Python Дайджест. Выпуск 204

Здравствуйте! В связи с вопросами читателей моей публикации [1] касательно условий возбуждения автоколебаний в механической системе, я решил описать явление возникновения и поддержания автоколебаний подробно, выделив основные области возникновения и применения автоколебаний. В википедии автоколебания объясняют так [2]: Незатухающие колебания в диссипативной динамической системе с нелинейной обратной связью, поддерживающиеся за счёт энергии постоянного, то есть непериодического внешнего воздействия. Автоколебания отличаются от вынужденных колебаний тем, что последние вызваны периодическим внешним воздействием и происходят с частотой этого воздействия, в то время как возникновение автоколебаний и их частота определяются внутренними свойствами самой автоколебательной системы. При этом частота становится почти равной резонансной.

Хочу поделиться своим опытом классификации пользователей социальной сети по их комментариям на два класса по складу ума: гуманитарный или технический. В данной статье не будут использоваться последние достижения глубокого обучения, но будет разобран завершенный проект по классификации текстов: от поиска подходящих данных до предсказаний. В конце будет представлено веб-приложение, в котором вы сможете проверить себя.

В этой статье я покажу, как написать рудиментарный, нативный x86-64 just-in-time компилятор (JIT) на CPython, используя только встроенные модули.

Код предназначен для UNIX-систем, таких как macOS и Linux, но его должно быть легко транслировать на другие системы, типа Windows. Весь код опубликован на github.com/cslarsen/minijit.

Цель — сгенерировать в рантайме новые версии нижеприведённого ассемблерного кода и выполнить их.

Разбираемся как браузер общается с веб сервером с помощью языка Python.

Хорошо спроектированная программа состоит из объектов, отвечающих принципу единственной обязанности. Такие объекты постоянно “общаются” друг с другом, и поэтому зависимость между ними неизбежна. Но эту зависимость можно свести к минимуму с помощью: внедрения зависимости (dependency injection), использования именованных параметров и изоляции внешних сообщений. Об этих методах пойдет речь в статье.

Это небольшое продолжение предыдущей статьи, где рассматривались основы синтаксического анализа с помощью пакета Natural Language Toolkit (сокращенно, NLTK). Как и в прошлой статье, в этой я буду сопровождать примеры кодом на языке Python (версии 2.7).

Аудио-подкаст

Слайды: https://speakerdeck.com/9seconds/probablistic-data-structures

Почему порой следует знать о ваших данных несколько больше, чем-то, как их обрабатывать в лоб. Как можно, воспользовавшись пониманием их характера и природы, сделать обработку намного эффективнее, чем она могла бы быть в случае честных алгоритмах. Метаданные не просто как ярлычки для записи в таблице, но как неявное знание о том, что хранится в базе.

В докладе будут упомянуты такие слова, как Кафка, Майсиквел и ВКонтакте. Блумфильтры, гиперлоглог и тидайджест.
 

Слайды: https://speakerdeck.com/cykooz/zc-dot-buildout

Обзор инструмента для автоматизации сборки программ и подготовки окружения для их выполнения.

Слайды: http://mi.0-0.im/rannts.pdf

В докладе я расскажу про наиболее опасные уязвимости в веб-приложениях по версии OWASP 2017 года. Объясню, на какие уязвимости стоит обратить внимание разработчикам, а за какие должны бы отвечать разработчики фреймворков и библиотек. Покажу, какие уязвимости были обнаружены в известных сервисах и попробую выснить причины их возникновения.

Слайды: https://1drv.ms/p/s!AubE8uMJoD1ygYEM_fNwAAi7pkg4rw

Новый уровень стоительства. Белая магия в ваших руках. Сopy-paste живописных гор к себе в деревню. Мгновенное строительство цитаделей вокруг персонажа. Захватывающие приключения продолжаются.

Обзор архитектуры, деплой, печеньки
Слайды: https://docs.google.com/presentation/d/1kOus5QRNZ-mm24U3RrOtNBSQjV2DqDLP2Kd3uhCkY0k/present#slide=id.p

В этом докладе мы разберемся с архитектурой Kubernetes, рассмотрим процесс деплоя, управление ресурсами, масштабирование и мониторинг сервисов. Поговорим о проблемах и достоинствах использования Kubernetes.

Набор пользовательских расширений для Django-проектов. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-extensions/#1.9.8. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-extensions/

Tangent — новая открытая Python-библиотека для автоматического дифференцирования. Она принимает на вход Python-функцию f и создает новую Python-функцию, вычисляющую градиент f. Это упрощает и увеличивает наглядность градиентных вычислений.