Собрали в одном месте самые важные ссылки
консультируем про IT, Python
С ростом числа кибератак и угроз безопасности информационных систем автоматизация процесса анализа уязвимостей становится критически важной задачей.С ростом объемов обрабатываемых данных, расширения информационных систем, сервисов и приложений возникает все больше проблем с точки зрения информационной безопасности. Исходя из этого встает острый вопрос о том, как это все контролировать, и преждевременно предотвращать угрозы информации.
Эта работа является заключением пятилетнего марафона по поиску самого быстрого способа нахождения минимального точного решения для задачи коммивояжёра в общем виде.Тут я хочу подытожить все опробованные подходы и выбрать лучший по моему мнению.
В разработке API вы рискуете сломать код ваших пользователей с каждым новым обновлением. Я расскажу на нашем примере, насколько глубока кроличья нора и как сильно можно упороться на пути к идеальному версионированию.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv
За последние две недели в Python Package Index произошло много занятного. Мы вооружились вердиктами модели машинного обучения сервиса PT PyAnalysis, дабы рассказать вам об интересных сработках.
Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/
Тестировать монолитное приложение может быть непросто — особенно, когда сервис активно развивается. На проверку каждой фичи уходит всё больше ресурсов, а времени на оптимизацию мало. Как поступить?
Знаете, что самое раздражающее в A/B тестах? Это ожидание результатов. А что, если можно ускорить процесс и получить нужные данные быстрее? Сегодня расскажу, как разогнать A/B тесты, чтобы не терять время зря и быстрее получать результаты.
PyCaret — это open-source библиотека, которая предлагает low-code подход к созданию, обучению и внедрению моделей ML. Она позволяет провести весь процесс — от подготовки данных до развертывания модели в продакшн — всего за несколько строк кода.
Интерфейс для вызова C-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/cffi/