IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter

     20.04.2017       Выпуск 174 (17.04.2017 - 23.04.2017)       Статьи
     20.04.2017       Выпуск 174 (17.04.2017 - 23.04.2017)       Статьи

Разбираемся с Django сигналами Django

Короткая статья об основных понятиях Django сигналов

     20.04.2017       Выпуск 174 (17.04.2017 - 23.04.2017)       Статьи
     19.04.2017       Выпуск 174 (17.04.2017 - 23.04.2017)       Статьи
     19.04.2017       Выпуск 174 (17.04.2017 - 23.04.2017)       Статьи

Чат-бот для ВКонтакте на Python на Callback API

Чат-боты стали уже очень распространенным явлением, и появляются во всех мессенджерах ежедневно.

В этой статье по шагам разберем создание бота с набором простых команд и узнаем, как в дальнейшем можно расширить его функционал. Статья будет полезна для самых новичков, которые никогда не пробовали создавать чат-ботов.

     19.04.2017       Выпуск 174 (17.04.2017 - 23.04.2017)       Статьи

Как я сделал самый быстрый ресайз изображений. Часть 2, SIMD

 

В прошлый раз мы получили ускорение в среднем в 2,5 раза без изменения подхода. В этот раз я покажу, как применять SIMD-подход и получить ускорение еще в 3,5 раза. Конечно, применение SIMD для обработки графики не является ноу-хау, можно даже сказать, что SIMD был придуман для этого. Но на практике очень мало разработчиков используют его даже в задачах обработки изображений. Например, довольно известные и распространенные библиотеки ImageMagick и LibGD написаны без использования SIMD. Отчасти так происходит потому, что SIMD-подход объективно сложнее и не кроссплатформенный, а отчасти потому, что по нему мало информации. Довольно просто найти азы, но мало детальных материалов и разбора реальных задач. От этого на Stack Overflow очень много вопросов буквально о каждой мелочи: как загрузить данные, как распаковать, запаковать. Видно, что всем приходится набивать шишки самостоятельно.

     18.04.2017       Выпуск 174 (17.04.2017 - 23.04.2017)       Статьи

Обманываем время: о тестировании с «подставным» временем на Linux и Docker

При разработке очередного бота для группы в Telegram у меня возникла необходимость испытать его при различных значениях системного времени. Этот бот в конце каждого дня отправляет (или, в зависимости от ряда условий, не отправляет) сообщение в чат и производит манипуляции с некоторыми предыдущими своими сообщениями (или, опять же, не производит).

Менять системное время глобально ой, как не хотелось. Муторно, плюс у меня в ней столько всего понаставлено, не дай Б-г что-то заглючит (вряд ли, но мало ли). Думал запустить VirtualBox, но уж больно лень было ставить «чистую» Убунту, расшаривать папки, и т. д., тем более что этот вариант жрёт, как троглодит серьёзно потребляет машинные ресурсы.

 

Но буквально недавно я начал ковырять Docker. «У него просто обязан быть механизм контроля системного времени внутри контейнера», — подумал я. Рассмотрим, что же в результате вышло.

     18.04.2017       Выпуск 174 (17.04.2017 - 23.04.2017)       Статьи
     17.04.2017       Выпуск 174 (17.04.2017 - 23.04.2017)       Статьи

xml.etree.ElementTree — XML Manipulation API — PyMOTW 3

Стандартная библиотека Python содержит модуль работы с XML. По ссылке вы найдете статью о нем.

     17.04.2017       Выпуск 174 (17.04.2017 - 23.04.2017)       Статьи

Как генерировать ODT документы с Secretary

Короткая статья о библиотеки для геренации ODT файлов

     17.04.2017       Выпуск 174 (17.04.2017 - 23.04.2017)       Статьи

Открытый курс машинного обучения. Тема 8. Обучение на гигабайтах с Vowpal Wabbit

Вот мы постепенно и дошли до продвинутых методов машинного обучения, сегодня обсудим, как вообще подступиться к обучению модели, если данных гигабайты и десятки гигабайт. Обсудим приемы, позволяющие это делать: стохастический градиентный спуск (SGD) и хэширование признаков, посмотрим на примеры применения библиотеки Vowpal Wabbit. Домашнее задание будет как на реализацию SGD-алгоритмов, так и на обучение классификатора вопросов на StackOverflow по выборке в 10 Гб.

     17.04.2017       Выпуск 174 (17.04.2017 - 23.04.2017)       Статьи

Data science и качественный код

 

Обычно модели машинного обучения строят в jupyter-ноутбуках, код которых выглядит, мягко говоря, не очень — длинные простыни из лапши выражений и вызовов "на коленке" написанных функций. Понятно, что такой код почти невозможно поддерживать, поэтому каждый проект переписывается чуть ли не с нуля. А о внедрении этого кода в production даже подумать страшно.

Поэтому сегодня представляем на ваш строгий суд превью python'овской библиотеки по работе с датасетами и data science моделями. 

     17.04.2017       Выпуск 174 (17.04.2017 - 23.04.2017)       Статьи

Введение в машинное обучение с tensorflow TensorFlow

Серия моих статей является расширенной версией того, что я хотел увидеть когда только решил познакомиться с нейронными сетями. Он рассчитан в первую очередь на программистов, желающих познакомится с tensorflow и нейронными сетями. Уж не знаю к счастью или к сожалению, но эта тема настолько обширна, что даже мало-мальски информативное описание требует большого объёма текста. Поэтому, я решил разделить повествование на 4 части:

     15.04.2017       Выпуск 173 (10.04.2017 - 16.04.2017)       Статьи

История о том, как парсер превратился в полноценного МРКО бота для Телеграм Telegram

 Недавно я писал статью про то, как написать парсер дневника МРКО, а в конце пообещал написать про интеграцию с Телеграм ботом, о чем очень жалею. Сейчас бот уже готов и полностью функционирует. Хочу рассказать вам, что использовал и с какими трудностями столкнулся в этой работе.

     15.04.2017       Выпуск 173 (10.04.2017 - 16.04.2017)       Статьи

Интерфейсы в Python: протоколы и ABC

Автор рассказывает как использовать идею интерфейсов классов в Python.

     14.04.2017       Выпуск 173 (10.04.2017 - 16.04.2017)       Статьи