Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
XML/HTML парсер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/beautifulsoup4/
(26.12.2016 - 01.01.2017)
Хочу поделиться опытом портирования проекта с Python 2.7 на Python 3.5. Необычными засадами и прочими интересными нюансами.
Язык программирования Python очень востребован на современном рынке, он развивается изо дня в день, и вокруг него сложилось активное сообщество. Во избежание конфликтов между разработчиками-питонистами, создатели языка написали соглашение PEP 8, описывающее правила оформления кода, однако даже там отмечено, что:
Пожалуй, можно описать с помощью программного кода почти все, что нас окружает. И хорошо, что почти, это позволяет нам не погружаться полностью в матрицу. Да, еще довольно трудно запрограммировать поведение отдельно взятых политиков, ведь как можно описать то, что не поддается логике? А вот мудрость, как противовес этому — можно.
Разбираясь со Spark Apache, столкнулся с тем, что после достаточно небольшого усложнения алгоритмов подготовки данных расчеты стали выполняться крайне медленно. Поэтому захотелось реализовать что-нибудь на C# и сравнить производительность с аналогичным по классу решением на стеке python (pandas-numpy-skilearn). Аналогичным, потому что они выполняются на локальной машине. Подготовка данных на C# осуществлялась встроенными средствами (linq), расчет линейной регрессии библиотекой extremeoptimization.
Немного людей которые никогда не играли в настольные экономические игры, такие как монополия, рынок, миллионер. Мы с друзьями играли в них дни на пролёт. Со временем, после зазубривания всех правил, и десятков сыгранных партий, хотелось чего-то большего. И мы начали рисовать игры сами. Сначала маленькие, и в большей степени копирующие возможности тех игр, что мы выдели раньше, но потом приходили и свои идеи. В конце доходило до того, что игра располагалась на 9 листах формата А4, а её правила были настолько нетерпимыми к новичкам, что кроме нас никто не мог научиться в неё играть (хотя в монополию со мной играли родители). Там было много всего, строительство, экономика, игровое взаимодействие (например подставы или взаимопомощь). Десятки видов оружия, машин. Чтобы стрелять нужны были патроны. С некоторыми ранениями можно было продолжать играть, с другими путь в больницу, и т.п.
Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/scrapy/#1.3.0. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/scrapy
• Существенным образом видоизменена компоновка функциональных блоков программы для повышения её эргономичности.
• Увеличена скорость генерации динамических страниц за счёт оптимизации запросов к базе данных.
• Улучшена гибкость поиска по номеру расходника. Теперь возможен поиск по фрагменту номера.
• Добавлен фильтр по наименованиям.
• Реализована выгрузка результатов работы отчётов в CSV файл для последующей работы в табличном процессоре.
• Исправления замеченных ошибок.
• Добавлена возможность буферизации расходников в специальную область для генерации наклеек.
• Улучшена подробность отчётов.
FastSIO: Как я попытался войти в open source, и надеюсь что у меня получится это сделать
Сводка от pythonz 17.08.2025 — 24.08.2025
Алгоритм как писатель: можно ли написать рассказ на чистом SQL?
Talk Python to Me: #517: Agentic Al Programming with Python
Невидимые чернила в цифровом мире: технология сокрытия данных в DOCX/XLSX
Best Code Rule: Always Separate Input, Output, and Processing
Как работает машина Enigma M3 (для флота)
Градиентный бустинг для новичков
djhtmx - Interactive UI components for Django using htmx
Python f-string cheat sheets (2022)
Как pytest работает под капотом