Python Дайджест. Выпуск 391

Хочу поделиться одной моей поделкой, возможно, кому-то она тоже будет полезна. В этой статье я поделюсь тем, что я сделал, чтобы читать Twitter-аккаунт Маска в удобном мне месте и имея под рукой перевод англоязычных твитов на русский.

Наверное, все разработчики слышали, что нужно писать чистый код. Но не менее важно писать и использовать безопасный код.

Python-разработчики обычно устанавливают модули и сторонние пакеты, чтобы не изобретать велосипеды, а использовать готовые и проверенные решения. Но проблема в том, что они не всегда тщательно проверены на уязвимости.

Представьте человека, который изучает алгоритмы. Чтобы понять как они работают, приходится изучать их код и представлять, как компьютер будет его выполнять. Это странно — почему мы должны учиться думать как компьютер, вместо того, чтобы заставить его помогать нам учиться? Какая-то сильная технозависимость.

Некоторые из примеров вы могли уже видеть ранее, а другие будут новыми и интересными для вас. Все эти примеры легко запоминаются.

Можно выделить ряд алгоритмов, которые являются базовыми и лежат в основе практически каждой строчки программ, написанных на языках высокого уровня. Хорошо иметь под руками классический многотомный труд Дональда Кнута "The Art of Computer Programming", там детально разобраны многие базовые алгоритмы. Но прочесть и усвоить все — задача, требующая много усилий и времени, которая должна как-то быть мотивирована.

Для начала хотелось бы упомянуть, что это далеко не первое исследование подобного рода. Начиная с 1960-х готов по настоящее время было разработанно множество программных комплексов и методик, позволяющие решать задачи идентификационного (кем именно была выполнена рукопись, представленная на исследование) и диагностического характера (дифференциации рукописей на мужское и женское, вычисление предполагаемого возраста исполнителя рукописи и т. д.). В качестве примера можно привести подобные программные комплексы: «Прогноз», «POL», «Тюльпан», «ДИА», «Прост», «Рабочее место эксперта-почерковеда» и так далее.

Python-девелопер и писатель Рики Уайт взял интервью у Себастьяна Рамиреса, разработчика из Explosion AI. Но Себастьян не просто разработчик, это заметная фигура в open source сообществе, создатель популярных фреймворков FastAPI и Typer. В основном речь шла про широкие возможности применения аннотаций типов Python, историю создания фреймворка FastAPI и его дальнейшее развитие. Кроме того, Себастьян рассказал о своих планах по работе над другими open source проектами. Без лишних слов, давайте перейдем к интервью.

В прошлом году я развлекался треккингом волейбольного мяча, используя удаление фона OpenCV с анализом траекторий и даже сделал сервис, который на основе этой информации вырезает скучные моменты из игры.

Давеча, с коллегой, на работе поспорили что нельзя написать кэширующий декоратор в 4 строки, я утверждал что можно. Все началось с 4-х строк, закончилось функциональным программированием кучей lambda выражений в одну строку и декоратором в одну строку.

В процессе подготовки инструмента для автоматического определения субъекта РФ по точке (тип данных Point) потребовалась таблица вида "Субъект РФ" - "geography::Object".

Мы рады сообщить, что стал доступен июньский релиз расширения Jupyter для Visual Studio Code. Если вы работаете с Python, мы рекомендуем загрузить расширение Python из Marketplace или установить его прямо из галереи расширений в Visual Studio Code. Если у вас уже установлено расширение Python, вы также можете получить последнее обновление, перезапустив Visual Studio Code. Узнайте больше о поддержке Python в Visual Studio Code в документации.

Audio

Audio

Audio

Audio

В гостях у Moscow Python Podcast сооснователь компании Geekfactor, участник программного комитета конференции Moscow Python Conf Ксения Лыжина.