Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Подробное руководство о том как найти нужный прямоугольник и выделить из него данные с помощью модулей cv2 и numpy
Подняты вопросы отличия использования Python для web-разработки по сравнению с оной на PHP
Практический пример использования Cython для ускорения вычислительных алгоритмов
Упражнение на тему замыканий, декораторов и области видимости в Python
В учебнике подробно рассматриваются, объясняются и анализируются наиболее часто используемые структуры данных и алгоритмы. Изложение идёт от простого (что такое алгоритм, как оценить его производительность) к сложному (деревья, графы) с живыми примерами и кодом.
Краткая, но достаточно емкая статья и пример проекта на github
Имеется в виду применение модуля logging и по замерам автора - даже в режиме CRITICAL (грубо говоря вообще без записи в лог) дает сильное падение производительности. Следует иметь это в виду и проверить свои приложения.
Data Science подразумевает некоторый набор методов и задач для обработки и анализа данных. В настоящее время в этом направлении нашел очень хорошее приложение язык программирования python и существует множество удобных и интересных инструментов, о которых и рассказывается в статье.
Динамическая проверка типов данных передаваемых в функцию на основе специального декоратора и аннотаций из PEP3107
Имеется в виду использование python в качестве скриптового языка для ваших приложений на C#
Основная идея проекта CFFI - сделать внешние интерфейсы, в виде функций написанных на C, просто доступными из python. В данной статье рассказывается о том как распространить для конечных пользователей ваш проект основанный на использовании CFFI
Несколько хороших рекомендаций, которые следует держать в голове, чтобы не вносить не вынужденных потерь производительности кода.
Собственно поиск перестановок и комбинаций в итеративном режиме (без предварительной генерации полного набора данных)
Белорусские Python’исты в этом году отметили Хэллоуин вместе, на Python Meetup. Так получилось, что последняя пятница месяца выпала как раз на 31 октября. Это, конечно, не могло не сказаться на формате проведения встречи. Духи играли с техникой, а наши докладчики рассказывали об асинхронной работе в JavaScript и Python, преимуществах open source ERP и CRM системы Odoo и жаловались, как же не просто быть хорошим программистом, но плохим человеком.
Перевод статьи «Should Everybody Learn to Code?», которая показалась переводчику с хабры (и не одному ему) заслуживающей внимания.
Продолжение перевода статей о Django с сайта effectivedjango.com. Этот цикл статей, по мнению автора перевода, будет полезен веб-разработчикам, которые делают только первые шаги в изучении Django
Вкратце: что-то вроде городской легенды. Если искать сложные темы по программированию в гуглопоиске, то вам могут предложить (среди прочего) решить интерактивный тест и если он будет успешно пройден, то не исключено, что с вами свяжется Google по поводу трудоустройства
Приводится ряд примеров, в которых генераторы списков могут существенно сократить количество кода необходимого для решения задачи, при это не сильно теряя в читаемости
Разбирается конкретная задача unit-тестирования, основные ошибки, которые допускают при ее решении и рекомендации о том куда смотреть, чтобы эти ошибки не допускать
Основная идея проекта - взять на себя все трудности выполнения Cython кода. Теперь достаточно написать "runcython hello_world.pyx" и все необходимые для сборки программы действия будут выполнены модулем, а вы получите результат в том виде как будто его выполнил интерпретатор