Выпуск 411

(01.11.2021 - 07.11.2021)

pythondigest.ru: Выпуск 411

Статьи

      Находим аномалии в российской статистике COVID-19

Несмотря на рост заболеваемости covid-19 и горячих споров насчет принимаемых мер, разговоры про достоверность статистики немного поутихли. Кто-то согласен с руководством страны и считает, что с официальными данными все хорошо и они объективно описывают текущую ситуацию. Другие считают, что статистика безбожно врет и показатели, скорее всего, очень сильно занижена.Последние часто ссылаются на совместное расследование «Медузы», «Медиазоны» и «Холода», которое утверждает, что в реестре Минздрава в 5 раз больше зарегистрированных случаев коронавируса, чем сообщается официально. Само расследование базируется на исследовании Сергея Шпилькина, который ранее с помощью статистических методов доказал фальсификации на выборах. В чем проблема этого исследования?

      Простой GUI калькулятор на Python #1. Создание дизайна приложения

Наверное, каждый начинающий программист после "Hello, world!" хочет написать какой-нибудь простенький проект. Почти всегда в голову приходит идея создания калькулятора. Но консольный калькулятор - это как-то скучно и просто. Хочется сделать приложение вот прямо как в системе. Ну или хотя бы что-то похожее.

В этой серии статей я научу вас делать простой кроссплатформенный десктопный калькулятор. Здесь не будет тригонометрических функций, процентов, интегралов и других полезных вещей. Вы сможете добавить их по своему желанию.

      Глобальная блокировка интерпретатора (GIL) и её воздействие на многопоточность в Python

Как вы, наверное, знаете, глобальная блокировка интерпретатора (GIL, Global Interpreter Lock) — это механизм, обеспечивающий, при использовании интерпретатора CPython, безопасную работу с потоками. Но из-за GIL в конкретный момент времени выполнять байт-код Python может лишь один поток операционной системы. В результате нельзя ускорить Python-код, интенсивно использующий ресурсы процессора, распределив вычислительную нагрузку по нескольким потокам. Негативное влияние GIL на производительность Python-программ, правда, на этом не заканчивается. Так, GIL создаёт дополнительную нагрузку на систему. Это замедляет многопоточные программы и, что выглядит достаточно неожиданно, может даже оказать влияние на потоки, производительность которых ограничена подсистемой ввода/вывода.

      Training an object detector from scratch in PyTorch

In this tutorial, you will learn how to train a custom object detector from scratch using PyTorch. This lesson is part 2 of a 3-part series on advanced PyTorch techniques: Training a DCGAN in PyTorch (last week’s tutorial)

      Простой GUI калькулятор на Python #2

Штош. В прошлой статье мы сделали дизайн калькулятора. Ну а зачем нам этот голый дизайн без функционала, правильно?

      Ещё одна статья о декораторах в python, или немного о том, как они работают и как они могут поменять синтаксис языка

Декораторы в python являются одной из самых часто используемых возможностей языка. Множество библиотек и, особенно, веб-фреймворков предоставляют свой функционал в виде декораторов. У неопытного python разработчика уйдёт не так уж много времени, чтобы разобраться, как написать свой декоратор, благо существует огромное количество учебников и примеров, а опытный разработчик уже не раз писал свои декораторы, казалось бы, что ещё можно добавить и написать о них?

      Telegraph API: автоматизированное создание заметок

Сервису telegra.ph уже много лет, но информации о том как пользоваться его api почему-то не много, тем временем, крупные телеграм-каналы потихоньку приступили к промышленному освоению. Инструмент вполне себе неплохая альтернатива созданию веб-страниц, к тому же появилась удобная библиотека, которая позволяет автоматизировать процесс.

      Homer – новый шифр омофонической замены

Криптография в цифровых технологиях необходима как инструмент защиты конфиденциальных данных. К 2022 году разработаны множество криптографических алгоритмов, которые постоянно совершенствуются.

      Получаем кривую плотности распределения вероятности случайного процесса… быстрее и точнее

Недавно на Хабре вышла статья за авторством MilashchenkoEA , в которой автор восполняет обнаруженный им пробел в доступных материалах по методам построения кривых плотности распределения вероятности по имеющемуся набору числовых данных. Акцент в статье сделан на методическую сторону получения (оценки) плотности вероятности случайной величины, поэтому автор не преследует цели получения оптимального, с вычислительной точки зрения, алгоритма. Что ж, в данной заметке попытаемся исправить эту ситуацию, а также взглянем под другим углом на способ решения данной задачи.

      Нейродайджест: главное из области машинного обучения за октябрь 2021

3D-рендеринг сцены из нескольких фотографий, определение глубины и освещения по фото, нейронный дизайнер интерьеров, генерация звука по видео и многое другое в октябрьской подборке.

Видео

      Moscow Python Podcast. Рынок найма разработчиков (level: all)

В гостях у Moscow Python Podcast технический директор компании Geecko Никита Обухов. Поговорили с Никитой о рынке найма разработчиков и о DevRel.

Релизы

      Schemathesis 3.11 for Workgroups

From this release, due to performance improvements, it is actually possible to use CLI to test huge schemas (a few thousand endpoints) without OOM or waiting a few minutes for tests to start.





Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus