JupyterHub, или Как не свихнуться, управляя более, чем 1000 пользователей Питона

Платформа Jupyter отлично справляется со снижением порога входа в Питон для начинающих программистов, data scientist’ов, студентов. И вот ваша команда растёт, в ней теперь не только программисты, но и менеджеры, аналитики, исследователи. Внезапно отсутствие совместного рабочего окружения и сложность настройки начинают тормозить работу. JupyterHub решает именно эту задачу: это многопользовательский сервер, предоставляющий возможность запускать Jupyter «одной кнопкой». Сервер отлично подходит для преподавания Питона, для аналитиков и data scientist’ов, потому что пользователю нужен лишь браузер: никаких проблем с установкой ПО на ноутбук, совместимостью, пакетами. Мейнтейнеры Jupyter очень активно развивают JupyterHub наряду с JupyterLab и nteract.

Я сначала немного напомню слушателям про крутость Jupyter, затем расскажу про архитектуру и принципы работы JupyterHub, про наш опыт его применения в Яндексе. В конце продемонстрирую, как поднять Хаб на любом компьютере, и отвечу на вопросы

Я не люблю asyncio

Самое крупное нововведение в Python за последние годы — это, конечно, асинхронный фреймворк asyncio. Основной вопрос, который задают себе все разработчики в связи с его выходом, — а насколько он готов к использованию? В этом докладе я хочу поделиться своим опытом работы с asyncio и его экосистемой в Python.

Немного о себе. Занимаюсь асинхронным переводом с менеджерского на питоний последние четыре года. Сеньор, тролль, веб-девелопер. Люблю микролиты и моносервисы, держу дома кита Докера, кролика Эмку и работника зоопарка из племени апачей

Мобильное приложение на Python c kivy/buildozer — ключ к успеху

"Как известно, на Python можно написать практически что угодно: веб- и настольные приложения, игры, скрипты автоматизации, комплексные системы расчёта, хранимые процедуры СУБД, IoT, ML и многое другое. И чем бы кто ни занимался, рано или поздно возникнет потребность сделать дружелюбный фронт. А значит, реальный опыт создания мобильного приложения на Python будет интересен многим. Тем более что там есть подводные камни — если о них знать, можно сэкономить много времени. Моя история будет интересна не только разработчикам, но и продуктологам. Из собственного опыта берусь утверждать, что новые продуктовые идеи уже не продаются в виде презентаций и кликабельных прототипов, а продаются в виде работающего сервиса. Быстро и эффективно это получается делать на Python".

XSS - Уязвимость, которую мы заслужили

Доклад про XSS с лайвкодингом, Flask, тестами на pytest и selenium.

PyCascades 2018 Videos

Open-source СУБД глазами обычного программиста. Евгений Климов

В докладе будет попытка рассказать про хождение по граблям в различных СУБД, с которыми докладчик работал на протяжении своей карьеры. Попробуем ответить на вопросы:
* Какие особенности работы СУБД должен знать программист, чтобы лучше ориентироваться в ситуации „ой, у нас все сломалось“?
* Как вообще выбрать базу данных для нового проекта?
* Как лучше комбинировать разные СУБД?
* Стоит ли переносить бизнес-логику в СУБД?
* ORM vs Plain SQL vs NoSQL для простых смертных

Кроссдоменная безопасность в браузере. Иван Громов

Все видели кнопки оплаты платежных систем в Интернете. Рассмотрим как они устроены. Челлендж в том, чтобы не отправлять пользователя на сайт оплаты с номером заказа, а сделать всё на сайте магазина. Для этого мы вооружимся кросс-доменными запросами и iframe-ами. Также рассмотрим, что нужно учесть на стороне сервера, чтобы это заработало.

Apache Airflow: как не растерять свою бигдату. Дмитрий Никонов

Дмитрий рассказал о замечательном инструменте Apache Airflow, рассмотрел его основные плюшки и показал, как организовать зоопарк разнородных процессов, обрабатывающих разнородные данные, в единый конвейер и при этом не умереть в продакшене.

Практика использования setuptools. Дмитрий Федосеев

В своём докладе Дмитрий рассказал как использовать пакет setuptools для подготовки ПО к распространению, использованию утилит easy_install и pip, привел удачные примеры оформления ПО в виде пакетов.

Введение в нейронные сети с использованием Python. Ян Анисимов

В докладе рассматриваются основные концепции и модели нейронных сетей. Показаны практические примеры их применения. Описываются основные фреймворки, которые используются в глубинном обучении. Даются их основные преимущества и недостатки. Даны примеры кода простых нейронных сетей, решающих прикладные задачи.

Спецкурс «Научный Python»

Асинхронщина в Python

Python – это замечательный язык программирования, но есть одна вещь, которая ограничивает нашу свободу творчества, и называется она GIL. Спикер расскажет, как можно с ним договориться и не ограничивать себя одним потоком

Python как инструмент автоматизации рутины

В своём докладе Марина расскажет об использовании Python в качестве "продвинутых bash-скриптов" и кейсах, когда его знание помогает менеджеру проектов автоматизировать собственный труд. А также о continious integration и continious delivery – когда в проекте еще нет девопса

Airflow – платформа для разработки, планирования и мониторинга рабочих процессов

Команда DWH игрового направления Mail.Ru Group расскажет о своем проекте, основных понятиях и архитектуре Airflow; фичах и программируемых операторах Airflow. А также резюмируют, где можно и нужно Airflow, а где можно, но не нужно :)

Raymond Hettinger - Python 3.7's New Data Classes

Построение аналитики мобильного приложения на основе Serverless технологий

Делать аналитику на стороне клиента бывает долго и неудобно. Часто это требует создания нового релиза. В докладе будет рассмотрена архитектура системы серверной аналитики с использованием Serverless технологий на примере AWS Lambda и других сервисов AWS

Пишем нейронку в 15 строк для определения диабета

Пишем Reddit Bot

Как создать бота с Twitter Bot

Регулярные выражения в Python

Открытая лекция CS центра
План лекции:
- что такое регулярные выражения ("регэкспы", от англ. Regular Expressions), чем они полезны, когда использовать их, а когда выбирать другие инструменты);
- обзор синтаксиса и возможностей;
- особенности регекспов в языке Python;
- неочевидные моменты, грабли и ловушки.
Лекция будет полезной для пользователей языка Python, владеющих им хотя бы на самом поверхностном уровне (диалекты 2.* или 3.*).