Python Дайджест. Выпуск 413

В уже  далеком 2019 Telegram объявил конкурс на создание веб-версии своего мессенджера, в котором мне удалось поучаствовать. По итогу у меня осталась библиотека, которая может работать с API Telegram по протоколу MTProto. Полученный опыт вдохновил меня реализовать протокол MTProto для бэкенда. Разработку вел на python, так как я этот язык хорошо знаю и был уверен, что смогу на нем реализовать свою идею. Для удобства использовал библиотеку aiohttp для соединения по web-socket’у, а для описания структур использовал typings и dataclass.

Регулярные выражения для ленивых людей?!Regex – это модуль вашего языка программирования который позволяет работать со сложными и большими строками просто! Давайте разбираться в них вместе. Приятного прочтения ;)

Эта статья носит прикладное значение и не объясняет все подробности дифференциальной приватности. Цель статьи - познакомить читателя с библиотекой Opacus и показать, как изменять классификатор без потерь в эффективности обучения. 

Диаграммы воронки зачастую используются для представления последовательного процесса. Они помогают смотрящему сравнивать и видеть, как цифры меняются от этапа к этапу.

В этой статье мы рассмотрим, как построить воронку с нуля с помощью Matplotlib, а затем рассмотрим более простую реализацию с помощью Plotly.

Штош. Дописываем калькулятор. Если вы не читали прошлую статью, я вам настоятельно рекомендую это сделать.

На связи ЕВРАЗ, и сегодня мы хотим рассказать, как организовали и провели хакатон по Data Science и Computer Vision. Казалось бы, где металлургия и где хакатон — но нет. В мире практически не осталось предприятий, которые работают без поддержки IT.

За последнее десятилетие технологии сильно изменились. Данные стали хитом, облака — вездесущими, и всем организациям понадобилась автоматизация. В ходе таких преобразований Python оказался одним из самых популярных языков программирования. Это практическое руководство научит вас использовать Python для повседневных задач администрирования Linux с помощью наиболее удобных утилит DevOps, включая Docker, Kubernetes и Terraform.

В октябре Минимущества Московской области отчиталось, что за 2021 год был начислено 410 млн рублей штрафов за борщевик Сосновского в Подмосковье. В этой заметке расскажу, как сейчас собирают штрафы в МО, и как мы сделали свой прототип программы для поиска владельцев участков с растущим борщевиком Сосновского.

В предыдущей статье я рассказал о подготовке данных для тестирования. Теперь стоит подробно разобрать, как их генерировать. Есть несколько подходов к генерации данных. У всех их них есть свои плюсы, минусы и особенности, которые стоит учитывать.

Когда я читал статью про блокчейн на JavaScript, мне было интересно познакомиться с идеями о блокчейн-разработке, которые отличаются от тех, что мне уже известны. А как только я начал читать код, мне захотелось сопоставить его с аналогичным Python-кодом, чтобы ещё и разобраться с его отличиями от кода, написанного на JavaScript.

Цель этого материала заключается в том, чтобы выявить отличия языков. Его можно считать Python-дополнением к исходной статье.

Если опустить первое и самое главное предубеждение относительно питонячьей многопоточности у большинства программистов — что её не существует из-за GIL, — то остается другое, и, наверное, вполне достоверное: многопоточность — это сложно, и нам этого, пожалуйста, не надо. И знаете что? Так оно и есть. Многопоточность — это сложно, особенно когда выбираешься за пределы стандартных руководств и попадаешь со своей многопоточной поделкой в реальный мир. И, возможно, вам не нужно. Ни здесь, ни далее я не буду обсуждать целесообразность написания многопоточного кода на Python и сразу перейду к тому, как это делать.

Не смотря на то, что Python был бы предпочтительным инструментом для исследовательского анализа, я хотел посмотреть, смогу ли я провести весь исследовательский анализ с помощью SQL-запросов. Моя цель - показать, насколько сильно может помочь SQL для рабочего процесса.Хотя SQL имеет ограничения с визуализацией данных, всё равно, можно получить больше выгоды, быстро написав запросы и выведя результаты.

Часто вижу, что помимо обработки исключений, люди мучаются кое с чем еще, а именно с логированием.

Большинство людей не знают, что писать в логи, поэтому решают логировать все, что угодно, думая, что все подряд – это в любом случае лучше, чем ничего, и, в конечном итоге, просто создают шум. А шум – это информация, которая никак не помогает вашей команде понять, в чем дело и как решить проблему.

GPT-3 — нейронная сеть, наделавшая шума в 2020 году, как самая сложная, объёмная и многообещающая модель по работе с текстовыми данными. Создана организацией OpenAI в нескольких вариациях, от 125 миллионов до 175 миллиардов признаков. Хотя в названии организации и есть слово “Open”, по факту модель GPT-3 является проектом проприетарного типа, то есть, с закрытым программным кодом, доступ к которому выдаётся за деньги.

Counter-Strike: Global Offensive — современная версия старой доброй «CS 1.6». За двадцать лет развития серии технологии сильно изменились. Ранее соревнования по CS проходили в конференц-залах, а информация, доступная наблюдателю, была крайне скудна. Сейчас крупные соревнования по Counter-Strike проводятся на огромных стадионах, а количество выводимой на экраны информации зашкаливает.

Эта статья о фреймворке для перфекционистов с дедлайнами, и о том, можно ли добавить в него асинхронность. Некоторые в курсе, что со стороны Django Foundation также есть некоторые усилия в этом направлении. Например, есть DEP-09, который примерно очерчивает границы будущих изменений. Причём, некоторые преобразования, на взгляд авторов, слишком объёмные, и про них явно говорится, что они выходят за рамки DEP. Такой, например, является задача сделать django orm асинхронной. Учитывая, что, по любым меркам, django orm - это больше 50% всего django, а на мой взгляд - его главная часть, DEP-09 мне кажется какими-то непонятными полумерами.

Иногда, чтобы полностью разобраться с тем, как что-то устроено, нужно это сначала разобрать, а потом собрать. Уверен, многие из тех, кто это читают, в детстве часто поступали именно так. Это были дети, которые хватались за отвёртку для того, чтобы узнать, что находится внутри у чего-то такого, что им интересно. Разбирать что-то — это невероятно увлекательно, но чтобы снова собрать то, что было разобрано, нужны совсем другие навыки.

В гостях у Moscow Python Podcast Python developer компании Grid Dynamics Russia Лариса Петрова. Поговорили с Ларисой о ее пути в разработку, обсудили опыт прохождения собеседований и подготовку к ним.

На тему использования опциональной статический типизации в Python написано много статей. В докладе мы не будем повторять прописные истины, а попробуем ответить на вопрос для чего нужно ее использовать, на примерах разберем, как это можно делать и покажем преимущества, которая она дает. Также мы коснемся сложностей, которые возникают при использовании типизации и продемонстрируем способы их решения.