Python Дайджест. Выпуск 147

В эру одностраничных приложений и тонн AJAX-запросов на одной странице множество веб-сайтов заменили кнопку навигации "вперёд/назад" на причудливый механизм бесконечной прокрутки страницы. Веб-сайты использующие этот механизм загружают новую сущность каждый раз, когда пользователь достигает конца страницы при вертикальной прокрутке(вспомните Twitter, Facebook, Google Images). Даже несмотря на то, что UX-эксперты утверждают что механизм бесконечной прокрутки предоставляет чрезмерное количество данных для пользователей, мы видим увеличивающееся количество веб-страниц прибегающих к предоставлению бесконечного списка результатов.

Данная статья представляет собой очень краткую, но емкую выжимку всего, что должен знать начинающий разработчик или QA-инженер о языке Python. Надеюсь, что усердие, приложенное при написании данной статьи, поможет многим подготовиться к собеседованиям на соответствующие вакансии и расширить свой IT-кругозор. 

Используем Slack API и цепи Маркова

Мне очень захотелось поделиться опытом и я хотел бы поговорить о том, почему важно проверять значения возвращаемые функцией. В качестве примера возьмём python и ctypes. Некоторое время назад я столкнулся с достаточно интересным багом суть которого сводилась к тому, что при запуске скрипта на Linux-системе были неправильные данные, но не было трэйсбэка, а на Windows-системе сразу же получали трэйсбэк. Исследование кода показало, что виноваты были некорректные данные даты приходящие в функцию strptime(). Теперь, давайте, посмотрим на пример работы с функцией strptime() в питоне.

2 года назад передо мной встала задача реализовать удаленное управление обогревательными приборами в своем загородном доме. В данной статье я хочу поделиться моим вариантом автоматизации и удаленного управления, к которому я в итоге пришел. Постараюсь охватить весь процесс и подробности создания этого хобби-проекта и поделиться всеми сложностями, с которыми пришлось столкнуться. В процессе реализации, как видно из названия статьи, я использовал Noolite (о нем расскажу в статье), Telegram и совсем немного Python.

И уже послезавтра я с коллегами из Moscow Pythonсоберу разработчиков на одноименной конференции: чтобы пить кофе, общаться, общаться и еще раз общаться! А чтобы было о чем общаться, мы распределили по двум потокам 14 спикеров, которые расскажут самое любопытное из мира Python разработки и зададут темы для обсуждения. Илья Беда, техлид Bro.Engineering – тот самый «full stack developer», который и на Python backend, и на JavaScript фронтенд и на Qt десктоп. На конференции Илья расскажет про конструирование собственных DSL, используя структуры данных Python. А на Хабре – уже ответил на множество каверзных вопросов и рассказал, как смотрит на разработку. Кстати, с предыдущими тремя интервью вы можете ознакомиться здесь, здесьи здесь.

Экосистема языка python стремительно развивается. Это уже не просто язык общего назначения. С его помощью можно успешно разрабатывать веб-приложения, системные утилиты и много другое. В этой заметке мы сконцентрируемся все же на другом приложении, а именно на научных вычислениях.

Мы попытаемся найти в языке функции, которые обычно требуем от математических пакетов. Рассмотрим сильные и слабые стороны идеи использования python вместо MATLAB, Maple, Mathcad, Mathematica.

Если проанализировать  форумов о рынках (в том числе Форекс), можно выделить два достаточно устойчивых мнения, назовём их пессимистическим и оптимистическим: 

Пессимисты утверждают: рынок случаен «потому что я построил график случайного процесса и мой друг (профессиональный трейдер) не смог отличить его от графика EURUSD», а значит иметь стабильный доход на рынке( на Форекс) невозможно по определению!

Оптимисты им возражают: если бы рынок был случаен, котировки не гуляли бы в окрестности 1, а ушли в бесконечность. Значит рынок неслучаен и на нём можно зарабатывать. Я видел реально стабильно зарабатывающую стратегию с большим профит-фактором (больше стольки-то)!

Попробуем остаться реалистами и извлечь пользу из обоих мнений: предположим, что рынок случаен, и на основании этого предположения построим методику проверки доходности торговой системы на неслучайность.

Рассмотрим различные фабрики встроенные в Django, как они работают и что можно там улучшить

Flask – это замечательный микро веб фреймворк, основанный на Python. Flaskr – это миниблог, который описан в официальном руководстве по Flask. Я продирался через это руководство больше раз, чем могу в этом признаться. Тем не менее, я хотел бы взять это руководство для следующего шага, добавив в него разработку через тестирование (test driven development) и немножко jQuery.

Артур Шарафутдинов @ Moscow Python Meetup 38

Прогнозирование величины сомнительных операций (отмывание денег, финансирование терроризма) по открытым данным.

Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/38/modul-iskusstvennogo-intellekta/

Веб сервер старается быть Flask'ом

Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/scrapy/#1.2.0. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/scrapy

Приложение для поддержки тегов в Django. Приложение будет крайне полезно на сайте с новостями, которые необходимо помечать тегами, так же можно легко реализовать сортировку по тегам.. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-taggit/#0.21.3. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-taggit/

Python интерфейс для MongoDB. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pymongo/#2.9.4. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pymongo/

Вышел PyPy3 v5.5.0 - альтернативный интерпретатор Python с встроенным JIT компилятором (данная версия реализует совместимость с Python 3.3.5)