Подключение Yandex Database к serverless телеграм боту на Yandex Functions

Данная статья является продолжением вот этой статьи. В ней мы рассмотрели создание и настройку yandex cloud functions телеграм бота. А сегодня мы рассмотрим подключение телеграм бота к базе данных и сохранение какой-либо информации о пользователе, с которым общается бот.

В качестве базы данных мы будем использовать Yandex Cloud Database.

Песочный алфавит при помощи генеративных алгоритмов

В посте есть результаты экспериментов с различными биологическими и физическими закономерностями, в частности песочный сплайн, дифференциальная решетка, песчаные творения и песочные знаки.

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (ccxlvi)

Конфигурация проекта внутри и вне Kubernetes

Недавно я написал ответ о жизни проекта в Докерах и отладке кода вне него, где мельком упомянул о том, что можно сделать свою систему конфигурирования, чтобы сервис и в Кубере хорошо работал, подтягивал секреты, и локально удобно запускался, в том числе вообще вне Докера. Ничего сложного, но описанный "рецепт" может кому-то пригодится :) Код на Питоне, но логика к языку не привязана.

The Digital Cat: Flask project setup: TDD, Docker, Postgres and more - Part 2

The Digital Cat: Flask project setup: TDD, Docker, Postgres and more - Part 3

Зарплаты Python-разработчиков: самые большие зарплаты не в Москве, а в Воронеже нет сеньоров

Python-разработчиков можно поделить на три группы. В самой большой — специалисты, чьи зарплатные ожидания ниже предложений компаний. Во второй — те, кто хочет получать больше, чем им готовы предложить. И совсем мало разработчиков, чьи ожидания совпадают с предложениями. Деление не зависит от уровня разработчика, скорее от города потому что в каждой из 3 групп есть джуны, мидлы и сеньоры.

Python Bytes: #203 Scripting a masterpiece for Python web automation

Talk Python to Me: #286 Python and ML at NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL)

Audio

The Real Python Podcast – Episode #31: Python Return Statement Best Practices and Working With the map() Function

Парсинг и аудит

Начнем с идеи. Допустим, вы, как настоящий аудитор, хотите провести экспертизу отчетности заводчика собак, используя в том числе и сторонние ресурсы. Для этого вы пробуете получить систематизированную информацию о щенках заводчика, зная, к примеру, лишь название их пород, и составить из нее таблицу в Pandas, пригодную к дальнейшей обработке любого характера (всевозможные статистические изыскания, агрегация и так далее). Но ваши данные хранятся в глубине некоторого абстрактного вебсайта, откуда вы можете вынуть их в только виде архива, где сложены документы нескольких форматов, внутри которых есть текст, картинки, таблицы. А если пород щенков много, а на каждую из них есть по десятку pdf-файлов с таблицами, откуда вам нужна не вся информация, а также, например, нужны названия этих таблиц или сноски? Добавим в наш проект несколько функций, решающих следующие задачи: выгрузка и распаковка архива с данными, поиск и обработка pdf файлов из архива, анализ полученных данных.

Как построить диаграмму на Python

Каждый, кому хоть раз приходилось строить диаграммы в draw.io или Google Diagrams, помнит всю утомительность и медлительность этого процесса. Сегодня делимся с вами материалом, в котором шаг за шагом показывается, как можно строить красивые архитектурные диаграммы с помощью Python. Главное удобство — встроенные узлы для обозначения сервисов и языков программирования. Только код и никакой мыши.

A Django REST API in a Single File

DataArt запустил бесплатную платформу Kiddo — онлайн-задачник для школьников, изучающих Питон

Пополнить базу собственными задачами может любой желающий, а на свой сайт встроить Kiddo не сложнее, чем плеер YouTube.

Capped Social Network - Building SaaS #76

Разработка онлайн-сервиса для инвесторов на pythonanywhere.com с использованием данных Yahoo Finance

Цель настоящей статьи — поделиться опытом разработки аналитического онлайн-сервиса для инвесторов на python. Основное внимание уделено в большей степени концептуальным моментам, а не детальному описанию какой-то отдельной технологии. Надеюсь, что любые детали читатель легко найдет, немного погуглив. Ради наглядности даю ссылку на сервис в самом начале изложения

Generating Synthetic Data with Numpy and Scikit-Learn

Data Management With Python, SQLite, and SQLAlchemy

Система рекомендаций фильмов с GUI на Python

«Без опыта я никому не нужен! Где взять опыт?» — часто думают люди, осваивающие новую для себя сферу или изучающие новый язык программирования. Решение есть — делать пет-проекты. Представленный под катом проект системы рекомендации фильмов не претендует на сложность и точность аналогичных систем от энтерпрайз-контор, но может стать практическим стартом для новичка, которому интересны системы рекомендации в целом. Этот пост также подойдет для демонстрации как использовать Python-библиотеку EasyGUI на практике.

Важное предупреждение: если вы крепкий миддл либо сеньор, то проект может показаться вам простым. Однако не стоит спешить опускать палец вниз и забывать про тех, кто не так опытен, и кому пост может быть полезен, ведь все мы когда-то были джунами.

Алгоритм Jerdella: решаем проблемы семантического безумия в IT-системах банков