Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Дизайн: высокопроизводительные колоночные данные в Python. C++ библиотеки Apache Arrow и Parquet являются вспомогательными технологиями, которые изначально проектировались нами для согласованной совместной работы.
Одной из основных целей Apache Arrow является создание эффективного межоперационного уровня транспортировки колоночной памяти.
Хочу рассказать, как я решал проблему эффективного конкурентного исполнения asyncio задач в Celery.
Из цикла «Как бы мне?… в Питоне» https://pypi.python.org/pypi/pytest-datafixtures
Audio
Вообще же, про data driven легко говорить и кайфово это реализовывать в компаниях, в которых большинство сотрудников являются power users, то есть легко напишут запрос к базе, не отрываясь от заваривания чая, а в голове у них есть вопросы и задачи, которые можно решить только при наличии технологии Big Data.
Задача — создать пример авторизации пользователя с использованием фреймворков Starlette (https://www.starlette.io/) и Vue.js *, который был бы максимально комфортным разработчикам Django для «миграции» в асинхронный стек. Почему Starlette? В первую очередь скорость. Starlette ультимативно быстр, и в тестах уступает только BlackSheep (https://pypi.org/project/blacksheep/). Во вторых Starlette весьма прост и писать на нем в силу его продуманности легко и приятно. В качестве ORM мы будем использовать Tortoise ORM (со моделями и выборками «аля Django ORM»). В качестве сессионного механизма мы будем использовать JWT.
Сегодня хочу рассказать вам про задачу визуализации пересекающихся множеств и про пакет для Python с открытым кодом, созданный мной для её решения. В процессе мы узнаем, чем различаются диаграммы Венна и Эйлера, познакомимся с сервисом распределения заказов и по касательной заденем такую область науки, как биоинформатика. Двигаться будем от простого к более сложному. Поехали!
И вынести тестируемые результаты вне кода. Это статья об автоматизации и увеличения удобства тестирования на Python.
У меня был проект, который разрабатывался уже несколько лет. В проекте отсутствовали тесты. А также у него были активные зависимости от других команд, которые также влияли на результат.
Регрессионное тестирование было одним из шагов для более уверенной разработки. Его суть в сравнении вычисленных данных с последним канонизированным результатом работы программы.
Результаты выполнения можно проверять в python коде тестов. Это близко к контексту выполнения и зачастую удобно.
Сторителлинг – один из важнейших навыков для специалистов, которые занимаются анализом данных. Чтобы доносить идеи и делать это убедительно, нужно простраивать эффективную коммуникацию. В этой статье мы познакомимся с 5 методами визуализации, которые выходят за рамки классического понимания, и могут сделать вашу Data Story более эстетичной и красивой. Работать мы будем с графической библиотекой Plotly на Python (она также доступна на R), которая позволяет создавать анимированные и интерактивные диаграммы с минимальными усилиями.
В этой статье я покажу вам, как применять эффекты OpenGL к своим кастомным карточкам, если вы используете в своих приложениях такие кроссплатформенные инструменты как фреймворк Kivy и библиотеку материального дизайна для этого фреймворка — KivyMD. Погнали!
Мы в компании создаем сервис, который позволяет автоматически создавать, управлять и безопасно хранить лицензионные соглашения и прочие договоры между фрилансерами и их клиентами. Для решения это задачи я опробовал десятки решений в области обработки естественного языка, в том числе решения с открытым кодом и хотел бы поделиться опытом работы с open source Python — библиотеками для распознавания именованных сущностей.