Python Дайджест. Выпуск 438

Когда выходит очередная версия Python, все внимание достается новым фичам языка: моржовому оператору, слиянию словарей, паттерн-матчингу. Еще много пишут об изменениях в асинхронной работе (модуль asyncio) и типизации (модуль typing) — эти модули на виду и бурно развиваются.

До меня было написано 4 статьи по экспорту статей с хабра в FB2 и pdf: Экспорт избранного Хабра в FB2 Экспорт избранного Хабра в FB2 — скоростная PHP-версия Экспорт Хабра в FB2 Экспорт Избранного на Хабре в PDF Я же хотел получить исходники своих статей.

В статье описывается проблема разрастания базы данных из-за устервших записей сессий и индекса таблицы сессий в Django. А также описывается, как данная проблема была решена.

Чтобы уверенно пересечь незнакомую местность, можно или двигаться быстрее, или подыскивать удобную дорожку. Другими словами, слишком пристальное внимание к скорости как таковой может вас притормозить. То же касается и разработки программного обеспечения.

Математический анализ знает множество замечательных функций со своими удивительными свойствами и применениями. Сегодня я бы хотел рассказать читателю об одной из таких - W-функции Ламберта.

Ранее я рассказал, как я создал Телеграм-бота, который пишет хокку и подбирает пикчу в тему. В этой статье расскажу, как я научился фильтровать изображения по размеру и про работу с vk_api. Прошлая статья вышла немного скомканной, поэтому в этой статье заново рассмотрим весь принцип работы.

Предложенный алгоритм - это очень ранний прототип рабочей версии. Суть публикации познакомить всех желающих с возможностями генетических алгоритмов в различных сферах бизнеса.

Фреймворк XGBoost (Extreme Gradient Boosting, экстремальный градиентный бустинг) — это эффективная опенсорсная реализация алгоритма градиентного бустинга. Этот фреймворк отличается высокой скоростью работы, а модели, построенные на его основе, обладают хорошей производительностью. Поэтому он пользуется популярностью при решении задач классификации и регрессии с использованием табличных наборов данных. Но процесс обучения XGBoost-моделей может занять много времени.

Делимся материалом о том, насколько вредным может стать привыкание к библиотекам и насколько полезными — инструменты автоматизированного тестирования. За подробностями приглашаем под кат.

TileTool -игра на Python за считанные минуты. Модуль генерации и построения двухмерных игровых миров TileTool, базирующийся на небезызвестном PyGame, экономит кучу времени и помогает детям, изучающим программирование без боли освоить геймдев, а инди разработчикам упростить и ускорить разработку.

Для визуализации интерактивных карт рассмотрим библиотеку - Folium.

Folium — это мощная библиотека визуализации данных в Python, которая была создана в первую очередь для того, чтобы помочь людям визуализировать гео-пространственные данные.

Большая боль разработчиков, которые приходят на новый проект — для развертывания сервиса локально нужно пообщаться минимум с десятком людей, не говоря уже про интеграцию с CI/CD-сервером. В один момент мы решили реализовать это удобнее, заодно сократив время онбординга новых сотрудников. 

Развитие микроэлектроники, ИТ технологий и широкого спектра программных продуктов открыло новые возможности по контролю всего. Датчики, камеры, цифровые следы… Магнитофон в чемодане уже неактуален.

На прошлом уроке мы научились превращать набор особых точек, найденных специальным детектором особых точек, в граф. Там же я объяснил, зачем это вообще надо. Сегодня мы будем изучать такую область науки о компьютерном зрении, как нахождение областей интереса на изображении. Как правило, это вторая часть этапа обработки изображений (см. первый урок). И так, предположим, нам надо найти на изображении дорожный знак. Пусть мы пока ограничимся только поиском знаков «кирпич».