Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
В статье мы рассмотрим компилирование пакетов Go в библиотеки Си. В этом режиме сборки компилятор генерирует стандартный бинарный файл объекта (shared object) (.so), передавая функции Go в качестве API в стиле Си. Мы поговорим о том, как создавать библиотеки Go, которые можно вызывать из C, Python, Ruby, Node и Java.
Я работаю в департаменте Больших Данных, где занимаюсь разработкой высоконагруженных геоинформационных систем и сервисов на базе движков для распределенных вычислений. О высоких материях мы еще поговорим, а сегодня плавно начнем погружение в ГИС.
Были выложены новые версии PyPy2 5.7 и PyPy3 5.7 (с поддержкой Python 3.5 и f строками)
В первой части был обзор возможностей. А в этой части рассмотрим, какие уже реализованы интерфейсы тестирования и как добавить свой…
Александр Ковалёв (Positive Technologies) @ MoscowPython 43
"На материале одного из открытых проектов нашей компании расскажу, как абстрагироваться от конкретных параметров задачи и окружения, чтобы создать универсальный инструмент. Покажу конкретные примеры и поделюсь мыслями".
Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/43/proektirovanie-abstraktnoj-konfiguriruemoj-arhitek/
Ринат Хабибиев (Zvooq.com) @ MoscowPython 43
"Версия 1.12 подарила адептам Docker возможность разрабатывать автоматически масштабируемые и отказоустойчивые сервисы. Давайте разберём, как это работает, и научимся при помощи Fabricio быстро разворачивать сервисы Docker на произвольной инфраструктуре".
Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/43/docker-swarm-mode-kak-s-etim-zhit/
Дмитрий Кузнецов (Яндекс) @ MoscowPython 43
"Я расскажу о возможностях Tank и Overload — общедоступных инструментов нагрузочного тестирования от Яндекса. Также поговорим о базовых методиках нагрузочного тестирования на примере известных фреймворков".
Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/43/nagruzochnoe-testirovanie-servisa-na-python-instru/
Сегодня мы детально обсудим очень важный класс моделей машинного обучения – линейных. Ключевое отличие нашей подачи материала от аналогичного в курсах эконометрики и статистики – это акцент на практическом применении линейных моделей в реальных задачах (хотя и математики тоже будет немало).
В эпоху все большей популярности различных js и css linter'ов, не удивительно появление удобного линтера с автокоррекцией для Python. Приветствуйте, Yapf — готовое решение, для превращения каши из строк во вполне читаемый код. И поверьте, он вам пригодится.
Как естественное продолжение работы над libuniset2, возник проект uniset2-testsuite. Это свой небольшой велосипед для функционального тестирования. В итоге он развился до более-менее универсального решения с «плагинами». Написан на python. Если интересно почитать, то прошу… заходите. Основная идея тестирования, заложенная в uniset2-testsuite проста: «Подали воздействие, проверили реакцию». Эта абстрактная идея материализовалась в итоге в следующие артефакты:
Программа позволяет синхронизировать текст со звуковой дорожкой
Сегодня предлагаю поразмышлять о том, как искать паттерны в биржевых данных и как их использовать для успешной торговли. Будем получать биржевые данные Forex от одного из брокеров, сохраним в базу данных PostgreSQL и попробуем найти закономерности при помощи алгоритмов машинного обучения. В статье есть несколько приятных бонусов в виде кода на Python — Вы сможете сами проанализировать любые (почти) биржевые данные (или значения индикаторов), запустить собственного торгового робота и проверить любую торговую стратегию. Все условия и определения паттернов в статье приведены для примера, вы можете использовать любые критерии.
REPL для Postgres. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pgcli/#1.5.1. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pgcli/
http клиент/сервер для asyncio. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/aiohttp/#1.3.5. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/lxml/#3.7.4. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/lxml/
Демо - https://asciinema.org/a/107799?speed=2
Короткая статья про использоание CSV файлов в вашей программе. Как читать файл, как модифицировать и сохранять