IT-новости про Python, которые стоит знать

Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter


Новый материал в ленте
  lxml - 5.1.1

Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/


Python Дайджест. Выпуск 453

(22.08.2022 - 28.08.2022)

поделиться выпуском 
Дайджест python,

Статьи

  12 мобильных офлайн-игр, чтобы научить ребенка программировать

Учить детей программировать с помощью мобильных игр – это уже классика. Собрала для вас подборку 12 игр и каждую протестировала. Есть варианты для дошкольников и школьников. Приложения работают в офлайн-режиме, поэтому можно отключить интернет и спокойно оставить малыша с телефоном. Он ничего случайно не купит и не зайдет, куда не нужно. И заниматься можно в любом месте, даже на даче с плохой связью! 

  Как мы переходили с pip на Poetry

В этой статье я расскажу о том, как мы столкнулись с проблемой периодического обновления Python-зависимостей, тестировали решение с полной их фиксацией, ошибались, и в итоге перешли на Poetry.

  Пишем Telegram бот текущей погоды по IP адресу на Python aiogram

Штош. В этой статье я расскажу вам, как создать Telegram бота, который получает текущую погоду по IP адресу. Мы будем использовать язык Python и асинхронную библиотеку для взаимодействия с Telegram Bot API - aiogram.

  Все, что вам нужно знать об Airflow DAGs, ч.3.1 — Создание шаблонов

Создание шаблонов - это мощная концепция в Airflow для передачи динамической информации в экземпляры задач во время выполнения. Например, предположим, что вы хотите выводить в терминал день недели каждый раз, когда выполняете задачу

  Сравнение стандарта PEP8 и «Чистого кода» Роберта Мартина

Нет, эта статья не очередной обзор, на парадигму автора. Это статья о сравнении двух стандартов PEP8 и "Чистого кода". Вместе с вами я посмотрю чем отличаются эти два стандарта между собой, в чём их сходство. Полученные знания углубят понимание фундаментальных принципов программирования и возможно повлияют на стиль оформления кода.

  4 анти-паттерна pandas и способы борьбы с ними

Pandas — это мощная библиотека для анализа данных, API которой обладает широкими функциональными возможностями. Этот API позволяет решить любую задачу, связанную с обработкой данных, несколькими способами. Некоторые из подходов к решению задач лучше других. Часто бывает так, что пользователи pandas узнают о подходах, не отличающихся особой эффективностью, привыкают к ним и постоянно их применяют. Этот материал посвящён разбору четырёх анти-паттернов pandas и рассказу о приёмах работы, которые стоит использовать вместо них.Автор черпал вдохновение из многих источников, ссылки на которые даны в статье. В частности — из замечательной книги Effective Pandas.

  Blender, захват движения, нейронные сети

Blender отличный 3d редактор, открытый документированный код, убирает ограничения в реализации творческих фантазий. Большая "фанатская база" сгенерировала решения под разные задачи, ускоряя творческий процесс. Периодически получаю практический опыта в Blender, главное в саморазвитие, ставить цель c желаемым результатом, повторение действий из уроков не рабочий способ получения знаний для меня. Выбираю цель, с учетом собственного интереса, предварительно проверяю на отсутствие готового решения, что бы не лишить себя этапов развития. Моим критериям соответствует - анимация персонажа в Blender, с использованием нейронных сетей. Существуют статьи, видео, рабочие коммерческие решения, но нет готового подходящего мне, только части головоломки которые нужно собрать.

  Крах на финишной прямой, или как написать нетестируемый код

Это история о том, как потерпеть фиаско, имея хорошо написанный и протестированный в боевых условиях работающий код и даже написанную документацию. Изначально я собирался делать анонс своей библиотеки, но что-то пошло не так. Поэтому начнём за здравие -- постановка и формализация задачи, описание возможностей и батареек. А закончим за упокой -- вопросами, как всё это теперь тестировать?

  Как анализировать данные из облачных сервисов для автоматизации бизнеса

В последнее время всё большее число компаний внедряют в свою работу различные облачные сервисы, такие как CRM системы, системы управления складом, автоматизация записи клиентов и др. Рано или поздно любой бизнес сталкивается с необходимостью анализировать данные. Облачные системы в большинстве случаев имеют ряд готовых отчетов. Но если требуется более детальный анализ, то данные, как правило, можно забрать с помощью  API и поместить во внешнюю базу (хранилище данных), с которым уже удобно работать аналитикам.

  Jira, Jirа! Повернись к лесу задом, ко мне передом

Повсеместная цифровизация не только в телевизоре. Она теперь повсюду нас окружает, на работе и не только. Типичным представителем являются трекеры действий (системы Сервис Деск, проектные системы, документообороты и пр.). Общей болевой точкой всех этих систем являются сложная объектная и процессная модель и фокус на поддержку операционного обслуживания. Шаг влево или вправо в попытках понять всю картину целиком повергает аналитиков в уныние и порождает безуспешные проекты на многие месяцы. А вопрос этот висит в воздухе, в том или ином виде, почти ежедневно.

 

Ниже покажу один из возможных подходов по решению подобных задач средствами DS «за час» и «один экран кода». ИТ курсов на несколько месяцев появилось множество, но даже для начинающих подход от конца, когда показываешь решение насущной задачи, а потом раскладываешь его на кубики — куда эффективнее.

  Анализ различий подачи новостей в Telegram-каналах

Прошло уже почти полгода как я сделал новостной агрегатор каналов в Телеграме с открытым исходным кодом. Краткую статью про него можно прочитать на VC. Здесь же я бы хотел поделиться некоторыми интересными вещами, которые я нашёл в данных за всё время работы агрегатора.

  Подбираем скины в Counter-Strike: Global Offensive в цвет сумочки

Многопользовательская Counter-Strike: Global Offensive наполнена различными раскрасками для оружия разной степени редкости и привлекательности. Некоторые игроки гонятся за уникальными скинами, а другие выбирают на основе субъективного вкуса. Помимо официальной торговой площадки Steam, скины можно купить на сторонних ресурсах, доверие к которым невелико. Но в обоих случаях нет фильтра по цвету.

Вручную перебирать все варианты раскраски для всех видов вооружений очень долго. К счастью, проблему можно автоматизировать. В статье я покажу, как извлечь необходимые ресурсы из игры, и еще раз поговорю про сложность определения схожести цветов.