Python Дайджест. Выпуск 165

26-го февраля (воскресенье) состоится очередная, 12-ая, встреча. Она пройдет в новом для нас месте — в офисе компании AgoraDoxa (карта) и начнется в 13-00.

Под катом пойдёт речь о реализации свёрточной нейронной сети архитектуры InceptionV3 с использованием фреймворка Keras. Статью я решил написать после ознакомления с туториалом "Построение мощных моделей классификации с использованием небольшого количества данных". С одобрения автора туториала я немного изменил содержание своей статьи. В отличие от предложенной автором нейронной сети VGG16, мы будем обучать гугловскую глубокую нейронную сеть Inception V3, которая уже предустановлена в Keras.

Интересный способ применения OpenCV - для распознавания чисел/цифр

Как можно использовать Dask для паралелльного вычисления в TensorFlow

Статья рассказывает о структуре Namedtuple, для чего она и как ее использовать

Хорошие слайды про регулярные выражения.

Как, опять? Ещё один туториал, пережёвывающий официальную документацию от Telegram, подумали вы? Да, но нет! Это скорее рассуждения на тему того, как построить функциональный бот-сервис используя Python3.5+, asyncio и aiohttp. Тем интереснее, что заголовок на самом деле лукавит…

На Хабре уже полно статей-туториалов с заголовками «Создание бота на Python», но многие из них используют готовые обертки над HTTP-интерфейсом Bot API Телеграма. Я же использую стандартную библиотеку для отправки и получения GET- и POST-запросов — requests. И так, рассмотрим создание примитивного Телеграм бота, который будет отвечать на все наши текстовые сообщения. Это будет заготовка для дальнейшего расширения.

Меня зовут Саша, я написал самый быстрый ресайз изображений для современных х86 процессоров. Я так утверждаю, поскольку все остальные библиотеки, которые я сумел найти и протестировать, оказались медленнее. Я занялся этой задачей, когда работал над оптимизацией ресайза картинок на лету в Uploadcare. Мы решили открыть код и в результате появился проект Pillow-SIMD. Любой желающий с легкостью может использовать его в приложении на языке Python.

Python DB-API – это не конкретная библиотека, а набор правил, которым подчиняются отдельные модули, реализующие работу с конкретными базами данных. Отдельные нюансы реализации для разных баз могут отличаться, но общие принципы позволяют использовать один и тот же подход при работе с разными базами данных.

Я люблю Python. Нет, правда, это отличный язык, подходящий для широкого круга задач: тут вам и работа с операционной системой, и веб-фреймворки на любой вкус, и библиотеки для научных вычислений и анализа данных. Но, помимо Python, мне нравится функциональное программирование. И питон в этом плане неплох: есть замыкания, анонимные функции и вообще, функции здесь — объекты первого класса. Казалось бы, чего ещё можно желать? И тут я случайно наткнулся на Coconut — функциональный язык, компилируемый в Python. Всех любителей Python и ФП прошу под кат.

Гайд описавает, как добавить поддержку Python3 в библиотеку.

Подробный мануал

Некоторое время назад увлекся глубоким обучением и стал потихоньку изучать tensorflow. Пока копался в tensorflow вспомнил про свою курсовую по параллельному программированию, которую делал в том году на 4 курсе университета. Задание там формулировалось так:

Статья описывает, как можно поучавствовать в улучшении Django. Описано очень подробно

Подкаст

Короткие туториалы про PyTorch == короткие примеры

Плагин для Sentry, который позволяет отправлять уведомления в Telegram.

Это модуль с набором готовых моделей для какого-то блога

Данный пакет позволит пользователям автоматическую установку и настройку CARP/UCARP для FreeBSD, Ubuntu, CentOS 6, CentOS 7 серверов.

Утилита позволяет поймать посылку из программы и распарсить его

http клиент/сервер для asyncio. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/aiohttp/#1.3.1. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp

Rest full фреймворк для Django. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-rest-framework/#3.5.4. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-rest-framework/

Компания Google представила первый стабильный выпуск платформы машинного обучения TensorFlow.