Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Система контроля и управления процессами. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/supervisor/#3.2.1. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/supervisor/
Консольная утилита для создания и чтения записок, где угодно: - записи хранятся на удаленном хосте - записи шифруются на стороне клиента - легкая установка - никаких зависимостей кроме python
В этой статьей мы посмотрим на то, как глубокие сверточные нейронные сети изучают мир, как понимают изображения. Мы будем использовать Keras + ImageNet для визуализации.
В предыдущей статье автора описан путь создания своего spam-фильтра. В этой рассказывается об опыте использования разработки
Спустя несколько месяцев тяжелой работы мы представляет версию Scrapy 1.1.0rc1, которая поддерживает Python3.
Еще не все готово, но проделано много работы
В продолжение статьи про одноплатные компьютеры мы приступим к их рассмотрению и работы с ними более детально (примеры будут показаны на платах Raspberry Pi (RPi), OrangePi и PcDuino). Начнем с управления светодиодом. В этом и дальнейших материалах будут использоваться за основу давно существующие материалы и будут использованы для создания наших проектов.
Начнем мы с управления светодиодом. Будут представлены несколько методов управления и возможные варианты в дальнейших ваших разработках.
Одно из распространенных применений Python — небольшие скрипты для обработки данных (например, каких-нибудь логов). Мне часто приходилось заниматься такими задачами, скрипты обычно были написаны наспех. Вкупе с моим слабым знанием алгоритмов это приводило к тому, что код получался далеко не оптимальным. Это меня ничуть ни расстраивало: лишняя минута выполнения не сделает погоды. Ситуация немного изменилась, когда объем данных для обработки вырос. И после того, как время выполнения очередного скрипта перевалило за сутки, я решил уделить немного времени оптимизации — все-таки хотелось бы получить результат до того, как он потеряет актуальность. В рамках этой статьи я не планирую говорить о профилировании, а затрону тему компиляции Python-кода. При этом обозначу условие: варианты оптимизации не должны быть требовательными к времени разработчика, а, напротив, быть дружественными к «пыщ-пыщ и в продакшен».
На примере markdown
doc = pandoc.Document() doc.markdown = ''' # I am an H1 Tag * bullet point * more points * point with [link](http://kennethreitz.com)! '''
>>> from markdown import Markdown >>> from fontawesome_markdown import FontAwesomeExtension >>> markdown = Markdown(extensions=[FontAwesomeExtension()] >>> markdown.convert('i ♥ :fa-coffee:') <p>i ♥ <i class="fa fa-coffee"></i></p>