Python Дайджест. Выпуск 424

Лучший способ узнавать что-то новое — решать интересные или необычные задачи. Одна из них — создание топографических карт Марса с помощью сложных цветовых карт.

Благодаря шумихе, поднятой одним американским миллиардером, Марс всё чаще появляется в новостях, и наверняка уже скоро люди будут ходить по его поверхности. Многие представляют Марс большим красным шаром в небе, но мало кто знает, как он выглядит на самом деле. А ведь у Марса богатый ландшафт — от каньонов и кратеров до вулканов.

Мы выяснили, что в 5% из 666 исследованных нами репозиториев Python с открытым исходным кодом на GitHub есть три бага, вызванных ошибочным использованием запятых. Слишком мало запятых Случайно пропущенная запятая в строке списка/кортежа/множества, приводящая к ненужной конкатенации строк.

Не все дата-сайентисты умеют хорошо писать код. Их этому не учили. Также их не учили писать веб-сервисы, и они могут забывать, что код должен быть проверен. Дата-сайентисты — не разработчики, от них ждут высоких метрик и решения поставленных задач, а не умения писать модульные тесты и следить за кодом. По крайней мере, им это не прививают. Не говоря уже о том, что они не работают с Kubernetes и не пишут для него Helm charts.

Сайт с багами – горе для бизнеса. Всего одна 404-я или 500-я ошибка может лишить вашу компанию солидной суммы денег и хорошей репутации. Но есть способ избежать этого: тестировать сайт. О том, как это сделать, расскажет данная статья. Прочитав её, вы узнаете, как тестировать код на Django, создать своего пользователя-тестировщика и много чего еще.

Более года назад я начал создавать python обёртку для minizinc. Minizinc — это, пожалуй, самый популярный инструмент программирования в ограничениях. Вы можете найти больше информации о том, что такое программирование с ограничениями, minizinc, и для чего они используются в предыдущей статье.

Advanced советы по использованию декораторов в python. Будет полезно, как для новчиков, так и для самых продвинутых пользователей.

Язык программирования Python существует уже 31 год. Это полностью объектно-ориентированный язык. За все время существования на нем стало возможно применять разные парадигмы. Сейчас этот язык может поддерживать

Python-программисту, при работе со значениями, представляющими дату и время, часто нужно вычислять длительность временных интервалов. Из этого материала вы узнаете о том, как находить разницу между двумя временными метками, выраженную в часах, минутах и секундах.

Samila - библиотека для создания генеративного искусства, написанная на языке программирования Python. В данный момент Samila позволяет создавать только статичные изображения. По заверению разработчиков, возможность анимации появится в ближайшее время.

Все любят генеративное искусство и всё что с ним связано (вот оно слева направо, в конце есть прикольные ссылочки).Мне тоже было интересно копнуть в эту сторону, и недавно мне попал в руки сайт, который генерирует изображения по фразе. Также на сайте было сказано, что исходники закрыты, но есть пример подобной генерации на Python. Так как я питонист и интересна тема, то решил разобраться в работе алгоритма.

Совсем недавно компания Сбер представила ряд, адаптированных под русский язык, моделей машинного обучения под названием RuCLIP. Суть их работы заключается в возможности сравнения схожести текстового описания и изображения. Рассматривая результаты тестирования, мы заметили, что их модели довольно большие (150+ миллионов параметров) и при этом занимают довольно много места, связи с чем решили сделать свою маленькую, быструю и масштабируемую версию под названием RuCLIP tiny.

Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области — от однопользовательских и многопользовательских игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники. Эта книга — введение в глубокое обучение с подкреплением, уникально комбинирующее теорию и практику. Авторы начинают повествование с базовых сведений, затем подробно объясняют теорию алгоритмов глубокого RL, демонстрируют их реализации на примере программной библиотеки SLM Lab и напоследок описывают практические аспекты использования глубокого RL. Руководство идеально подойдет как для студентов, изучающих компьютерные науки, так и для разработчиков программного обеспечения, которые знакомы с основными принципами машинного обучения и знают Python.

На этом Python-стриме мы встречаемся с Константином Игнатовым, Staff Engineer в Kiwi.com. Поговорим про инженерную культуру в Kiwi.com, работу в распределённых командах и прочих интересных вещах. :)

В гостях у Moscow Python Podcast Python сооснователь компании Epoch8 и Агима искусственный интеллект Андрей Татаринов. Поговорили с Андреем о том, что такое машинное обучение на практике и зачем оно нужно.

Вышло минорное обновление пакета django-ninja - пакета генерации документации API

- Алиасы полей теперь поддерживают точечный синтаксис переменных шаблона django;
- Улучшена работа с пагинацией;
- Добавлена поддержка типа Union в payload запроса.
- Добавленна команда для выгрузки OpenAPI схемы в файл.
- Теперь вы можете получить доступ к атрибутам экземпляра формы внутри схемы с помощью преобразователей