Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Артур Шарафутдинов @ Moscow Python Meetup 38
Прогнозирование величины сомнительных операций (отмывание денег, финансирование терроризма) по открытым данным.
Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/38/modul-iskusstvennogo-intellekta/
Василий Большаков @ Moscow Python №39
1. Что нужно знать 2. Что нужно уметь 3. Что нужно понимать (и это самое главное)
http://www.moscowpython.ru/meetup/39/chto-otlichaet-dzhuniora-ot-senora-ili-kak-ne-imet/
Дмитрий Швеенков @ Moscow Python #39
О жизни наших проектов в продакшен. Как мы используем python-django-uwsgi для backend мобильных приложений. Что важно в backend для его работы? Как измерить время о оценить качество работы backend? Как переносим большие пиковые нагрузки? Как настраиваем сервера, какие "ручки" крутим в ОС, чтобы все работало. Немного о профилировании django, memcached в python.
http://www.moscowpython.ru/meetup/39/osobennosti-raboty-backend-dlja-mobilnyh-prilozhen/
Алексей Лобзов @ Moscow Python №39
В докладе будет рассказано о модуле Predict, позволяющем строить сетевые модели для управления проектами. Дополнительная информация о модуле здесь - https://github.com/AleksLobzov/predict
http://www.moscowpython.ru/meetup/39/ispolzovanie-python-dlja-postroenija-setevyh-model/
Абстракция — отличный слуга, но опасный хозяин. Мы думаем, проектируем, пишем и отлаживаем код… на нагромождении абстракций. Закон Спольски гласит: «Все абстракции текут». Из данного выступления вы узнаете, почему это происходит, отчего часто является проблемой и что с этим делать; но помимо этого, станет понятно, что бывают в случае, когда абстракциям надлежит течь.
Даже искушенные проектированием разработчики осознают, на сколько сложной может быть поддержка больших приложений. Из этого выступления вы узнаете, как недавно анонсированный подход «Чистая архитектура» можно применить в Питоне: как этот высокоуровневый шаблон проектирования замечательно ложится на особенности нашего языка, предоставляя, таким образом, ответы на вопросы, не чуждые даже опытным разработчикам.
Geographical Information Systems (GIS)
И новички и опытные разработчики, любят типы данных встроенные в Питон, особенно словари. Но как эти словари устроены? Чем они лучше других контейнеров и чем хуже? Наглядные диаграммы, раскрывающие секреты реализации словарей, а также несколько интереснейших примеров, демонстрирующих их поведение, помогут разработчикам получить довольно детальное представление о механизмах их работы. А этого должно быть достаточно, что принять решение о возможности использования словарей в той или иной ситуации.
Рассказ про facebook и asyncio
13 августа в Avito прошла встреча специалистов по Data Science, использующих Python.
C++, Java и .NET предоставляют сортированные коллекции прямо из коробки, а хотели бы вы иметь их в Питоне? Если посмотреть вокруг, то можно обнаружить индексы DataFrame в Pandas, базы данных в памяти Sqlite, сортированные множества в redis-py. Этот выступление посвящено модулю SortedContainers, который создавался с целью заполнить пробел: добавить в Питон реализации сортированных списков, словарей, множеств. Написан он на чистом Питоне, но в общем случае, быстрее аналогичных модулей, написанных на Си. Давайте посмотрим как это работает. В выступлении информация об используемых подходах и алгоритмах, а также много графиков производительности.
Интересовались ли вы когда-нибудь, как именно Питон исполняет ваш код? А хотите научиться создавать байткод Питона кустарным методом? В этом выступлении мы разберём внутреннее представление байкода CPython, а также продемонстрируем некоторые техники изменения объектов кода для просто так и для пользы.
Умные часы и фитнес-браслеты могут показывать не только число шагов и время, но и много других вещей. Чтобы их извлечь, нам понадобится Python, машинное обучение и умение удивляться. Заодно узнаем, что нейронные сети в Python - это просто и быстро. Глеб Ивашкевич @ Moscow Python Meetup 37 Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/37/watch-the-hands/