Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Реализация объектно-ориентированного программирования (ООП) в языках Java и Python отличается. Принцип работы с объектами, типами переменных и прочими языковыми возможностями может вызвать затруднение при переходе с одного языка на другой. В данной статье, которая может быть полезной как для Java-программистов, желающих освоить Python, так и для Python-программистов, имеющих цель лучше узнать Java, приводятся основные сходства и отличия этих языков, применительно к ООП.
На сайте ФНС по адресу egrul.nalog.ru/index.html есть замечательный сервис проверки контрагентов или своих собственных обществ. Суть проверки сводится к подаче запроса в ЕГРЮЛ (единый реестр фактов детальности юридических лиц) и получении тут же, онлайн, выписки из реестра. Работа с сервисом не вызывает каких-либо затруднений: внес в поле ОГРН, нажал кнопку “Найти” и нажал кнопку “Скачать” ниже. Все, выписка получена. Как здесь может помочь автоматизация? Очень просто.
Это небольшое руководство предназначено для пользователя Django, который хочет настроить приложение Django c веб-сервером в производственной среде.
Мы автоматизируем показ рекламы в интернете. Наши системы принимают решения не только на основе исторических данных, но и активно используют информацию, полученную в реальном времени.
Думаю, статья будет интересна всем, кто пользуется Notion, но по какой-то причине не мог переехать на него полностью.
Я разрабатываю свой проект. На лэндинге после ввода емейла выдается ссылка на соцопрос на базе Google Forms. Ответы записываются в табличечку на Google Drive. Проблема в том, что все свое я ношу с собой сохраняю в Notion. Это банально удобней. Обходился ручным копипастом, пока отзывов было мало. Потом их стало больше — и надо было что-то придумать. Кому интересно, что вышло — добро пожаловать под кат.
Перевод обзорной статьи: Guest Contributor Overview of Async IO in Python 3.7
В сообществе OpenDataScience успешно развивается инициатива ML4SG — Machine Learning for Social Good. В её рамках стартовал целый ряд интересных проектов, которые в самых разных областях улучшают нашу с вами жизнь.
Мы хотели бы рассказать об одном из таких проектов под кодовым названием #proj_shipwrecks.
В рамках проекта мы стремимся помогать людям, занимающимся разного рода морскими исследованиями, от морских археологов, биологов и океанологов до команд спасения на воде, используя как свою экспертизу в области компьютерного зрения, так и придумывая новые, порой неожиданные ходы.
Автоматические системы модерации внедряются в веб-сервисы и приложения, где необходимо обрабатывать большое количество сообщений пользователей. Такие системы позволяют сократить издержки на ручную модерацию, ускорить её и обрабатывать все сообщения пользователей в real-time. В статье поговорим про построение автоматической системы модерации для обработки английского языка с использованием алгоритмов машинного обучения. Обсудим весь пайплайн работы от исследовательских задач и выбора ML алгоритмов до выкатки в продакшен. Посмотрим, где искать готовые датасеты и как собрать данные для задачи самостоятельно.
На производстве важно следить за качеством продукции, причем как приходящей от поставщиков, так и той, что мы выдаем на выходе. Для этого у нас часто проводятся пробоотборы — специально обученные сотрудники берут пробоотборники и по имеющейся инструкции собирают пробы, которые затем передают в лабораторию, где их и проверяют на качество.
QlikView и его младший брат QlikSense — замечательные BI инструменты, достаточно популярные у нас в стране и "за рубежом". Очень часто эти системы сохраняют "промежуточные" результаты своей работы — данные, которые визуализируют их "дашборды" — в так называемые "QVD файлы". Часто QVD файлы используются в качестве основного хранилища в многоэтапных ETL процессах, построенных на базе Qlik. И тогда у некоторых (у меня, например, — я занимаюсь в компании вопросами инженерии данных) возникает вопрос — можно ли и как воспользоваться этими данными без QlikView/QlikSense? Или другой — а что там и правильно ли "оно" посчиталось?
Сегодня мы обсудим, зачем кому-то понадобилось писать замену стандартному питонячему логеру logging и как этой штукой пользоваться.
Так уж сложилось, что на Python пишут много веб-приложений. Эту нишу Python разработки почти полностью поделили между собой два здоровых игрока — Django и Flask. Поэтому большой процент программистов, пишущих на Python, заточен на работу с этими двумя фреймворками.
По этой причине у многих Python-разрабов складывается некое подобие тунельного зрения — их инженерный подход заперт между этими двумя библиотеками.