Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
В нём есть данные о росте и весе 10 000 мужчин и женщин. Никакого описания. Ничего «лишнего». Только рост, вес и метка пола. Эта таинственная простота мне понравилась.
Решил несколько дополнить статью C/C++ из Python. Передача стандартных типов, таких как int, bool, float и так далее довольно проста, но мало необходима. С такими данными быстро справится и сам python, и врядли у кого-то возникнет необходимость вынесения части такого кода в библиотеку C/C++. А вот передача больших массивов данных, или еще лучше двумерных массивов данных, или даже двумерных массивов объектов.
После экспериментов с многим известной базой из 60000 рукописных цифр MNIST возник логичный вопрос, есть ли что-то похожее, но с поддержкой не только цифр, но и букв. Как оказалось, есть, и называется такая база, как можно догадаться, Extended MNIST (EMNIST). Если кому интересно, как с помощью этой базы можно сделать несложную распознавалку текста, добро пожаловать под кат.
После появления Bot API у мессенджера ТамТам, я как истинный, а значит ленивый программист, создал 2 библиотеки Python для работы с ним:
Так появился некий ТамТам Python SDK.
Простота и легкость в освоении данного языка может ввести разработчиков в заблуждение (особенно тех, кто еще только начинает изучать Python), так что можно упустить из виду некоторые важные тонкости и недооценить силу разнообразия возможных решений с помощью Python. Имея это в виду, в этой статье представлен «топ-10» тонких, трудных для обнаружения ошибок, которые могут допустить даже продвинутые разработчики Python.
Про то как вызывать Python из C написал в прошлой статье, теперь поговорим как делать наоборот и вызывать C/C++ из Python. Раз начал писать об этом, то раскроем всю тему до конца. Тем более, что ни чего сложного здесь нет тоже.
В предыдущей статье я кратко описал свою прошивку для ККТ ШТРИХ-ФР-К, которая позволяет управлять термоголовкой, движками и соответственно выводить на печать все что угодно. В этой части я покажу как написать софт, который будет общаться с кассой и форматировать картинку для печати.
Сравниение различных инструментов (RabbitMQ, Crossbar.io, Nats.io, Nginx и др.) для организации RPC между микросервисами.
Новая подборка советов про Python и программирование из авторского канала @pythonetc.
В прошлом году появилась необходимость дополнить старый проект написанный на C функционалом на python3. Не смотря на то, что есть статьи на эту тему я помучился и в том году и сейчас когда писал программы для статьи. Поэтому приведу свои примеры по тому как работать с python3 из C под Linux (с тем что использовал). Опишу как создать класс и вызвать его методы, получить доступ к переменным. Вызов функций и получение переменных из модуля. А также проблемы с которыми я столкнулся и не смог их понять.
«Путь Python» позволяет отточить ваши профессиональные навыки и узнать как можно больше о возможностях самого популярного языка программирования. Вы научитесь писать эффективный код, создавать лучшие программы за минимальное время и избегать распространенных ошибок. Пора познакомиться с многопоточными вычислениями и мемоизацией, получить советы экспертов в области дизайна API и баз данных, а также заглянуть внутрь Python, чтобы расширит понимание языка. Вам предстоит начать проект, поработать с версиями, организовать автоматическое тестирование и выбрать стиль программирования для конкретной задачи. Потом вы перейдете к изучению эффективного объявления функции, выбору подходящих структур данных и библиотек, созданию безотказных программ, пакетам и оптимизации программ на уровне байт-кода.
Проект предназначен для создания «Феерического» хранителя экрана с минимальным количеством исходного кода на языке Python. Проект является простейшим плагином для мультимедиа центра Kodi.
Представляю вам главную help-ссылку для работы с данными. Материал в Гугл-доке подойдет как профессионалам, так и тем, кто только учится работать с данными. Пользуйтесь и прокачивайте скиллы сами + делитесь с коллегами. Дальнейшее описание поста — это содержание help-ссылки. Поэтому, можете сразу ознакомиться с документом. Либо начать с её содержания, которую прикрепляю ниже.
С удовольствием сообщаем, что в наших издательских планах на начало будущего года — превосходная новая книга по глубокому обучению «Generative Deep Learning» от Дэвида Фостера