Python Дайджест. Выпуск 284

Поводом для написания статьи послужило отсутствие упоминаний данного события в Рунете. Виной тому, предположительно, является несоблюдение провайдерами требования РКН, о котором пойдет речь ниже. Мне его удалось обнаружить только в корпоративной сети. Но нет никаких сомнений, что рано или поздно это коснётся всех.

Недавно мне попалась классическая задачка для собеседований: поиск максимального числа точек, стоящих на прямой линии (на плоскости, координаты целочисленные). В голову сразу пришла идея полного перебора, которая имеет очевидную сложность по времени в O(n^2), но мне показалось, что здесь обязано быть что-то ещё, хоть какая-то альтернатива в O(n*log(n)). Через полчаса нашлось даже нечто лучшее!

Часто при работе с Django и PostgreSQL возникает необходимость в дополнительных расширениях для базы данных. И если например с hstore или PostGIS (благодаря GeoDjango) всё достаточно удобно, то c более редкими расширениями — вроде pgRouting, ZomboDB и пр. — приходится либо писать на RawSQL, либо кастомизировать Django ORM. Чем я предлагаю, в данной статье, и заняться, используя в качестве примера ZomboDB и его getting started tutorial. И заодно рассмотрим как можно подключить ZomboDB к проекту на Django.

Работать в ИТ — круто, но путь в индустрию может быть совсем не таким, как описывают родители или преподаватели в школе. На биржах труда ищут мобильных разработчиков, девопсов, бэкендеров и фронтендеров, но где эти профессии в списках специальностей классических вузов?

Около полугода наша команда работает над Predictive Maintenance Platform — системой, которая должна предсказывать возможные ошибки и поломки оборудования. Это направление стоит на стыке IoT и Machine Learning, работать здесь приходится и с железом и, собственно, с программным обеспечением. О том, как мы строим Serverless ML с библиотекой Scikit-learn на AWS, и пойдет речь в этой статье. Я расскажу о сложностях, с которыми мы столкнулись, и об инструментах, используя которые, сэкономили время.

Возможно, название сегодняшней публикации лучше смотрелось бы с вопросительным знаком — сложно сказать. В любом случае, сегодня мы хотим предложить вам краткий экскурс, который познакомит вас с библиотекой Dask, предназначенной для распараллеливания задач на Python. Надеемся в дальнейшем вернуться к этой теме более основательно.

Dask – без преувеличения наиболее революционный инструмент для обработки данных, который мне попадался. Если вам нравятся Pandas и Numpy, но иногда вам не удается справиться с данными, не умещающимися в RAM, то Dask – именно то, что вам нужно.

Audio

Богатая литература по археоакустике и звуковым ландшафтам помогает воссоздать звук места, каким он был (например, см. Виртуальный Собор Святого Павла или работу Джеффа Вейча по древней Остии). Но мне интересно «озвучить» сами данные. Я хочу определить синтаксис для представления данных в виде звука, чтобы эти алгоритмы можно было использовать в исторической науке. Друкер сказал знаменитую фразу, что «данные» — это на самом деле не то, что дано, а скорее то, что захвачено, трансформировано, то есть 'capta'. При озвучивании данных я буквально воспроизвожу прошлое в настоящем. Поэтому на передний план выходят допущения и преобразования этих данных. Полученные звуки являются «деформированным исполнением», которое заставляет по-новому услышать современные пласты истории.

С одной стороны, предмет действительно был квадратным. C другой стороны он был круглым. Но с третьей стороны, с которой должен быть треугольник, предмет вышел кривой и косой.

— Алешенька идет на совещанку? — в дверь просунулась Леночкина заинтересованная физиономия.
— Алешенька на совещанку не идет. Алешенька пишет статью.
— О кубиках?
— Каких еще кубиках? — я опустил глаза, в руках и правда был злосчастный кубик. То есть шарик. То есть ромбик.
— Не о кубиках! И не о шариках. О шаблонах.
— Я им так и скажу! Шаблон, ах. — Леночка уже бежала дальше по коридору.

"О шаблонах. Даже о трех разных шаблонах". Точнее, о трех причинах использовать шаблоны в серверном коде. И ни одна из этих причин не будет про HTML.

О впечатлениях от программы и выступлений на PyCon US 2019

Пакет Logging является очень полезным инструментом в наборе инструментов программиста. Он может помочь вам лучше понять суть программы и обнаружить сценарии, о которых вы, возможно, даже не задумывались при разработке.

Audio

Недавно мне понадобилось поработать с Mikrotik через его API. Вроде бы ничего примечательного, есть официальная библиотека, есть еще на гитхабе обёртка, но вот беда — мне надо было работать асинхронно через asyncio и использованием плюшек async/await. И такой библиотеки я не нашел.

Когда я открыл для себя тогда еще новый модуль pathlib несколько лет назад, я по простоте душевной решил, что это всего лишь слегка неуклюжая объектно-ориентированная версия модуля os.path. Я ошибался. pathlib на самом деле чудесен!

В этой статье я попытаюсь вас влюбить в pathlib. Я надеюсь, что эта статья вдохновит вас использовать pathlib в любой ситуации, касающейся работы с файлами в Python.

Аудио-подкаст

Аудио-подкаст

Как развивалось пакетирование в Python, что в нём на текущий момент оставляет желать лучшего, какие системы для управления зависимостями актуальны и в какую сторону они развиваются?