Выпуск 319

(27.01.2020 - 02.02.2020)

pythondigest.ru: Выпуск 319

Статьи

      Как я 1000 дней пользовался OpenHAB, а затем перешел на Home Assistant

Однажды в 2016 году мне потребовалось настроить удаленный сбор показаний счетчиков в квартире. К текущему моменту (январь 2020 года) там внедрена комплексная домашняя автоматизация с возможностью перекрытия воды и полного удаленного обесточивания (и обратного включения) электроэнергии.

 

      Экспорт Google Forms + загрузка Google Script через REST API (Python)


У нас было две гугл-формы, 75 вопросов в каждой, 5 бизнес-пользователей, которые активно правили эти формы, а еще гугл-скрипт, экспортирующий форму в JSON. Не то что бы его было сложно каждый раз запускать руками, но раз начал автоматизировать свою работу, то иди в этом увлечении до конца.

В официальной документации сам черт ногу сломит, поэтому под катом мы подробно рассмотрим удаленную загрузку и запуск Google Apps Script через REST API, используя Python.

      Как научить телефон видеть красоту

Недавно я читал книгу о математике и о красоте людей и задумался о том, что еще десятилетие назад представление о том, как понять, что такое красота человека были достаточно примитивными. Рассуждения о том, какое лицо считается красивым с точки зрения математики сводились к тому, что оно должно быть симметричным. Также со времен эпохи возрождения были попытки описать красивые лица при помощи соотношений между расстояниями в каких-то точках на лице и показать, например, что у красивых лиц какое-то отношение близко к золотому сечению. Подобные идеи о расположении точек сейчас используются как один из способов идентификации лиц (face landmarks search).

      Как я преподавал, а потом методичку по Python писал

Весь прошлый год я отработал преподавателем в одном из провинциальных учебных центров (далее — УЦ), специализирующихся на обучении программированию. Я не буду называть этот учебный центр, так же вообще попытаюсь обойтись без названий фирм, фамилий авторов и т.д.

      Пишем сервис одноразовых записок на Python

У некоторых людей возникает необходимость передать небольшие сообщения. Но как это сделать, если вы пользуетесь различными социальными сетями и мессенджерами, в безопасности передачи данных через которые вы сомневаетесь.

 

Некоторые люди для этого используют сервисы самоуничтожающихся шифрованных записок. Но тут встает вопрос можно ли доверять этим сервисам и действительно ли они уничтожают записки после прочтения.

Для решения этой проблемы мы напишем свой сервис самоуничтожающихся шифрованных записок на языке Python с использованием модуля cryptography и фреймворка Flask и развернем его на облачном сервисе Heroku.

      Современный стек сборки и публикации сайтов на Django

В данной статье описано использование легковесных инструментов для публикации сайта на Django - gitea, drone

      Статистика встроенных комментариев (inline comments) в Confluence

Как собрать статистику комментариев к страницам в Confluence?

Да и зачем это может понадобиться?

      Как сделать бота, который превращает фото в комикс. Часть третья. Serverless GPU хостинг модели

В предыдущих сериях мы с вами собрали данные и обучили свою первую модель.
Затем, ужаснувшись результатам, обучили еще с десяток.
Самое время показать наше творение миру!

      Простое руководство по дистилляции BERT

Если вы интересуетесь машинным обучением, то наверняка слышали про BERT и трансформеры.

 

BERT — это языковая модель от Google, показавшая state-of-the-art результаты с большим отрывом на целом ряде задач. BERT, и вообще трансформеры, стали совершенно новым шагом развития алгоритмов обработки естественного языка (NLP). Статью о них и «турнирную таблицу» по разным бенчмаркам можно найти на сайте Papers With Code.

      Создаем инфографику с помощью Matplotlib

Температура в разных городах

      Python/Numba, Go, C++, Lisp и Julia в решении задачи о восьми ферзях

Краткий обзор сравнительного исследования.

      В зоне доступа. Находим расстояние от точки до области и сокращаем запросы обратного геокодинга

Мне не раз приходилось реализовывать функционал расчета расстояния от некоторой географической точки до области на карте — например, до МКАД. В итоге я нашёл два способа решения задачи, которые показали хорошие результаты, и теперь мы регулярно пользуемся ими в продакшне. Опишу их в первой части статьи. А во второй покажу, как можно кешировать геоданные, чтобы меньше обращаться к геокодеру.

      Пережевывая логистическую регрессию

В этой статье, мы будем разбирать теоретические выкладки преобразования функции линейной регрессии в функцию обратного логит-преобразования (иначе говорят, функцию логистического отклика).

      Переписываем генератор паролей

У меня сложилось ощущение, что я уже раз пять писал функцию для генерации паролей. И каждый раз делал это по-разному. А причина тому — различные требования к паролю для разных проектов и инструментов. Здесь не будет сложного кода, просто краткое изложение простого нового решения, которое пришло ко мне вчера.

      Web-приложения на Flask: как бороться с циклическими импортами

Flask – один из самых популярных фреймворков Python, но некоторые ошибки при его использовании могут привести к определенным затруднениям. В этой статье мы расскажем о том, как не допустить возникновения циклических импортов в проекте.

      Alpine собирает Docker билды под Python в 50 раз медленней, а образы в 2 раза тяжелей

Alpine Linux — часто рекомендованный как базовый образ для Docker`а. Вам говорят, что использование Alpine сделает ваши билды меньше, а процесс сборки быстрей.

Но если вы используете Alpine Linux для Python приложений, то он:

 

  • Делает ваши билды намного медленней
  • Делает ваши образы больше
  • Тратит ваше время
  • И в итоге может стать причиной ошибок в рантайме
Давайте рассмотрим почему же Alpine рекомендуют, но почему вам все же не стоит использовать его в месте с Python.

      Библиотеки для декодирования видео. Сравнение на Python и Rust

Многие задаются вопросом — насколько медленный Python в операциях декодирования? Правда ли, что компилируемые языки дают прирост скорости во всем, чего касаются? Что быстрее: OpenCV или ничего? Ответы на эти и другие бесполезные вопросы под катом вы прочитать не сможете. Там обычное скучное исследование производительности в конкретной задаче.
Все заинтересовавшиеся, добро пожаловать!

 

Видео

      Moscow Python Podcast. Как научиться питону и устроиться на работу? (level: junior+)

Алексей Пирогов, преподаватель на платформе hexlet, рассказывает ведущим подкаста, как они обучают новичков питону так, чтобы они могли сразу выйти на реальную работу.

      (DRY) Python Stories & Machine Learning

В настоящий момент существуют десятки фреймворков для машинного обучения. Более того, моделировать можно в разных средах. Как не терять результаты своей работы? Как абстрагировать ML pipelines? Об этом и хочу вам рассказать.

Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/71/dry-python-and-ml/

Релизы

      Dependency Injector 3.15: Python 3.8 & PyPy 3

Выпустил новый релиз Dependency Injector’а 3.15.

Этот релиз добавляет поддержку Python 3.8 и PyPy 3, а так же расширяет список поддерживаемых библиотек six релизами 1.13.0 и 1.14.0.

Этот релиз так же является началом постепенного заката Python 2. В частности, все примеры были переписаны таким образом чтобы отказаться от Python 2-style наследования object и начать вызывать родительские методы в стиле Python 3.





Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus