Python Дайджест. Выпуск 160

На примере известного эпизода из хорошего фильма.

Год назад мой друг Roberto Ciatti познакомил меня с концепцией, которую Роберт Мартин называет чистой архитектурой. Дядя Боб много говорит об этой концепции на конференциях и пишет о ней очень интересные статьи. «Чистая архитектура» представляет собой способ структурирования системы программного обеспечения, набор соглашений о различных слоях и ролях их участников, нечто большее, чем строгие правила.

В данной статье речь пойдёт о машинном обучении в целом и взаимодействии с датасетами. Если вы начинающий, не знаете с чего начать изучение и вам интересно узнать, что такое «датасет», а также зачем вообще нужен Machine Learning и почему в последнее время он набирает все большую популярность, прошу под кат. Мы будем использовать Python 3, так это как достаточно простой инструмент для изучения машинного обучения. 
 

Со времени написания первой статьи прошло достаточно много времени. За это время моя библиотечка для доступа к диску научилась работать со встроенными SMART-тестами и их логами а также механизмами безопасности современных накопителей. 

На этот раз я расскажу о создании приложения для тестирования жестких дисков на базе этой библиотеки.

Данная статья является продолжением моей статьи "Python: коллекции, часть 1: классификация, общие подходы и методы, конвертация".

В данной статье мы продолжим изучать общие принципы работы со стандартными коллекциями (модуль collections в ней не рассматривается) Python.

Начнем с простого определения модели StorageRoom. Как было сказано ранее, модели в чистой архитектуре очень легкие, по крайней мере, легче, чем их ORM-аналоги в фреймворках.

Раз мы следуем методологии TDD, то первое, что мы напишем, это тесты. Создадим файл tests/domain/test_storageroom.py и поместим внутри него этот код:

Коллекция в Python — программный объект (переменная-контейнер), хранящая набор значений одного или различных типов, позволяющий обращаться к этим значениям, а также применять специальные функции и методы, зависящие от типа коллекции. 

Статья про еще одно применение OpenCV - в этот раз будем считать кадры в видео

Модуль, который включает в себя функции для определения параметров, используемых для компиляции и установки текущего интерпретатора.

Сегодня же речь пойдет об использовании предметно-ориентированных языков (Domain-specific language, DSL) для решения конкретных задач с помощью Python.

Хочу рассказать историю миграции с Tarantool версии 1.5 на 1.6 в одном из наших проектов. Как вы думаете, нужно ли заниматься миграцией на новую версию, если и так все работает? Насколько легко это сделать, если у вас уже написано достаточно много кода? Как не затронуть живых пользователей? С какими трудностями можно столкнуться при таких изменениях? Какой вообще профит от переезда? Ответы на все вопросы можно найти в этой статье.

Задача: для каждого объекта подсчитать количество связанных объектов, удовлетворяющих определенному условию.

Короткая статья, которая показывает что можно параметры REPL перегружать. С помощью такого метода можно применить pprint для вывода на экран

Говорит и показывает Гвидо и ко

Набор полезных ссылок/докладов по разным направлениям Deep Learning

Ох, далеко не весь код "красив". Бывает такая лапша, что без бутылки не разобраться.
Вот только вместо бутылки обычно используют отладчики, логгирование и прокручивание всего алгоритма/состояний в голове.

Код дает вам меню, с помощью которого вы можете склонировать виртуальную машину, устанавливать и настраивать Cobbler PXE сервер с DHCP/NAT-ом и деплоить новых виртуальные машины с PXE сервера динамическими KickStart файлами.

Pgcli - это утилита в виде интерфейса командной строки, которая позволяет работать с PostgreSQL.
Умеет подсвечивать синтаксис, а также обладает функцией авто-дополнения

Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/lxml/#3.7.2. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/lxml/