Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Audio
Восьмой Python-митап в Челябинске состоится в четверг, 5 декабря.
Место: Клары Цеткин, 11, 1 этаж (Лекторий КЦ11) Начало в 18:30.
Программа митапа: — GraphQL в проекте на Python (Дмитрий Соболев, Napoleon IT) — Логирование и сбор метрик, быстро и просто (Алексей Шагалеев, Napoleon IT) — Использование Python для управления интернетом вещей (Александр Уфимцев, Fijowave Ltd)
Участие бесплатное, нужно зарегистрироваться по ссылке
Допустим, вы создаёте сайт с CMS на основе Django, у которого должны быть какие-то динамические настройки сайта, которые будут доступны пользователю. Например, название сайта, какая-то специализированная информация, при этом вы учитываете возможность мультиязычности. То что тогда можно использовать для этого? Мне пришла мысль использовать базу данных.
Для реализации этого требуется следующее:
Давайте разберёмся по порядку, как это реализовать.
В этой статье “шпаргалке” рассмотрено добавление пользовательских кнопок в интерфейс Django Admin. В первой части рассказано как добавить одно кнопку на страницу списка выбранной модели – list view. Например кнопку импорта чего либо. Во второй части рассказано как добавить пользовательские кнопки действий (actions) для каждой выбранной записи отдельно с дополнительными формами.
Я занимаюсь автоматизацией тестирования. Как и у всех автоматизаторов, у меня есть набор библиотек и инструментов, которые я обычно выбираю для написания тестов. Но периодически возникают ситуации, когда ни одна из знакомых библиотек может решить задачу с риском сделать автотесты нестабильными или хрупкими. В этой статье я хотел бы рассказать, как вроде бы стандартная задача использования mock'ов привела меня к написанию своего модуля. Также хотел бы поделиться своим решением и услышать обратную связь.
С помощью uwsgi
В первой статье из нашего цикла мы узнали, что такое DeepPavlov, какие модели библиотеки готовы к использованию без предварительного обучения и как запустить REST серверы с ними. Перед тем, как приступить к обучению моделей, мы расскажем о различных возможностях деплоймента моделей DeepPavlov и некоторых особенностях настройки библиотеки. Договоримся, что все скрипты запуска библиотеки выполняются в environment Python с установленной библиотекой DeepPavlov (про установку см. первую статью, про virtualenv можно прочитать здесь). Примеры из этой статьи не требуют знания синтаксиса Python.
Если вы data scientist, или занимаетесь машинным обучением, как я — наверняка вы пишете большую часть кода в Jupyter Notebooks. Для всех остальных поясню: Jupyter — это замечательная система, позволяющая вам сочетать исполняемый программный код и текстовые фрагменты на основе Markdown в едином документе, который можно редактировать и выполнять прямо через браузер. Такой документ называется ноутбуком (теперь вы знаете, как подарить другу ноутбук на день рождения и не сильно потратиться)
Как то вечером, придя домой с работы, я решил немного позаниматься домашним проектом. Я сделал несколько правок и сразу захотел поэкспериментировать с ними. Но до экспериментов мне пришлось заходить на VPS, пулить изменения, пересобирать контейнер и запускать его. Тут я и решил, что пора разобраться с непрерывной доставкой.