Выпуск 220

(05.03.2018 - 11.03.2018)

pythondigest.ru: Выпуск 220

Статьи

      Как не стать Python-разработчиком

Как выглядит трек обучения программированию на Python с нуля? С чего стоит начать? На чем сделать акцент? Как не потерять интерес?

Полгода я искал ответы на эти вопросы, тщательно исследуя предметную область. Я обнаружил много полезных советов. Особенно в заметке Василия Большакова и на Хекслете. Но мне не хватало структуры. Знания нарастали со всех сторон и превращались в кучу. Чтобы структурировать процесс обучения и оценить его масштаб, я собрал план.

      Создание и хостинг телеграм бота. От А до Я

В этой статье я хочу показать процесс создания бота от написания BotFather-у до деплоинга бота на Heroku.

Статья получилась длинной, советую пробежаться глазами по содержанию и пролистать к интересующему вас пункту.

      Коэффициент Джини. Из экономики в машинное обучение

Коэффициент Джини (Gini coefficient) — метрика качества, которая часто используется при оценке предсказательных моделей в задачах бинарной классификации в условиях сильной несбалансированности классов целевой переменной. Именно она широко применяется в задачах банковского кредитования, страхования и целевом маркетинге. Для полного понимания этой метрики нам для начала необходимо окунуться в экономику и разобраться, для чего она используется там.

      Работа с Anaconda на примере поиска корреляции курсов криптовалют

Цель этой статьи — предоставить легкое введение в анализ данных с использованием Anaconda. Мы пройдем через написание простого скрипта Python для извлечения, анализа и визуализации данных по различным криптовалютам.

      Мега-Учебник Flask, Часть XIV: Ajax

Это четырнадцатая часть Мега-Учебника Flask,k, в которой я собираюсь добавить функцию перевода текста в реальном времени, используя службу перевода Microsoft и немного JavaScript.

      Мульти-классификация Google-запросов с использованием нейросети на Python

Прошло уже достаточно времени с момента публикации моей первой статьи на тему обработки естественного языка. Я продолжал активно исследовать данную тему, каждый день открывая для себя что-то новое.

Сегодня я бы хотел поговорить об одном из способов классификации поисковых запросов, по отдельным категориям с помощью нейронной сети на Keras. Предметной областью запросов была выбрана сфера автомобилей.

За основу был взят датасет размером ~32000 поисковых запросов, размеченных по 14ти классам: Автоистория, Автострахование, ВУ (водительское удостоверение), Жалобы, Запись в ГИБДД, Запись в МАДИ, Запись на медкомиссию, Нарушения и штрафы, Обращения в МАДИ и АМПП, ПТС, Регистрация, Статус регистрации, Такси, Эвакуация.

      Подвесные топливные баки для самолётов

Часто, для обеспечения большой дальности полета, к самолету снаружи подвешивают дополнительные баки. Подвесные баки бывают сбрасываемые и не сбрасываемые.

Сбрасываемые подвесные баки после расходования из них топлива сбрасываются так же, как и авиационные бомбы с замков бомбодержателей, на которые они подвешиваются.

Питание из подвесных баков осуществляется включением трубопроводов от этих баков в общую систему питания двигателя топливом через запорный или многоходовой кран.

Интересным фактом является то, что во вьетнамских джунглях после войны стали находить много сброшенных американскими самолётами топливных баков.

      Разбор предложений по шаблонам русского языка

Существует несколько парсеров, подходящих для русского языка. Некоторые из них могут даже выполнять синтаксический анализ, как SyntaxNet, MaltParser и AOT:

… или выявлять факты, как Tomita.

Глядя на эти парсеры, я вижу какую-то огромную сложность вычислений, требования к памяти, лицензионные ограничения и… ограниченность каждого решения, увы.

Чтобы понять, что же там такого сложного, мне захотелось сделать собственный парсер. Благо выходные оказались длинными.

      Django + Vue. Реализуем вход через Google Django

Никто не любит при регистрации на сайте вводить каждый раз одно и то же: имя пользователя, электронную почту и т.д. Либо постоянно создавать и запоминать новые пароли. По этой причине, вход через сторонние приложения вроде Google, Facebook или VK очень популярен.

Такие сторонние приложения используют протокол OAuth2. В статье я не буду объяснять, что это за протокол и как его реализовать. Вместо этого реализуем вход на сайт через Google использую уже готовые библиотеки. Бэкэнд напишем на Django и Django Rest Framework, а фронтэнд на Vue.js

      Как парсить сайты на Python

Используется urlib

Видео

      JupyterHub, или Как не свихнуться, управляя более, чем 1000 пользователей Питона

Платформа Jupyter отлично справляется со снижением порога входа в Питон для начинающих программистов, data scientist’ов, студентов. И вот ваша команда растёт, в ней теперь не только программисты, но и менеджеры, аналитики, исследователи. Внезапно отсутствие совместного рабочего окружения и сложность настройки начинают тормозить работу. JupyterHub решает именно эту задачу: это многопользовательский сервер, предоставляющий возможность запускать Jupyter «одной кнопкой». Сервер отлично подходит для преподавания Питона, для аналитиков и data scientist’ов, потому что пользователю нужен лишь браузер: никаких проблем с установкой ПО на ноутбук, совместимостью, пакетами. Мейнтейнеры Jupyter очень активно развивают JupyterHub наряду с JupyterLab и nteract.

Я сначала немного напомню слушателям про крутость Jupyter, затем расскажу про архитектуру и принципы работы JupyterHub, про наш опыт его применения в Яндексе. В конце продемонстрирую, как поднять Хаб на любом компьютере, и отвечу на вопросы

      Мобильное приложение на Python c kivy/buildozer — ключ к успеху

"Как известно, на Python можно написать практически что угодно: веб- и настольные приложения, игры, скрипты автоматизации, комплексные системы расчёта, хранимые процедуры СУБД, IoT, ML и многое другое. И чем бы кто ни занимался, рано или поздно возникнет потребность сделать дружелюбный фронт. А значит, реальный опыт создания мобильного приложения на Python будет интересен многим. Тем более что там есть подводные камни — если о них знать, можно сэкономить много времени. Моя история будет интересна не только разработчикам, но и продуктологам. Из собственного опыта берусь утверждать, что новые продуктовые идеи уже не продаются в виде презентаций и кликабельных прототипов, а продаются в виде работающего сервиса. Быстро и эффективно это получается делать на Python".

      Я не люблю asyncio

Самое крупное нововведение в Python за последние годы — это, конечно, асинхронный фреймворк asyncio. Основной вопрос, который задают себе все разработчики в связи с его выходом, — а насколько он готов к использованию? В этом докладе я хочу поделиться своим опытом работы с asyncio и его экосистемой в Python.

Немного о себе. Занимаюсь асинхронным переводом с менеджерского на питоний последние четыре года. Сеньор, тролль, веб-девелопер. Люблю микролиты и моносервисы, держу дома кита Докера, кролика Эмку и работника зоопарка из племени апачей

      python-videos-ru-2018

Собрание видеозаписей докладов про Python за 2018 год.

      XSS - Уязвимость, которую мы заслужили

Доклад про XSS с лайвкодингом, Flask, тестами на pytest и selenium.

Интересные проекты, инструменты, библиотеки

      agentsmith - Агент Смит на чистом python

Нейронная сеть оптимизируемая с помощью генетического алгоритма. Задача агента контролируемого при помощи нейронной сети состоит в том, чтобы избегать контакта с противниками, как можно более длительное время.

Релизы

      demoshell 0.1.0

Упрощенная версия shell для живых демонстраций

Лучшая Python рассылка





Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus