Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
Formatting and concatenating query result columns on the PostgreSQL side and then parsing them in Python might sometimes be faster than fetching the columns as separate values.
(09.07.2018 - 15.07.2018)
Теперь, когда PEP 572 готов, я хочу чтобы больше никогда в жизни мне не надо было так дико бороться за PEP сталкиваясь с таким количеством людей презирающих мои решения.
Сейчас в программе 25 докладов и 3 воркшопа. Кроме этого, впервые в России мы проведем Core Development Panel. Три Python Core Developer-а: Юрий Селиванов (EdgeDB, Канада), Андрей Светлов (aiohttp, Украина) и Christian Heimes (Red Hat, Германия) ответят на любые вопросы из зала: про будущее python, про проблемы, сообщество и все, что вас интересует. В общем, готовьте вопросы, будет интересно!
В процессе разработки сайта возникает необходимость сделать поисковую выдачу, при этом если сайт со временем становится большим, то и в поисковой выдаче могут появиться различные виды контента, а не только статьи, например. Для того, чтобы каждый вид контента имел собственно отображение, можно сделать в шаблоне обычный выбор через if else и какой-нибудь параметр Type или же сделать через переменную, содержащую путь к шаблону отображения объекта без всяких if else.
Несмотря на то что Python и Javascript довольно сильно отличаются, существует много схожего, о чем должен знать любой фулстек разработчик. В этой серии из 4-х статей мы увидим что есть общего в обоих языках, и рассмотрим ряд известных проблем а также способы их решения.
Два с половиной года назад я купил набор Lego Mindstorms EV3, чтобы сделать свои первые шаги в робототехнике. Вкатив на контроллер сборку ev3dev и наигравшись с управлением двигателями и сенсорами по SSH, я на два года охладел к покупке. Причина состояла в том, что мне не хватало фантазии по части того, что бы такое можно было собрать: после нескольких собранных моделей из Lego Technics (как коробочных, так и самодельных) я уже привык к чудесам наподобие дистанционно управляемых игрушек, а простые роботы наподобие представленных на Краковской выставке моделей из Lego у меня как у человека, работавшего в своё время над системой телемеханики, уже не вызывали достаточного вдохновения. Повторять чужой опыт тоже не особо хотелось.
В конце концов, меня осенило: моделью, достаточно сложной, интересной, практичной и при этом не слишком заезженной могли стать часы с кукушкой. Вдохновлённый этой идеей, я взялся за дело.
Разбил много кружек в поисках решения для быстрого получения длинных историй цен для большого количества активов в Python. Ещё имел смелость желать работать с ценами в numpy-массивах, а лучше сразу в pandas.
Стандартные подходы в лоб работали разочаровывающе, что приводило к выполнению запроса к БД в течение 30 секунд и более. Не желая мириться, я нашёл несколько решений, которые полностью меня удовлетворили.
Веду канал @pythonetc с советами про Python в частности и про программирование в целом. С этого месяца мы запускаем серию дайджестов с лучшими постами за месяц в переводе на русский.
После того, как добавил авторизацию на сайт через ВКонтакте, хотелось бы поделиться этой информацией, которая может быть полезна новичкам.
На просторах интернета имеется множество туториалов объясняющих принцип работы LDA(Latent Dirichlet Allocation — Латентное размещение Дирихле) и то, как применять его на практике. Примеры обучения LDA часто демонстрируются на "образцовых" датасетах, например "20 newsgroups dataset", который есть в sklearn.
Для тех, кто умеет работать с AMI Asterisk, ничего интересного тут нет. Для тех, кто только начинает что-то делать, вряд ли разберётся в моём коде (хотя я старался писать понятно). Вангую комментарии вроде: «Зачем использовать Хабр для своих заметок?». С другой стороны, приведённый под катом скрипт может стать кому-то отправной точкой. Скрипт ничего не делает кроме того, что шлёт в консоль все события из AMI и умеет их фильтровать. Для примера, я показываю в консоле все звонки, которые попадают в любой из контекстов «zadarma-in» или «sibseti_in». Если заинтересовал, прошу под кат
Я, как всегда, никуда не собиралась, когда в новостной ленте «ВКонтакте» вдруг увидела сообщение, что завтра последний день подачи заявок на Django Girls в Санкт-Петербурге — мастер-класс по программированию на Python для женщин. Обычно я читаю такие сообщения, когда регистрация на мероприятие уже закрыта. У меня особое везение на такие дела — узнать о событии на следующий день после его завершения. Поэтому, когда я поняла, что появилась реальная возможность попасть на бесплатный тренинг по Python, то быстро заполнила заявку, на всякий случай забронировала отель и стала ждать.
Мне кажется, я сразу знала, что меня примут, иначе как объяснить, что я проморгала аналогичное событие в Москве месяцем раньше и попала именно в Санкт-Петербурге! Можно ли придумать лучшее время для поездки: лето и белые ночи, чемпионат мира с возможностью посетить фан-зону на Конюшенной площади, знакомство с IT-сообществом Django Girls и офисом Wargaming, и под занавес праздник «Алые паруса»!
Продвинутый онлайн-курс "Разработчик Python" для специалистов, желающих повысить свой уровень разработки. Программа курса нацелена на решение прикладных задач и освоение инструментов, применяемых при разработке инфраструктурных решений, веб-приложений, систем контроля качества и аналитических систем. Охвачены практически все сферы коммерческого применения Python.
Сдавайте вступительное тестирование и открывайте новые горизонты Python программирования!
[Реклама]
О том, как реализовать выдачу Турбо-страниц в вашем проекте на Django.
Speeding Up Data Retrieval From PostgreSQL With Psycopg
Миф о чистых данных: почему ваш аналитик похож на сапёра
Участвуем в онлайн розыгрышах. Уровень: программист
Talk Python to Me: #487: Building Rust Extensions for Python
Сводка от pythonz 24.11.2024 — 01.12.2024
AJAX-запросы в Django на примере простейшего приложения сбора и показа сообщений
moka-py - эффективное кэширование с помощью Rust
django-github-app - toolkit for GitHub App
Squashing Django Migrations Easily
The Practical Guide to Scaling Django