Python Дайджест. Выпуск 155

Целью статьи является рассказать начинающим программистам о возможности не только разработать что-то интересное на основе несложных инструментов, но и разместить проект в общий доступ, а при усердных стараниях увидеть, что не только автор может оценить потраченные усилия.

Jupyter Notebook – это крайне удобный инструмент для создания красивых аналитических отчетов, так как он позволяет хранить вместе код, изображения, комментарии, формулы и графики

Ниже мы расскажем о некоторых фишках, которые делают Jupyter очень крутым. О них можно прочитать и в других местах, но если специально не задаваться этим вопросом, то никогда и не прочитаешь.

Замечали в админке есть блок "Последние действия", который не ясно зачем нужен?
Вот теперь вы можете добавить пользы для него - сделать просмотр всех действий, а не последних 5

Статья описывает, как работает кэш декоратор в Django

Парсером называется часть программы, которая из линейной последовательности простых данных строит более сложные структуры данных с учетом некоторой грамматики. 

С помощью PyLint вы можете находить множество ошибок вашего кода автоматически

Python обладает рядом привлекательных преимуществ к которым относится простота реализации программных решений, наглядность и лаконичность кода, наличие большого числа библиотек и многочисленного активного комьюнити. В то же время, известная всем медлительность питона часто ограничивает его применимость для “тяжелых” вычислений. Для ряда задач можно добиться существенного ускорения расчетов путем использования технологии CUDA для параллельных вычислений на GPU. Цель этого небольшого исследования — анализ возможностей эффективного использования python для расчетов на GPU и сравнение производительности различных python-решений с реализацией на C.

О новых возможностях, предлагаемых setuptools, для декларативного конфигурирования пакетов ваших приложений на Питоне.

Рад сообщить, что, начиная с версии 30.4.0 setuptools поддерживает конфигурирование пакетов приложений в файлах конфигурации, например, setup.cfg.

Мой рекорд скорости написания кода «на C» был в консоли Quake II. Причем абсолютно без ошибок. В темноте, не глядя, трясущимися руками надо было набрать примерно такое:

Статья описывает тюнинг исполнения приложения через uWSGI

name = "oded" age = 26 print("My name is: {name}, my age is: {age} and 2*3={2*3}!") # My name is oded, my age is: 26 and 2*3=6!

На семинаре Kernel Recipies мейнтейнер документации Linux ядра Jonathan Corbet рассказал о нынешнем положении дел с документацией и о том, как будет совершаться переход от анархии к порядку. Первые успехи в этом начинании уже есть. Некоторые документы были недавно конвертированы в ReStructuredText с помощью питоновского Сфинкса. О том как это было рассказано внутри.

22-го декабря в 19:00 на Мансарде RAMBLER&Co состоится 41-я встреча MoscowPython

Доброго времени суток, Хабрахабр! Данный материал является продолжением первой части, в которой освещены инструменты и возможности разработки продукта на облачной платформе. Примером является актуальное мобильное расширение доступа к расписанию пар в университете — Telegram-bot. 

Дмитрий Ермолаев

Объяснит, как устроен платёжный сервис 7Pay.in (сайт, на котором можно купить биткоины и оплатить биткоинами разные услуги).

Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/40/python-web2py-i-sajt-platezhej/

Александр Боргардт

Расскажет всё о периодических задачах. Объяснит, зачем вам нужно знать, где и когда они запускаются. По полочкам разложит специфику запуска периодических задач на кластере и покажет разные способы их запуска.

Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/40/zapuskaem-periodicheskie-zadachi-pravilno/

Александр Хаёров

Поделится техническим докладом с кодом и командами и покажет, как развернуть свой первый проект в GAE. Продемонстрирует, как адаптироватьDocker Cats vs Dogs voting application к разворачиванию в PaaS и проведёт слушателей по процессу разворачивания.

Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/40/razvorachivaem-prilozhenie-v-appengine/

Почти часовое видео с сравнением R и Python для обработки данных

Python обладает большой экосистемой. Прямо с языком поставляется большой набор "батареек". Здесь и работа с кодировками, почтой, файлами, операционной системой, сокеты и работа с сетью, время, календари, математика и много еще чего. (Кстати, рекомендую почитать документацию).

Побродив по страницам Python wiki можно найти необычную страницу.https://wiki.python.org/moin/SimplePrograms

На странице размещены простые, короткие примеры программ