Python Дайджест. Выпуск 321

Сегодня мы будем говорить о важных теоретических основах, которые необходимо понимать и помнить, чтобы писать грамотный, читаемый и красивый код. Мы будем вести речь об областях видимости переменных. Эта статья будет полезна не только новичкам, но и опытным программистам, которые пришли в Python из другого языка и хотят разобраться с его механиками работы.

Области видимости определяют, в какой части программы мы можем работать с той или иной переменной, а от каких переменная «скрыта». Крайне важно понимать, как использовать только те значения и переменные, которые нам нужны, и как интерпретатор языка себя при этом ведет. А еще мы посмотрим, как обходить ограничения, накладываемые областями видимости на действия с переменными.

Python — особенный язык в плане итераций и их реализации, в этой статье мы подробно разберём устройство итерируемых объектов и пресловутого цикла for.

Отправка первого сообщения пользователю — приветствуем и подписываем
В первой части мы научились устанавливать webhook для нашего проекта botviber.

В этой 2-й мы научимся отправлять первое сообщение показываемое для наших пользователей, создавать ссылки для поиска и запуска нашего бота как внутри ViberURL так и NoViberURL

По сети сейчас гуляет видео — как автопилот Теслы видит дорогу.
У меня давно чесались руки транслировать видео, обогащенное детектором, да и в реальном времени.

Уже не помню, как я наткнулся на статью habr.com/ru/post/464337, но она запала мне в мозг и не давала покоя вплоть до минувшего дня. Несколько раз я пытался понять происходящее, пару раз пытался заставить это работать, но безрезультатно: я совершенно ничего не понимаю в нейронных сетях и даже программирую не как настоящий программист.

Apache Airflow — это продвинутый workflow менеджер и незаменимый инструмент в арсенале современного дата инженера. Если смотреть открытые вакансии на позицию data engineer, то нередко встретишь опыт работы с Airflow как одно из требований к позиции.

Исследовательская работа в области машинного обучения постепенно покидает пределы университетских лабораторий и из научной дисциплины становится прикладной. Тем не менее, все еще сложно находить актуальные статьи, которые написаны на понятном языке и без миллиарда сносок.

Этот пост содержит список англоязычных материалов за январь, которые написаны без лишнего академизма. В них вы найдете примеры кода и ссылки на непустые репозитории. Упомянутые технологии лежат в открытом доступе и не требуют сверхмощного железа для тестирования.

FastAPI — это фреймворк для создания лаконичных и довольно быстрых HTTP API-серверов со встроенными валидацией, сериализацией и асинхронностью,

что называется, из коробки. Стоит он на плечах двух других фреймворков: работой с web в FastAPI занимается Starlette, а за валидацию отвечает Pydantic.

Комбайн получился легким, неперегруженным и более, чем достаточным по функционалу.

Наверняка, каждый, кто хоть раз писал что-то на Python, задумывался о том, как распространять свою программу (или, пусть даже, простой скрипт) без лишней головной боли: без необходимости устанавливать сам интерпретатор, различные зависимости, кроссплатформенно, чтобы одним файлом-exe'шником (на крайний случай, архивом) и минимально возможного размера.

Для этой цели существует немало инструментов: PyInstaller, cx_Freeze, py2exe, py2app, Nuitka и многие другие… Но что, если вы используете в своей программе PyQt?

Python существует уже много лет и за всё это время Гвидо ван Россум и другие разработчики этого языка стремились к созданию чистого дизайна языка. Для этого нужно было описать язык его же терминами. И по понятным причинам интерпретаторы на C(Cpython - самая популярная и на данный момент эталонная реализация) , Java(Jython) , на стеке .NET(IronPython)не подходят. Собственно нужна была реализация на самом питоне. И тут миру явился PyPy.

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

Перевод руководства по рекуррентным нейросетям с сайта Tensorflow.org. В материале рассматриваются как встроенные возможности Keras/Tensorflow 2.0 по быстрому построению сеток, так и возможности кастомизации слоев и ячеек. Также рассматриваются случаи и ограничения использования ядра CuDNN позволяющего ускорить процесс обучения нейросети.
 

Шаблон проекта на Django – это естественный способ решения проблем, которые возникают, когда формат Django-проекта по умолчанию уже не отвечает требованиям. Сегодня в этом руководстве вы узнаете, как создать свой собственный проект из шаблона.

Audio

Audio

Audio

У вас настроен супер-стрикт-набор валидаторов кода, обязательная аннотация типов без Any и требования стопроцентного покрытия кода тестами? Вот и у нас тоже да. Но тогда для вас не секрет, что ошибки все равно будут. И никакие тесты вас не спасут. Потому что они плохие.

Многие разработчики согласны с тем, что при рефакторинге старого кода тесты необходимы как воздух. Многие разработчики также согласны с тем, что тестирование такого кода равно страданиям, или же даже не знают, с чего начать.

Почему появилась библиотека aiopg, какие были совершены ошибки (только мое мнение)? Разберемся, что это. ORM? Драйвер? Может быть, все вместе? Может, это что-то другое? Попробуем сравнить aiopg vs asyncpg

Сложность бывает неотъемлемой и привнесённой. Из доклада вы узнаете, как организовывать первую и минимизировать вторую. Поговорим о том, как построить свой продукт вокруг решаемой проблемы, а не используемого фреймворка. Узнаем, в каком месте лучше вводить typing и dataclasses.

Все цены на Avito выбираются программно: у нас есть команда аналитиков с Machine Learning, множество одновременных экспериментов и миллиард цен на разные услуги в разных городах. В докладе я расскажу про нашу инфраструктуру на Python, как мы работаем с данными, общаемся с аналитиками, отдаем цены для Frontend и быстро ищем нужные значения.