Python Дайджест. Выпуск 258

Привет! На хабре было довольно много статей про пасхалки питона, но вроде нигде не упоминалось про то, как все это устроено изнутри. Думаю, что будет интересно прежде всего начинающим питонистам. Об этом и пойдет речь под катом!

Полгода назад я начал изучать машинное обучение, прошел пару курсов и получил некоторый опыт в этом. Затем, видя самые разные новости о том, какие нейронные сети крутые и много могут делать, я решил попробовать изучить их. Начал читать книгу Николенко про глубокое обучение и в ходе чтения у меня появилось несколько идей (которые не новы для мира, но для меня представляли огромный интерес), одна из которых — создать нейросеть, которая генерировала бы для меня арт, который казался бы классным не только мне, "отцу рисующего ребёнка", но и другим людям. В этой статье я постараюсь описать путь, который я прошел для того, чтобы получить первые удовлетворяющие меня результаты.

Представьте: телефонный звонок в три часа ночи, вы берете трубку и слышите крик о том, что больше никто не пользуется вашим продуктом. Страшно? В жизни, конечно, все не так, но если не уделять должное внимание проблеме оттока пользователей, можно оказаться в похожей ситуации.

Мы уже подробно рассказали, что такое отток: углубились в теорию и показали, как превратить нейросеть в цифрового оракула. Специалисты студии Plarium Krasnodar знают еще один способ предсказания. О нем мы и поговорим.

Сегодня предлагаю погрузиться в один из удобнейших веб-фреймворков в связке c Python под названием Dash. Появился он не так давно, пару лет назад благодаря разработчикам фреймворка plotly. Сам Dash является связкой Flask, React.Js, HTML и CSS.

Перси Дьяконис, вдоль и поперёк изучивший пасьянсную сортировку, считает, что она является быстрейшим способом ручного упорядочивания колоды карт.

Так что, если уважаемый математик (и бывалый карточный фокусник) не врёт, то с практической ценностью алгоритма всё в порядке.

А теперь следите за руками.

Учимся писать и разворачивать Flask сайт на Amazon ElasticBeanstalk

В данной статье рассматриваются наиболее интересные преобразования, которые выполняет цепочка из двух транспайлеров (первый переводит код на языке Python в код на новом языке программирования 11l, а второй — код на 11l в C++), а также производится сравнение производительности с другими средствами ускорения/исполнения кода на Python (PyPy, Cython, Nuitka).

Разбираемся с Serverless JSON API и разворачиваем в Zeit Now

Для тех, кому понравилась моя предыдущая статья, продолжаю делится впечатлениями об инструменте для нагрузочного тестирования Locust.

Постараюсь наглядно показать преимущества написания нагрузочного теста python кодом, в котором можно удобно как подготавливать любые данные для теста, так и обрабатывать результаты.

В один прекрасный день разные каналы в телеграмме начали кидать ссылку на крэкмишку от ЛК, Успешно выполнившие задание будут приглашены на собеседование!. После такого громкого заявления мне стало интересно, насколько сложным будет реверс. О том, как я решал этот таск можно почитать под катом (много картинок).

Аудио-подкаст

Аудио-подкаст

Капчей нужно защищать не только веб формы но и публичный REST API. django-rest-captcha реализация капчи для DRF