, отложенная отправка писем, повторная авторизация — всё это работает с временными сдвигами. И всё это будет ломаться, если не заморозить время в тестах.В этой статье рассмотрим, как выстроить адекватную архитектуру контроля времени: от простых фиксаций до внедрения Clock-абстракции.
В статье разберемся, как работает перегрузка в статических и динамических языках программирования. В конце покажу, как и зачем мы реализовали перегрузку на Python своим собственным способом.
В прошлой статье я делился опытом создания портативной мини-акустики с передачей аудио по Wi-Fi вместо Bluetooth. В этой — представляю её более мощную версию. Мы напечатаем корпус, усовершенствуем скрипты, разработаем фирменное приложение для Hi-Fi трансляции звука и добавим эквалайзер в систему.
Логирование является одним из ключевых и важнейших элементов разработки и эксплуатации приложений. Оно дает ценную информацию всей цепочке заинтересованных лиц: от разработчиков и системных администраторов (отладка, мониторинг и т.д.) до руководителей бизнеса в целом (поведение пользователей, соблюдение нормативных требований и т.д.).
Будучи сторонницей минимализма во всем, в том числе и в визуализации данных, я избегаю попыток "впихнуть невпихуемое" в одну визуализацию. Лучше построю группу графиков. Но иногда попадается интересный визуал и хочется его воспроизвести.
Знакомо, правда? Да, да - это "рабочий стол" Windows 3.1, которая вышла в 1992 году. И даже если вы не из того поколения, у которого сейчас свело олдскулы, вы, я думаю, все равно хоть раз в жизни видели эту ОС (хотя бы на картинке) и не остались к ней равнодушны.В этой статье мы напишем простенький игрушечный оконный псевдо-менеджер в стиле Windows 3.x.
Делаем 3D на Python!
Согласно нашему исследованию на выборке 1,200 интернет-магазинов, 87% потенциальных клиентов действительно не находят нужные товары из-за фундаментальных маркетинговых ошибок.
В последнее время в моём инфополе появилось много шума вокруг нового типа интерпретатора в Python: tail-calling. Я посмотрел PR на Github, из которого понял, что [[clang::musttail]] должен ускорить рантайм на 5%. Ещё я почитал Соболева, но понял только то, что эта инструкция генерирует вызов метода в asm-коде как jmp, а не call, то есть экономит один стэк-фрейм — посмотреть можно тут. Но почему эти инструкции в данном случае эквивалентны и сработают в CPython — непонятно. Так что давайте разбираться вместе!
Сегодня хочу рассказать вам о своем сервисе «Клюква».«Развесистая клюква» или просто «Клюква» в общем виде означает ложные или искаженные представления о чем‑либо. Как раз здесь мы приходим к написанию документации. К сожалению, составить и поддерживать документацию в актуальном состоянии — это проблема. Скорее всего проблема в том числе и в вашей компании.
Основная задача обработки признаков — преобразовать данные в числовой вид, потому что ML-модели могут работать только с числами. Геопространственный контекст добавляет слои смысла: например, расположение кафе в центре города или на окраине может влиять на посещаемость сильнее, чем его меню. Представьте, что моделируете спрос на такси — координаты точек подачи станут важнее времени суток, если рядом метро закрывается на ремонт.