Собрали в одном месте самые важные ссылки
консультируем про IT, Python
Год назад мне пришлось взять на себя курс лекций по теории компиляторов. Вы встречались некомпетентными преподавателями? Это я, здравствуйте! Прежде чем учить других, я всё-таки решил заглянуть в учебник сам, и это вылилось в серию статей "компилятор за выходные" (да, я помню, что за мной должок с описанием лексера/парсера). В итоге я уложил компилятор со мной придуманного си-подобного языка на GNU ассемблер в шестьсот строк кода, причём без внешних зависимостей, включая парсинг.
(28.12.2015 - 03.01.2016)
Рассылка Python разработчиков пополнилась письмом: разработка Python переедит на Github. Сейчас на данном сервисе зеркало основного репозитория.
Расскажу я вам сегодня о том, как пытался я добраться из питона до интерфейса жесткого диска, и что из этого получилось.
Появляется у меня периодически необходимость тестирования большого количества жестких дисков. Обычно для этого используется досовая Victoria загружающаяся по сети. Она тестирует диски по одному, что не очень удобно. К тому же последнее время пошли платы не имеющие режима IDE, что дополнительно усложняет задачу. По началу у меня возникла идея взять готовый софт под линукс с открытыми исходниками и добавить ему возможность параллельного тестирования нескольких дисков. После беглого поиска выяснилось удручающее состояние этой области в линуксе. Из софта, ведущего при тестировании статистику по времени доступа к секторам и типам ошибок нашел только whdd. Попытка разобраться с кодом whdd закончилась полным провалом. Для меня, ни разу не программиста, код показался очень запутанным. К тому же большую его часть занимает совсем не работа с железом.
Хочу поделиться опытом работы с задачей известного конкурса по машинному обучению от Kaggle. Этот конкурс позиционируется как конкурс для начинающих, а у меня как раз не было почти никакого практического опыта в этой области. Я немного знал теорию, но с реальными данными дела почти не имел и с питоном плотно не работал. В итоге, потратив пару предновогодних вечеров, набрал 0.80383 (первая четверть рейтинга). В общем эта статья для еще начинающих от уже начавшего.
Сейчас уже многие используют библиотеку numpy в своих python-программах, поскольку она заметно ускоряет работу с данными и выполнение математических операций. Однако во многих случаях numpy работает в разы медленнее, чем она может… потому что использует только один процессор, хотя могла бы использовать все, что у вас есть.
Автор статьи на примере 5 стадий принятия негатива рассматривает переход на Python3
В этой статье я хочу рассказать о разработке своего проекта — сайта egaxegax.appspot.com. Поскольку являюсь большим поклонником языка Python, свой сайт я решил создать на популярном фреймворке Django. Чтобы использовать его на бесплатном хостинге appspot.com, адаптировал код для использования NoSQL версии django и платформы Google AppEngine.
Статья описывает способ обмана нейронной сети. Нейронная сеть умеет определять хищних/не хищник.
Доктор физико-математических наук Андрей Грозин прочитал цикл лекций об использовании Python в целях ликвидации безграмотности среди студентов, аспирантов и прочих.
Django - самый популярный web-фреймворк для Python. Этому доказательство - количество библиотек расширяющих возможности.
От этого множество авторов пишут статьи с названиями "Мой топ 10 django-модулей", мы не исключение и будем такие писать.
В Python списки по реализации похожи на векторы. А векторы это динамические массивы, то есть последовательности элементов. К этим элементам можно обращаться - получить первый, второй, пятый, десятый элемент. Положение в массиве - это индекс.
В модуле datetime есть now() - метод, который возвращает текущее время. Применяется метод часто, например, создаем новую запись в базе данных - в лог пишем запись от текущего времени.
Вот только такой код оттестировать не всегда просто - иногда надо чтобы now() возвращал конкретное время. Для этого случая есть freezegun:
Начинаем новую рубрику - "Примеры кода". В данной категории постов мы будем публиковать небольшие(или большие) куски кода. Это могут быть как решение определенных задач/вопросов так и небольшие примеры кода с применением инструментов.
В посте http://pynsk.ru/posts/2015/Nov/26/api-vsemu-golova-vkontakte-ot-nachala-do-otpravki-soobshcheniia-drugu/ было рассказано как начать работать с VK API.
НГ совсем близко. Python хорошо подходит для автоматизации. Поэтому в этот раз рубрика "Примеры кода"пополняется скриптом поздравления друзей с Новым Годом:
Сегодня хочу описать как работать с Feedly через их API в языке Python.
Для начала ссылки, которые точно понадобятся:
pyfilesystem позволяет работать с файловой системой, tmpfs, zip архивами, TahoeLAFS, S3 и многими другими фс в единой манере
import tcp_blackhole blackhole = tcp_blackhole.TcpBlackhole(host='localhost', port=9876, echo=False) blackhole.start()
Логгер представляет собой модуль + CLI. Поддерживает изменение шаблона логгирования, может писать лог в разных форматах (txt, csv, json..)
from typeguard import typechecked @typechecked def some_function(a: int, b: float, c: str, *args: str) -> bool: ...
Проект для обучения. С помощью кода проекта можно рассказать про устройство TCP-стека.
Специализированный набор инструментов для обработки данных
Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/scrapy/#1.0.4. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Scrapy
Модуль для легковесных потоков в Python. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/greenlet/#0.4.10. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/greenlet/
Django-nose – приложение упрощающее тестирование в django. Основными фишками является то, что: – позволяет запускать только твои тесты, и пропускать системные тесты в django – позволяет выполнять отдельные тесты в отдельных файлах и причем файл не обязан называться tests.py – позволяет создать визуальное покрытие тестами кода (создает html файлик, в котором отдельным цветом выделены участки кода покрытые тестами). Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-nose/#1.4.3. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-nose
http клиент/сервер для asyncio. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/aiohttp/#0.20.1. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp/
Смогу ли я уложить оптимизирующий компилятор в тысячу строк питона? Прогон первый: mem2reg
Как создать скрипт-beautifier в Ghidra на Python?
Сводка pythonz 09.02.2025 — 16.02.2025
Порядок работы с устареванием ML моделей. Шаг 2: Создание надежных и долговечных моделей
Моделирование управления AC двигателя — Field oriented control of PMSM с помощью opensource решений
oumi - обучение и работа с моделями с нуля
Обучить модель RoBERTa расстановке запятых на балконе для продакшена
PyPI Now Supports iOS and Android Wheels for Mobile Python Development
Давайте писать удобное локальное окружение…
Экосистема для разработки и применения Computer Vision (CV) в промышленности