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

pyOpenRPA туториал. Управление оконными GUI приложениями

Специально для Хабр я начинаю серию статей-туториалов по использованию RPA платформы OpenRPA. Буду рад получить от вас комментарии и замечания, если возникнут какие-либо вопросы. Надеюсь, что эта история не оставит вас равнодушными.

Чтобы я хотел знать когда начинал изучать Django? — очень общий взгляд

Когда я начинал изучать Django и Wagtail по таким инструкциям, меня часто смущало, что пара команд создает кучу непонятных файлов (особенно на самом старте). Последующее описание этих файлов в инструкциях содержало слишком много деталей, которые трудно было усвоить за раз.

В этом посте я бы хотел посмотреть на Django с очень «философского вида» — минимум кода, максимум общих фактов. Думаю, что такой взгляд поможет тем, кто хочет начать изучать Django но теряется на старте.

Сводка новостей от pythonz 28.06.2020 — 05.07.2020

О нет! Моя Data Science ржавеет

Предлагаем вашему вниманию перевод интереснейшего исследования от компании Crowdstrike. Материал посвящен использованию языка Rust в области Data Science (применительно к malware analysis) и демонстрирует, в чем Rust на таком поле может посоперничать даже с NumPy и SciPy, не говоря уж о чистом Python.

Web-сервер машинного обучения «ВКФ-решатель»

Сейчас в глазах обычной публики машинное обучение прочно ассоциируется с различными вариантами обучения нейронных сетей. Если первоначально это были полносвязные сети, потом заместившиеся сверточными и рекуррентными, то теперь это стало совсем экзотическими вариантами типа GAN и LTSM-сетей. Кроме все больших объемов выборок, требуемых для их обучения, они еще страдают невозможностью объяснить, почему было принято то или иное решение. Но существуют и структурные подходы к машинному обучению, программная реализация одного из которых описана в настоящей статье.

Введение в асинхронное программирование на Python

Асинхронное программирование – это вид параллельного программирования, в котором какая-либо единица работы может выполняться отдельно от основного потока выполнения приложения. Когда работа завершается, основной поток получает уведомление о завершении рабочего потока или произошедшей ошибке. У такого подхода есть множество преимуществ, таких как повышение производительности приложений и повышение скорости отклика.
 

А вы можете решить эти три (обманчиво) простые задачи на Python?

С самого начала своего пути как разработчика программного обеспечения я очень любил копаться во внутренностях языков программирования. Мне всегда было интересно, как устроена та или иная конструкция, как работает та или иная команда, что под капотом у синтаксического сахара и т.п. Недавно мне на глаза попалась интересная статья с примерами того, как не всегда очевидно работают mutable- и immutable-объекты в Python. На мой взгляд, ключевое — это то, как меняется поведение кода в зависимости от используемого типа данных, при сохранении идентичной семантики и используемых языковых конструкциях. Это отличный пример того, что думать надо не только при написании, но и при использовании. Предлагаю всем желающим ознакомиться с переводом.

MLOps — Cook book, chapter 1

Я CV-разработчик в КРОК. Уже 3 года мы реализуем проекты в области CV. За это время чего мы только не делали, например: мониторили водителей, чтобы во время движения они не пили, не курили, по телефону не разговаривали, смотрели на дорогу, а не сны или в облака; фиксировали любителей ездить по выделенным полосам и занимать несколько мест на парковке; следили за тем, чтобы работники носили каски, перчатки и т.п.; идентифицировали сотрудника, который хочет пройти на объект; подсчитывали всё, что только можно.

Восходящая сортировка кучей

Это заключительная статья из серии про сортировки кучей. В предыдущих лекциях мы рассмотрели весьма разнообразные кучные структуры, показывающих отличные результаты по скорости. Напрашивается вопрос: а какая куча наиболее эффективна, если речь идёт о сортировке? Ответ таков: та, которую мы рассмотрим сегодня.

Django Slug Tutorial

Как реализовать Login и Logout в Django

Настраиваем Sentry и Flask для ловли ошибок

Функциональные тесты в Циан

Наша команда занимается разработкой инструментов для продуктовых разработчиков. Это и библиотеки: HTTP-клиент, веб-сервер, библиотеки доступа к базам данных, и средства мониторинга микросервисов и сайта в целом, и интеграция с CI/CD и многое другое.

Сегодня я расскажу про новый инструмент, который мы не так давно разработали — фреймворк для функциональных тестов.

Ищем фильмы, книги и подкасты с помощью Python

Apple не особо афиширует, что у iTunes Store и других каталогов есть кривенькое, но простое поисковое API — поэтому я решил о нём написать. Из этой заметки вы узнаете, что API умеет и как его использовать.

FAISS: Быстрый поиск лиц и клонов на многомиллионных данных

Однажды в преддверии клиентской конференции, которуюежегодно проводит группа DAN, мы размышляли над тем, что интересного можно придумать, чтобы у наших партнеров и клиентов остались приятные впечатления и воспоминания о мероприятии. Мы решили разобрать архив из тысяч фотографий с этой конференции и нескольких прошлых (а всего их к тому моменту было 18): человек отправляет нам свою фотографию, а мы ему через пару секунд отправляем подборку фотографий с ним за несколько лет из наших архивов.

Велосипед мы не придумывали, взяли всем известную библиотеку dlib и получили эмбеддинги (векторные представления) каждого лица. 

Get Started With Django Part 2: Django User Management

Huey как минимальая очередь задач в Django

Пара слов об именовании переменных и методов

В этой статье мы будем говорить о коде, являющимся полной противоположностью описанного выше — о коде, к написанию которого подходили второпях, безответственно и невдумчиво. Эта статья небольшая исповедь, ведь и мне, как и любому другому программисту так же доводилось писать подобный код. В этом нет ничего ужасного до тех пор, пока мы понимаем, что это плохо и над этим нужно работать.

Полный список вопросов с собеседований по Python для дата-сайентистов и инженеров

Бывает, что компания ищет дата-сайентиста, а на самом деле ей нужен Python-разработчик. Поэтому при подготовке к собеседованию есть смысл освежить в памяти информацию по Python, а не только штудировать алгоритмы.