Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Поток информационных новостей сыпется со всех сторон. Поиск достоверной информацией становится всё затруднительнее. Для того, чтобы сделать правильный выбор необходимо лучше всего опираться на первоисточник. В мире экономики и финансов, пожалуй, одним их главных источников является Центральный Банк России. У Банка России реализован веб-сервис для получения ежедневных данных.
Я живу в Москве и у меня во дворе, как и у многих, установлен шлагбаум. Некоторое время назад я задался вопросом, как мне упростить процесс его открытия? Хотелось, чтобы можно было добавлять это действие в сценарии умного дома, открывать по кнопке в авто, давать друзьям возможность открывать его самостоятельно и т.д. Частично я решил проблему еще в прошлом году, но недавно всё "допилил" и решил поделиться.
Недавно мне потребовалось пересобрать N парсеров в один. В нем должен быть родитель и N детей, а также возможность использовать функции сразу всех подпарсеров.
Спойлер: это было непросто! В статье расскажу о проблемах, с которыми столкнулся, а также объясню, как устроен модуль argparse в Python 3 и что он умеет.
Отсутствующее значение в наборе данных отображается как вопросительный знак, ноль, NaN или просто пустая ячейка. Но как можно справиться с недостающими данными?
Конечно, каждая ситуация отличается и должна оцениваться по-разному.
Нужно найти в docx-файле определенный фрагмент и оставить к нему комментарий? bayoo-docx (форк python-docx) умеет это! В конце статьи в виде бонуса расскажем, как определить номер страницы. 😊
Это продолжение серии статей об анализе данных персональных тренировок из набора FIT-файлов, которые создаются при использовании носимых устройств (фитнес-браслеты, часы, смартфоны, велокомпьютеры). В предыдущих двух я рассказывал о том, как получить доступ к данным совершенных тренировок и как можно визуализировать показатели на графике.
Что появилось первым: курица или яйцо?
Статистики давно уже нашли ответ на этот вопрос.
Причем несколько раз.
И каждый раз ответ был разным.
Многим приходилось сталкиваться с необходимостью анализа большого количества данных при помощи Python по запросам начальства или коллег. Однотипные запросы поступают с определенной периодичностью, и не составляет труда подставить новые данные в свой код и провести анализ. Но иногда из-за определенной нагрузки не всегда хочется заниматься таким анализом. Намного проще сделать скрипт с графическим интерфейсом, чтобы сам заказчик для анализа данных мог нажать пару кнопок и получить желаемый результат. Тем более, можно изначально вложить в интерфейс столько «хотелок» заказчика для анализа, сколько будет душе угодно.
В студенческие годы я написал на заказ много парсеров магазинов и социальных сетей. Со временем парсеры усложнялись и из скриптов превращались в полноценные веб-приложения c базой данных и Rest API. В статье описан шаблон веб-приложения, который использую для создания парсеов.
Перед вами вторая часть из серии материалов, состоящей из двух публикаций. Здесь я предлагаю практическое руководство по архитектуре ML-проекта, освоение которого позволит вам оценить качество автоматического реферирования (суммаризации) текстов в той области, в которой вы работаете.
В декабре 2021 года Github объявил, что открывает общий доступ к точной навигации по коду для всех публичных и приватных репозиториев с Python на сайте GitHub.com. Точную навигацию в коде обеспечивают стековые графы, новый фреймвввооорк с открытым исходным кодом, созданный в Github и позволяющий устанавливать правила привязки имен для языка программирования при помощи декларативного предметно-ориентированного языка (DSL). Стековые графы позволяют генерировать данные о навигации по стеку для конкретного репозитория, не требуя при этом какого-либо участия в конфигурировании со стороны владельца репозитория и не вмешиваясь в процесс сборки или другие задания, связанные с непрерывной интеграцией. В этом посте будет подробно рассказано, как работают стековые графы, и как с их помощью достигаются такие результаты.
Дело в том, что гугл объявил о закрытии Universal Analytics и полном переходе на Google Analytics 4. Погуглив стало ясно что инфы про новую аналитику крайне мало, а о её работе с питоном инфы в принципе нет.
Первая проблема связанна с тем, что гугл аналитика предназначена для того что бы отслеживать сайты посредством встраивания трекера во фронтэнд или приложение с SDK.
Рассмотрим все возможные способы обратной сортировки списков в Python
В первой части мы разобрались, зачем вообще могут быть нужны скруглённые дорожки и каплевидные подводы, а также реализовали необходимые для этого плагины. Эта же часть будет посвящена подстройке полученных плагинов под версию KiCad 6, в которой, к сожалению, пока полноценного функционала для скругления не появилось.
Оперативное информирование клиентов, когда их достаточно много для ручного обзвона, но недостаточно много для подключения массового сервиса, вроде sms.ru (на самом деле сервис хорош, но недавняя политика некоторых мобильных операторов создала определённые финансовые сложности ввиду заградительных тарифов на использование услуг sms-рассылок с/без использования имён) родило потребность в применении независимого инструмента.
Чтобы облегчить эту задачу, я, не программист, написал скрипт, который стал дополнительным инструментом управления постоянно меняющимися цифрами наличия комплектующих. Об этом скрипте и о том, как мы анализируем число оборудования на складе, пишу под катом.
yarsync - Yet Another Rsync - предназначен для синхронизации данных между несколькими устройствами, более точно - между файловыми системами в Unix-подобных средах. yarsync обладает интерфейсом, похожим на git, и является Python-обёрткой вокруг программы rsync. Программа доступна под свободной лицензией GPL v3.0 на github (я автор).
Сегодня хочу поделиться с вами хорошими новостями, которые связаны с производительностью python в грядущем релизе 3.11 и то, что нас ожидает в будущем!
Достаточно долгое время существенных ускорений в CPython не наблюдалось, были определённые улучшения в некоторых последних версиях, но особо на итоговую производительность, даже в специальных задачах это не cлишком сильно влияло, не говоря о задачах общего назначения, которые и составляют основную работу.
Очень часто я на просторах интернета натыкаюсь на такой вопрос: «А какое готовое решение по детекции лиц лучше всего использовать?» Так вот, я отобрал 5 решений с Github, которые показались мне хорошими, относительно новыми и лёгкими в использовании, и хотел бы сравнить их между собой. Всем, кому интересно, что из этого вышло, добро пожаловать под кат!
В статье покажем, как алгоритмы компьютерного зрения помогают решить задачу автоматического определения объема круглого леса в лесовозе по фотографии. Пройдем путь от идеи до прототипа. Расскажем, какие были выбраны решения и почему.