Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
http клиент/сервер для asyncio. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/aiohttp/#3.0.8. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Набор пользовательских расширений для Django-проектов. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-extensions/#2.0.4. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-extensions/
Есть стандартная задача извлечения именованных сущностей из текста (NER). На входе текст, на выходе структурированные, нормализованные объекты, например, с именами, адресами, датами
Существует два класса задач где нам может потребоваться параллельная обработка: операции ввода-вывода и задачи активно использующие ЦП, такие как обработка изображений. Python позволяет реализовать несколько подходов к параллельной обработке данных. Рассмотрим их применительно к операциям ввода-вывода. До версии Python 3.5 было два способа реализации параллельной обработки операций ввода-вывода. Нативный метод — использование многопоточности, другой вариант — библиотеки типа Gevent, которые распараллеливают задачи в виде микро-потоков. Python 3.5 предоставил встроенную поддержку параллелизма с помощью asyncio. Мне было любопытно посмотреть, как каждый из них будет работать с точки зрения памяти. Результаты ниже.
О том, как иностранные бранные слова становятся эвфемизмами.
Сейчас анализ данных все шире используется в самых разных, зачастую далеких от ИТ, областях и задачи, стоящие перед специалистом на ранних этапах проекта радикально отличаются от тех, с которыми сталкиваются крупные компании с развитыми отделами аналитики. В этой статье я расскажу о том, как быстро сделать полезный прототип и подготовить простой API для его использования прикладным программистом.
Многие задачи на алгоритмы требуют знания определённых структур данных. Стек, очередь, куча, динамический массив, двоичное дерево поиска — нечасто решение алгоритмической задачи обходится без использования чего-либо из них. Однако, качественная их реализация — нетривиальная задача, и при написании кода всегда хочется по максимуму обойтись использованием стандартной библиотеки языка.
Привет дорогой друг, ты всегда хотел попробовать машинное обучение, но область выглядела загадочно и сложно? Я хотел бы поделиться с тобой моей историей как я сделал первые шаги в машинном обучении, при нулевом знании Python и высшей математики на небольшом примере.
Эта статья первая в серии про базовый набор инструментов для первичного анализа данных с помощью Python. В первую очередь рассмотрим базовую библиотеку для работы с многомерными массивами NumPy. Pandas позволяет эффективно работать с неоднородными данными. Удобно загружать, обрабатывать и анализировать табличные данные с помощью SQL-подобных запросов. С помощью Matplotlib, Seaborn, Plotly реализуется отличная визуализация.
Хорошо известна возможность интеграции Python и C / C++. Как правило, этот прием используется для ускорения программ на Python или с целью подстройки программ на C / C++. Я хотел бы осветить возможность использование python для тестирования кода на C/C++ в IDE без поддержки системы организации тестов в IDE. С моей точки зрения это целесообразно применять в сфере разработки программного обеспечения для микроконтроллеров.
Можно много рассуждать на тему необходимости тестов в проектах, я исхожу из того что тесты помогают мне разрабатывать функционал программы. И после завершения проекта, по прошествии некоторого времени, помогают в нем разобраться и уберегают от ошибок. При разработке программ для микроконтроллеров, я сталкивался с отсутствием стандартного ввода / вывода (конечно можно переопределить функции ввода вывода и в симуляторе, выводить данные через UART — но часто UART уже задействован, да и симулятор работает не всегда корректно) и большими рисками вывести из строя аппаратное обеспечение ошибочной бизнес логикой. На стадии разработки, я реализовывал отдельные проекты, тестирующие части программы и далее на меня ложилась ответственность за запуск всех тестовых приложений после внесения изменений. Конечно, это все можно автоматизировать. Так можно работать, но я нашел способ лучше.
Упрощенная версия shell для живых демонстраций