Выпуск 301

(23.09.2019 - 29.09.2019)

pythondigest.ru: Выпуск 301

Статьи

      Генератор простых арифметических примеров для чайников и не только

В этой «статье», а вернее сказать очерке, покажу очень простой способ развлечься зная самые основы latex и python.

      Как обработать большие xml на 8 Гб памяти. Работаем с базой ФИАС,pandas и python

Скачать ее можно перейдя по ссылке, данная база является открытой и содержит все адреса объектов по России (адресный реестр). Интерес к этой базе вызван тем, что файлы, которые в ней содержатся достаточно объемны. Так, например, самый маленький составляет 2,9 Гб. Предлагается остановиться на нем и посмотреть, справится ли с ним pandas, если работать на машине, располагая только 8 Гб оперативной памяти. А если не справится, какие есть опции, для того, чтобы скормить pandas данный файл.

      Играемся с комплексными числами

Очередной очерк. На этот раз поиграемся с комплексными числами, с формулами и их визуализацией.

      The Python Software Foundation обновил Code of Conduct

Применяется для официальных Python конференций

      Робот-танк на Raspberry Pi с Intel Neural Computer Stick 2

Вот и наступил новый этап в развии Raspberry-танка.

В предыдущей серии оказалось, что семантическая сегментация из коробки не по зубам Raspberry.

      Атомный квест в Битцевском парке

В связи с повсеместным хайпом по поводу Чернобыля в начале лета (по крайней мере в среде ядерной энергетики), а также гремящих словах цифровизация и геймификация, мы в ИБРАЭ РАН решили создать некоторое подобие квеста-приложения в котором концептуально моделируется эксплуатация энергоблока атомной станции и провести его тестирование в Битцевском парке.

      Изменение климата: анализируем температуру за последние 100 лет

Про изменение климата сейчас не говорит только ленивый. И случайно найдя неплохой сайт с историческими данными, стало интересно проверить — как же реально менялась температура с годами. Для теста мы возьмем данные с нескольких городов и проанализируем их с помощью Pandas и Matplotlib. Заодно выясним, где теплее, в Москве или Петербурге.

      Сравнение малопопулярных и не очень CLI-библиотек: cliff, plac, plumbum и другие (часть 2)

В экосистеме Python существует множество пакетов для CLI-приложений, как популярных, вроде Click, так и не очень. Наиболее распространённые были рассмотрены в предыдущей статье, здесь же будут показаны малоизвестные, но не менее интересные.

      [Перевод] Путь к проверке типов 4 миллионов строк Python-кода. Часть 2

Сегодня публикуем вторую часть перевода материала о том, как в Dropbox организовывали контроль типов нескольких миллионов строк Python-кода.

      C/C++ из Python (C API)

Продолжаем тему как вызывать C/C++ из Python3. Теперь используем C API для создания модуля, на этом примере мы сможем разобраться как работает cffi и прочие библиотеки упрощающие нам жизнь. Потому что на мой взгляд это самый трудный способ.

      Начало работы с асинхронными функциями в Python

Если вы совершено не знакомы с асинхронным программированием и хотите разобраться с этим максимально простым способом, это статья для вас. В статье рассказывается то такое синхронные и асинхронные программы, и их отличия.

Оригинальная статья: Doug Farrell  – Getting Started With Async Features in Python

      Путь к проверке типов 4 миллионов строк Python-кода. Часть 1

Сегодня мы предлагаем вашему вниманию первую часть перевода материала о том, как в Dropbox занимаются контролем типов Python-кода.

В Dropbox много пишут на Python. Это — язык, который мы используем чрезвычайно широко — как для бэкенд-сервисов, так и для настольных клиентских приложений. Ещё мы в больших объёмах применяем Go, TypeScript и Rust, но Python — это наш главный язык. Если учитывать наши масштабы, а речь идёт о миллионах строк Python-кода, оказалось, что динамическая типизация такого кода неоправданно усложнила его понимание и начала серьёзно влиять на продуктивность труда. Для смягчения этой проблемы мы приступили к постепенному переводу нашего кода на статическую проверку типов с использованием mypy. Это, вероятно, самая популярная самостоятельная система проверки типов для Python. Mypy — это опенсорсный проект, его основные разработчики трудятся в Dropbox.

      Keras: отслеживаем пере/недообучение сети

Учимся вовремя останавливать обучение или дообучать




Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus