Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Короткая статья про методы и функции свойственные спискам
Когда много работаешь с данными, нужно часто строить графики и делать разными преобразования над таблицами. Важно научиться делать это быстро и минимально напрягая мозг. Дело в том, что анализ данных во многом заключается в придумывании и проверке гипотез. Придумывать, конечно, интереснее, чем проверять. Но делать нужно и то и другое. Хорошие инструменты в тренированных руках помогают тратить на техническую работу минимальное количество времени и интеллектуальной энергии. Я попробовал много инструментов: Excel, Python+Matplotlib, R+ggplot, Python+ggplot, и остановился на связке Python+Pandas+Seaborn. Решил с их использованием уже много задач и хотел бы поделиться наблюдениями.
Статья рассказывает как с помощью PyQt4 написать свой браузер.
Однажды случилось мне несчастье обратить свой взор на одну заманчивую вакансию. Все бы ничего, но, как обычно, подкинули тестовое задание. Если кратко, то нужно было сгруппировать ссылки на одно и тоже приложение в разных маркетах. По ссылкам были такие приложения как Skype, Skype WiFi, Skype Qik, Viber, и две игры с одинаковым названием Skyward. Среди магазинов были Google Play, App Store и маркет Windows Phone. В задании было так же описание граблей, мол, не надо особо привязываться на названия приложений, название компании разработчика и т.д. «Но ведь одинаковые приложения легко узнаваемы на разных платформах тупо по иконке» — подумал я, и полез выяснять детали. Но не все так просто.
Рассматривая стек Luminus, я наткнулся на простую и в то же время шикарную, на мой вкус, библиотеку Yesql для организации SQL-запросов в проекте на Clojure и я не увидел чего-то похожего для Python (может плохо искал). Идея этой библиотеки простая — не морочьте себе голову, используйте обычные SQL-запросы, у вас есть возможность именования этих запросов и мапинга на соответствующие динамические функции. Всё это выглядит как набор микро-шаблонов с SQL и их рендер по какому-то контексту. Просто, эффективно, хочу такое у себя в проекте на Python.
Статья рассказывает о применении современных средств NLP для анализа тональности.
Изучение внутренностей ваших инструментов добавляет много опыта. В этой статье рассказывается о принципах построения интерпретаторов.
Это уже 4 чая часть прекрасного цикла статей.
Ещё совсем недавно было первое июня, а тут уже первое сентября. Осень на дворе. Да, недавно тоже так отвернулся, а очнулся — Mail поглотил VK. И началось: видео без рекламы не посмотришь, музыку не послушаешь — запретили правообладатели. Ходят слухи, что вообще запретят. Почуял неладное. А тут как раз такое время года. Вот и подумал, а почему бы мне не собрать свои запасы? Законсервирую свою музыку на своём компе, перекину на диск — слаще любого варенья будет! А поможет мне в этом, как не странно, сам ВК, а точнее — его api. А ещё третий python, встроенная библиотека urllib и библиотека по работе с данным в формате json.
Сейчас очень популярно встравивать в свой сервис возможность "Оставьте номер, мы вам перезвоним через N секунду". Эта статья покажет, как можно реализовать подобный функционал на Python, Flask и Twilio Voice
Знаете выражение f(g(x)) = f ∘ g(x)? И не знаете как такие записи можно реализовать на Python, тогда эта статья расскажет.
Статья подробно описывает как использовать argparse. Статья - своего рода компиляция опыта использования параметров для запуска скриптов
В предыдущих статьях мы говорили о том, что такое событийно-ориентированная система бэктестинга, разобрали иерархию классов, которую необходимо для нее разработать, и обсудили то, как подобные системы используют рыночные данные в контексте исторического тестирования и для «живой» работы на бирже.
Сегодня мы опишем объект NaivePortfolio, который отвечает за отслеживание позиций в портфолио и на основе поступающих сигналов генерирует приказы с ограниченным количеством акций.
Однажды, в процессе поиска инструмента для автоматизации GUI тестирования, мне попался интересный питоновский пакет pywinauto. И хотя он поддерживает только нативные контролы и частично Windows Forms, для наших задач он вполне подошёл. История pywinauto берёт своё начало где-то в районе 1998 года, когда Mark McMahon написал для своих нужд GUI Automation утилиту на языке C (на это потребовалось года два), а затем, уже в 2005-м, переписал её на Python за три месяца. Мощь питона проявила себя во всей красе: интерфейс pywinauto получился простым и выразительным. Инструмент активно развивался с 2006 по 2010. В годы затишья, в 2011-2012 добрый человек moden-py написал GUI helper для просмотра иерархии окон и генерации pywinauto кода под названием SWAPY. Тем временем мир менялся. Наша команда перешла на 64-битные бинарники, и клон pywinauto заработал на 64-битном Python. В основной ветке проект не развивался четыре года и порядком устарел. В 2015 году с согласия Марка удалось вдохнуть в проект новую жизнь. Теперь pywinauto официально живёт на гитхабе, а во многом благодаря камраду airelil модульные тесты бегают на CI сервере AppVeyor.
Статья описывает как можно с помощью Python и d3.js реализовать интерактивные карты.
Статья по шагам рассказывает как создать свою первую нейронную сеть
Представление информации это сложная и постоянно всплывающая задача. В этой статье вы сможете найти ответ на вопрос, как изобразить данные на одном графике если масштаб времени колебается от месяцев до секунд
Это вводная статья о использовании vstruct для обработки бинарных данных.
Основная "фишка" этого модуля - декларативное описание обработки.