Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
lxml – это библиотека, которая позволяет легко обрабатывать XML и HTML файлы, а также может использоваться для парсинга веб-страниц. Существует множество готовых парсеров XML/HTML, но для получения лучших результатов или при определенных задачах разработчики вынуждены писать свои собственные парсеры. Это как раз та ситуация когда возникает необходимость в lxml библиотеке. Ключевые преимущества этой библиотеки заключаются в том, что она проста в использовании, чрезвычайно быстра при анализе больших документов, очень хорошо документирована и обеспечивает простое преобразование исходных данных в типы данных Python, что упрощает манипулирование файлами.
Обработка естественного языка сейчас не используются разве что в совсем консервативных отраслях. В большинстве технологических решений распознавание и обработка «человеческих» языков давно внедрена: именно поэтому обычный IVR с жестко заданными опциями ответов постепенно уходит в прошлое, чатботы начинают все адекватнее общаться без участия живого оператора, фильтры в почте работают на ура и т.д. Как же происходит распознавание записанной речи, то есть текста? А вернее будет спросить, что лежит в основе соврменных техник распознавания и обработки? На это хорошо отвечает наш сегодняшний адаптированный перевод – под катом вас ждет лонгрид, который закроет пробелы по основам NLP. Приятного чтения!
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Аудио-подкаст
Я руковожу отделом партнерской разработки (Partners Development) в сервисе бронирования отелей Ostrovok.ru. В этой статье я хотел бы рассказать про то, как на одном проекте мы использовали Django ORM.
Думаю, нужно коротко пояснить, почему вдруг такая, казалось бы, тривиальная тема с подсчетом энергобюджета и почему именно спутники CubeSat? Ну, здесь всё достаточно просто: моя короткая педагогическая практика показала (мне), что тема эта хоть и базисная, но далеко не всеми с первого раза понимаемая, а более того имеющая несколько неочевидных в первом прочтении вопросов. Тем более, что, казалось бы, по таким базовым вещам до сих пор публикуют статьи в IEEE и делают это далеко не студенты. Почему именно CubeSat? Здесь всё ещё проще: формат спутника интересный (сам факт существования микро- и наноспутников, как выяснилось, повергает многих в состояние короткого шока), а потому как нельзя кстати подходящий для учебных целей.
Вообще я C++ программист. Ну так получилось. Подавляющее большинство коммерческого кода, который я написал за свою карьеру, — это именно C++. Мне не очень нравится такой сильный перекос моего личного опыта в сторону одного языка, и я стараюсь не упускать возможности написать что-нибудь на другом языке. И мой текущий работодатель внезапно такую возможность предоставил: я взялся сделать одну не самую тривиальную утилиту на Java. Выбор языка реализации был сделан по историческим причинам, да я и не возражал. Java так Java, чем менее мне знакомо — тем лучше.
В этой статье я хотел бы рассказать, пожалуй о лучшем на сегодняшний день инструменте аудита веб приложений Google Lighthouse. Позволяющий не только оценивать веб приложения по множеству параметрам, но так же дающим рекомендации о том как исправить найденные проблемы и улучшить производительность.
Ссылка на репозиторий и видео с докладом
Известно, что Python – язык с динамической типизацией. Очень просто писать DSL-подобные фреймворки, которые трудно разобрать инструментами статичной проверки типа. Несмотря на это, с помощью последних функциональных новшеств mypy, таких как protocols и literal types, а также с базовой поддержкой метаклассов и поддержкой дескриптора, мы можем чаще получать точные типы, однако по прежнему трудно избежать ложных срабатываний и других негативных факторов. Чтобы решить эту проблему и избежать необходимости кастомизировать систему типов для каждого фреймворка, mypy поддерживает систему плагинов.
Иногда данные, которые мы храним или извлекаем в приложении, могут находится в беспорядочном состояние. И иногда возникает необходимость упорядочивания данные прежде чем их можно будет эффективно использовать. За все эти годы учеными было создано множество алгоритмов сортировки для организации данных.
В этой статье мы рассмотрим наиболее популярные алгоритмы сортировки, разберем, как они работают, и напишем их на Python. Мы также сравним, как быстро они сортируют элементы в списке.
Для простоты реализации алгоритмов сортировать числа будем в порядке их возрастания.