Scraping Russian Twitter Trolls With Python, Neo4j, and GraphQL

GDB Python API

Синтаксический анализ в NLTK. Продолжение

Это небольшое продолжение предыдущей статьи, где рассматривались основы синтаксического анализа с помощью пакета Natural Language Toolkit (сокращенно, NLTK). Как и в прошлой статье, в этой я буду сопровождать примеры кодом на языке Python (версии 2.7).

Устраняем зависимости между объектами в Python

Хорошо спроектированная программа состоит из объектов, отвечающих принципу единственной обязанности. Такие объекты постоянно “общаются” друг с другом, и поэтому зависимость между ними неизбежна. Но эту зависимость можно свести к минимуму с помощью: внедрения зависимости (dependency injection), использования именованных параметров и изоляции внешних сообщений. Об этих методах пойдет речь в статье.

pyannotate - Auto-generate PEP-484 annotations

Talk Python to Me: #138: о веб разработке

Аудио-подкаст

Django 2.0 RC 1 Django

Numpy прекращает поддержку Python 2.7

django-subadmin - организуем вложенную структуру моделей в админке Django

Пишем x86-64 комплятор JIT с нуля в стоковом Python

В этой статье я покажу, как написать рудиментарный, нативный x86-64 just-in-time компилятор (JIT) на CPython, используя только встроенные модули.

Код предназначен для UNIX-систем, таких как macOS и Linux, но его должно быть легко транслировать на другие системы, типа Windows. Весь код опубликован на github.com/cslarsen/minijit.

Цель — сгенерировать в рантайме новые версии нижеприведённого ассемблерного кода и выполнить их.

Механизм общения браузера и сервера на языке Python

Разбираемся как браузер общается с веб сервером с помощью языка Python.

Используем Machine Learning для предсказания погоды: часть 1

Дополненная реальность на Python и OpenCV

readline — The GNU readline Library — PyMOTW 3

Кирилл Кузьминых - zc.buildout

Слайды: https://speakerdeck.com/cykooz/zc-dot-buildout

Обзор инструмента для автоматизации сборки программ и подготовки окружения для их выполнения.

Никита Варенцов - Kubernetes — вводная. Обзор архитектуры, деплой, печеньки

Обзор архитектуры, деплой, печеньки
Слайды: https://docs.google.com/presentation/d/1kOus5QRNZ-mm24U3RrOtNBSQjV2DqDLP2Kd3uhCkY0k/present#slide=id.p

В этом докладе мы разберемся с архитектурой Kubernetes, рассмотрим процесс деплоя, управление ресурсами, масштабирование и мониторинг сервисов. Поговорим о проблемах и достоинствах использования Kubernetes.

Сергей Архипов - Вероятностные структуры данных

Слайды: https://speakerdeck.com/9seconds/probablistic-data-structures

Почему порой следует знать о ваших данных несколько больше, чем-то, как их обрабатывать в лоб. Как можно, воспользовавшись пониманием их характера и природы, сделать обработку намного эффективнее, чем она могла бы быть в случае честных алгоритмах. Метаданные не просто как ярлычки для записи в таблице, но как неявное знание о том, что хранится в базе.

В докладе будут упомянуты такие слова, как Кафка, Майсиквел и ВКонтакте. Блумфильтры, гиперлоглог и тидайджест.
 

Иван Цыганов - OWASP TOP X and one more thing…

Слайды: http://mi.0-0.im/rannts.pdf

В докладе я расскажу про наиболее опасные уязвимости в веб-приложениях по версии OWASP 2017 года. Объясню, на какие уязвимости стоит обратить внимание разработчикам, а за какие должны бы отвечать разработчики фреймворков и библиотек. Покажу, какие уязвимости были обнаружены в известных сервисах и попробую выснить причины их возникновения.

Алексей Кутепов - Python + Minecraft

Слайды: https://1drv.ms/p/s!AubE8uMJoD1ygYEM_fNwAAi7pkg4rw

Новый уровень стоительства. Белая магия в ваших руках. Сopy-paste живописных гор к себе в деревню. Мгновенное строительство цитаделей вокруг персонажа. Захватывающие приключения продолжаются.

Google выпустила Tangent, новую Python-библиотеку для машинного обучения

Tangent — новая открытая Python-библиотека для автоматического дифференцирования. Она принимает на вход Python-функцию f и создает новую Python-функцию, вычисляющую градиент f. Это упрощает и увеличивает наглядность градиентных вычислений.