IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог


Новый материал в ленте
  coverage - 7.6.10

Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/


Python Дайджест. Выпуск 167

(27.02.2017 - 05.03.2017)

поделиться выпуском 
Дайджест python,

Статьи

  Снова о числах с плавающей точкой

Несмотря на то, что вопросам точности компьютерных вычислений посвящено очень много публикаций, некоторые из них, на наш взгляд, всё же остаются не до конца четко раскрытыми. А именно:

1. Какое количество верных цифр n гарантированно имеет десятичное число, представленное двоичным m разрядным кодом в формате числа с плавающей точкой.
2. Как влияет нормализация чисел с плавающей точкой на точность представления числа при его преобразовании из одной системы счисления в другую и при арифметических действиях, выполняемых на компьютере.
3. Как влияет округление числа, представленного в двоичном виде на его десятичный эквивалент. 
4. Как положение виртуальной точки в машинном слове влияет на значение числа, представленного в экспоненциальной форме. 

  Как перейти между внутренними циклами глубокой вложенности

В Python отсутствует явное средство для того что бы в цикле с глубокой вложенностью перейти на нужный уровень, однако далее будет показан один из возможных вариантов решения проблемы используя стандартные элементы конструкции языка.

  Создание интерфейса средствами библиотеки Matplotlib

Статья про создание элементов интерфейса с помощью библиотеки Matplotlib.

  Как двухлетний репозиторий на GitHub стал трендовым за 48 часов

GitHub предоставил возможность миллионам разработчиков с легкостью публиковать свои проекты и тем самым привлекать пользователей и единомышленников. Часто перед разработчиками возникает проблема неэффективного использования ресурсов — они тратят сотни часов на создание проекта с целью продвинуть его на GitHub, а получают максимум две звезды.

  Открытый курс машинного обучения. Тема 1. Первичный анализ данных с Pandas

Первая статья посвящена первичному анализу данных с Pandas.

Пока в серии планируется 7 статей, идущих вместе с тетрадками Jupyter (репозиторий mlcourse_open), соревнованиями и домашними заданиями.

Далее идет список будущих статей, описание курса и собственно, первая тема – введение в Pandas.

  Ищем SQL инъекции через Python

Статья описывает инструмент для поиска уязвимостей в SQL запросах

  f-строки в Python 3.6

Статья про f-строки в Python 3.6. Особенности применения и производительность.

  PyPy Development: Async HTTP benchmarks on PyPy3

PyPy научился работать с asyncio

  PyPy Development: итоги зимнего спринта в Leysin

Что было добавлено/улучшено в PyPy за последнее время

  Разбираемся с Django Channels Django

Статья-туториал по Django Channels. Подробно,  по шагам.

  Простая программа на Python для гиперболической аппроксимации статистических данных

Законы Зипфа оописывают закономерности частотного распределения слов в тексте на любом естественном языке[1]. Эти законы кроме лингвистики применяться также в экономике [2]. Для аппроксимации статистических данных для объектов, которые подчиниться Законам Зипфа используется гиперболическая функция вида:

  Python на службе у конструктора. Укрощаем API Kompas 3D

 

Работая в конструкторском отделе, я столкнулся с задачей — рассчитать трудоёмкость разработки конструкторской документации. Если брать за основу документ: «Типовые нормативы времени на разработку конструкторской документации. ШИФР 13.01.01" (утв. Минтрудом России 07.03.2014 N 003)», то для расчета трудоёмкости чертежа детали нам необходимы следующие данные:

  Введение в pandas: анализ данных на Python

Небольшая заметка-введение в инструмент анализа данных на Python — pandas

  Как установить django-localflavor Django

django-localflavor - набор полей, форм, которые упрощают ввод данных специфичных для стран

Видео

  Система типов в Python

Александр Хаёров (Ingram Micro) @ Python Junior Meetup №1

"Типизация — важный аспект, который зачастую характеризует тот или иной язык программирования, наделяя его разными свойствами. В докладе будут рассмотрена общая информация о типизации, ее роли. Узнаем подробно какая типизация в Python и как использовать для написания лучшего кода".

Слайды: https://speakerdeck.com/moscowdjango/sistiema-tipov-v-python

  Мой Python всегда со мной PyNSK

В докладе мы рассмотрим создание переносимого дистрибутива Python для любых нужд и операционных систем (Windows & Linux). Познакомимся с существующими и альтернативными решениями. Сравним их достоинства и недостатки.

  Как и зачем сделать DSL на Python PyNSK

Рассмотрю с практической стороны создание своего предметно-ориентированного языка. Продемонстрирую почти готовое решение возникшей задачи и расскажу, в каких случаях может потребоваться внедрение DSL.

  Что такое переменные?

Григорий Петров (Voximplant) @ Python Junior Meetup № 1

"В своем выступлении я впервые попробую объяснить переменные: не рассказывая предварительно как работает компьютер, память и компилятор; не вводя мешок дополнительных сущностей вроде «присваивание», «данные», «оператор» и непереводимое «evaluate»; не проводя аналогии с математикой".

Слайды: https://speakerdeck.com/moscowdjango/chto-takoie-pieriemiennyie

  Правила именования функций

Илья Лебедев (Devman) @ Python Junior Meetup №1 

"Правильно называть сущности очень важно. Плохие названия превратят хороший код в плохой и нечитаемый. В докладе я расскажу о практиках, которые помогут начинающим разработчикам. Их легко применять на практике и они делают код заметно качественнее".

Слайды: https://speakerdeck.com/moscowdjango/pravila-imienovaniia-funktsii

Релизы

  pex - 1.2.3

Библиотека и утилита для генерации .pex (Python EXecutable) файлов. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pex/#1.2.3. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pex/

  django-extensions - 1.7.7

Набор пользовательских расширений для Django-проектов. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-extensions/#1.7.7. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-extensions/