Выпуск 273

(11.03.2019 - 17.03.2019)

pythondigest.ru: Выпуск 273

Статьи

      Доступ к linux серверу с помощью Telegram-бота на Python

Довольно часто происходят ситуации, когда доступ к серверу нужен здесь и сейчас. Однако, не всегда подключение по SSH является наиболее удобным способом, потому что под рукой может не оказаться SSH клиента, адреса сервера или связки «пользователь/пароль». Конечно, есть Webmin, который упрощает администрирование, но он также не даёт моментальный доступ.

      Говорит и показывает: отличается ли риторика кандидатов в президенты?

Можно ли по цитате определить, кто из политиков ее автор? Украинская НКО Vox Ukraine делает проект VoxCheck, в рамках которого проверяет высказывания наиболее рейтинговых политиков. Недавно они выложили всю базу проверенных цитат. Я как раз слушаю курсы по NLP и решила проверить, насколько точно по тексту цитаты можно определить ее автора.

Disclaimer. Эта статья написана из интереса к теме и желания опробовать изученный материал на практике, без претензий на максимально точный и детальный анализ.

      Сортировка списка с unicode strings

Думал, что после стольких лет Python уже не удивит меня, однако пословица Век живи, век учись стала для меня как никогда актуальной вчера. Задача была весьма простая: отсортировать список с строками, где строка - это украинское имя, то есть вроде бы все должно быть предельно просто используя Python 3.7.2:

      Большое O: что это такое, почему это важно, и почему это не важно.

Очень интересная статья Shen Huang о нотации Большое O: Big O notation: why it matters, and why it doesn’tВ статье присутствует

      Введение в декораторы

Перевод статьи Nicholas Samuel "Introduction to Python Decorators"

      История типизации на примере одного большого проекта

Эта история началась задолго до хайпа о typing в python3.5, более того, она началась внутри проекта, написанного еще на python2.7.

Я занимался проектом Partners в Ostrovok.ru – этот сервис отвечал за все, что связано с партнерскими интеграциями, бронированиями, статистикой, личным кабинетом. У нас использовались как внутренние API для других микросервисов компании, так и внешнее API для наших партнеров.

В какой-то момент в команде сформировался следующий подход к написанию обработчиков HTTP ручек или какой-либо бизнес логики

      Создаем бота для несложной отчетности при помощи Python и Google BigQuery

Есть ли у вас задачи, которые повторяются изо дня в день, из недели в неделю? Например, написание отчетов. Вы запрашиваете данные, проводите анализ, визуализируете (делаете графики, диаграммы), а затем отправляете начальнику. Но что, если все это автоматизировать?

В этом туториале мы создадим бота для Telegram, который поможет автоматизировать отчетность. А самое классное — вся программа будет состоять всего из 50 строк кода! Если вы создаете бота для Telegram впервые, то стоит прочитать еще вот этот пост.

      И снова чат

После прочтения постов про по созданию чат приложений, я решил попробовать написать свой чат (ну как свой, вот исходники) и прикрутить к нему GUI. Может кому нибудь пригодится, и так начнем. Я использовал Python 3.7 + PyQt5.

      Flightradar24 — как это работает? Часть 2, ADS-B протокол

В первой части был описан принцип работы такого онлайн-сервиса. Сейчас мы пойдем дальше, и выясним, какие данные передаются и принимаются от воздушного судна к приемной станции, и декодируем их самостоятельно с помощью Python.

      Python vs. Scala для Apache Spark — ожидаемый benchmark с неожиданным результатом

Apache Spark на сегодняшний день является, пожалуй, наиболее популярной платформой для анализа данных большого объема. Немалый вклад в её популярность вносит и возможность использования из-под Python. При этом все сходятся на том, что в рамках стандартного API производительность кода на Python и Scala/Java сопоставима, но касательно пользовательских функций (User Defined Function, UDF) единой точки зрения нет. Попробуем разобраться в том, насколько увеличиваются накладные расходы в этом случае, на примере задачи проверки решения SNA Hackathon 2019.

      Криптографические токены PKCS#11: просмотр и экспорт сертификатов, проверка их валидности

В комментариях к статье «Англоязычная кроссплатформенная утилита для просмотра российских квалифицированных сертификатов x509» было пожелание от пользователя Pas иметь не только «парсинг сертификатов», но и получать «цепочки корневых сертификатов и проводить PKI-валидацию, хотя бы для сертификатов на токенах с неизвлекаемым ключом». О получении цепочки сертификатов рассказывалось в одной из предыдущих статей. Правда там речь шла о сертификатах, хранящихся в файлах, но мы обещали добавить механизмы для работы с сертификатами, хранящимися на токенах PKCS#11. И вот что в итоге получилось.

      Python & Arduino. Просто, быстро и красиво

Очень часто, у начинающих и не только разработчиков возникают вопросы. Как управлять с Arduino с компьютера? А если компьютер — не Raspberry Pi, а обычный домашний компьютер? А если не хочется мучится с ESP8266 и управлять через веб интерфейс? Неужели надо каждый раз открывать Arduino IDE и отправлять команды через Монитор порта? Именно о том, как создать своё собственное приложение с графическим интерфейсом для управления Arduino я сейчас и расскажу.

      Pipenv: руководство по новому инструменту Python

Все чаще во всевозможных статьях можно встретить использование pipenv вместо virualenv или workon. Если вы до сих пор не знаете что такое pipenv то это статья Alexander VanTol Pipenv: A Guide to the New Python Packaging Tool именно для вас.

      Deep Learning — не только котики на мобилках или как мы производим дефектовку тележек локомотивов

Буквально пару дней назад компания Aurorai передала в опытную эксплуатация систему распознавания дефектов и контроля состояния тележек для локомотивов Ермак. Задача нетривиальная и очень интересная, первым этапом которой было предложено оценить состояние тормозных колодок и ширины бандажа. Нам удалось решить задачу с точность до 1мм при скорости локоматива до 30 км/ч! Хочу отметить, что благодаря специфики можно было использовать “TTA (test-time augmentation)” – яркий пример kaggle-style хака из соревнований, который плохо ложится на прод и семантическую сегментацию на базе se_resnext50 encoder, которая даёт поразительный по точности результат в предсказании маски.

      Почему программисты продолжают использовать многословный Java, хотя есть лаконичный Python

[Осторожно, это наброс на вентилятор]

Java и Python — одинаково популярные языки программирования. Однако Python более продуктивен: в нем меньше объем кода, нужного для решения задачи. Почему же программисты до сих пор работают с Java там, где можно применить Python? Давайте разбираться. Читать дальше →

      Понимание Q-learning, проблема «Прогулка по скале»

Это перевод статьи Understanding Q-Learning, the Cliff Walking problem Lucas Vazquez

В последнем посте мы представили проблему «Прогулка по скале» и остановились на страшном алгоритме, который не имел смысла. На этот раз мы раскроем секреты этого серого ящика и увидим, что это совсем не так страшно.

      Разбор задач. Бинпоиск_1

Серия статей содержит разбор задач, которые дают в 8 классе на уроках информатики в Челябинском физико-математическом лицее №31.

      Получаем ссылки на профили Vk из выдачи SearchFace с помощью Python (но это не точно)

Сегодня мы поговорим о лёгком распознавании лиц с помощью доступных инструментов.
Используются: Python 3.6, searchface.ru, внешний сервис для преобразования ссылок на фото в id (бот в телеграме, на текущий момент)

      [Перевод] Управление памятью в Python

Вы когда-нибудь задумывались как Python за кулисами обрабатывает ваши данные? Как ваши переменные хранятся в памяти? В какой момент они удаляются?
В этой статье мы углубимся во внутреннее устройство Python, чтобы понять, как происходит управление памятью.

      Что позволено Jupyter?

Наша история началась с, казалось бы, несложной задачи. Нужно было настроить аналитические инструменты для для data science специалистов и просто аналитиков данных. С таким заданием к нам обратились коллеги из подразделений розничных рисков и CRM, где исторически высока концентрация data science-специалистов. У заказчиков было простое желание —  писать код на Python, импортировать продвинутые библиотеки (xgboost, pytorch, tensorflow и пр.) и запускать алгоритмы на данных, поднятых с hdfs-кластера.

Видео

      Python Junior подкаст. Страшная, но полезная правда о базах данных

От чего зависит, какую базу данных задействовать в проекте — реляционную или нереляционную, с ACID-гарантиями или без них, распределённую или нераспределённую? Чем определяется выбор БД, какие преимущества и недостатки есть у тех из них, что популярны в сообществе разработчиков сегодня? Чтобы получить ответы на эти вопросы, мы привлекли тяжёлую артиллерию.

Интересные проекты, инструменты, библиотеки

      orchestra - соединяем людей и автоматику для последовательного решения задачи

Инструмент для организации процесса работы над задачей. Например, написать статью - один пишет текст, другой предлагает изображение, автоматика преобразует изображение.





Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus