Выпуск 224

(02.04.2018 - 08.04.2018)

pythondigest.ru: Выпуск 224

Статьи

      Анализ данных с использованием Python

Язык программирования Python в последнее время все чаще используется для анализа данных, как в науке, так и коммерческой сфере. Этому способствует простота языка, а также большое разнообразие открытых библиотек.

 

В этой статье разберем простой пример исследования и классификации данных с использованием некоторых библиотек на Python. Для исследования, нам понадобится выбрать интересующий нас набор данных (DataSet). Разнообразные наборы Dataset'ы можно скачать с сайта. DataSet обычно представляет собой файл с таблицей в формате JSON или CSV. Для демонстрации возможностей исследуем простой набор данных с информацией о наблюдениях НЛО. Наша цель будет не получить исчерпывающие ответы на главный вопрос жизни, вселенной и всего такого, а показать простоту обработки достаточно большого объема данных средствами Python. Собственно, на месте НЛО могла быть любая таблица.

      Создаем TUI на python

В этой статье я расскажу про npyscreen — библиотеке для создания текстовых интерфейсов для терминальных и консольных приложений.

      Мега-Учебник Flask, Часть XVIII: Развертывание на Heroku

Это восемнадцатая часть серии Мега-учебников Flask, в которой я собираюсь развернуть микроблог на облачной платформе Heroku.

      NumPy в Python. Часть 1

NumPy это open-source модуль для python, который предоставляет общие математические и числовые операции в виде пре-скомпилированных, быстрых функций. Они объединяются в высокоуровневые пакеты. Они обеспечивают функционал, который можно сравнить с функционалом MatLab. NumPy (Numeric Python) предоставляет базовые методы для манипуляции с большими массивами и матрицами. SciPy (Scientific Python) расширяет функционал numpy огромной коллекцией полезных алгоритмов, таких как минимизация, преобразование Фурье, регрессия, и другие прикладные математические техники.

      Never Fail Twice, или как построить мониторинговую систему с нуля

У нас было 2 виртуальные машины, 75 сайтов, десятки тысяч машин для мониторинга, тысячи метрик, две базы данных и одна очередь ActiveMQ, Python и целое множество библиотек всех сортов и расцветок, pandas, а также numpy, dash, flask, SQL Alchemy. Не то чтобы это был необходимый запас для системы, но если начал собирать компоненты, становится трудно остановиться. Единственное, что вызывало у меня опасение — это JavaScript. Ничто в мире не бывает более беспомощным, безответственным и порочным, чем JS зомби. Я знал, что рано или поздно мы перейдем и на эту дрянь.

Видео

      Программирование это круто

Лайвкодинг небольшой программы по выбору кино на вечер в рамках доклада для школьников и студентов младших курсов о том, что программировать это круто.

      Разработка API ClickHouse для Рамблер/топ-100

В современном мире есть куча нюансов, которые нужно учесть при старте вашего приложения: конфигурация, деплой, тесты, CI, удобство разработки. Расскажу про Bleeding Edge технологии, основная цель которых сделать ваш проект безопасным и удобным

      Начинаем Django приложение правильно

В современном мире есть куча нюансов, которые нужно учесть при старте вашего приложения: конфигурация, деплой, тесты, CI, удобство разработки. Расскажу про Bleeding Edge технологии, основная цель которых сделать ваш проект безопасным и удобным

      Django-rester, как легкая альтернатива django-rest-framework

При разработке сервисов на django, мы столкнулись с тем, что не пользуемся большей частью пакета django-rest-framework, о чем я упоминал на Moscow Python Conf 2017. В итоге мы сделали свой небольшой пакет для простой реализации REST API в Django проектах

Лучшая Python рассылка





Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus