Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Audio
Стандартная библиотека python, начиная с версии 2.2, предоставляет множество средств для генерирования комбинаторных объектов, но в интернете мне не удалось найти ни одной статьи, которая подробно рассказывала бы о работе с ними. Поэтому я решил исправить это упущение.
Начну с того, что расскажу о комбинаторике и ее основных формулах. Если же вы уже знакомы с этим разделом математики — можете пропустить эти абзацы.
Язык Python лежит в основе всемирно известных приложений, таких как Youtube, Instagram и Pinterest. Для продвижения на мировом рынке приложению необходима локализация, то есть адаптация к особенностям той или иной страны, и интернационализация – перевод контента. В статье мы поделимся опытом, как ускорить автоматизацию перевода и решить некоторые типичные проблемы в этой области.
Некоторые мысли по этой статье. На днях заинтересовался тем, как работает Python Memory Management в CPython для Python3 для 64-разрядной Ubuntu.
В книге «Python. К вершинам мастерства» Лучано Рамальо описывает одну историю. В 2000 году Лучано проходил курсы, и однажды в аудиторию заглянул Гвидо ван Россум. Раз подвернулся такой случай, все стали задавать ему вопросы. На вопрос о том, какие функции Python заимствовал из других языков, Гвидо ответил: «Все, что есть хорошего в Python, украдено из других языков». Это действительно так. Python давно живет в контексте других языков программирования и впитывает концепции из окружения: asyncio позаимствован, благодаря Lisp появились лямбда-выражения, а Tornado скопировали с libevent. Но если у кого и стоит заимствовать идеи, так это у Erlang. Он создан 30 лет назад, и все концепции в Python, которые сейчас реализуются или только намечаются, в Erlang давно работают: многоядерность, сообщения как основа коммуникации, вызовы методов и интроспекция внутри живой системы на продакшн. Эти идеи в том или в ином виде находят своё проявление в системах вроде Seastar.io.
Каждый язык, поддерживающий параллельные (конкурентные, асинхронные) вычисления, нуждается в способе запуска кода параллельно.
Многие думают, что точки входа это такие инструкции в setup.py, которые позволяют сделать пакет доступным для запуска из командной строки. Это, в целом, верно, но возможности точек входа не ограничиваются этим. Ниже я покажу как можно реализовать систему плагинов для пакета, чтобы другие люди могли с ним взаимодействовать или, например, расширять его функциональность динамически.
В Python много отличных доступных «из коробки» модулей. Один из самых полезных — collections. Он содержит «специализированные типы для создания контейнеров», являющихся альтернативами универсальным dict, list, set и tuple. Ниже мы рассмотрим три содержащихся в модуле класса, с которыми большинство питонистов сталкивались, но постоянно забывают применять на практике.
Во вчерашней статье Python в Mobile development, в которой речь шла о библиотеке KivyMD (коллекции виджетов в стиле Material Design для использования их в кроссплатформенном фреймворке Kivy), в комментариях меня попросили рассказать о процессе сборки пакета для платформы Android. Для многих этот процесс, к сожалению, был и остается чем-то из ряда магического шаманства и не подъёмным для новичков делом. Что ж, давайте разбираться, так ли на самом деле все сложно и действительно ли я маг и волшебник...
Сегодня мы выберем архитектуру нашей нейросети, проверим ее и соберем свой первый набор данных для обучения.
Распределенная очередь задач. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/celery/#4.4.0rc5. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/celery/
Python интерфейс для MongoDB. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pymongo/#3.10.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pymongo/
REPL для Postgres. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pgcli/#2.2.0. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pgcli/
Ни для кого не секрет, что область применения Python довольно широка: начиная от web-технологий, игровой индустрии и заканчивая проектами NASA. Python работает практически везде: от карманных компьютеров и смартфонов до серверов сети и практически на всех известных платформах, таких как Windows, Linux/UNIX, macOS, Palm OS, Raspberry PI и так далее. Благодаря фреймворку Kivy в 2011 году Python освоил и мобильные платформы в плане разработки приложений под iOS и Android, а в 2015 с помощью библиотеки KivyMD Python научился использовать Material Design.