Python Дайджест. Выпуск 228

18 апреля у нас в офисе прошел первый митап, посвященный кросс-языковым решениям для разработки серверной части. «Винегрет», судя по нашим впечатлениям и отзывам гостей митапа, удался. Значит, будем продолжать практику объединения бэкендеров, чаще встречаться и обсуждать общие подходы и инструменты для разных языков. Ну а пока публикуем видео, слайды, отзывы и фото. Всё это — под катом.

Вот бы, разрабатывая программу на одном языке, сразу получать исходники на других языках программирования… Я пишу на C# .NET, но в последнее время всё больше требуется интегрироваться с Java. Одно из решений — оформление web-сервисов для взаимодействия, но не то это, не то. Вроде и существуют конвертеры C# в Java, но эксперимент показал, что для реального проекта они (те, что удалось попробовать) не работают, хотя на «hello world» отрабатывают отлично. Переписать с нуля на Java весь проект нереально — он активно разрабатывается более 6 лет (Pullenti — обработка естественного языка), да и на C# он нужен. Пришлось мобилизоваться и в прошлом году написать этот конвертер, а в этом году и конвертер C# в Python.

Это двадцать вторая часть Мега-Учебника, в которой я расскажу вам, как создавать фоновые задания, которые работают независимо от веб-сервера.

Наука об эмоциях стала популярной не так давно, и в основном благодаря Полу Экману — американскому психологу, автору книги «Психология лжи» и консультанту популярного сериала «Обмани меня», который основан на материалах книги.

Еще до конца мая у нас выйдет перевод книги Франсуа Шолле "Глубокое обучение на Python" (примеры с использованием библиотек Keras и Tensorflow). Не пропустите!

Две недели назад закончился проходивший в офисе Mail.Ru Group хакатон для студентов SmartMailHack. На хакатоне предлагался выбор из трех задач; статья от победителей во второй задаче уже есть на хабре, я же хочу описать решение нашей команды, победившей в первой задаче. Все примеры кода будут на Python & Keras (популярный фреймворк для deep learning).

В этой статье разберем опыт написания инструмента, который позволяет прилагая минимум усилий и времени автоматизировать большой спектр рутинных задач.

Понадобилось мне сделать бота для выполнения нескольких задач, требовательных к логике и скорости реакции. Лезть в API и ковырять бинарники программ не хотелось. Было решено пойти путём визуальной автоматизации. Нашел несколько ботов, но ни один из них так и не подошел под мои требования, оказавшись или слишком медленным, или скриптовая часть была сильно урезана или был недостаточный функционал для работы с визуальной составляющей. Так как у меня был успешный опыт использования визуального бота в прошлом (хоть и медленного и сильно урезанного в скриптовой части) – решил сделать свою реализацию.

Очередной раз хочется поделиться своим опытом и результатами экспериментов в области промышленной автоматизации.
В настоящий момент мы немного поменяли концепцию построения системы опроса устройств с использованием языка python.

Если хорошо поискать, можно обнаружить довольно много полезной, приличного качества, государственной информации. Но к сожалению, это все еще не: ЕГЭ и образование, погода, картография, данные о преступлениях… и ДТП.

Поэтому у меня как бы две жизни: в одной помогаю чиновникам открывать данные, которые просят люди или организации, а в другой — пишу парсеры, которые превращают общедоступные базы особо «упрямых» госорганов в открытые данные и учу этому других, в надежде, что таких проектов станет много, государство смирится с неизбежным и все выложит в удобном нам виде.

Эта статья станет первым мануалом в серии «как получать машиночитаемые данные с госсайтов». Итак, сегодня — про статистику ДТП, а раз государство нам ее не дает, мы научимся забирать ее самостоятельно. По традиции, код и данные — прилагаются.

Последний релиз Python 2