Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/lxml/#4.2.3. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/lxml/
Management commands — команды, выполняемые из командной строки с помощью скрипта manage.py. Наиболее частые сферы применения — это действия, выполняемые разово или периодически, но для которых почему-либо недоступен запуск через планировщик. Например, отправка пользователям разовых сообщений, получение выборки данных из БД, проверка наличия необходимых файлов и папок перед накатыванием обновлений, быстрое создание объектов модели при разработке и т.д.
Все рано или поздно приходят к аналитике за данными. В больших многопользовательских играх (да и синглплеере) без этого уже вообще никуда. Сколько пользователей предпочитают новый режим; где слабые места монетизации; куда смотреть геймдизайнерам, чтобы повысить вовлеченность игроков; и еще миллион вещей — подсчитывается вообще всё. И всё это влияет на решения, которые потом принимают разработчики. А вот внедряют аналитику все по-разному: кто-то покупает сторонние решения (просто, но негибко), кто-то пишет под себя (долго и дорого), а кто-то пока просто считает несколько базовых метрик силами программистов и не заморачивается.
Слышали про аннотации типов в Питоне, но не знаете насколько они полезны? Беспокоитесь, что кода слишком много и не можете себе позволить его аннотировать? Проверка типов в Питоне существует, она не миф, она может помочь вам в отлове ошибок и сделать ваш код проще для понимания. И сейчас мы поделимся с вами своим опытом поэтапной типизации реального приложения на миллион строк! Проверка типов позволяет решать реальные проблемы в действующих системах. Поговорим о том, как работает проверка, о её плюсах, о том, как внедрять её поэтапно в ваши боевые приложения, а также о том, как измерить выгоду и избежать частых проблем. Мы даже продемонстрируем, как проверка типов может сочетаться с утиной типизацией! Готовьтесь окунуться в проверку типов в Питоне.
Измеряем пропускную способность веб-серверов и каркасов приложений на Python.
Всегда есть множество поводов выпустить книгу про IT и программирование. Взлетел курс биткоина — на рынке появляется десяток блокбастеров про технологию блокчейна и майнинг. Машина на Go обыграла человека в какую-нибудь интеллектуальную игру — получите кипу «самых полных руководств» по гугловскому языку. Но есть темы вечные. Одна из них — Python. Оно и понятно, язык прекрасно подойдёт тем, кто с программированием не знаком вовсе; изучить все основные библиотеки можно за пару недель, а возможности практически не ограничены. Автор блога GeekBrains Илья Бубнов заглянул на электронные полки магазина Amazon, чтобы посмотреть, что полезного было выпущено или перевыпущено по Python в первой половине 2018 года.
Недавно на Kaggle закончилось соревнование iMaterialist Challenge (Furniture), задачей в котором было классифицировать изображения на 128 видов мебели и предметов быта (так называемая fine-grained classification, где классы очень близки друг к другу). В этой статье я опишу подход, который принес нам с m0rtido третье место, но прежде, чем переходить к сути, предлагаю воспользоваться для решения этой задачи естественной нейросетью в голове и разделить стулья на фото ниже на три класса.
В статье создадим веб-приложение, которое в бэкграунде делает запросы к API со случайными шутками каждые 15 секунд, затем отправляет шутку пользователю через WebSocket. Для реализации приложения будем использовать: django, celery и channels. Celery для бэкграунд задач. Channels для передачи сообщений через WebSocket.