Выпуск 324

(02.03.2020 - 08.03.2020)

pythondigest.ru: Выпуск 324

Конференции, события, встречи разработчиков

      [бесплатно] Python School в Челябинске

Первого апреля в Челябинске стартует школа разработки на языке Python. Это отличная возможность для старта карьеры в IT. Обучение будет включать в себя теоретическую подготовку и разработку учебного проекта. Эксперты поделятся фундаментальными знаниями, необходимыми каждому профессиональному разработчику для создания современных веб-приложений на Python. Они передадут свой опыт, начиная с основ языка, заканчивая разработкой реального проекта на фреймворке Flask. Обучение бесплатное.

Статьи

      Трансформация цвета: поиски в прореженном столе

Это обзор функциональности, появившейся в Pillow 5.2: применение трехмерных таблиц поиска (3D lookup tables, 3D LUT) для трансформации цвета. Эта техника широко распространена в обработке видео и 3D-играх, однако мало графических библиотек могли похвастаться их поддержкой до этого.

 

Трехмерные таблицы поиска дают большую гибкость в описании цветовых трансформаций, но самое главное трансформации выполняются за одинаковое время, какими бы сложными они не были.

      Краткий гайд по использованию GDB

В этом коротком туториале мы рассмотрим базовые приёмы работы с GDB, а также посмотрим как можно (и нужно) подготавливать файлы к отладке для GDB.

 

GDB — переносимый отладчик проекта GNU, который работает на многих UNIX-подобных системах и умеет производить отладку многих языков программирования, включая Си, C++, Free Pascal, FreeBASIC, Ada, Фортран, Python3, Swift, NASM и Rust.

      Методы Монте-Карло для марковских цепей (MCMC). Введение

Методы Монте-Карло для марковских цепей (MCMC) – это мощный класс методов для выборки из вероятностных распределений, известных лишь вплоть до некоторой (неизвестной) нормировочной константы.

Однако прежде, чем углубиться в MCMC, давайте обсудим, зачем вам вообще может понадобиться делать такую выборку. Ответ таков: вам могут быть интересны либо сами образцы из выборки (например, для определения неизвестных параметров методом байесовского вывода), либо для аппроксимации ожидаемых значений функций относительно вероятностного распределения (например, для расчета термодинамических величин по распределению состояний в статистической физике). Иногда нас интересует только мода распределения вероятностей. В данном случае получаем ее методом числовой оптимизации, поэтому делать полную выборку не обязательно.

      Анализ тональности фраз с помощью нейронных сетей

Все люди, получающие высшее образование, не отчислившись, все-таки доходят до стадии написания диплома. Не стал исключением и я. Хотелось реализовать что-то интересное и освоить доселе неизученное, поэтому обратил внимание на тему нейронных сетей и искусственного интеллекта в целом. А задачей, которую я решал с помощью нее, является анализ тональности текста, что и так широко применятся в различных системах мониторинга. Процесс ее решения я и попытаюсь описать в данной статье.

Короче говоря, цель — понять присутствует ли у фразы положительный оттенок или отрицательный. Сразу хочу сказать, что эту задачу можно решать несколькими способами, и не только нейросетями. Можем составлять словари в которых отмечены позиции слов и т.д. (все методы есть на хабре в избытке), но на каждый способов может уйти еще по статье, поэтому оставим их обзор на потом.

      Trio – асинхронное программирование для людей

В Python существует библиотека Trio – библиотека асинхронного программирования. Знакомство с Trio в основном будет интересно тем, кто работает на Asyncio, потому что это хорошая альтернатива, позволяющая решать часть проблем, с которыми не может справиться Asyncio. В этом обзоре рассмотрим, что из себя представляет Trio и какие фичи она нам дает.

      Генерируем тексты песен Кис Кис цепями Маркова в 50 строк

Дисклеймер: автор хотел повеселить себя вечером и не придумал ничего лучше, как:

 

В качестве корпуса для "обучения" цепи я буду использовать текст песен группы Кис Кис.

      Двойная проверка блокировки с Django ORM

Оригинальная статья: Luke PlantDouble-checked locking with Django ORM

Шаблон блокировки с двойной проверкой может быть полезен, когда:

  1. Вам необходимо ограничить доступ к определенному ресурсу, чтобы параллельные процессы не могли работать с ним одновременно.
  2. Другие доступные вам схемы блокировки сложны или медленные.

Этот пост о том, как можно реализовать этот шаблон в Django, используя функции ORM и блокировки на уровне базы данных. Шаблон может использоваться с любой другой ORM, но я проверил его только с Django, и подтвердил, что он работает, как и ожидается, используя PostgreSQL.

      Подборка статей о машинном обучении: кейсы, гайды и исследования за февраль 2020

Вслед за январским постом встречайте второй выпуск дайджеста. Здесь вас ждёт список англоязычных материалов за февраль, которые написаны без лишнего академизма. Публикации содержат примеры кода и ссылки на непустые репозитории. Упомянутые технологии лежат в открытом доступе и многие из них не требуют сверхмощного железа для тестирования.

      Как заставить машину написать тесты из кода за тебя

Мы живем в неидеальном мире. Здесь код пишут люди, а люди по своей природе склонны совершать ошибки. Все бы ничего, ошибки можно отловить на этапе тестирования и не дать им никому навредить. Можно, если писать тесты. Чего люди делать почему-то не любят. Но возможно, есть надежда — автогенерация тестов из написанного кода.

      Бесполезный REPL. Доклад Яндекса

REPL (read-eval-print loop) бесполезен в Python, даже если это волшебный IPython. Сегодня я предложу одно из возможных решений этой проблемы. В первую очередь доклад и мое расширение TheREPL будет полезны тем, кого интересует более быстрая и эффективная разработка, а также тем, кто пишет stateful-системы.

      Полноценная инструкция по визуализации данных в Python

Про инструменты визуализации и варианты визуализации

      Задача для разработчика, или как мы без вендора ручные сканеры прошивали

Cегодня расскажем о своем опыте работы с USB-девайсами через Python PyUSB и немного о реверс-инжиниринге.

Видео

      ML в поиске и рекомендациях hh.ru / Игорь Киценко (hh.ru)

Из доклада вы узнаете:

- как устроена система рекомендаций вакансий hh.ru
- как в hh.ru перешли от стандартного полнотекстового поиска к поиску на основе машинного обучения

      Mars: A tensor-based unified framework for large scale data computation / Xuye Qin (Alibaba)

Mars tensor provides a compatible interface like Numpy, users can obtain the ability to handle extreme huge tensor/ndarray by simple import replacement. We extend the interface of Numpy to support create tensor/ndarray on GPU by specifying gpu=True on all the implemented array creation, and also, create sparse matrix via noting sparse=True on some array creation like zeros, eye and so on.

      How we test 1'000 Python projects in Kiwi / Alex Viscreanu (Kiwi.com)

At Kiwi.com we have lots and lots of Python projects, some important ones are more than 5 years old. With our explosive growth from a small start-up into an international company, it's critical for us to manage code quality at scale. If we find some issue with nginx configuration, we need an automated way to check all projects for it.

      Moscow Python Podcast. Разработка приложений для Windows на Python (level: middle)

В гостях у Moscow Python Podcast Василий Панков, руководитель Python разработки в компании Ernst & Young. Поговорили о интеграция Python-приложений с Windows API и зачем нужен Python для работы с приложениями на Windows.

Учебные материалы

      Beautiful Soup на русском языке

Перевод официальной документации Beautiful Soup на русский язык.

Интересные проекты, инструменты, библиотеки

      pytest-responsemock 0.1.0 — имитируем ответы для requests в pytest

О подключаемом расширении для pytest, позволяющем упростить написание тестов для кода, использующего вызовы requests.





Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus