Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
(27.02.2017 - 05.03.2017)
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.
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.
Статья про создание элементов интерфейса с помощью библиотеки Matplotlib.
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.
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.
Что было добавлено/улучшено в PyPy за последнее время
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:
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:
Небольшая заметка-введение в инструмент анализа данных на Python — pandas
django-localflavor - набор полей, форм, которые упрощают ввод данных специфичных для стран
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
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.
Рассмотрю с практической стороны создание своего предметно-ориентированного языка. Продемонстрирую почти готовое решение возникшей задачи и расскажу, в каких случаях может потребоваться внедрение DSL.
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
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
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/
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/
Best Shift-Left Testing Tools to Improve Your QA
htmy: Async, Pure-Python Rendering Engine
statsmodels: Statistical Modeling and Econometrics in Python
markitdown: Convert Files and Office Documents to Markdown
Talk Python to Me: #490: Django Ninja
SVG-виджеты для tcl/tk. Финальный аккорд. Часть IV
Implementing Approximate Nearest Neighbor Search with KD-Trees
Пишем свой PyTorch на NumPy. Часть 1
Царство грибов. Симуляция мицелия на p5py. Битвы гифов. Часть первая
django-liveconfigs - управление настройками в django
Мэтчинг персонажей. Level Hard
Стратификация: как не облажаться с A/B тестами