IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram

     27.05.2016       Выпуск 127 (23.05.2016 - 29.05.2016)       Статьи

Статистика распределения доменов по AS, IP, NS, MX и прочим параметрам

Давным-давно перестал работать 1stat.ru — откровенно говоря, для нас это была трагедия (сейчас вроде он как-то работает).

Рабочий день обычно начинался с чашечки кофе и приятного просмотра значений прироста доменов. Конечно же, такие метрики не показывают ни успешность компании, ни ее капитализацию, ни тип клиентов, которые размещаются у компании. Но, несмотря на это, косвенно можно оценить динамику роста или деградации компании — если количество доменов на NS серверах растет, а не падает — это хорошо. Как показала практика, это, так или иначе, отражает положение дел на рынке.

     26.05.2016       Выпуск 127 (23.05.2016 - 29.05.2016)       Статьи
     26.05.2016       Выпуск 127 (23.05.2016 - 29.05.2016)       Статьи

Прогнозирование спроса с BigQuery и TensorFlow machine learning TensorFlow

По этой ссылке вы найдете небольшую модель машинного обучения для предсказания спроса на такси в Нью-Йорк

     26.05.2016       Выпуск 127 (23.05.2016 - 29.05.2016)       Статьи

Изучение систем голосования с помощью Hypothesis tests hypothesis

В статье описывается применение библиотеки Hypothesis для тестирования небольшой системы.

     26.05.2016       Выпуск 127 (23.05.2016 - 29.05.2016)       Статьи

Запись входящих звонков

Несколько месяцев назад мой знакомый попросил помочь решить вопрос с записью входящих звонков. Все необходимое или было в наличии, или обещал предоставить. Если интересно, мой опыт реализации на python вместе с кодом под катом. 

     26.05.2016       Выпуск 127 (23.05.2016 - 29.05.2016)       Статьи
     25.05.2016       Выпуск 127 (23.05.2016 - 29.05.2016)       Статьи

RQ: очередь задач на базе Redis task queue Redis celery queue

В статье рассказывается о библиотеке RQ, lightweight альтернативе Celery на базе Redis.

     25.05.2016       Выпуск 127 (23.05.2016 - 29.05.2016)       Статьи

Осторожно — Бульдозер (сборка apk пакетов в Kivy) Kivy

Фух! Только что выбрался из под траков этого чудовища. А кое-кому повезло меньше. Как и было обещано в предыдущей статье, сегодня мы расскажем, как собираются apk пакеты для программ, написанных с использованием фреймворка Kivy при помощи утилиты Buildozer.

     25.05.2016       Выпуск 127 (23.05.2016 - 29.05.2016)       Статьи

Расширяем фреймворк Kivy пакетом XPopup Kivy

Не так давно передо мной встала задача в сжатые сра сроки написать работающий прототип GUI-приложения, которое без лишней строки кода хорошо дружило бы как с Windows, так и с OS X. Выбор пал на змеиный фреймворк Kivy, который с легкостью решал вышесказанное. А также, в базовой комплектации имел весь необходимый инструментарий для реализации приложения.

Ну… почти весь. Под катом расскажу что не так и как это побороть.

     25.05.2016       Выпуск 127 (23.05.2016 - 29.05.2016)       Статьи

Зачем питонисту Bower? Питонисту нужен bowerer Bower

Немного размышлений на тему необходимости Bower и Node.js в проектах на Python.

     24.05.2016       Выпуск 127 (23.05.2016 - 29.05.2016)       Статьи
     24.05.2016       Выпуск 127 (23.05.2016 - 29.05.2016)       Статьи

Обработка данных в iPython notebook для задач SEO data analysis IPython Jupyter

При выполнении аналитических задач SEO, SMM, маркетинга мы столкнулись с непомерно растущим количеством инструментов для обработки данных. Каждый заточен под свои возможности или доступность для пользователя: Excel и VBA, сторонние SEO-инструменты, PHP и MySQL, Python, C, Hive и другие. Разнообразные системы и источники данных добавляют проблем: счетчики, рекламные системы, CRM, инструменты вебмастера Яндекса и Google, соцсети, HDFS. Необходим инструмент, совмещающий в себе простоту настройки и использования, модули для получения, обработки и визуализации данных, а также работы с различными типами источников. Выбор пал на iPython notebook (с недавних пор Jupyter notebook), представляющий собой платформу для работы со скриптами на 40 языках программирования. Широкое распространение платформа получила для научных вычислений, среди специалистов по обработке данных и машинному обучению. К сожалению для автоматизации и обработки данных маркетинговых задач Jupyter notebook используется крайне редко.

     24.05.2016       Выпуск 127 (23.05.2016 - 29.05.2016)       Статьи

Коллекция змей: несколько версий Python на вашей Ubuntu

Из этой небольшой заметки вы узнаете, как можно удобно и быстро поставить на Ubuntu несколько версий интерпретатора Python для последующего их использования.

     24.05.2016       Выпуск 127 (23.05.2016 - 29.05.2016)       Статьи

Pillow-SIMD

 

Pillow-SIMD — это «форк-последователь» библиотеки работы с изображениями Pillow (которая сама является форком библиотеки PIL, ныне покойной). «Последователь» означает, что проект не становится самостоятельным, а будет обновляться вместе с Pillow и иметь ту же нумерацию версий, только с суффиксом. Я надеюсь более-менее оперативно выпускать версии Pillow-SIMD сразу после выхода версий Pillow.

     23.05.2016       Выпуск 127 (23.05.2016 - 29.05.2016)       Статьи

Стандартная схема логгирования в Python

Стандартная библиотека Питона содержит модуль logging, который де-факто является лучшим средством для ведения логов на Python. 

     23.05.2016       Выпуск 127 (23.05.2016 - 29.05.2016)       Статьи