IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter


Новый материал в ленте
  scrapy - 2.12.0

Гибкий фреймворк для написания web-пауков (парсеров). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/scrapy


Python Дайджест. Выпуск 326

(16.03.2020 - 22.03.2020)

поделиться выпуском 
Дайджест python,

Статьи

  Получить выписку из Росреестра через ФГИС ЕГРН и python. Часть 2

В этой статье попробуем получить выписки из ФГИС ЕГРН с помощью python (selenium) сразу по нескольким объектам недвижимости, решим капчу с помощью сервиса anticaptcha, используя его api. При встрече с капчей нейросети трогать не будем, так как они могут показаться сложнее в реализации, да и процент «успешных разгадываний» капч с их помощью пока ниже.

  Nuxt + Django + GraphQL на примере

В этой статье вы сможете узнать как можно собрать dev-окружение современного SPA приложения с server side рендерингом, на основе фреймворков Django и Nuxt, а также их сообщения посредством GraphQL API.

 

На примере простейшего приложения со списком задач, я попытался рассказать об основных проблемах с которыми я столкнулся в процессе построения приложения на выбранном стеке.

  Ваша первая нейронная сеть на графическом процессоре (GPU). Руководство для начинающих

В этой статье я расскажу как за 30 минут настроить среду для машинного обучения, создать нейронную сеть для распознавания изображений a потом запустить ту же сеть на графическом процессоре (GPU).

Для начала определим что такое нейронная сеть.

  Как Data-Engineer за данными следил

Хочу рассказать вам, как мы писали и внедряли сервис для мониторинга качества данных. У нас есть множество источников данных: данные с финансовых рынков, торговая активность наших клиентов, котировки и многое другое. Все это генерирует миллиарды записей в день в наших процессах. Полнота и консистентность торговых данных — критический компонент бизнеса Exness.

Если вам близки проблемы обеспечения качества данных и вам интересно, как мы решили эту задачу у себя, то добро пожаловать под кат.

  Реализуем преобразования кода на Python

Сегодня мы предлагаем вам перевод статьи, затрагивающей не самую обсуждаемую тему: компиляцию кода в Python, а именно: работу с абстрактным синтаксическим деревом (AST) и байт-кодом. Притом, что Python является интерпретируемым языком, такие возможности в нем чрезвычайно важны с точки зрения оптимизации. О них мы сегодня и поговорим.

Вы когда-нибудь задумывались, как именно компилятор оптимизирует ваш код, чтобы он работал быстрее? Хотите узнать, что такое абстрактное синтаксическое дерево (AST) и для чего оно может использоваться?

  Мой способ знакомства учеников младших классов с Python

В наше время большинство детей знакомится с миром программирования через создание проектов на платформе scratch.mit.edu Создание проектов происходит путем соединения разноцветных блоков без ввода кода с клавиатуры (вводим только значения переменных).

Однако, дети взрослеют, им становится тесно в мире Scratch, и в этот момент им можно предложить несколько путей развития.

  Какой язык выбрать для работы с данными R или Python? Оба! Мигрируем с pandas на tidyverse и data.table и обратно

По запросу R или Python в интернете вы найдёте миллионы статей и километровых обсуждений по теме какой из них лучше, быстрее и удобнее для работы с данными. Но к сожалению особой пользы все эти статьи и споры не несут.

  Создание динамических моделей в реалтайме в Django

Динамическое создание моделей или полей к уже существующей модели в ORM Django редко встречаемая задача, но иногда специфика бизнеса требует ее реализации. К примеру может возникнуть необходимость получение данных из внешней БД и при этом сами данные могут иметь либо очень большее количество полей (более 100), либо иметь постоянно меняющиеся поля. Но вы должны быть осторожны, если пойдете по этому пути, особенно если ваши модели настроены на изменение во время выполнения. В этой статье я рассмотрю ряд вопросов, которые следует учитывать при создание динамических моделей.