Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Вячеслав Безбородов рассказал об особенностях использования языка Julia и языка Python для решения вычислительных задач большой размерности, с примерами кода и комментариями.
Презентация: https://speakerdeck.com/pychel/viachieslav-biezborodov-julia-vs-python
Александр Жилин рассказал о том, как столкнулся с асинхронным Python 3 и о своем опыте разработки микросервисов на Tornado и asyncio.
Презентация: https://speakerdeck.com/pychel/alieksandr-zhilin-asinkhronnyi-python-ghlazami-novichka
Степан Родионов рассказал о реализованной архитектуре хранения данных на одном из наших SaaS-проектов, реализованных на Django. В ходе доклада он представил пошаговое решение, которое вы сможете использовать в своих проектах, а также показал, какой структуры хранения данных нам удалось добиться, какие положительные и отрицательные эффекты это дало. Доклад будет интересен разработчикам ввиду того, что будет показано, как кастомизировать работу Django в слое доступа к данным.
Презентация: https://speakerdeck.com/pychel/stiepan-rodionov-multi-tenant-django
Систему управления зависимостями в Python часто критикуют из-за наличия проблем, уже решенных в других языках. К счастью, в последние годы ситуация стала улучшаться. На митапе Python-разработчиков в Челябинске Игорь Шевченко рассказал о сложностях, возникающих при использовании pip, и показал, как новые инструменты (Pipfile, Pipenv) делают установку пакетов надежнее и удобнее.
Презентация: https://igor-shevchenko.github.io/python-deps-2017/
Я очень давно пользуюсь яндекс музыкой для поиска «что послушать». Чаще всего, я просто хожу по похожим исполнителям приятных мне групп, однако, этот метод уже давно не даёт результатов. Какое-то время мои потребности закрывало я.радио с фильтром по жанру, но и его репертуар на удивление скуп. Настало время решать проблему глобально, и вот что из этого получилось =)
RISE позволяет превратить Jupyter Noteboot в слайды (Reveal.js)
В предыдущих нескольких статьях, мною были описаны возможности применения протокола modbus для создания собственной Scada системы на базе python. В этот раз хочется поделиться опытом построения системы опроса подчиненных устройств с использованием ОРС технологии. Недостатки OPC серверов в том, что их можно использовать только в операционных системах семейства Microsoft Windows (как правило они платные), а об устройствах использующих ОС Linux можно было забыть.
Как быстро, без особых вложений, начать выкладывать метеоданные на народный мониторинг? Опишу одно из решений на базе ESP8266. Алгоритм работы простой: контроллер раз в пять минут подключается к wi-fi, соединяется с брокером, замеряет температуру и шлет её брокеру. В остальное время находится в режиме сна. Данная статья не рассматривает вопросы установки micropython на esp8266 и физического подключения датчика. Это всё легко гуглится.
"Я расскажу про малоосвещенную тему – бинарные модули в питоне. В данном докладе речь будет идти о следующем: 1. Когда необходимы бинарные модули и зачем они нужны. В каких случаях их лучше использовать, а в каких нет. Как спроектировать грамотную архитектуру общения кода на Python с бинарным расширением. 2. Технологии и инструменты для разработки бинарных расширений. Минусы и плюсы каждого. Доклад рассчитан на разработчиков, у которых есть потребность в разработке своих бинарных модулей, но не хватает опыта".
Слайды: https://conf.python.ru/binarnye-moduli-dlya-python/.
"Tensorflow быстро стал одним из самых популярных фреймворков для глубокого обучения. Но несмотря на свою гибкость и мощь, в нем есть немало плохо документированных, да и просто сложных элементов. Мы разберемся с некоторыми из них: работой на нескольких графических процессорах и распределенным использованием Tensorflow. Системы с несколькими GPU - распространенная данность и мы рассмотрим несколько вариантов использования таких систем из Tensorflow. Распределенные системы более экзотичны, поэтому мы попробуем понять, когда они действительно нужны и насколько сложно с ними работать. Во всем этом нам поможет Amazon Web Services. Без сравнения Tensorflow с конкурентами рассказ был бы неполным, поэтому мы немного покритикуем TF (и, возможно, сделаем несколько комплиментов MXNet) и разберемся, почему несмотря на некоторые недостатки Tensorflow остается лидером".
Слайды: https://conf.python.ru/raspredelennyj-tensorflow-i-oblaka/
"Последние 7 лет я активно занимаюсь разработкой в области AdTech, а это всегда работа с данными, порой очень и очень большими. Также я читаю курс в Нетологии, посвященный исследованию данных на Python. На Moscow Python Conf я хочу поделиться с вами практикой промышленного использования Pandas и чем она отличается от теории. Ведь существует мнение, что Pandas предназначен только для исследовательских задач или для того, чтобы что-нибудь быстро прикинуть на коленке, так как он медленный и неповоротливый. Однако мы на своем опыте убедились, что Pandas можно и нужно использовать в бою, если вы работаете с большим количеством данных. В докладе я расскажу про оптимизацию Pandas для быстрой обработки больших массивов данных".
Слайды: https://conf.python.ru/kak-vzbodrit-grustnuyu-pandu-ispolzuem-pandas-v-production/