Выпуск 333

(04.05.2020 - 10.05.2020)

pythondigest.ru: Выпуск 333

Статьи

      Кэшеирование в Django

Обзор Django caching framework

      Groupby aggregation в pandas

Агрегация является одной из самых частых операций при анализе данных. Разные технологии предлагают нам кучу способов эффективно группировать и агрегировать интересующие нас поля(столбцы, признаки). В этой статье будет рассказано про реализацию агрегации в pandas.
По своей специализации я очень мало работаю с python, но часто слышу про плюсы и мощь этого языка, в особенности когда речь заходит про работу с данными. Поэтому я проведу здесь параллель операций с T-SQL и приведу некотрые примеры кода. В качестве данных я буду использовать наверное самый популярный data set — Ирисы Фишера.

      Простейший тренажер английских слов с использованием Питона и Балаболки

Существует большое количество различных методик изучения иностранных языков вообще и английского в частности. Но какая бы методика ни была, учить слова все равно надо.

Для этих целей есть очень много различных тренажеров с выбором слов для изучения. Тем не менее, их возможностей иногда не хватает.

      Обзор Python 3.9

Недавно в сети стала доступна для установки альфа-версия Python 3.9. Релиз планируется на октябрь 2020 года, но уже сейчас можно взглянуть, а что же он нам новенького готовит.

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

Продолжаем отбирать публикации, которые помогают снизить порог входа в сферу ML. Как и прежде, здесь в первую очередь собраны инструменты с открытым исходным кодом, предобученные модели и высокоуровневые API.

      Django. Добавление счётчиков к моделям в административной панели Django

Заметка о добавлении счетчиков к моделям в административной панели Django

      9 навыков программирования на Python, которые отличают новичка от опытного

Python – фантастический язык. Его синтаксис настолько прост, что вам даже не придется искать лишнюю точку с запятой в своем коде. Я бы даже сказал, что для новичка Python один из лучших языков.

Вы начинаете с обширного набора библиотек и добавляете к ним все новые и новые по мере получения опыта в программировании.

Через некоторое время вы можете почувствовать, что застряли, когда окажется, что вы написали слишком много кода для одной простой операции. На самом деле это не так плохо, как вам может показаться. Понимание логики того, над чем вы работаете, гораздо важнее, чем количество строк. Короткий код лучше, но, если при этом логика нарушена, ваш код не будет работать, как задумано. Но с опытом и творческим подходом к работе ваш код будет становиться все короче и лучше.

      Интеграция Aviasales API с Amazon Kinesis и простота serverless

А вы любите летать на самолетах? Я обожаю, но на самоизоляции полюбил еще и анализировать данные об авиабилетах одного известного ресурса — Aviasales.

Сегодня мы разберем работу Amazon Kinesis, построим стримминговую систему с реал-тайм аналитикой, поставим NoSQL базу данных Amazon DynamoDB в качестве основного хранилища данных и настроим оповещение через SMS по интересным билетам.

      PEP 3107 (Аннотации в функциях)

Я решил полностью разобраться в пайтоновских аннотациях и заодно перевести цикл PEP-ов, документирующих эту тему. Мы начнём со стандартов версии 3.X и закончим нововведениями в python 3.8. Сразу говорю, что этот PEP — один из самых базовых и его прочтение пригодится лишь новичкам. Ну что же, поехали:

      Домашний кластер на Dask

Я недавно проводил исследование, в рамках которого было необходимо обработать несколько сотен тысяч наборов входных данных. Для каждого набора — провести некоторые расчеты, результаты всех расчетов собрать вместе и выбрать "лучший" по некоторым критериям. По сути это bruteforce перебор. Тоже самое происходит при подборе параметров ML моделей с помощью GridSearch.

 

Однако, с некоторого момента размер вычислений может стать для одного компьютера великоват, даже если запускать ее в несколько процессов с помощью joblib. Или, если сказать точнее, он становится слишком долгим для нетерпеливого экспериментатора.

      Python: Работа с базой данных, часть 2/2: Используем ORM

Это вторая часть моей статьи по работе с базой данных в Python. В первой части мы рассмотрели основные принципы коммуникации с SQL базой данных, а в этой познакомимся с инструментарием, позволяющим облегчить нам это взаимодействие и сократить количество нашего кода в типовых задачах.

Статья ориентирована в первую очередь на начинающих, она не претендует на исчерпывающе глубокое изложение, а скорее дает краткую вводную в тему, объясняет самые востребованные подходы для старта и иллюстрирует это простыми примерами базовых операций.

      Django. Как создать полиморфную систему динамических виджетов

Пример архитектурного решения для создания динамических виджетов сайта на Django. Также может быть использовано и в ряде других задач.

      Материальный Python. Что нового в библиотеке KivyMD

Не так давно уже писали о Python в Mobile development и разработке мобильных приложений на Python с помощью библиотек Kivy и KivyMD. Эта статья продолжит знакомить вас с кроссплатформенными Python инструментами, а конкретно сегодня мы рассмотрим новинки, которые появились в библиотеке KivyMD за последнее время.

      Князь сказал или где была война. Мой опыт исследования «Войны и мир»

Роман-эпопею Льва Николаевича Толстого «Война и мир» я так и не прочитал до сих — в школе было не интересно из-за «словоблудия» автора, а с возрастом как-то нет времени взяться за такой объемный труд.

Однако решил, что изучить стоит…

      Отложенные ретраи силами RabbitMQ

В этой статье я хочу поделиться с вами «рецептом», который позволил нам реализовать отложенные ретраи при использовании брокера сообщений RabbitMQ

      Работа с базой данных во Flask: от джуна джуну

Написать данную статью меня побудило желание помочь таким же новичкам в Python в целом и в работе с Flask в частности, как я сам. Во время работы над задачей целостного и понятного объяснения в том стиле, как любим мы, новички, не нашел. Приходилось информацию искать по крупицам. Каких-то картинок не будет. Сугубо техническая статья. Опытным людям буду благодарен за комментарии и за подсказки по улучшению кода.

      Интерактивные эксперименты с машинным обучением (на TensorFlow)

Я создал новый проект Интерактивные эксперименты с машинным обучением на GitHub. Каждый эксперимент состоит из Jupyter/Colab ноутбука, показывающего как модель тренировалась, и Демо странички, показывающей модель в действии прямо в вашем браузере.

 

Несмотря на то, что машинные модели в репозитории могут быть немного "туповатенькими" (помните, это всего-лишь эксперименты, а не вылизанный код, готовый к "заливке на продакшн" и дальнейшему управлению новыми Tesla)

      Визуальный отладчик для Jupyter

Прогресс большинства программных проектов строится на малых изменениях, которые, перед тем, как двигаться дальше, тщательно оценивают. Быстрое получение результатов выполнения кода и высокая скорость итеративной разработки — это одни из основных причин успеха Jupyter. В особенности — в сфере научных исследований.

Пользователи Jupyter любят проводить в блокнотах эксперименты, они используют блокноты как интерактивное средство коммуникации. Правда, если говорить о задачах классической разработки ПО, например, о рефакторинге большой кодовой базы, то можно сказать, что для решения таких задач Jupyter часто меняют на обычные IDE.

      Простая космическая симуляция с помощью Python и Box2D

На данную статью меня вдохновила недавняя публикация Моделируем Вселенную, где автор показал весьма интересное моделирование разных космических явлений. Однако представленный там код непрост для начинающих. Я покажу как сделать физическое моделирование с помощью движка Box2D, написав всего лишь несколько строк кода.

Рискну ошибиться, но это первое описание Box2D для Python на Хабре, восполним этот пробел.

      Python пора потесниться. О перспективах Julia

Обойма нашей литературы по Python постоянно пополняется книгами самого разного уровня. Тем не менее, сегодня мы хотели бы сегодня вынести на обсуждение эту статью, автор которой считает язык Julia жизнеспособной и перспективной альтернативой Python. Читайте, переходите по ссылкам и не забудьте поучаствовать в голосовании.

Видео

      Moscow Python Podcast. Удаленная работа. Взгляд со стороны техдира (level: All)

В гостях у Moscow Python Podcast Илья Лебедев, технический директор компании BestDoctor и евангелист Moscow Python. Обсудили как безболезненно перейти на удаленную работу и о инструментах организации процессов.





Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus