Django, Docker, and PostgreSQL Tutorial

Generative Adversarial Networks: Build Your First Models

Изучаем mutmut — инструмент для мутационного тестирования на Python

Мутационное тестирование позволяет выявить баги, которые не покрыты обычными тестами.

У вас есть тесты на все случаи жизни? Или может быть, в репозитории вашего проекта даже лежит справка «О 100-процентном тестовом покрытии»? Но разве в реальной жизни всё так просто и достижимо?

Как модифицировать Django Index с Zero Downtime

Apache Airflow: делаем ETL проще

Я расскажу вам о замечательном инструменте для разработки ETL-процессов — Apache Airflow. Но Airflow настолько универсален и многогранен, что вам стоит присмотреться к нему даже если вы не занимаетесь потоками данных, а имеете потребность периодически запускать какие-либо процессы и следить за их выполнением.

И да, я буду не только рассказывать, но и показывать: в программе много кода, скриншотов и рекомендаций.

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (ccxxxvii)

Как настраивать логи в Django, Gunicorn и NGINX

Сводка новостей от pythonz 19.07.2020 — 26.07.2020

В VK добавили Callback кнопки для ботов

9го июля ВК выкатил callback кнопки для чат-ботов. Телеграм напрягся сделал это в 199... давно. Самая популярная библиотека для разработки чат-ботов под ВК на Python — vk_api (от разработчика python273). Ввиду того, что свежие правки в нее вносятся медленно, я взял на себя смелось сделать форк, дополнить его и описать небольшой пример использования.

Test and Code: 123: GitHub Actions - Tania Allard

Audio

The Real Python Podcast – Episode #19: Advanced Python Import Techniques and Managing Users in Django

Как Django может обрабатывать 100 миллионов запросов в день

Сегодня я буду писать о Django — фреймворке, который верно служит мне на протяжении последних пяти лет. Он помог мне преуспеть в разработке высоконагруженных решений, используемых сегодня миллионами пользователей.

Действительно, Python не очень «быстрый» язык программирования, однако он прост, удобен и люди его любят. С точки зрения производительности, он не может быть таким же быстрым, как Go или Node.js, но это становится несущественным, если рассматривать современные инфраструктуры и модульную разработку.

Поскольку я уже несколько лет варюсь в этом «котле разработки на Django», я пришел к нескольким ценным выводам, которыми собираюсь с вами поделиться.

Мир без корутин. Итераторы-генераторы

Чтобы максимально запутать проблему — поручите ее решение программистам ;). Но если серьезно, то на мой взгляд с корутинами происходит нечто подобное, т.к., вольно или нет, с их помощью происходит замыливание создавшейся ситуации. Последняя характеризуется тем, что по-прежнему остаются проблемы параллельного программирования, которые никуда не уходят, и, главное, корутины не способствуют кардинальному их решению.

10 вещей, которые вы могли не знать о scikit-learn

В этой переведенной статье ее автор, Rebecca Vickery, делится интересными функциями scikit-learn. Оригинал опубликован в блоге towardsdatascience.com.

Как проанализировать рынок фотостудий с помощью Python (1/3). Парсинг данных

В интернете огромное количество открытых данных. При правильном сборе и анализе информации можно решить важные бизнес-задачи. Например, стоит ли открыть свой бизнес?

С таким вопросом ко мне обратились клиенты, желающие получить аналитику рынка услуг фотостудий. Для них было важно понять: стоит ли открывать фотостудию, где отрыть, какая площадь помещения, сколько залов открыть вначале, в какой месяц лучше стартовать и многие другие вопросы.

Книга «Программируем с PyTorch: Создание приложений глубокого обучения»

Ян Пойнтер поможет разобраться, как настроить PyTorch в облачной среде, как создавать нейронные архитектуры, облегчающие работу с изображениями, звуком и текстом. Книга охватывает важнейшие концепции применения переноса обучения, модели отладки и использования библиотеки PyTorch. Вы научитесь: — Внедрять модели глубокого обучения в работу — Использовать PyTorch в масштабных проектах — Применять перенос обучения — Использовать PyTorch torchaudio и сверточные модели для классификации аудиоданных — Применять самые современные методы NLP, используя модель, обученную на «Википедии» — Выполнять отладку моделей PyTorch с TensorBoard и флеймграф — Развертывать приложения PyTorch в контейнерах «PyTorch –– это одна из самых быстрорастущих библиотек глубокого обучения, соперничающая с гигантом Google — TensorFlow — практически на равных.

Python в Visual Studio Code — июльский релиз

Мы рады сообщить, что июльский выпуск расширения Python уже доступен для Visual Studio Code. Вы можете загрузить расширение Python из Marketplace или установить его прямо из галереи расширений в Visual Studio Code. Если у вас уже установлено расширение Python, вы также можете получить последнее обновление, перезапустив Visual Studio Code. Вы можете узнать больше о поддержке Python в Visual Studio Code в документации.

Используем обертку над Django соединением для поиска медленных запросов

Про connection.execute_wrapper

У геологов свой майнкрафт: как построить то, что не знаешь, по тому, что знаешь

Это начало истории о том, как сначала математика вторглась в геологию, как потом пришёл айтишник и всё запрограммировал, создав тем самым новую профессию «цифрового геолога». Это рассказ о том, чем стохастическое моделирование отличается от кригинга. А также это попытка показать, как ты сам можешь написать свой первый геологический софт и, возможно, как-то преобразить отрасль геологического и нефтяного инжиниринга.

Python Bytes: #191 Live from the Manning Python Conference