Собрали в одном месте самые важные ссылки
консультируем про IT, Python
Часто в рамках аудиторских проверок возникает задача получения данных об исполнительном производстве (ИП) в отношении физических лиц с сайта ФССП. В принципе на сайте ФССП возможность получения такой информации есть – мы можем выгрузить сведения об ИП по нескольким реквизитам. А именно, по номеру исполнительного производства, по номеру исполнительного документа, по реквизитам физического лица и, в случае, если это юридическое лицо – по наименованию и адресу организации. Интерфейс поисковой формы интуитивно понятен, подробно ознакомиться с возможностями электронного банка данных ФССП можно в этой Памятке.
В качестве иллюстрации для этой статьи рассмотрим проект-пример. Предположим, вы пишете код приложения-чатбота. Вы хотите, чтобы некоторые классы можно было переиспользовать от бота к боту, чтобы не переделывать всякий раз всю работу заново.
Продолжаю ковырять автоматизацию рутины на сети из Huawei коммутаторов. На этот раз изыскания, которые позволили сократить код в 3 раза, а именно: хосты и команды перенесены в отдельные файлы, пароль и имя пользователя больше не хранятся в открытом тексте. Есть демонстрация запуска скрипта.
Во время ежегодного спринта разработчиков ядра Python мы встретились с Сэмом Гроссом, автором nogil — fork в Python 3.9, который удаляет GIL. Ниже — итоги встречи.
О том, как найти баги в любом API за 5 минут и чем поможет Swagger Spec First + Schemathesis там, где генерация API контрактов из кода не предусмотрена или невозможна.
Кратко о сути: парсинг исторических органических и цитируемых результатов 2017-2021 годов с Google Scholar используя пагинацию. Следом их сохранение в CSV и SQLite БД используя Python и библиотеку для веб-скрейпинга от SerpApi.
В начале 2022 года мир захватила головоломка Wordle и почти сразу стали появляться варианты решения. На Хабре уже появилось описания двух вариантов решения, но они мне не понравились, поэтому я изобретаю свой собственный велосипед. Ссылки на предыдущие решатели:
Я помню тот старый хабр. Логотип был похож на комок шерсти после отрыжки кота, я писал какие-то наивные статьи и мне казалось, что я очень крут (нет), а народ пилил годные технические полотна текста, и чтобы узнать инфу про чёрные точки на лице, нужно было посещать другие сайты. Это было прикольно.Потом что-то пошло не так, начали появляться какие-то полутехнические статьи, и (далее моя интерпретация событий) чтобы сохранить хабр, всех нетехнических писателей заманили в один корабль и отправили куда подальше на гиктаймс - подобно тому, как врач ампутирует руку пациенту, чтобы спасти жизнь. В данном случае, правда, врач подержал эту руку, посмотрел на неё, а потом пришил обратно.
In this tutorial, you will learn the concept behind Fully Convolutional Networks (FCNs) for segmentation. In addition, we will see how we can use Torch Hub to import a pre-trained FCN model and use it in our projects to get… The post Torch Hub Series #6: Image Segmentation appeared first on PyImageSearch.
Если вы разбираетесь "почему тормозит база" и у вас есть трейс, созданный MS SQL profiler, то что вы делаете первым делом? Правильно, сохраняете его в таблицу, чтобы поразбираться с ним с помощью родного SQL, а не в GUI.
Поиск оптимального пути в графе. Такая задача встречается довольно часто и в повседневной жизни, и в мире технологий. Справиться с такими вызовами помогает подход, который должен быть в арсенале каждого программиста — алгоритм Дейкстры.
Если вы хотите найти ответить на вопросы, чем этот алгоритм лучше BFS (поиска в ширину), при каких условиях алгоритм применим, и какие теоретические и практические задачи можно с его помощью решать, читайте далее.
Если вы писали код на Python, то весьма высока вероятность того, что вы, хотя бы в одной из своих программ, пользовались числами. Например, это могли быть целые числа для указания индекса значения в списке, или числа с плавающей точкой, представляющие суммы в некоей валюте.
Недавно я играл в головоломку Wordle, параллельно думая, как бы её могла решать программа.
[Прим. пер.: Wordle — игра в отгадывание слов, напоминающая «быки и коровы». Правила достаточно ясны по скриншоту выше.]
Зачастую приходится работать с большими объемами документов, к примеру, исполнительными листами, заявлениями, договорами, из текстов которых нам необходимо извлечь весьма конкретную информацию: ФИО, даты рождения, наименования должности, паспортные данные, адрес, ИНН и наименование компаний, даты подписания документов и так далее. Всё это относится к задаче распознавания именованных сущностей (NER). Какие инструменты могут помочь нам в решении данной задачи для русского языка?
При обработке данных исходного DataSet часто попадаются аномальные значения, которые поставлены вместо пропусков, и мало того, что они скрываются, так ещё и несут вред общему делу. В данной статье будет разобран практический пример избавления от аномальных значений в связанных с географией данных при помощи инструментов известной библиотеки Pandas.
Итак, сегодня мы поговорим о генерации пещер и карт высот с помощью шума. Это будет Гауссовский шум, его легче всего сделать в Python Pillow.
Мы избалованы выбором в работе с данными. Инструмент номер один — Pandas, затем идут Dask, Vaex, Datatable, cuDF и так далее. К этому списку добавим Terality, как будто всего этого недостаточно.
Возникает вопрос: Terality компенсирует скорость Pandas ценой её простоты и гибкости? Нет. Terality — это злой кузен Pandas, рождённый с суперсилой. У него похожий синтаксис, но работает он молниеносно и не зависит от мощности вашей машины. Звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой? Тогда читайте. Эта статья не оплачена и отражает мой собственный взгляд.
Простые числа, согласно известному определению – такие числа, которые делятся только на 1 и само себя. Иначе, число считается составным, и его можно разложить на произведение простых чисел. Единица формально соответствует определению простого числа, но это число принято не относить ни к простым, ни к составным.Как искать простые числа? Можно действовать напрямую, применяя определение: просто делить каждое данное число N подряд на все числа m<N.Такая стратегия тоже имеет смысл, и ее можно обсуждать, и даже думать о том, как ее совершенствовать, но сегодня у нас будет другая история.
Устав искать нормальный портативный инструмент для переключения между моим рабочим прокси-сервером и прямым подключением дома (который, к тому же, работал бы на Windows и Linux), я решил-таки запилить собственную тулзу для этих целей. Вооружившись Python и Qt, начал клепать код в VSCode... Что из этого вышло -- читаем под катом.
Здесь лежит окончание "расследования" Новогодний детектив: странный хайзенбаг в «питоньих» часах.
Изначально хотел просто обновить статью и написать соответствующий комментарий, но понял что апдейт выходит чуть не длиннее самой статьи.