Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
В работе Python приложения встала задача получать данные с сетевого оборудования и проводить его настройки удалённо, по SSH. Можно воспользоваться Paramiko, а можно не выдумывать велосипед и использовать основанную на нём библиотеку Exscript. Под катом — примеры кода для подключения и получения информации из команд. Ввиду отсутствия документации к Exscript этот материал может кому-нибудь здорово пригодиться.
Недавно мы сообщили о интеграции с MonkeyLearn, что позволило организовать машинное обучение Scrapy + Portia.
Поговорим о MonkeyLearn + Scrapy
Вводная Сразу оговорюсь кому может быть интересна данная публикация. Это начинающие Django + JQuery программисты, интересующиеся векторной графикой в браузере с использованием canvas. Или просто люди, получившие подобное задание. Итак, находясь в постоянном сканировании рынка труда своего региона, наткнулся на весьма интересную вакансию web-разработчика в достаточно известной местной компании. В описании вакансии было сказано, что нужен python+django разработчик. После отправки резюме получил тестовое задание которое гласило:
Автор рассмотрел интересный кусок кода:
class A: def b(self): pass if A.b is A.b: print("Python 3") else: print("Python 2")
В этой статье мы разберем, как получить и использовать API сайта, если по нему нет документации или оно еще не открыто официально. Руководство написано для новичков, которые еще не пробовали зареверсить простой API. Для тех же кто сам занимался подобным ничего нового здесь нет. Разбор проведем на примере API сервиса https://www.captionbot.ai/ который недавно открыл Microsoft (спасибо им за это). Многие могли прочитать о нем в статье на Geektimes. Сайт использует ajax запросы в формате JSON, поэтому скопировать их будет легко и приятно. Поехали!
Как-то раз, читая новости на Медузе, я обратил внимание на то, что у разных новостей разное соотношение лайков из Facebook и ВКонтакте. Какие-то новости мегапопулярны на fb, а другими люди делятся только во ВКонтакте. Захотелось присмотреться к этим данным, попытаться найти в них интересные закономерности. Заинтересовавшихся приглашаю под кат!
Что обычно делает python-программист, когда его отправляют воевать с ошибкой? Сначала он лезет в sentry. Здесь можно найти время, сервер, подробности сообщения об ошибке, traceback и, может быть, какой-нибудь полезный контекст. Затем, если этих данных недостаточно, программист идет c бутылкой к админам. Те залезают на сервер, ищут это сообщение в файловых логах, и, может быть, находят его и некоторые предшествующие ошибке записи, которые в редких случаях могут помочь в расследовании. А что делать, если в логах только loglevel=ERROR, а ошибка настолько крута, что ее локализация требует сопоставления логики поведения нескольких различных демонов, которые запущены на десятке серверов?
Статья про Hypothesis