Python Дайджест. Выпуск 303

  Связный список на Python: Коты в коробках

LinkedList или связный список – это структура данных. Связный список обеспечивает возможность создать двунаправленную очередь из каких-либо элементов. Каждый элемент такого списка считается узлом. По факту в узле есть его значение, а также две ссылки – на предыдущий и на последующий узлы. То есть список «связывается» узлами, которые помогают двигаться вверх или вниз по списку. Из-за таких особенностей строения из связного списка можно организовать стек, очередь или двойную очередь.

  bear_hug: игры в ASCII-арте на Python3.6+

Для своих игр в ASCII-арте я написал библиотеку bear_hug с очередью событий, коллекцией виджетов, поддержкой ECS и прочими полезными мелочами. В этой статье мы посмотрим, как с её помощью сделать минимальную работающую игру.

  Почему для нового проекта я взял Robot Framework

Недавно я сменил проект — пришел в новую разработку, где до меня не было никакого тестирования, ни ручного, ни автоматического. Условий на инструментарий (за исключением того, что это Python) заказчик не накладывал, так что я сделал собственный выбор. В этой статье я расскажу, почему в таких условиях предпочел Robot Framework. А в конце будет немного специально написанных под статью примеров, иллюстрирующих, о чем речь.

  Генератор музыкальных каверов на Python в Blender

В данной статье я расскажу о моём аддоне к блендеру, о причинах, побудивших меня к его созданию, процессе разработки и об «успехе» на YouTube.

  Анализируем данные опросов на Python

  Как интегрировать карту в Django приложение

  Подборка @pythonetc, сентябрь 2019

Новая подборка советов про Python и программирование из авторского канала @pythonetc

  Celery taskcls: новый декоратор, новые возможности

Так вышло, что я терпеть не могу рутинных однообразных действий. У меня за плечами несколько проектов, использующих Celery. Каждый раз, когда задача становится сложнее вывода 2 + 2 = 5, шаблон решения сводится к созданию класса, выполняющего задачу, и функции-стартера, с которой умеет работать Celery — бойлерплейта. В этой статье я расскажу, как я боролся с бойлерплейтом, и что из этого вышло.

  Глупая причина, по которой не работает ваше хитрое приложение машинного зрения: ориентация в EXIF

Я много писал о проектах компьютерного зрения и машинного обучения, таких как системы распознавания объектов и проекты распознавания лиц. У меня также есть опенсорсная библиотека распознавания лиц на Python, которая как-то вошла в топ-10 самых популярных библиотек машинного обучения на Github. Всё это привело к тому, что новички в Python и машинном зрении задают мне много вопросов.

  Быстрыее HTTP клиенты для Python

  Пишем C расширение для Python

  Много-страничные формы в Django

  Как выглядело бы Московское метро в трехмерном мире

Недавно я читал блог одного урбаниста, который рассуждал о том, какая должна быть идеальная схема метро.Схему метро можно рисовать исходя из двух принципов:

 

• Схема должна быть удобной и простой для запоминания и ориентирования
• Схема должна соответствовать географии города

Очевидно, что эти принципы взаимоисключающие и первый принцип требует существенного искажения географической реальности.

  Введение в PyAutoGUI

  Набор библиотек для Data Science

  Исследуем утверждение центральной предельной теоремы с помощью экспоненциального распределения

В статье описывается исследование, проведенное с целью проверки утверждения центральной предельной теоремы о том, что сумма N независимых и одинаково распределенных случайных величин, отобранных практически из любого распределения, имеет распределение, близкое к нормальному. Однако, прежде чем мы перейдем к описанию исследования и более подробному раскрытию смысла центральной предельной теоремы, не лишним будет сообщить, зачем вообще проводилось исследование и кому может быть полезна статья.

В первую очередь, статья может быть полезна всем начинающим постигать основы машинного обучения, в особенности если уважаемый читатель еще и на первом курсе специализации «Машинное обучение и анализ данных».

  Python и HTTP-клиенты

В настоящее время более чем вероятно, что вам придется написать HTTP-клиент для вашего приложения, который должен будет общаться с другим HTTP-сервером. Повсеместность REST API делает HTTP VIP персоной. Вот почему знание шаблонов оптимизации является обязательным условием.

Оригинальная статья: Julien Danjou – Python and fast HTTP clients

В Python есть много HTTP-клиентов (библиотек); наиболее широко используемый и простой в работа с requests. Это стандарт де-фактора в наши дни.

  Делаем графики на PyQt5 - PyQtGraph

  Как открыть ссылку в Python. Работа с WebBrowser и решение проблемы с Internet Explorer

В ходе работы над курсачом для универа столкнулся со стандартным модулем Python — WebBrowser. Через этот модуль я хотел реализовать работу голосового ассистента с дефолтным браузером, но всё пошло не так гладко как ожидалось. Давайте для начала расскажу вам что это за модуль и как он вообще работает.

WebBrowser — это вшитый в Python модуль, который предоставляет собой высокоуровневый интерфейс, позволяющий просматривать веб-документы.

  Image Scraping with Python

  Сводка новостей от pythoz.net 06.10.2019 — 13.10.2019

  Шесть малоизвестных шаблонный тегов Django

Эта короткая статья предназначена тому, у кого нет времени читать документацию.

Оригинальная статья: highcenburg – Six Django template tags not often used in tutorials

Во время моего первого дня стажировки пару месяцев назад мне было поручено поработать над проектом компании, в котором использовалось большое количество разнообразных шаблонных тегов и у меня появилась хорошая возможность исследовать их всех. Далее я опишу некоторые из них, которые редко встречаются в учебных пособиях.

  Используем zip() для парной итерации

  Способы создания гистограмм с помощью Python

За последний год я сталкивалась с необходимостью рисования гистограмм и столбчатых диаграмм достаточно часто для того, чтобы появилось желание и возможность об этом написать. Кроме того, мне самой довольно сильно не хватало подобной информации. В этой статье приведен обзор 3 методов создания таких графиков на языке Python.

  Empire ERP. Занимательная бухгалтерия: главная книга, счета, баланс

В данной статье мы осуществим попытку проникновения в самое сердце "кровавого энтерпрайза" — в бухгалтерию. Вначале мы проведем исследование главной книги, счетов и баланса, выявим присущие им свойства и алгоритмы. Используем Python и технологию Test Driven Development. Здесь мы займемся прототипированием, поэтому вместо базы данных будем использовать базовые контейнеры: списки, словари и кортежи. Проект разрабатывается в соответствии с требованиями к проекту Empire ERP.

  Композитор с долгой кратковременной памятью

Я в течение нескольких лет предпринимал примитивные попытки автоматического сочинения музыки для Visions of Chaos. В основном при этом использовались простые математические формулы или генетические мутации случайных последовательностей нот. Добившись недавно скромного успеха в изучении и применении TensorFlow и нейронных сетей для поиска клеточных автоматов, я решил попробовать использовать нейронные сети для создания музыки.

  Python + Keras + LSTM: делаем переводчик текстов за полчаса

В предыдущей части я рассматривал создание несложной распознавалки текста, основанной на нейронной сети. Сегодня мы применим аналогичный подход, и напишем автоматический переводчик текстов с английского на немецкий.

  Нескучный туториал по NumPy

Меня зовут Вячеслав, я хронический математик и уже несколько лет не использую циклы при работе с массивами…

Ровно с тех пор, как открыл для себя векторные операции в NumPy. Я хочу познакомить вас с функциями NumPy, которые чаще всего использую для обработки массивов данных и изображений. В конце статьи я покажу, как можно использовать инструментарий NumPy, чтобы выполнить свертку изображений без итераций (= очень быстро).

  StackOverflow: интересные вопросы за неделю (cxcviii)

  Python Bytes: #151 Certified! It works on my machine

Audio

  Talk Python to Me: #233 The Masonite Python Web Framework

Audio

  Test and Code: 90: Dynamic Scope Fixtures in pytest 5.2 - Anthony Sotille

Audio

  Podcast.__init__: Network Automation At Enterprise Scale With Python

Audio

  Moscow Python Podcast. Питон глазами нейрофизиологов (level: junior+)

Сегодня в гостях у подкаста Наталья Баль, кандидат биологических наук, научный сотрудник Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии Российской академии наук. Наталья обсудит Григорий Петровым, штатным нейрофизиологом подкаста, как поставить питон на службу науке.

  Грокаем PyTorch

Поскольку весь необходимый базовый материал о PyTorch вы узнаете из этой книги, мы напоминаем о пользе процесса под названием «grokking» или «углубленное постижение» той темы, которую вы хотите усвоить. В сегодняшней публикации мы расскажем, как Кай Арулкумаран (Kai Arulkumaran) грокнул PyTorch (без картинок).

  camelot - A Python library to extract tabular data from PDFs

  captum - интерпретируем и разбираем по частям модели PyTorch

  django-extensions - 2.2.3

Набор пользовательских расширений для Django-проектов. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-extensions/#2.2.3. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-extensions/

  Dependency Injector 3.14.11