Reading HTML tables with Pandas

Как писать музыку на Python — помогут три тематические библиотеки (для специалистов разного уровня)

Продолжаем тему музыкального программирования — ранее мы говорили о языках Csound, SuperCollider и Pure Data, а сегодня рассказываем Python и библиотеках FoxDot, Pippi и Music-Code.

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (ccxlii)

Python Bytes: #198 There's a beaver in your database and Anna-Lena drops by

Напишем и поймем Decision Tree на Python с нуля! Часть 2. Основы Python, необходимые для генерации Decision Tree

Данная статья — вторая в серии. Первую вы можете найти здесь.

The Real Python Podcast – Episode #26: 5 Years Podcasting Python with Michael Kennedy: Growth, GIL, Async, and More

Анализируем причинно-следственные связи метрик ВКонтакте

Одна из наших задач — создавать и улучшать алгоритмы ранжирования для ленты новостей. В этой статье расскажу о том, как можно применять для этого причинно-следственный анализ — чтобы в результате сделать сервис интереснее для пользователей. Поговорим про преимущества такого подхода по сравнению с корреляционным анализом, и я предложу модификации существующих алгоритмов.

The Digital Cat: TDD in Python with pytest - Part 2

Объяснение @classmethod и @staticmethod в Python

Перевод: Python’s @classmethod and @staticmethod Explained

Для новичков, изучающих объектно-ориентированное программирование на Python, очень важно хорошо разбираться в таких понятиях как classmethod и staticmethod для написания более оптимизированного и повторно используемого кода.

Кроме того, даже опытные программисты, работающие на разных языках, часто путают эти два понятия.

Распознавание текста на картинке с помощью tesseract на Kotlin

Ни для кого не секрет, что Python прочно занял первенство в ML и Data Science. А что если посмотреть на другие языки и платформы? Насколько в них удобно делать аналогичные решения?

PyTorch-Ignite: training and evaluating neural networks flexibly and transparently

Разработка python module, чтобы продакшн радовал

Я представляю команду разработчиков некоммерческой организации CyberDuckNinja. Мы создаём и поддерживаем целое семейство продуктов, которые позволяют облегчить разработку backend-приложений и сервисов машинного обучения.

Сегодня хотелось бы затронуть тему интеграции Python в C++.

TDD in Python with pytest - Part 1

Black [O]lives Matter: раса, криминал и огонь на поражение в США. Часть 3

Продолжаем наше исследование, посвященное ситуации в США со стрельбой полицейских и уровнем преступности среди представителей белой и черной (афроамериканской) рас. Напомню, что в первой части я рассказал о предпосылках исследования, его целях и принятых оговорках / допущениях; а во второй части была демонстрация анализа взаимосвязи между расовой принадлежностью, преступностью и гибелью от рук служб правопорядка.

Talk Python to Me: #281 Python in Car Racing

Audio

OpenCASCADE и Невидимое солнце Дао

Хочу сегодня пригласить в увлекательное 3D-путешествие. Мне нравится 3D. И хотя я пробовал работать в разных программах, но меня не покидало чувство, что мне чего-то не хватает. Даже если пользоваться встроенным скриптингом.

ORM vs plain SQL, why not both?

Буду рассказывать о ложной дихотомии ORM и запросов в голом SQL. Расскажу, как Django с одной стороны и aiohttp+asyncpg с другой позволяли нам катиться как угорелые

Трейсинг в микросервисной архитектуре на Python

Будут затронуты следующие темы: основная идея трейсинга микросервисов в контексте APM (application performance management), основные понятия в трейсинге на примере OpenTracing и Jaeger; краткий обзор существующих инструментов, библиотек для трейсинга. Как обеспечить 80% трейсинга и почти не писать код; особенности подготовки к трейсингу кода многопоточных и асинхронных (Tornado и Asyncio) приложений; советы по тестированию кода с трейсингом; краткий обзор будущего трейсинга — OpenTelemetry

Мониторинг микросервисов Flask с помощью Prometheus

Для того что бы понять как работает prometheus_flask_exporter достаточно минимального примера:

Cerberus, or Data Validation for Humans / Nicola Iarocci (CIR 2000, Italy)

Soon or later in their career, every programmer has to deal with data validation. Be it a web, desktop or mobile application, you just cannot avoid data validation. A robust, powerful yet easy-to-use data validation library can be a valuable tool in your toolset. Cerberus is a lightweight and extensible open source data validation library for Python. It provides type checking and other validation, transformation and normalization rules out of the box and it is designed to be easily extensible and customized.