Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
Переход с классических языков программирования на Питон доставляет немало сюрпризов.
Читаем документацию:
Generally speaking, instance variables are for data unique to each instance and class variables are for attributes and methods shared by all instances of the class
WSGI-серверы появились потому, что веб-серверы в то время не умели взаимодействовать с приложениями, написанными на языке Python. WSGI (произносится как «whiz-gee» с твердым «g») был разработан Филиппом Дж. Эби (вместе с Ян Бикинг и др.) В начале 2000-х годов. Модуль Apache, известный как mod_python, разработанный Григорием Трубецким в конце 90-х годов, на тот момент обрабатывал большую часть Python-приложений. Однако mod_python не был официальной спецификацией. Он был просто создан, чтобы разработчики могли запускать код Python на сервере. К сожалению, такой подход был небезопасным и разработчики начали искать новое решение.
WSGI(Web-Server Gateway Interface) является потомком CGI(Common Gateway Interface). Когда веб начал развиваться, CGI разрастался из-за поддержки огромного количества языков и из-за отсутствия других решений. Однако, такое решение было медленным и ограниченным. WSGI был разработан как интерфейс для маршрутизации запросов от веб-серверов(Apache, Nginx и т.д.) на веб-приложения.
Недавно (1 октября) стартовала новая сессия прекрасного курса по DS/ML (очень рекомендую в качестве начального курса всем, кто хочет, как это теперь называется, "войти" в DS). И, как обычно, после окончания любого курса у выпускников возникает вопрос — а где теперь получить практический опыт, чтобы закрепить пока еще сырые теоретические знания. Если вы зададите этот вопрос на любом профильном форуме — ответ, скорее всего, будет один — иди решай Kaggle. Kaggle — это да, но с чего начать и как наиболее эффективно использовать эту платформу для прокачки практических навыков? В данной статье автор постарается на своем опыте дать ответы на эти вопросы, а также описать расположение основных грабель на поле соревновательного DS, чтобы ускорить процесс прокачки и получать от этого фан.
Тема сегодняшнего разговора — чему же научился Python за все годы своего существования в работе с изображениями. И действительно, кроме старичков родом из 1990 года ImageMagick и GraphicsMagick, есть современные эффективные библиотеки. Например, Pillow и более производительная Pillow-SIMD. Их активный разработчик Александр Карпинский (homm) на MoscowPython сравнил разные библиотеки для работы с изображениями на Python, представил бенчмарки и рассказал о неочевидных особенностях, которых всегда хватает. В этой статье расшифровка доклада, который поможет вам выбрать библиотеку под свое приложение, и сделать так, чтобы она работало максимально эффективно.
Представляю вашему вниманию перевод статьи "Train your first neural network: basic classification".
В последнее время на фондовых рынках наблюдается высокая волатильность, когда, например, стабильная бумага известной компании может враз потерять сразу несколько процентов на новостях о санкциях против ее руководства или наоборот взлететь до небес на позитивном отчете и ожиданиях инвесторов о сверхприбыльных дивидендах.
Как же определить, принесло ли владение данной ценной бумагой доход или одни лишь убытки и разочарование?
В прошлый раз я остановился на построении таблицы значения функций. Пришла пора перейти к построению самого графика, ради чего все это, собственно, и начиналось.
Итак, основная идея состоит в следующем. Повернем координатную ось на 90 градусов по часовой стрелке. Это нужно для того, чтобы упростить построения, не храня данные о каждой точке в каком-нибудь листе.
Мы постоянно работаем с Google BigQuery – импортируем данные о пользователях, их заказах и расходах на рекламу из разных источников, чтобы иметь возможность объединять их между собой. Что нам это дает? Например, если у вас интернет-магазин и клиент делает заказ по телефону, а потом авторизовывается на сайте, то с помощью Google BigQuery можно связать все его действия задним числом. Можно отслеживать весь путь клиента по маркетинговой воронке – от первого попадания на сайт до покупки в brick and mortar магазине, и оценивать рекламные кампании с учетом таких офлайн-продаж.
Всегда была интересна тема интеграции больших систем вроде SAP с небольшими, но более гибкими, так-сказать взять лучшее из того и другого.
В частности, в моем примере будет описана интеграция SAP ERP с Django.
Во время тестирования приложений под Android (не только, но далее речь пойдет только про данную платформу), приходится устанавливать множество сборок тестируемого продукта / продуктов. Этот процесс отнимает время и силы, которые эффективнее потратить на поиск багов.
В настоящей статье мы рассмотрим существующее решение, напишем свое на Python и сравним их.
Традиционно Python используют для создания сетевых сервисов, бэкенда в вебе и, конечно, для сбора и обработки данных, как правило Больших. Эти направления в равных долях с экосистемными докладами и постараемся обсудить на грядущей Moscow Python Conf++. Эта конференция для Python-разработчиков состоится в Москве 22 и 23 октября, и я возглавляю её Программный комитет. Программа, можно сказать, выстрадана, нам удалось сделать её именно такой, как мы и планировали, — разнообразной. Бэкенд, Big Data и особенности языка, у нас гармонично сочетаются с докладами по тестированию, искусственному интеллекту, безопасности и DevOps. Хочется заранее поделиться с вами результатом, поэтому предлагаю обзор докладов по секциям — то, что к вам никак не относится, можно проматывать.
Проект Невидимый Интернет (далее просто I2P) представляет разработчикам платформу для разработки приложений с усиленными требованиями по приватности пользователей. Это виртуальная сеть поверх обычного Интернета, в которой узлы могут обмениваться данными и при этом не раскрывать свой настоящий IP адрес. Вместо IP адресов внутри Невидимого Интернета соединения происходят между виртуальными адресами, которые называются I2P Destination. Можно иметь сколько угодно таких адресов и менять их хоть для каждого соединения, они не предоставляют другой стороне никакой информации о настоящем IP адресе клиента.
В этой статье описаны базовые вещи, которые нужно знать для написания I2P приложений. Примеры кода приведены на Python с использованием встроенного асинхронного фреймворка asyncio.
Собственно, заголовок этой замечательной статьи от Джеффа Кнаппа (Jeff Knupp), автора книги "Writing Idiomatic Python" полностью отражает ее суть. Читайте внимательно и не стесняйтесь комментировать.
Поскольку очень не хотелось оставлять в тексте важный термин латиницей, мы позволили себе перевести слово «docstring» как «докстрока», обнаружив этот термин в нескольких русскоязычных источниках.
У большинства наверняка возникнет резонный вопрос: зачем?
С прагматической точки зрения незачем) Всегда можно воспользоваться условным Вольфрамом, а если нужно это сделать в питоне, то использовать специальные модули, которыми не так уж и сложно овладеть.
Но если вдруг вам дали такое задание или вы просто очень любите программирование, как я, то вам предстоят увлекательные — а временами и не очень — часы написания программы и ее отладки)
Вот так можно мемоизировать питоновскую функцию: