IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram


Новый материал в ленте
  virtualenv - 20.26.3

Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv


Python Дайджест. Выпуск 151

(07.11.2016 - 13.11.2016)

поделиться выпуском 
Дайджест python,

Статьи

  Как устроен парсер Python, и как втрое уменьшить потребление им памяти

Любой, кто изучал устройство языков программирования, примерно представляет, как они работают: парсер в соответствии с формальной грамматикой ЯП превращает входной текст в некоторое древовидное представление, с которой работают последующие этапы (семантический анализ, различные трансформации, и генерация кода).

  Немного фактов о python asyncio

Всем привет! Хотелось бы поделиться опытом использования python asyncio. За полтора года использования в продакшене накопился некоторый опыт, общие приемы, облегчающие жизнь. Естественно, были и грабли, о которых также стоит упомянуть, ибо это поможет сэкономить кучу времени тем, кто только начинает использовать в своих приложениях asyncio. Кому интересно — прошу под кат.

  Как мы запускали Хабр для гуманитариев (с водолазами и выплатами для всех)

«В следующие два года нужно не пытаться изобразить из себя что-то особенное, а просто быть достаточно умным, чтобы компоновать то, что человечество уже создало» (с) bobuk


Год назад на внутреннем хакатоне наши ростовские ребята за ночь скрестили визуальный текстовый редактор, «Типограф Муравьева» и антиплагиат-сервис. Получилась штука, которая помогала быстро подготовить и отправить публикацию в блог. 

Одно время штука жила как сайд-проект, затем нам дали немного ресурсов — ну, как внутреннему стартапу. В итоге получилось удобное коллективное медиа без редакции.

  Рекомендации на основе изображений товаров

В данной статье я хотел бы рассмотреть на практике вариант построения простейшей рекомендательной системы основанной на схожести изображений товаров. Этот материал предназначен для тех, кто хотел бы попробовать применить Deep Learning, а именно свёрточные нейронные сети, в простом, интересном и практически применимом проекте, но не знает с чего начать.

  Способы задания цвета в Matplotlib matplotlib

Статья с описанием возможных способов задания цвета в библиотеке для построения графиков Matplotlib.

  Как в Matplotlib менять оформление линий по умолчанию matplotlib

Статья про установку стилей линий по умолчанию в библиотеке для построения графиков Matplotlib.

Видео

  Чем Python плох для стартапа

Язык Python отлично подходит для прототипирования: простой синтаксис, множество батареек, много готовых решений. Это отлично для бизнеса и для разработчика. Но давайте снимем розовые очки и озвучим негатив, который вас ждет, когда вы возьмете Python для проекта.

Слайды: http://www.slideshare.net/PyNSK/python-68851470

  Питоничность в тестировании

Привычки бывают хорошие, а бывают и нет. И хотя в целом привычка покрывать код тестами, безусловно, заслуживает всяческого поощрения, вопрос о том, к какому именно каркасу для тестирования лучше привыкать, остаётся открытым. Мы в очередной раз попытаемся его закрыть.

Слайды — http://bit.ly/ist_004

Релизы

  pytest - 3.0.4.dev0

Простой мощный инструмент тестирования в Python. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pytest/#3.0.4.dev0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pytest/

  Вышел PyPy2 v5.6

PyPy — интерпретатор языка программирования Python. PyPy в начале своего существования был интерпретатором Python, написанным на Python.PyPy — JIT-компилятор, и может превращать код на Python в машинный код во время выполнения программы.

  pip - 9.0.0

Утилита для управления модулями в Python. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pip/#9.0.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pip/

  numpy - 1.13.0

Модуль для работы с многомерными массивами. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/numpy/#1.13.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/numpy/