Выпуск 374

(15.02.2021 - 21.02.2021)

pythondigest.ru: Выпуск 374

Статьи

      Разбираемся с not в Python

В этой статье из серии про синтаксический сахар в Python я займусь на первый взгляд очень простым синтаксисом, но на самом деле, чтобы разобраться в механике его работы, нужно погрузиться вглубь на несколько слоев. Мы будем говорить о not.

      Вы бы доверили свою задачу ИИ? 7 вопросов, которые помогут определиться

Эта статья - авторства Эми Бойд. Подробнее о ней вы можете узнать здесь.

На одном из докоронавирусных мероприятий Microsoft Reactor в Лондоне я посетила действительно интересный семинар Future Recoded, посвященный этике в искусственном интеллекте.

      Как образовательный коптер помогает научиться программировать на Python, и что не так с Lua

Почти 4 года прошло с выпуска первой статьи об учебном квадрокоптере Геоскан Пионер. За это время формат конструктора для сборки учебного квадрокоптера успел набрать популярность - он хорошо подходит как для организации учебного процесса со школьниками или студентами, так и для использования на различных хакатонах, соревнованиях, или при выполнении на его базе исследовательских проектов.

      Автоматическая документация для Flask с использованием OpenAPI

Техническая документация, как известно, крайне важная часть любого проекта. До недавнего времени мы прекрасно жили с таким генератором документаций как Sphinx. Но наступил момент переходить на технологии с бОльшим набором возможностей, поэтому мы приняли решение переписать нашу документацию на более современный стандарт: OpenAPI Specification. Эта статья является скромным гайдом по такому переезду. Она будет интересна Python-разработчикам, особенно тем, которые используют Flask. После ее прочтения вы узнаете, как создать статическую OpenAPI документацию для Flask приложения и развернуть ее в GitLab Pages.

      Подбор гиперпараметров ML-модели с помощью HYPEROPT

В машинном обучении гиперпараметрами называют параметры модели, значения которых устанавливаются перед запуском процесса её обучения. Ими могут быть, как параметры самого алгоритма, например, глубина дерева в random forest, число соседей в knn, веса нейронов в нейронный сетях, так и способы обработки признаков, пропусков и т.д. Они используются для управления процессом обучения, поэтому подбор оптимальных гиперпараметров – очень важный этап в построении ML-моделей, позволяющий повысить точность, а также бороться с переобучением. На сегодняшний день существуют несколько популярных подходов к решению задачи подбора

      Поддержка токенов PKCS#11 с ГОСТ-криптографией в Python. Часть I

Поддержка криптографических токенов PKCS#11 с российской криптографией в скриптовых языках (Python, Tcl) давно находится в моём поле зрения. Это, прежде всего, пакет TclPKCS11 и реализованная на его базе кроссплатформенная утилита cryptoarmpkcs. Утилита cryptoarmpkcs написана на tcl/tk и функционирует на различных платформах, включая Android. Пакет TclPKCS11 версии 1.0.0 заточен на работу именно с токенами, поддерживающими ГОСТ Р 34.11-2012 и ГОСТ Р 34.10-2012. Он позволяет генерировать ключевые пары по ГОСТ Р 34.10-2012 с длиной закрытого ключа 256 и 512 бит, формировать и проверять электронную подпись. Все это можно наглядно видеть в утилите cryptoarmpkcs, в которой в качестве криптодвижка используется именно этот пакет

      Ускоряем код на Python с помощью Nim

Nim – статически типизированный, компилируемый, объектно-ориентированный язык программирования. Nim создавался, чтобы быть таким же быстрым как С и таким же выразительным как Python, и к тому же, расширяемым как Lisp. Благодаря синтаксическому сходству с Python, Nim станет отличным выбором языка для расширения, если с C вам не по пути.

      Профилирование с cProfile и совет оптимизации

Пример профилирования простой функции

      Повторяем когортный анализ. Комплексный подход — Python, SQL, Power BI

Данная статья является продолжением публикации "Повторяем когортный анализ, выполненный в Power BI, силами Python" (ссылка). Настоятельно рекомендую познакомиться с ней хотя бы бегло, иначе последующее повествование будет вам малопонятным. С момента ее выхода на Хабр прошло достаточно времени. Я основательно пересмотрел методологию решения подобных задач. Первым желанием было просто переписать старый материал, но после недолгих размышлений я пришел к выводу, что более разумным шагом будет оформить наработки в новую рукопись.


Latest news


  Talk Python to Me: #335: Gene Editing with Python

  На стыке BI и DS: как предоставить аналитикам возможность делать с данными все, что они хотят?

  The Real Python Podcast – Episode #79: Measuring Your Python Learning Progress

  Instagram-бот для улучшения личной жизни

  Работаем с текстами на Python: кодировки, нормализация, чистка

  Геоаналитика с помощью Python и открытых данных: пошаговое руководство

  Объем, центр масс, моменты инерции тела имея только mesh поверхности

  Как я написал свой ChatOps: опыт выпускника курса по Python

  Python Bytes: #251 A 95% complete episode (wait for it)

  Моя клубничная чудо-коробка

  Первые шаги с aiohttp: часть 2. Подключаем базу данных к приложению

  Помощник – «решатель филвордов» на python (алгоритм поиска слов плюс распознавание текста tesseract)

  Python⇒Speed: Scanning your Conda environment for security vulnerabilities

  Решил 50 задач и ответил на вопрос — Python или JavaScript?

  Построение архитектуры проекта при работе с PySpark


Show all




Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus