Python Дайджест. Выпуск 244

В предлагаемой сегодня статье будет коротко рассказано о библиотеке Ray, разработанной в Калифорнийском университете (Беркли) и упомянутой в книге Гифта мелким петитом. Надеемся, что в качестве раннего тизера — то, что надо.

О том что такое асинхронное программирование написано уже не мало, а вот о практических преимуществах как то не много. Ниже я покажу наглядный пример о том что это такое, как работает и почему это хорошо.

Квалифицированные сертификаты быстро стали неотъемлемой частью повседневной жизни. И все больше людей хотят увидеть этого «зверя» изнутри. Это с одной стороны. А с другой стороны разрабатывается все больше приложений, в которых задействуется информация иэ этих сертификатов. И это не только атрибуты ИНН или ОГРН владельца или издателя сертификата. Это может быть и информация о том какой криптопровайдер использован владельцем сертификата (атрибут subjectSignTool) для генерации закрытого ключа или на базе каких сертифицированных средств создан удостоверяющий центр (УЦ), выпустивший тот или иной сертификат. И если написать программку, которая будет анализировать выпускаемые сертификаты, то можно будут собрать интересную статистику по тому какие СКЗИ используют владельцы сертификатов и на базе каких (правда это менее интересно) сертифицированных (или несертифицированных) средств развернуты УЦ (атрибут issuerSignTools):

Сейчас все очень много говорят про искусственный интеллект и его применение во всех сферах работы компании. Однако есть некоторые области, где еще с давних времён главенствует один вид модели, так называемый «белый ящик» — логистическая регрессия. Одна из таких областей – банковский кредитный скоринг.

Python — один из наиболее популярных языков программирования. Причина — в его универсальности, ведь это мультитул с возможностью «заточки» под самые разные нужды. Сегодня мы публикуем подборку с описанием 10 полезных для data-scientist и специалиста по ИИ инструментов.

Машинное обучение, нейросети, Big-data — всё более растущий тренд, а значит, нужно все больше специалистов. Синтаксис Python математически точный, так что его понимают не только программисты, но и все, кто связан с техническими науками, — вот почему такое количество новых инструментов создается именно на этом языке.

В третьем по счету эфире PythonJunior Григорий Петров, Михаил Корнеев и Валентин Домбровский обсудили:

* резюме и мотивационные письма для новичков,

* как организовать митап в своем городе, зачем стоит выбираться на такие мероприятия

* как устроены рейтинги языков программирования и какие факторы влияют на позиции Python в них

Оставляйте вопросы к ведущим и темы для следующих выпусков в комментариях к видео. Спасибо вам!

Ищем ведущего питониста в mtrl.ai — стартап, который строит полностью автоматизированный убер для стройматериалов.

Наш стек — Django2/DRF, python 3.6, PostgreSQL, Celery, Elasticsearch.

Работаем удаленно с полностью свободным графиком, спринты длятся 10 дней. Задачи ставим прямо в гитхабе.

Переиcпользуемый код опенсорсим или выносим в микросервисы. Пишем юнит- и интеграционные тесты на pytest, на самом большом проекте сейчас ~4500 тестов.

Наш основной проект — это сложное бизнес-приложение, которое позволяет нам взаимодействовать с неорганизованными строительными рынками, как с настоящими складами.

Вам придется работать с асинхронным предсказанием наличия, системой принятия решений о выборе поставщика\менеджера, API для сайта, телефонии, маркетинга и еще кучей всего. Код без легаси, самые старые участки написаны в начале 2017 года.

ЗП — 120 000—150 000

По всем вопросам пишите fb@gdml.ru или @fedor_borshev

[Реклама]