Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Альтернативный базирующийся на сетке дизайн админ панели Django. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-grappelli/#2.12.2. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-grappelli/
Анализ тональности (сентимент-анализ) — очень распространённая задача в обработке естественного языка (NLP), и это неудивительно. Для бизнеса важно понимать, какие мнения высказывают люди: положительные или отрицательные. Такой анализ используется для мониторинга социальных сетей, обратной связи с клиентами и даже в алгоритмической биржевой торговле (в результате боты покупают акции Berkshire Hathaway после публикации положительных отзывов о роли Энн Хэтэуэй в последнем фильме).
Метод анализа иногда слишком упрощён, но это один из самых простых способов получить измеримые результаты. Просто подаёте текст — и на выходе положительные и отрицательные оценки. Не нужно разбираться с деревом синтаксического анализа, строить граф или какое-то другое сложное представление. Этим и займёмся. Пойдём по пути наименьшего сопротивления и сделаем самый простой классификатор.
Сегодня хочу показать вам отличия двух асинхронных фреймворков — Tornado и Aiohttp. Расскажу историю выбора между фреймворками в нашем проекте, чем отличаются корутины в Tornado и в AsyncIO, покажу бенчмарки и дам немного полезных советов, как забраться в дебри фреймворков и успешно оттуда выбраться.
Это седьмая подборка советов про Python и программирование из моего авторского канала @pythonetc.
Неумолимо приближается час «Ч»: «использование схемы подписи ГОСТ Р 34.10-2001 для формирования подписи после 31 декабря 2018 года не допускается!».
Вам сюда, если хотите знать, как приручить широкоизвестный в кругах Python-разработчиков фреймворк под названием Сelery. И даже, если в вашем проекте Celery уверенно выполняет базовые команды, то финтех опыт может открыть вам неизведанные стороны. Потому что финтех — это всегда Big Data, а с ней и необходимость фоновых задач, пакетной обработки, асинхронного API и т.д.
Сейчас на слуху криптовалюты, появилось огромное количество бирж. Исходя из предположения, что на разнице курсов на разных биржах, можно заработать, решил изучить возможность создания арбитражного робота. А в основном, чтобы начать изучать python на реальном примере. Итак, приступим. В первую очередь требуется обнаружить валютные пары, по которым возможна арбитражная торговля. Нам нужны пары, у которых в первом приближении, идет активная торговля, и цены на разных биржах расходятся и сходятся.