Python Дайджест. Выпуск 286

Визуализация — важная часть анализа данных, а способность посмотреть на несколько измерений одновременно эту задачу облегчает. В туториале мы будем рисовать графики вплоть до 6 измерений.

Plotly — это питоновская библиотека с открытым исходным кодом для разнообразной визуализации, которая предлагает гораздо больше настроек, чем известные matplotlib и seaborn. Модуль устанавливается как обычно — pip install plotly. Его мы и будем использовать для рисования графиков.

Mamba — это drop-in замена Conda, потрясающего кросс-платформенного менеджера пакетов. На наш взгляд у Conda есть один фатальный недостаток: она слишком медленная, когда много пакетов уже установлено или при одновременной установке нескольких пакетов. Mamba по-прежнему использует Conda почти для всего, кроме разрешения зависимостей. Мы заменили эту часть Conda на альтернативную реализацию под названием libsolv — C библиотеку, которая уже лежит в основе менеджеров пакетов в Linux системах типа dnf в Fedora или zypper в OpenSuse.

Разработав консольную утилиту, вы решаетесь опубликовать её на PyPI. Ну правда, что может быть лучше, чем сделать её доступной через pip install? Погуглив, что для этого надо, вы, возможно, наткнётесь на единственный найденный мной пост по теме, который мало того что от 2014 года, так ещё и требует от вас создать кучу папок и файлов для совершенно ненужных (вам) вещей.

Как же решить эту задачу без лишней головной боли в 2019 году? Я уже задавался этим вопросом и поэтому, прочитав тонну документации, создал для вас этот туториал. Вот пошаговая инструкция.

Перевод обзорной статьи: Guest Contributor  Overview of Async IO in Python 3.7

Анимированные графики в Matplotlib могут создаваться несколькими способами. Первый способ заключается в том, что можно самостоятельно обновлять график через заданный промежуток времени. Два других способа используют классы, производные от класса matplotlib.animation.Animation: FuncAnimation или ArtistAnimation. В данной статье будут рассмотрены все эти способы.

В сообществе OpenDataScience успешно развивается инициатива ML4SG — Machine Learning for Social Good. В её рамках стартовал целый ряд интересных проектов, которые в самых разных областях улучшают нашу с вами жизнь.

Мы хотели бы рассказать об одном из таких проектов под кодовым названием #proj_shipwrecks.

В рамках проекта мы стремимся помогать людям, занимающимся разного рода морскими исследованиями, от морских археологов, биологов и океанологов до команд спасения на воде, используя как свою экспертизу в области компьютерного зрения, так и придумывая новые, порой неожиданные ходы.

Реализация объектно-ориентированного программирования (ООП) в языках Java и Python отличается. Принцип работы с объектами, типами переменных и прочими языковыми возможностями может вызвать затруднение при переходе с одного языка на другой. В данной статье, которая может быть полезной как для Java-программистов, желающих освоить Python, так и для Python-программистов, имеющих цель лучше узнать Java, приводятся основные сходства и отличия этих языков, применительно к ООП.

Сегодня у нас пост с интересным заданием — будем обучать логистическую регрессию с L1 и L2 регуляризациями с помощью метода Stochastic Gradient Descent (SGD).

На сайте ФНС по адресу egrul.nalog.ru/index.html есть замечательный сервис проверки контрагентов или своих собственных обществ.

Суть проверки сводится к подаче запроса в ЕГРЮЛ (единый реестр фактов детальности юридических лиц) и получении тут же, онлайн, выписки из реестра.

Работа с сервисом не вызывает каких-либо затруднений: внес в поле ОГРН, нажал кнопку “Найти” и нажал кнопку “Скачать” ниже. Все, выписка получена.

Как здесь может помочь автоматизация? Очень просто.

К «Питону» приходят по-разному: кто-то увлекается ИИ, кто-то начинает изучать веб-разработку на «Питоне» взамен уже надоевшего PHP; у меня получилось по-другому – я стал замечать, что этот язык используется довольно часто в современном программировании не только среди энтузиастов, но и в среде крупных компаний. В общем, язык набирает популярность в массах, поэтому я решил к нему «присмотреться», ну, то есть, изучить.

Изучение нового алгоритмического языка, не сказать, что процесс уж очень увлекательный, если ты уже знаком с несколькими… Можно выбрать книгу, можно какой-нибудь онлайн-курс, а можно вообще «ролики-мультики» и … «сиди-читай-изучай». — Скука!

Набрёл я в Сети на самоучитель по «Питону», в принципе, неплохой, но не сказать, что претендующий на полноту изложения синтаксиса и наткнулся там на «Примеры программ». Среди нескольких других, был там один очень любопытный пример, который буквально «повернул время вспять», и я оказался в тех временах, когда «деревья были больше, а трава зеленее»…

В конце прошлого месяца Microsoft рассказала, что в майском обновлении Windows 10 появилась возможность более удобной (для новичков, по всей видимости) установки Python через встроенный магазин приложений Microsoft Store. Теперь, если набрать python в консоли, когда он ещё не установлен, то установка из магазина будет предложена автоматически. Сейчас в магазине Python 3.7.

В то же время Apple, в заметках к XCode 11 указывает, что в следующих версиях macOS интерпретатора Python уже не будет. Там же сказано, что использование Python 2.7, который ранее включался в поставку для совместимости со старым программным обеспечением, не рекомендуется. А рекомендуется вместо этого поставить и использовать отдельно Python 3.

В настоящее время весьма актуальной темой остается возможность налогового органа исключить из ЕГРЮЛ общество всего лишь ”выявив” в отношении компании так называемые недостоверные сведения. Как показывает статистика с сентября 2018 года ФНС исключила из ЕГРЮЛ 90 тысяч организаций с записью о недостоверности сведений о руководителе, учредителе или адресе юрлица. Обнаружить тот факт, что в отношении компании имеются недостоверные сведения можно лишь просмотрев выписку из ЕГРЮЛ.

Как правило, внедрение DevOps во многих компаниях заканчивается на этапе автоматизации IT Operations, и очень мало кто говорит о внедрении DevOps непосредственно в сам процесс разработки.

Мне бы хотелось исправить это маленькое недоразумение. DevOps в разработку может прийти через формализацию кодовой базы, например, при написании GUI для REST API.

Datatable — это Python-библиотека для выполнения эффективной многопоточной обработки данных. Datatable поддерживает наборы данных, которые не помещаются в памяти.

Если вы пишете на R, то вы, вероятно, уже используете пакет data.table. Data.table — это расширение R-пакета data.frame. Кроме того, без этого пакета не обойтись тем, кто пользуется R для быстрой агрегации больших наборов данных (речь идёт, в частности, о 100 Гб данных в RAM).

Наверняка многие об этом задумывались, возможно у кого то эта идея лежит в TODO. У меня она пролежала примерно год, но таки удалось ее реализовать в виде работающего прототипа.

TgCloud:

• Виртуальная файловая система с открытым исходным г****кодом.
• На локальном диске — только метаданные: имена, размер, структура папок и т.д.
• Данные хранятся в Telegram и загружаются только при работе с файлом
• Размер и тип файлов не ограничен, можно использовать с любой ОС

Зачем нужен __init__.py знает, наверное, любой питонист, но что насчёт __main__.py? Я видел немало проектов либо рабочих, либо на Github, которые не используют это магический файл, хотя могли бы сделать свою жизнь проще. На мой взгляд, __main__.py это лучший способ для взаимодействия с питоновскими модулями, состоящими из нескольких файлов.

Думаю, статья будет интересна всем, кто пользуется Notion, но по какой-то причине не мог переехать на него полностью.

Я разрабатываю свой проект. На лэндинге после ввода емейла выдается ссылка на соцопрос на базе Google Forms. Ответы записываются в табличечку на Google Drive.

Проблема в том, что все свое я ношу с собой сохраняю в Notion. Это банально удобней. Обходился ручным копипастом, пока отзывов было мало. Потом их стало больше — и надо было что-то придумать. Кому интересно, что вышло — добро пожаловать под кат.

Мы автоматизируем показ рекламы в интернете. Наши системы принимают решения не только на основе исторических данных, но и активно используют информацию, полученную в реальном времени.

Это небольшое руководство предназначено для пользователя Django, который хочет настроить приложение Django c веб-сервером в производственной среде.

Несколько дней назад команда Windows анонсировала майское обновление 2019 для Windows 10. В этом посте мы взглянем на то, что мы, команда Python, сделали для того, чтобы установка Python в Windows стала проще. В частности поговорим о Microsoft Store и о добавлении дефолтной команды “python.exe” для облегчения поиска (в коллаборации с Windows). Возможно вы уже слышали об этом в подкасте Python Bytes, на PyCon US, или в Twitter.

Если вы недавно начали свой путь в машинном обучении, вы можете запутаться между LabelEncoder и OneHotEncoder. Оба кодировщика — часть библиотеки SciKit Learn в Python и оба используются для преобразования категориальных или текстовых данных в числа, которые наши предсказательные модели понимают лучше. Давайте выясним отличия между кодировщиками на простеньком примере.

При проведении CWT анализа средствами библиотеки PyWavelets (бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом, выпущенное по лицензии MIT) возникают проблемы с визуализацией результата

В первой статье о структуре QVD файла я описал общую структуру и достаточно подробно остановился на метаданных. В этой статье я опишу формат хранения информации о колонках, поделюсь своим опытом трактовки этих данных.

Итак (вспоминаем) QVD файл соответствует реляционной таблице, которая, как известно состоит из строк. Каждая строка таблицы в свою очередь состоит из колонок (или полей), причем строки имеют одинаковую структуру, которая может быть описана, например, SQL оператором (create table).

Перевод статьи Haki Benita: Improve Serialization Performance in Django Rest Framework

Управление зависимостями? Шо, опять?

Экосистема Python породила целую пачку способов управления зависимостями в проектах.
Прямо сейчас можно выбирать между setup.py, requirements.txt, setup.cfg, MANIFEST.in и Pipfile.
Но французского питониста Sébastien Eustace все эти способы не устроили, и он написал свою штуку для менеджмента питонячих пакетов — Poetry. Зачем он это сделал? Чтобы заменить все эти setup.py, requirements.txt, setup.cfg, MANIFEST.in и Pipfile чем-то простым и понятным. Плюс добавить кое-что полезное сверху.

Аудио-подкаст

Аудио-подкаст

Аудио-подкаст

Аудио-подкаст

Предлагаем вашему вниманию «выездной» выпуск Moscow Python Podcast, записанный на Knowledge Conference 2019. Учитывая тематику конференции, на сей раз мы сосредоточились не только на культуре кодинга и подходах к разработке, но и на том, как различные практики закрепляются (или не закрепляются) в Python-сообществе.

Как Kubernetes улучшает жизненный цикл Python-приложений? Есть ли сложности в организации оркестровки, с которыми могут столкнуться команды, ведущие разработку на Python? Как вся эта благодать вписывается в концепцию cloud native applications?

Приятно, что в последнее время появляется много книг не просто о языке Python, но и о применении его в более узких областях. Меня в первую очередь интересуют инженерные расчеты, в которых практически стандартом являются библиотеки Numpy, SciPy и Matplotlib. На эту тему мне попадалось несколько книжек, но, к сожалению, все они страдают одной проблемой — после них нельзя сказать, что ты знаешь, например, Numpy.