Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
(07.01.2019 - 13.01.2019)
Добавляйте свои новости через специальную форму. Следите за всем этим безобразием в RSS, Twitter или Telegram @py_digest
Поддержите проект рублем или руками
Апрель 2018-го года. Мне было 14. Мы с друзьями играли в тогда очень популярную онлайн-викторину «Клевер» от ВКонтакте. Один из нас (обычно я) всегда был за ноутбуком, чтобы пытаться быстро гуглить вопросы и глазами искать в поисковой выдаче правильный ответ. Но вдруг я понял, что каждый раз выполняю одно и то же действие, и решил попробовать написать это на частично известном мне тогда Python 3.
Kaggle — не просто площадка для соревнований, там также можно публиковать исследования данных или решения соревнований (они называются кернелы и похожи на Jupyter Notebook), поэтому датасет с результатами опроса был выложен в открытый доступ, и было организовано соревнование на лучшее исследование этих данных. Я тоже принимал участие и пусть денежный приз не получил, но мой кернел занял шестое место по количеству голосов. Я хотел бы поделиться результатами моего анализа.
Data Science — наука о данных, возникшая на стыке нескольких обширных направлений: программирования, математики и машинного обучения. Этим обусловлен высокий порог вхождения в профессию и необходимость постоянно получать новые знания. Ключевыми навыками для начинающих специалистов являются:
В последнее время активно изучаю язык программирования Python. Особенно меня заинтересовало использование Python в распознавании и классификации лиц. В статье я попробую применить распознавание лиц для сериала «Теория Большого взрыва».
В статье я опишу, как сделать эмулятор NES управляемым удалённо, и сервер для удалённой отправки команд на него.
Август 2018 На улице стоит жаркое лето, плавно подходящее к концу, а я сижу в прохладной комнате с ноутбуком и серфлю интернет в поиске интересных вещей. Потеряв надежду найти что-либо стоящее внимания, вдруг, натыкаюсь в одной из довольно популярных околоайтишных групп вконтакте пост со ссылкой на еще один айти ресурс. Квест показался мне интересным, ведь это почти классический текстовый квест в космическом сеттинге, да еще и программировать тут нужно!
В июне 2020 года ровно 50 лет табличным хранилищам данных или говоря формально — реляционной модели данных. Вот официальный документ – та самая знаменитая статья. За что говорим огромное спасибо доктору Эдгару Фрэнку Кодду. И, между прочим, реляционная модель данных входит в список важнейших мировых инноваций последних 100 лет по версии Форбса.
С другой стороны, как ни странно, Кодд считал реляционные базы данных и язык SQL искаженной реализацией своей теории. В качестве ориентира, он даже разработал 12 правил, которым должна удовлетворять каждая система управления реляционными базами данных (на самом деле это 13 правил). И, по правде говоря, на сегодня, в мире не найти СУБД удовлетворяющих хотя бы «Правилу 0» Кодда и, следовательно, никто не может называть свою СУБД на 100% реляционной :) Может есть исключения, подскажите?
Сегодня продолжим разговор о возможностях, которые предоставляет нам Amazon Web Services и о том, как эти возможности использовать в решении прикладных задач. На простом примере рассмотрим создание буквально за несколько минут собственного бессерверного автомасштабируемого REST API с разбором кейса — получения списка для ресурса. Интересно? Тогда заходим под кат!
Аудио-подкаст
Книга о TDD и clean architectures. Цена - плати сколько хочешь.
pylint - 4.1.1
virtualenv - 21.14.0
pylint - 4.0.10
Werkzeug - 3.1.9
virtualenv - 21.13.0
coverage - 7.16.2
Pony ORM: толстая пачка фич и улучшений
SQLAlchemy - 2.1.1
A Pause for the Python JIT
The last mile of a long road: faster NumPy in the browser
django-cms - 5.0.13
slopo - Embedding-based discovery of duplicated logic
SQLAlchemy - 2.1.0
VM упадёт через 30 минут. Можно ли узнать об этом раньше мониторинга?
pymongo - 4.18.2