IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE

     18.05.2020       Выпуск 335 (18.05.2020 - 24.05.2020)       Статьи

Материальный Python. Кастомные карточки с OpenGL эффектами

В этой статье я покажу вам, как применять эффекты OpenGL к своим кастомным карточкам, если вы используете в своих приложениях такие кроссплатформенные инструменты как фреймворк Kivy и библиотеку материального дизайна для этого фреймворка — KivyMD. Погнали!

     17.05.2020       Выпуск 334 (11.05.2020 - 17.05.2020)       Статьи

Сравниваем работу open source Python — библиотек для распознавания именованных сущностей

Мы в компании создаем сервис, который позволяет автоматически создавать, управлять и безопасно хранить лицензионные соглашения и прочие договоры между фрилансерами и их клиентами.

Для решения это задачи я опробовал десятки решений в области обработки естественного языка, в том числе решения с открытым кодом и хотел бы поделиться опытом работы с open source Python — библиотеками для распознавания именованных сущностей.

     15.05.2020       Выпуск 334 (11.05.2020 - 17.05.2020)       Статьи

Сказка о лишнем и потерянном времени. По версии py3

Несколько недель назад в нашей инфраструктуре я обнаружил небольшую ошибку конфигурации переменной окружения TZ. Исправление этой ошибки нарушило хрупкое равновесие багов во вселенной и графики RPS для одного из проектов в нашем графите буквально сошли с ума. Я расскажу, как гонялся за несколькими часами в течение нескольких дней.

     15.05.2020       Выпуск 334 (11.05.2020 - 17.05.2020)       Статьи
     15.05.2020       Выпуск 334 (11.05.2020 - 17.05.2020)       Вопросы и обсуждения
     14.05.2020       Выпуск 334 (11.05.2020 - 17.05.2020)       Релизы
     14.05.2020       Выпуск 334 (11.05.2020 - 17.05.2020)       Релизы
     14.05.2020       Выпуск 334 (11.05.2020 - 17.05.2020)       Статьи

Разбираем EM-algorithm на маленькие кирпичики

В этой статье, как Вы уже, наверное догадались, речь пойдет об устройстве EM-алгоритма. Статья прежде всего может быть интересна тем, кто потихонечку уже вступает в сообщество датасайнтистов. Материал изложенный в статье в большей степени будет полезен тем, кто недавно начал проходить третий курс «Поиск структуры в данных» в рамках специализации «Машинное обучение и анализ данных» от МФТИ и Яндекс.

     14.05.2020       Выпуск 334 (11.05.2020 - 17.05.2020)       Статьи

Кому на бюджете жить хорошо?

Пару месяцев назад на одном IT мероприятии мне довелось лицезреть в работе Pandas. Парень, который с ним работал не делал ничего особенно удивительного. Но простые сложения значений, вычисления средних, группировки производились так виртуозно, что, даже при всей своей предвзятости к Питону, я был очарован. Манипуляции выполнялись на довольно приличных датасетах по данным капитального ремонта за период кажется с 2004 по 2019 год. Сотни тысяч строк, но все работало очень быстро.
В общем когда мне еще через пару месяцев пришлось кое-что анализировать, я решил попробовать сделать это с помощью Pandas. Провозился пару дней с тем, что с помощью Excel я бы смог сделать за день. Тем не менее мне удалось.

     13.05.2020       Выпуск 334 (11.05.2020 - 17.05.2020)       Статьи
     13.05.2020       Выпуск 334 (11.05.2020 - 17.05.2020)       Статьи

Пагинация для телеграм бота на Python

Недавно встала передо мной задача сделать пагинацию списка элементов в телеграм боте. И с удивлением обнаружила, что для такой, казалось бы типовой задачи в PyPi нет ни одной библиотеки. Поэтому решено было исправить это досадное упущение и опубликовать свою реализацию.

     13.05.2020       Выпуск 334 (11.05.2020 - 17.05.2020)       Статьи

Пилим веб-опросник как у Meduza: пошаговый гайд для начинающих

Меня зовут Егор, я Full-stack разработчик в Leader-ID. В этой статье я хочу поделиться простым рецептом по созданию красивого и удобного веб-опросника наподобие тех, что делает Meduza. Он умеет показывать статистику после ответа на отдельные вопросы, подсчитывать общий балл, выдавать комментарии, выгружать данные для анализа и шарить результаты в соцсети. Для реализации этой задачи я выбрал Django, DRF, Python и базу данных PostgreSQL.

     13.05.2020       Выпуск 334 (11.05.2020 - 17.05.2020)       Статьи

Alembic migrations autogeneration

Django-like migrations autogeneration in Alembic