Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Сегодня публикуем вторую часть перевода материала о том, как в Dropbox организовывали контроль типов нескольких миллионов строк Python-кода.
Продолжение цикла статей.
Продолжаем тему как вызывать C/C++ из Python3. Теперь используем C API для создания модуля, на этом примере мы сможем разобраться как работает cffi и прочие библиотеки упрощающие нам жизнь. Потому что на мой взгляд это самый трудный способ.
Если вы совершено не знакомы с асинхронным программированием и хотите разобраться с этим максимально простым способом, это статья для вас. В статье рассказывается то такое синхронные и асинхронные программы, и их отличия.
Оригинальная статья: Doug Farrell – Getting Started With Async Features in Python
Сегодня мы предлагаем вашему вниманию первую часть перевода материала о том, как в Dropbox занимаются контролем типов Python-кода.
В Dropbox много пишут на Python. Это — язык, который мы используем чрезвычайно широко — как для бэкенд-сервисов, так и для настольных клиентских приложений. Ещё мы в больших объёмах применяем Go, TypeScript и Rust, но Python — это наш главный язык. Если учитывать наши масштабы, а речь идёт о миллионах строк Python-кода, оказалось, что динамическая типизация такого кода неоправданно усложнила его понимание и начала серьёзно влиять на продуктивность труда. Для смягчения этой проблемы мы приступили к постепенному переводу нашего кода на статическую проверку типов с использованием mypy. Это, вероятно, самая популярная самостоятельная система проверки типов для Python. Mypy — это опенсорсный проект, его основные разработчики трудятся в Dropbox.
Audio
Очередной очерк. На этот раз поиграемся с комплексными числами, с формулами и их визуализацией.
Применяется для официальных Python конференций
Скачать ее можно перейдя по ссылке, данная база является открытой и содержит все адреса объектов по России (адресный реестр). Интерес к этой базе вызван тем, что файлы, которые в ней содержатся достаточно объемны. Так, например, самый маленький составляет 2,9 Гб. Предлагается остановиться на нем и посмотреть, справится ли с ним pandas, если работать на машине, располагая только 8 Гб оперативной памяти. А если не справится, какие есть опции, для того, чтобы скормить pandas данный файл.
Вот и наступил новый этап в развии Raspberry-танка. В предыдущей серии оказалось, что семантическая сегментация из коробки не по зубам Raspberry.
Для новичков
Учимся вовремя останавливать обучение или дообучать
В этой «статье», а вернее сказать очерке, покажу очень простой способ развлечься зная самые основы latex и python.