Python Дайджест. Выпуск 225

  Python интерпретатор написанный на Python

  Опасные pickles — вредоносная сериализация в Python

Panta rhei и вот уже приближается запуск обновленного курса «Web-разработчик на Python» и у нас остался ещё материал, который мы нашли сильно небезынтересным и коим хотим поделиться с вами.

Чем опасны pickles?

 

Эти соленые огурчики крайне опасны. Я даже не знаю, как объяснить, насколько. Просто поверь мне. Это важно, понимаешь?

“Explosive Disorder” Pan Telare

Прежде чем с головой погрузиться в опкод, поговорим об основах. В стандартной библиотеке Python есть модуль под названием pickle (в переводе “соленый огурчик” или просто ”консервация”), который используется для сериализации и десериализации объектов. Только называется это не сериализация/десериализация, а pickling/unpickling (дословно — “консервация/расконсервация”).

  PyPy Development: улучшено исключение SyntaxError

  Применение сверточных нейронных сетей для задач NLP

Когда мы слышим о сверточных нейронных сетях (CNN), мы обычно думаем о компьютерном зрении. CNN лежали в основе прорывов в классификации изображений — знаменитый AlexNet, победитель соревнования ImageNet в 2012 году, с которого начался бум интереса к этой теме. С тех пор сверточные сети достигли большого успеха в распознавании изображений, в силу того факта, что они устроены наподобие зрительной коры головного мозга — то есть умеют концентрироваться на небольшой области и выделять в ней важные особенности. Но, как оказалось, CNN хороши не только для этого, но и для задач обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP). Более того, в недавно вышедшей статье [1] от коллектива авторов из Intel и Carnegie-Mellon University, утверждается, что они подходят для этого даже лучше RNN, которые безраздельно властвовали областью на протяжении последних лет.

  Отладка Python с помощью pdb

  Как с помощью анализа геоданных предсказать количество вызовов экстренных служб в разных частях города?

Попробуйте решить задачу из онлайн-хакатона Geohack.112. Дано: территория Москвы и Московской области была разделена на квадраты размеров от 500 на 500 метров. В качестве исходных данных представлено среднее количество вызовов экстренных служб в день (номера 112, 101, 102, 103, 104, 010, 020, 030, 040). Рассматриваемый регион был поделен на западную и восточную часть. Участникам предлагается, обучившись по западной части, предсказать количество вызовов экстренных служб для всех квадратов восточной.

  Reverse Engineering Soundcloud API

  JupyterHub, или как управлять сотнями пользователей Python. Лекция Яндекса

Платформа Jupyter позволяет начинающим разработчикам, аналитикам данных и студентам быстрее начать программировать на Python. Предположим, ваша команда растёт — в ней теперь не только программисты, но и менеджеры, аналитики, исследователи. Рано или поздно отсутствие совместного рабочего окружения и сложность настройки начнут тормозить работу. Справиться с этой проблемой поможет JupyterHub — многопользовательский сервер c возможностью запускать Jupyter одной кнопкой. Он отлично подходит для тех, кто преподаёт Python, а также для аналитиков. Пользователю нужен только браузер: никаких проблем с установкой ПО на ноутбук, совместимостью, пакетами. Мейнтейнеры Jupyter активно развивают JupyterHub наряду с JupyterLab и nteract.

  Введение в хэшеирование

  Массивы с NumPy

  Python интерпретируемый или компилируемый? Да.

  Объединение и разделение PDF файлов

  Мега-Учебник Flask, Часть XIX: Развертывание на основе Docker-контейнеров Flask Docker

Это девятнадцатая часть серии мега-учебника Flask, в которой я собираюсь развернуть Microblog на платформе Docker.

  Django: Sitemaps для нескольких языков

  Как быстро собрать dataset изображений для deep learning

  Надежный способ тестирования внешних API без mock

  Извлекаем мета данные и текст из PDF

  ipaddress — Internet Addresses — PyMOTW 3

  Many-to-many field lookup в Django REST Framework

  Как записать видео с помощью OpenCV & Python

  StackOverflow: интересные вопросы за неделю (cxxi)

  Nuitka: A Python Compiler

  keras-flask-deploy-webapp - разворачиваем Keras модель с помощью Flask

  Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap

  dictquery - SQL-like для запросов в словари

  gopro-py-api - неофициальный API для камер Go Pro

  Python 2.7.15 RC 1

  daily-tweeter - утилита для постинга сообщений в twitter по расписанию

  PyCharm 2018.1.1