Automatic color correction with OpenCV and Python

Автоматическая документация для Flask с использованием OpenAPI

Техническая документация, как известно, крайне важная часть любого проекта. До недавнего времени мы прекрасно жили с таким генератором документаций как Sphinx. Но наступил момент переходить на технологии с бОльшим набором возможностей, поэтому мы приняли решение переписать нашу документацию на более современный стандарт: OpenAPI Specification. Эта статья является скромным гайдом по такому переезду. Она будет интересна Python-разработчикам, особенно тем, которые используют Flask. После ее прочтения вы узнаете, как создать статическую OpenAPI документацию для Flask приложения и развернуть ее в GitLab Pages.

Разбираемся с not в Python

В этой статье из серии про синтаксический сахар в Python я займусь на первый взгляд очень простым синтаксисом, но на самом деле, чтобы разобраться в механике его работы, нужно погрузиться вглубь на несколько слоев. Мы будем говорить о not.

7 полезных расширений VS Code для Python-разработчиков

Weekly Python StackOverflow Report: (cclxiii)

pipe-framework - Pipe Framework

NoMVC веб-микрофреймворк, основаный на операциях с преобразованиями данных

Test and Code: 144: TDD in Science - Martin Héroux

Audio

Talk Python to Me: #303 Python for Astronomy with Dr. Becky

Audio

The Real Python Podcast – Episode #47: Unraveling Python's Syntax to Its Core With Brett Cannon

Audio

Генерация текста с помощью GPT2 и PyTorch

Генерация текста — одна из самых захватывающих прикладных задач обработки естественного языка (Natural Language Processing - NLP) за последние годы. Большинство из нас, вероятно, слышали о GPT-3, мощной языковой модели, которая может генерировать тексты, близкие к написанным человеком. Однако такие модели чрезвычайно трудно обучать из-за их большого размера, поэтому предварительно обученные модели обычно предпочтительнее там, где это приемлемо.

Код-ревью в Практикуме: как мы делаем его быстрее и эффективнее

Код-ревью — полезный инструмент для командной разработки и для прокачки собственных навыков. Код-ревью помогает обнаружить недочёты в коде: как синтаксические или стилистические ошибки, так и неоптимальные или неэффективные подходы. В командной разработке, когда команда делает большой проект, код-ревью также помогает оставаться в курсе изменений в разных частях кода.

Анализ качества сна с машинным обучением, Python и SQL

Последние примерно 2 месяца я ношу кольцо Oura, чтобы получать информацию о моём сне и о том, сколько я прошла шагов за день. Приложение считывает сон, разбитый на фазы (лёгкий, глубокий, быстрый), и даёт вам другие показатели, такие как частота сердечных сокращений, температура тела и частота дыхания. И для такого ботаника, как я, радостно было обнаружить, что у Oura есть API экспорта данных, чтобы я смогла лучше проанализировать их. Я загрузила данные в BigQuery и воспользовалась функцией CORR() (она потрясающая!), чтобы увидеть, какие показатели коррелируют с улучшением качества сна, а также визуализировала некоторые данные в Data Studio. Если у вас мало времени, переходите к разделу «Заключение», чтобы прочитать о том, что я узнала.

Краткая история о том, как развернуть веб-сервер Flask в docker контейнере

Для чего вообще нужен docker контейнер? Обычно, во время разработки, для каждого проекта вы настраиваете своё окружение. Но вот произошла такая ситуация: что-то случилось с вашим компьютером и приходится переустанавливать операционную систему(ОС). Соответственно, чтобы запустить ваш проект, необходимо настраивать окружение заново. Бывает ещё гигантское количество ситуаций, которые сводятся к одной проблеме - настройка окружения для разработки.

Как скомпилировать программу на Python

Я хочу рассказать об удивительном событии, о котором я узнал пару месяцев назад. Оказывается, одна популярная python-утилита уже более года распространяется в виде бинарных файлов, которые компилируются прямо из python. И речь не про банальную упаковку каким-нибудь PyInstaller-ом, а про честную Ahead-of-time компиляцию целого python-пакета.

Ранжирование текстов по похожести на опорные тексты при помощи модели TF-IDF в реализации GENSM

Бывает так, что критерии поиска текстов слишком сложны, чтобы обойтись регулярными выражениями. В таких случаях на помощь приходит ML. Если из списка текстов выбрать самый подходящий для нас, можно выяснить похожесть всех остальных текстов на этот. Похожесть(similarity) это численная мера, чем выше – тем более текст похож, поэтому при сортировке по убыванию по этому параметру мы увидим наиболее подходящие нам тексты из выборки.

Как скопировать стиль Уорхола с помощью нейросети VGG-19, трансферного обучения и TensorFlow

То что мы сделаем ещё называется Нейронный перенос стиля – это метод смешивания двух изображений и создания нового изображения из изображения-контента путём копирования стиля другого изображения, которое называется изображением стиля. Созданное изображение часто называют стилизованным изображением.

Python Bytes: #220 What, why, and where of friendly errors in Python

Audio

Python Microservices With gRPC

Анализируем время ответа собеседника

С появлением мессенджеров коммуникация перешла на новый уровень — возможность мгновенного доступа к собеседнику воспринимается теперь как должное. Но замечали ли вы, как на ваши ощущения от общения влияет скорость его ответа? Какое время ответа вообще считается приемлемым? Можем ли мы сказать, что проявляем неуважение, когда отвечаем на следующий день? Через неделю? Через месяц? В этой статьей мы не будем отвечать на эти вопросы. Зато без каких-либо глобальных выводов проведем небольшое исследование одного параметра — время ответа собеседником на наши сообщения. Достаем сырые данные Для исследования в нашем случае лучше всего подойдет Telegram. Прежде всего, потому что у него есть удобный api для Python.

New Testing Features in Django 3.2