Python Дайджест. Выпуск 252

Собственно, заголовок этой замечательной статьи от Джеффа Кнаппа (Jeff Knupp), автора книги "Writing Idiomatic Python" полностью отражает ее суть. Читайте внимательно и не стесняйтесь комментировать.

Поскольку очень не хотелось оставлять в тексте важный термин латиницей, мы позволили себе перевести слово «docstring» как «докстрока», обнаружив этот термин в нескольких русскоязычных источниках.

Проект Невидимый Интернет (далее просто I2P) представляет разработчикам платформу для разработки приложений с усиленными требованиями по приватности пользователей. Это виртуальная сеть поверх обычного Интернета, в которой узлы могут обмениваться данными и при этом не раскрывать свой настоящий IP адрес. Вместо IP адресов внутри Невидимого Интернета соединения происходят между виртуальными адресами, которые называются I2P Destination. Можно иметь сколько угодно таких адресов и менять их хоть для каждого соединения, они не предоставляют другой стороне никакой информации о настоящем IP адресе клиента.

В этой статье описаны базовые вещи, которые нужно знать для написания I2P приложений. Примеры кода приведены на Python с использованием встроенного асинхронного фреймворка asyncio.

Недавно (1 октября) стартовала новая сессия прекрасного курса по DS/ML (очень рекомендую в качестве начального курса всем, кто хочет, как это теперь называется, "войти" в DS). И, как обычно, после окончания любого курса у выпускников возникает вопрос — а где теперь получить практический опыт, чтобы закрепить пока еще сырые теоретические знания. Если вы зададите этот вопрос на любом профильном форуме — ответ, скорее всего, будет один — иди решай Kaggle. Kaggle — это да, но с чего начать и как наиболее эффективно использовать эту платформу для прокачки практических навыков? В данной статье автор постарается на своем опыте дать ответы на эти вопросы, а также описать расположение основных грабель на поле соревновательного DS, чтобы ускорить процесс прокачки и получать от этого фан.

В последнее время на фондовых рынках наблюдается высокая волатильность, когда, например, стабильная бумага известной компании может враз потерять сразу несколько процентов на новостях о санкциях против ее руководства или наоборот взлететь до небес на позитивном отчете и ожиданиях инвесторов о сверхприбыльных дивидендах.

Как же определить, принесло ли владение данной ценной бумагой доход или одни лишь убытки и разочарование?

Тема сегодняшнего разговора — чему же научился Python за все годы своего существования в работе с изображениями. И действительно, кроме старичков родом из 1990 года ImageMagick и GraphicsMagick, есть современные эффективные библиотеки. Например, Pillow и более производительная Pillow-SIMD. Их активный разработчик Александр Карпинский (homm) на MoscowPython сравнил разные библиотеки для работы с изображениями на Python, представил бенчмарки и рассказал о неочевидных особенностях, которых всегда хватает. В этой статье расшифровка доклада, который поможет вам выбрать библиотеку под свое приложение, и сделать так, чтобы она работало максимально эффективно.

В прошлый раз я остановился на построении таблицы значения функций. Пришла пора перейти к построению самого графика, ради чего все это, собственно, и начиналось.

Итак, основная идея состоит в следующем. Повернем координатную ось на 90 градусов по часовой стрелке. Это нужно для того, чтобы упростить построения, не храня данные о каждой точке в каком-нибудь листе.

Всегда была интересна тема интеграции больших систем вроде SAP с небольшими, но более гибкими, так-сказать взять лучшее из того и другого.

В частности, в моем примере будет описана интеграция SAP ERP с Django.

Данная статья является переводом статьи Кевина Голдберга «A Performance Analysis of Python WSGI Servers: Part 2» dzone.com/articles/a-performance-analysis-of-python-wsgi-servers-part с небольшими дополнениями от переводчика.

Во время тестирования приложений под Android (не только, но далее речь пойдет только про данную платформу), приходится устанавливать множество сборок тестируемого продукта / продуктов. Этот процесс отнимает время и силы, которые эффективнее потратить на поиск багов.

В настоящей статье мы рассмотрим существующее решение, напишем свое на Python и сравним их.

Представляю вашему вниманию перевод статьи "Train your first neural network: basic classification".

WSGI-серверы появились потому, что веб-серверы в то время не умели взаимодействовать с приложениями, написанными на языке Python. WSGI (произносится как «whiz-gee» с твердым «g») был разработан Филиппом Дж. Эби (вместе с Ян Бикинг и др.) В начале 2000-х годов. Модуль Apache, известный как mod_python, разработанный Григорием Трубецким в конце 90-х годов, на тот момент обрабатывал большую часть Python-приложений. Однако mod_python не был официальной спецификацией. Он был просто создан, чтобы разработчики могли запускать код Python на сервере. К сожалению, такой подход был небезопасным и разработчики начали искать новое решение.

WSGI(Web-Server Gateway Interface) является потомком CGI(Common Gateway Interface). Когда веб начал развиваться, CGI разрастался из-за поддержки огромного количества языков и из-за отсутствия других решений. Однако, такое решение было медленным и ограниченным. WSGI был разработан как интерфейс для маршрутизации запросов от веб-серверов(Apache, Nginx и т.д.) на веб-приложения.

Мы постоянно работаем с Google BigQuery – импортируем данные о пользователях, их заказах и расходах на рекламу из разных источников, чтобы иметь возможность объединять их между собой. Что нам это дает? Например, если у вас интернет-магазин и клиент делает заказ по телефону, а потом авторизовывается на сайте, то с помощью Google BigQuery можно связать все его действия задним числом. Можно отслеживать весь путь клиента по маркетинговой воронке – от первого попадания на сайт до покупки в brick and mortar магазине, и оценивать рекламные кампании с учетом таких офлайн-продаж.

Традиционно Python используют для создания сетевых сервисов, бэкенда в вебе и, конечно, для сбора и обработки данных, как правило Больших. Эти направления в равных долях с экосистемными докладами и постараемся обсудить на грядущей Moscow Python Conf++. Эта конференция для Python-разработчиков состоится в Москве 22 и 23 октября, и я возглавляю её Программный комитет. Программа, можно сказать, выстрадана, нам удалось сделать её именно такой, как мы и планировали, — разнообразной. Бэкенд, Big Data и особенности языка, у нас гармонично сочетаются с докладами по тестированию, искусственному интеллекту, безопасности и DevOps. Хочется заранее поделиться с вами результатом, поэтому предлагаю обзор докладов по секциям — то, что к вам никак не относится, можно проматывать.

Переход с классических языков программирования на Питон доставляет немало сюрпризов.
Читаем документацию:

Generally speaking, instance variables are for data unique to each instance and class variables are for attributes and methods shared by all instances of the class

Все мы знаем "Тест Тьюринга". В классическом его варианте человек и машина отвечают на вопросы судьи, причем судья не видит отвечающих и должен только по ответам догадаться, кто из них кто.

Про этот тест даже снят короткометражный игровой фильм «Кто за стеной». Можно сказать, фантастический, потому что действие по сюжету происходит в конце 2000 года, а снят он, на минуточку, в 1977 году. Если не видели — посмотрите обязательно, и обязательно до конца — как и положено в короткометражном фильме, развязка будет неожиданна.

Аудио-подкаст

Аудио-подкаст

Расширения и плагины RabbitMQ избавляют программистов от написания дополнительной логики работы с очередями, повышают отказоустойчивость сервисов и позволяют масштабироваться не только между дата-центрами, но и между континентами. В докладе я расскажу, какие именно расширения и для каких целей мы используем в компании, с какими трудностями столкнулись и как их преодолели

Во время многих операций по изменению схемы базы данных сервис не может корректно работать на запись. В докладе я расскажу о том, какие операции в PostgreSql требуют длительных блокировок и как мы в Формах Яндекс.Коннекта обеспечиваем почти стопроцентную доступность сервиса на запись во время выполнения таких операций. Также мы поговорим о Django-библиотеке, призванной автоматизировать некоторые из описанных процессов

Это первая из трёх лекций в цикле «Внутренности Питона». Мы разберёмся, как устроен Питон, посмотрим на этапы работы интерпретатора, построение деревьев разбора и генерацию байткода, а также выясним, какое пространство для оптимизаций нам это дает. Если хотите больше знать про язык, на котором пишете, то приходите. Если уже все знаете, всё равно приходите