IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог


Новый материал в ленте
  django-mysql - 4.13.0

Django приложение для работы с MySQL и MariaDB. Поддержка Python: 2.7, 3.4; Django: 1.7, 1.8, master; MySQL: 5.5, 5.6 / MariaDB: 5.5, 10.0, 10.1; mysqlclient: 1.3.6 (Python 3 compatible version of MySQL-python). Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-mysql/


Python Дайджест. Выпуск 339

(15.06.2020 - 21.06.2020)

поделиться выпуском 
Дайджест python,

Статьи

  Настраиваем окружение Python с помощью pyenv, virtualenvwrapper, tox и pip-compile

Эти инструменты упростят настройку и позволит автоматизировать рутинные операции. Они избавят разработчика от многих сложностей, которые мешают сосредоточиться на решении задач и комфортном написании кода. Есть много способов настройки окружения Python. В этом материале об одном из них. Но это, безусловно, не является единственным решением.

  Настройка CI/CD в Plesk+Github Actions для проекта на Flask+Angular

В этой статье я поделюсь своим опытом настройки CI/CD с использованием панели управления Plesk и Github Actions. Сегодня будем учиться деплоить простенький проект с незамысловатым названием «Helloworld». Он написан на Python-фреймворке Flask, с воркерами на Celery и фронтендом на Angular 8.

  Новые фичи в Python 3.9

Обзор на лучших функций, включенных в последнюю итерацию Python.

  Event2Mind для русского языка. Как мы обучили модель читать между строк и понимать намерения собеседника

Умение модели распознавать намерения собеседника, то есть понимать зачем человек совершил то или иное действие, применимо в большом числе прикладных NLP-задач. К примеру, чат-ботам, голосовым помощникам и другим диалоговые системам это позволит эмоционально реагировать на высказывания собеседника, проявлять понимание, сочувствие и другие эмоции. Кроме того, задача распознавания намерения – это еще один шаг на пути к пониманию человеческой речи (human understanding).

  PySimpleGUI: простой способ сделать GUI

Библиотека для построения GUI на Python

В отличии от Tkinter, Qt, Remi, WxPython позволяет получить интерфейс, который выглядит современно

По сути, этот GUI-фреймворк берёт популярные и хорошо зарекомендовавшие себя GUI-фреймворки и обёртывает их в единую библиотеку, которую просто изучить и затем собирать приложения. Вам даже не нужно писать определение класса, чтобы создать GUI-приложение

Преимущества обёртки

  • Не нужно никаких обратных вызовов.
  • Чтобы сократить объём кода, используются конструкции Python. Например, виджет настраивается прямо на месте, в котором он должен быть, а не на расстоянии нескольких строк кода от этого места.
  • Зависит от одного пакета: обёртывает Tkinter и не требует установки других пакетов.
  • Одна и та же программа с GUI может выполняться на нескольких платформах, включая веб-браузер, без изменения исходного кода, за исключением оператора импорта.
  • Можно разрабатывать интерфейс для нескольких платформ ОС — Windows, Linux, Raspberry Pi и Android (PyDroid3) — с очень незначительными изменениями.

  Метод главных компонент: аналитическое решение

В этой статье мы залезем под капот одному из линейных способов понижения размерности признакового пространства данных, а именно, подробно ознакомимся с математической стороной метода главных компонент (Principal Components Analysis, PCA).

  Как предсказать гипероним слова (и зачем). Моё участие в соревновании по пополнению таксономии

Как может машина понимать смысл слов и понятий, и вообще, что значит — понимать? Понимаете ли вы, например, что такое спаржа? Если вы скажете мне, что спаржа — это (1) травянистое растение, (2) съедобный овощ, и (3) сельскохозяйственная культура, то, наверное, я останусь убеждён, что вы действительно знакомы со спаржей. Лингвисты называют такие более общие понятия гиперонимами, и они довольно полезны для ИИ. Например, зная, что я не люблю овощи, робот-официант не стал бы предлагать мне блюда из спаржи. Но чтобы использовать подобные знания, надо сначала откуда-то их добыть.

  Самая сложная задача в Computer Vision

Среди всего многообразия задач Computer Vision есть одна, которая стоит особняком. К ней обычно стараются лишний раз не притрагиваться. И, если не дай бог работает, — не ворошить.
У неё нет общего решения. Практически для каждого применения существующие алгоритмы надо тюнинговать, переобучать, или судорожно копаться в куче матриц и дебрях логики.

  Какой должна была быть асинхронность

Синхронный и асинхронный код могут быть идентичными, но, тем не менее, могут работать по-разному. Это вопрос правильных абстракций. В этой статье я покажу, как можно написать синхронный код для исполнения асинхронных программ на Python.

  Отказываемся от платных RPA платформ и базируемся на OpenSource (OpenRPA)

Ранее на Хабре очень подробно освещалась тема Автоматизации десктопных GUI приложений на Python. В то время меня очень сильно привлекла эта статья, потому что в ней раскрываются элементы, схожие с элементами создания роботов. А так как по роду своей профессиональной деятельности я занимаюсь роботизацией бизнес-процессов компании (RPA — область, в которой не было полнофункциональных OpenSource аналогов до недавнего времени), данная тема была очень актуальна для меня.

Видео

  Автоматизируем все с Github Actions

Никита покажет множество функций Github Actions, поделится собственными впечатлениями и болями от первых месяцев использования, покажет, как сделать собственные инструменты. Это выступление будет интересно тем, кто любит автоматизацию и порядок: тимлиды, сеньоры, опсы и люди, принимающие решения. Какую основную мысль вынесут люди после? Процесс автоматизации в корне изменился. Он стал доступным и простым. Существуют способы, как улучшить процесс свой работы за несколько дней.