IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter


Новый материал в ленте
  Разработка бессерверного защищённого тайника для передачи сообщений

Однажды я наткнулся на вот эту потрясающую статью (здесь я о ней порассуждал), которая навела меня на одну мысль. Как я подошёл бы к задаче разработки тайника для передачи сообщений? И, если уж мы об этом заговорили — подумаем о том, что нам нужно от подобной системы.Полагаю, что следующие требования вполне разумны. Они сформулированы по мотивам размышлений о том, зачем вообще нужен защищённый тайник.


Python Дайджест. Выпуск 158

(26.12.2016 - 01.01.2017)

поделиться выпуском 
Дайджест python,

Статьи

  Стильный код на Python, или учимся использовать Flake8

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: 

  Как запрограммировать пословицу?

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. 

  Быстрый Data Mining или сравнение производительности C# vs Python (pandas-numpy-skilearn)

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.

  Реализация правил (действий) в карточной онлайн игре

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.

  Опыт портирования проекта на Python 3

Хочу поделиться опытом портирования проекта с Python 2.7 на Python 3.5. Необычными засадами и прочими интересными нюансами.

Релизы

  scrapy - 1.3.0

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

  Severcart версии 0.7.6

• 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.