Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте авторский блог
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
(02.11.2020 - 08.11.2020)
Python имеет фантастическую поддержку полезных инструментов анализа: NumPy, SciPy, pandas, Dask, Scikit-Learn, OpenCV и многих других. Из библиотек визуализации данных для Python Bokeh преобладает как самая функциональная и мощная. Эта библиотека поддерживает несколько интерфейсов, охватывающих многие распространенные варианты применения.
Согласно опросу разработчиков на StackOverflow в 2020 году*, Python — один из самых любимых языков в мире. Что еще более интересно, Python — это язык, который разработчики больше всего хотят попробовать в своей работе. Если вы один из тех, кто использует Python и хочет прокачать свои знания, или один из тех, кто хочет изучить Python, вы попали в нужное место. Под катом 25 лучших репозиториев Python на GitHub.
В мире существует много явлений с сомнительной и спорной репутацией. Например, сюда можно отнести хоккей на траве, датскую квашеную селедку и мужские трусы-стринги. А еще к этому списку можно с абсолютной уверенностью добавить вирусы на Python.
Трудно сказать, что толкает людей на создание вредоносного ПО на этом языке программирования. Обилие выпускников “шестимесячных курсов Django-программистов” с пробелами в базовых технических познаниях? Желание нагадить ближнему без необходимости учить C/C++? Или благородное желание разобраться в технологиях виримейкерства путем создания небольших прототипов вирусов на удобном языке?
У PyCharm юбилей. На протяжении десяти лет наша IDE развивалась вместе с Python, отражая изменения в языке и отвечая на запросы Python-разработчиков. Все это время мы стремились сделать PyCharm максимально удобной и эффективной IDE.
Мы в Яндекс.Такси любим писать логи. Ещё больше мы любим, когда логи помогают нам расследовать проблемы в продакшене. При нагрузке в десятки тысяч RPS просто набора лог-записей мало. Хочется уметь фильтровать логи по пользователю, видеть последовательность вызовов клиентского API, а также углубляться в логи запроса.
Для реализации такого интерфейса каждая лог-запись в обработчике сопровождается метаинформацией: id заказа, пользователя, запроса. Однако иногда разработчики забывают добавить метаинформацию при логировании.
Поскольку мы убеждены, что Python — лучший язык программирования для начинающих, а также для работы с data science и машинным обучением, сегодня предлагаем вам перевод несколько мировоззренческого поста с сайта Dropbox, где завершил свою карьеру Гвидо ван Россум — о смысле и незаменимости языка Python.
Сегодня социальные сети превратились в одну из главных коммуникационных платформ как в онлайне, так и реальной жизни. Свобода выражения разных точек зрения, в том числе токсичных, агрессивных и оскорбительных комментариев может иметь долговременные негативные последствия для мнений людей и социальной сплочённости. Поэтому одной из важнейших задач современного общества является разработка средств автоматического определения токсичной информации в интернете для уменьшения негативных последствий.
Доброго времени суток читающий. Мне хочется рассказать тебе про алгоритм решения одного лёгкого crackme и поделиться кодом генератора. Это был один из первых crackme, который я решил.
На просторах сети найден был наш подопотный. Это сrackme.
Тема приема и анализа сверхдлинных волн весьма интересна, но на Хабре она упоминается весьма редко. Попробуем восполнить пробел, и посмотрим как это работает.
Дисклеймер: статья является переведенным продуктом автора Max’a Halforda. Перевод не чистый, а адаптивный. Такой, чтобы было понимание на любом рубеже знаний.
В октябре традиционно в центре внимания вновь GPT-3. С моделью от OpenAI связано сразу несколько новостей — хорошая и не очень.
Полгода назад взялся за один проект с возможностью оплаты биткойном. Так как проект делали на языке python, то и оплату хотелось реализовать на нем же. Сразу же взялся анализировать готовые решения, доступные библиотеки и Rest API Blockchain.com. С апи блокчейна я моментально обломался, так как их токен для использования апи довольно не просто получить.
Меня всегда интересовало низкоуровневое программирование – общаться напрямую с оборудованием, жонглировать регистрами, детально разбираться как что устроено... Увы, современные операционные системы максимально изолируют железо от пользователя, и просто так в физическую память или регистры устройств что-то записать нельзя. Точнее я так думал, а на самом деле оказалось, что чуть ли не каждый производитель железа так делает!
Данная статья — четвертая в серии. Ссылки на предыдущие статьи: первая, вторая, третья
Лично у меня Graal давно вызывает нескрываемый интерес и я пристально слежу за докладами и последними новостями в этой области. Одно время попался на глаза доклад Криса Талингера. В нём Крис рассказывает как в Twitter удалось получить значительный выигрыш в производительности, применив для настройки Graal алгоритмы машинного обучения. У меня появилось стойкое желание попробовать подобное самому. В этой статье хочу поделится тем, что в итоге получилось.
Сегодня, в преддверии старта набора на новый поток курса «Machine Learning», делимся с вами переводом поста из блога PyTorch, в котором рассказывается о работе ИИ для борьбы с вредителями, который анализирует ситуацию по фотографиям феромоновых ловушек в условиях индийской глубинки, где выращивают хлопок, о применении PyTorch Mobile для развертывания моделей прямо на смартфоне в оффлайне, о сжатии моделей и, конечно, немного о том, как работать с аномальными изображениями, которые отправляют индийские фермеры.
Однажды за утренним кофе обсуждали с приятелем современные технологии Интернета вещей и разговорились на предмет реализации системы мониторинга фитнес-оборудования в спортивном клубе. Приятель искал способ реализации своей идеи с нулевой стартовой стоимостью, а мне интересно было сделать что-то полезное и устроить себе очередную проверку знаний и творческих способностей.
statsmodels: Statistical Modeling and Econometrics in Python
Best Shift-Left Testing Tools to Improve Your QA
htmy: Async, Pure-Python Rendering Engine
Talk Python to Me: #490: Django Ninja
markitdown: Convert Files and Office Documents to Markdown
SVG-виджеты для tcl/tk. Финальный аккорд. Часть IV
Царство грибов. Симуляция мицелия на p5py. Битвы гифов. Часть первая
django-liveconfigs - управление настройками в django
Implementing Approximate Nearest Neighbor Search with KD-Trees
Пишем свой PyTorch на NumPy. Часть 1