Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Клиент для взаимодействия с api должен быть чистой абстракцией по сравнению с api третьей части, с которой вы общаетесь. Он должен быть простым для понимания и нести исключительную ответственность за вызов конечных точек и возврат данных. Для этого APIClient берет на себя другие (часто дублирующиеся) обязанности, такие как аутентификация и обработка ответов, перемещая этот код за пределы чистой абстракции, которую вы создали.
Однажды передо мной встала задача копирования большого количества файлов с ftp-сервера. Нужно было делать бэкап. Казалось бы, что может быть проще! Но увы, ничего готового работающего так же быстро для моих условий найти не удалось.
Audio
Скрипт для раскрутки назовём для краткости "робопёс". Представим, что этот скрипт от лица собачьего аккаунта периодически собирает посты по хэштегам на собачьи темы и ставит лайки таким постам. Какая-то часть авторов этих постов заинтресуется, кто им поставил лайк, и зайдёт на страницу собачьего аккаунта. Ну а дальше, как пойдёт. Кто-то пролистает пару экранов вниз и пойдёт дальше. Кто-то поставит робопсу пару ответных лайков (что тоже неплохо, лайки увеличивают охват постов). А если аккаунт понравится (что не исключено, ибо пёс весьма харизматичен), может и подписаться.
Нередко при работе с Bitrix24 REST API возникает необходимость быстро получить содержимое определенных полей всех элементов какого-то списка (например, лидов). Традиционный способ для этого - обращение к серверу через метод *.list (например, crm.lead.list для лидов) с параметром select, перечисляющим список требуемых полей. При этом чем больше размер списка и чем больше полей вы выгружаете, тем дольше сервер формирует ответ.
Плюс, в силу того, что информация сервером выдается постранично, существует несколько стратегий для того, чтобы получить весь список, и некоторые из них позволяют ускорять процесс на порядки по сравнению с последовательными запросами.
О том, как быстро создать скелет веб-проекта на Django, uWSGI и PostgreSQL, доставить его в облако и запустить там.
Ваш интерес к новой книге "Секреты Python Pro" убедил нас, что рассказ о необычностях Python заслуживает продолжения. Сегодня предлагаем почитать небольшой туториал о создании кастомных (в тексте — собственных) классах исключений. У автора получилось интересно, сложно не согласиться с ним в том, что важнейшим достоинством исключения является полнота и ясность выдаваемого сообщения об ошибке. Часть кода из оригинала — в виде картинок.
В этой статье рассмотрим модуль из стандартной библиотеки для создания временных файлов и папок в Python.
Сегодня посмотрим как смоделировать программу с конкурентностью на FSP. Сначала давайте разберемся, зачем вообще нужна конкурентность. Вот что можно сделать с её помощью:
Пожалуй, наиболее популярной парадигмой программирования является императивное программирование. Но это не единственный вид программирования, широко известны функциональное и логическое программирование. Constraint Programming (Программирование в ограничениях/Ограниченное программирование) не так популярно. Но это очень мощный инструмент для решения комбинаторных задач. Вместо реализации алгоритма, который решает задачу, с последующей тратой кучи времени на его отладку, рефакторинг и оптимизацию, программирование с ограничениями позволяет вам просто описать модель в специальном синтаксисе, а особая программа (решатель - solver) найдет решение за вас (или скажет, если их нет). Впечатляет, не правда ли? Мне кажется, каждый программист должен знать о такой возможности.
Как быстро и просто создать страницу с пользовательской формой для административного интерфейса Django.
В офлайне покупатель видит полки магазина и сам может понять, чего нет в наличии, а что можно положить в корзину и купить прямо сейчас. В онлайне«глазами» пользователя становится каталог: он всегда должен быть актуальным.
Для решения задачи детекции голоса (Voice Activity Detector, VAD) существует довольно популярный инструмент от Google — webRTC VAD. Он нетребовательный по ресурсам и компактный, но его основной минус состоит в неустойчивости к шуму, большом числе ложноположительных срабатываний и невозможности тонкой настройки. Понятно, что если переформулировать задачу не в детекцию голоса, а в детекцию тишины (тишина — это отсутствие и голоса и шума), то она решается весьма тривиальными способами (порогом по энергии, например), но с теми же минусами и ограничениями. Что самое неприятное — зачастую такие решения являются хрупкими и какие-то хардкодные пороги не переносятся на другие домены.
Многие разработчики считают скрапинг сложной, медленной и неудобной для масштабирования задачей, особенно при работе с headless-браузерами. По моему опыту, можно заниматься скрапингом современных веб-сайтов даже не пользуясь безголовыми браузерами. Это очень простой, быстрый и хорошо масштабируемый процесс. Для его демонстрации вместо Selenium, Puppeteer или любого другого решения на основе безголовых браузеров мы просто используем запросы на Python. Я объясню, как можно скрапить информацию из публичных API, которые потребляет на фронтэнде большинство современных веб-сайтов.
Соревнования Kaggle с использованием структурированных данных очень часто выигрывают специалисты по разработке признаков: побеждают те, кто может создавать наиболее полезные признаки из данных. Это представляет собой одну из закономерностей в машинном обучении: разработка признаков дает больший возврат инвестиций, чем построение модели и настройка гиперпараметров. Как говорит один из ведущих ученых в области машинного обучения – Эндрю Ын: «Прикладное машинное обучение — это в основном разработка признаков».