IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог

     19.09.2015       Выпуск 91 (14.09.2015 - 20.09.2015)       Статьи

Python функции и замыкания

Статья рассказывает об использовании функций - про время жизни аргументов и функций, о замыканиях.

     19.09.2015       Выпуск 91 (14.09.2015 - 20.09.2015)       Статьи
     19.09.2015       Выпуск 91 (14.09.2015 - 20.09.2015)       Статьи
     19.09.2015       Выпуск 91 (14.09.2015 - 20.09.2015)       Статьи

Клеточные автоматы в Python Часть 1: Как вы думаете, это игра жизнь?

Первая статья из цикла "Клеточные автоматы". Введение - что это, зачем это и как это

     18.09.2015       Выпуск 91 (14.09.2015 - 20.09.2015)       Статьи

Продвинутое использование регулярных выражений

Статья описывает практику использования регулярных выражений. Рассматриваются различные небольшие хитрости, которые упрощают работу с данной техникой.

     18.09.2015       Выпуск 91 (14.09.2015 - 20.09.2015)       Статьи

Python 3.5; async/await

Тихо и незаметно (с), вышел Python версии 3.5! И, безусловно, одно из самых интересных нововведений релиза является новый синтаксис определения сопрограмм с помощью ключевых слов async/await, далее в статье об этом. 

Поверхностный просмотр «PEP 0492 — Coroutines with async and await syntax» по началу оставил у меня вопрос «Зачем это надо». Сопрограммы удовлетворительно реализуются на расширенных генераторах и на первый взгляд может показаться, что все свелось к замене yield from на await, а декоратора, создающего сопрограмму на async. Сюда можно добавить и возникающее ощущение, что все это сделано исключительно для использования с модулем asyncio.

     17.09.2015       Выпуск 91 (14.09.2015 - 20.09.2015)       Статьи

Анализ логов с помощью Hadoop/Python

Привет, Хабр! В этом посте я хотел бы рассказать вам о том, как мы, Лаборатория новых профессий, вместе с компанией Data-centric Alliance смогли сконструировать несколько лабораторных работ, посвящённых обработке и анализу веб-логов. Эти лабораторные работы являются ключевыми в рамках первого кейса нашей образовательной программы «Специалист по большим данным» и выполняются на основе аудиторных данных DMP Facetz.DCA. Меня зовут Артем Пичугин, и я являюсь её координатором.

Представьте, что вы компания, продающая автомобили. Кому показать рекламу автомобиля? На каких сайтах? Так, чтобы недорого и эффективно? Казалось бы, ответ очевиден: пользователям, которые заходят на страницы покупки автомобилей на сайтах компаний, а также на досках объявлений типа Avito и т д.

     17.09.2015       Выпуск 91 (14.09.2015 - 20.09.2015)       Статьи

Разворачиваем Flask-приложение на Nginx, используя Gunicorn

Предположим, у вас есть Ubuntu, в котором нужно развернуть Nginx с Flask-приложением. Вам необходимо использовать WSGI сервер, например, Gunicorn. Gunicorn (Green Unicorn) — WSGI HTTP сервер на Python для UNIX систем. Представляю вольный перевод статьи Onur Güzel «How to Run Flask Applications with Nginx Using Gunicorn», где шаг за шагом показано процесс развертывания.

     17.09.2015       Выпуск 91 (14.09.2015 - 20.09.2015)       Статьи

Регулярные выражения python

Регуля́рные выраже́ния (англ. regular expressions) — формальный язык поиска и осуществления манипуляций с подстроками в тексте. Так же их называю сокращенно regexes. Проще говоря это шаблон (pattern) для поиска определенной строки(подстроки). Разберем все на примерах.

     16.09.2015       Выпуск 91 (14.09.2015 - 20.09.2015)       Статьи

Анализируем 1.7 миллиард комментариев с Reddit с помощью Blaze и Impala

Захватывающая статья про анализ данных. Особенность этой статьи - объем данных. Далеко не на всякой машине такой объем влезит в память.

     16.09.2015       Выпуск 91 (14.09.2015 - 20.09.2015)       Статьи

Анонс PyCharm Edu 2: простое лучше сложного

Новая версия PyCharm Educational Edition. В этой версии еще больше упрощен интерфейс и многие утилиты.

     16.09.2015       Выпуск 91 (14.09.2015 - 20.09.2015)       Статьи

Отслеживаем мяч на OpenCV

OpenCV - отличная библиотека для обработки изображений и видео. В этой статье будет показано как можно распознать мяч на видео.

     14.09.2015       Выпуск 91 (14.09.2015 - 20.09.2015)       Статьи

Анализ данных: анализируем поведение акул

Статья про анализ данных. В этой статье в качестве данных выступает активность акул за лето. С помощью привычных инструментов и k-d-деревьев будет сделан анализ.

     14.09.2015       Выпуск 91 (14.09.2015 - 20.09.2015)       Статьи

Добавляем простой GUI для Pandas скрипта

В статье вы найдете инструкцию как добавить для своего Pandas скипта GUI - с помощью gooey

     14.09.2015       Выпуск 91 (14.09.2015 - 20.09.2015)       Статьи

Python список. Функции и методы над списками

Короткая статья про методы и функции свойственные спискам

     14.09.2015       Выпуск 91 (14.09.2015 - 20.09.2015)       Статьи

Работа с данными среднего размера в Python. Pandas и Seaborn

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.

     13.09.2015       Выпуск 90 (07.09.2015 - 13.09.2015)       Статьи

Пишем Webkit браузер на Python

Статья рассказывает как с помощью PyQt4 написать свой браузер.

     13.09.2015       Выпуск 90 (07.09.2015 - 13.09.2015)       Статьи
     13.09.2015       Выпуск 90 (07.09.2015 - 13.09.2015)       Статьи

Группируем одинаковые приложения из разных магазинов по иконке

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.