Python Дайджест. Выпуск 460

Подробное руководство по использованию Docker в разработке на языке программирования Python. Расскажу об основных концепциях в Docker и на примере создадим свой образ с веб-приложением на Django и запустим его.

Здравствуйте дорогие хабровчане, в этом посте я хочу показать, как написать свой агрегатор новостей. Конечно, сразу становится очевидно, что это очередное изобретение велосипеда, однако анализируя существующие решения я всё время натыкался на камни преткновения. То они слишком медленно обновлялись, то не было нужных мне источников или часто бывало, что вообще ничего не работало без возможности починить. В итоге я написал своё решение.

Задача матчинга в последнее время набирает всё большую популярность и используется во многих сферах: банки матчат транзакции, маркетплейсы – товары, а Google и другие IT-гиганты проводят соревнования по решению таких задач на Kaggle.Для маркетплейса матчинг – очень важный процесс, который решает сразу несколько задач. Сегодня мы поговорим не только о решении этой задачи, но и о способах её реализации: offline (batch) vs online (realtime).

При просмотре телевизора я постоянно вижу красный. В прямом смысле – подсветка моего Panasonic частично не работает, что вызывает неравномерное розовое свечение там, где должен быть белый цвет.

Мне этот старый хлам достался даром, поэтому я особо не жалуюсь, но пару недель назад все же решил как-то отображение цвета наладить.

Сегодня я расскажу о том, как мы переехали на наш велосипед в виде JupyterHub, и он оказался удобным. У нас в компании работают ~20 дата саентистов и в своей работе они используют множество Open Source-инструментов: Airflow, Hadoop, Hive, Spark и т.д. Но в данной статье речь пойдет исключительно о JupyterHub, точнее говоря о боли, которая преследовала администраторов, и как мы успешно ее побороли.

В Кремниевой долине есть очень особенный ресторан фаст-фуда, который всегда открыт. Там имеется один столик, за ним может разместиться лишь один посетитель, которому дадут совершенно фантастический гамбургер. Когда туда приходишь — ждёшь до тех пор, пока не настанет твоя очередь. Потом хозяин ресторана подведёт тебя к столику, и, это же Америка, тебе зададут, кажется, бесконечное количество вопросов о том, как приготовить и как подать твой гамбургер.

Технология компьютерного зрения универсальна и может быть внедрена во многих отраслях, таких как ритейл, производство, сельское хозяйство, здравоохранение, безопасность и др. При том что сама технология является зрелой, рынок ее применения находится на начальной стадии развития, но благодаря преимуществам компьютерного зрения он имеет потенциал роста. По данным Mordor Intelligence, совокупный годовой темп роста в ближайшие пять лет может составить 7,36 %.

Задуманная мною серия статей-уроков будет полезна прежде всего тем, кто уже знает основы Python, но находится в начале пути и не может структурировать обрывки знаний. Если ты уже отучился на одном из бесчисленных курсов или близок к его завершению, то это для тебя!

"Там просто регулярку написать" - говорили они...

Методический разбор для специалистов DataScience по применению критерия Дарбина-Уотсона для проверки автокорреляции средствами python

Создавайте чат-бот просто копируя базу данных в Airtable. Обработчики команд чат-бота пишутся на Python прямо в таблице в Airtable. Хранение данных пользователей так же возможно в базу Airtable.

Анализ исходного кода - давно зарекомендовавшая себя практика для выявления отклонений до выхода приложения на рынок. Проверка на уязвимости, program understanding, поиск логических ошибок в использовании библиотек, code review и многие другие методы статического, динамического и ручного анализа кода широко применяются во многих компаниях занимающихся разработкой программ. 

PiterPy 2022 пройдёт в два этапа: 18 и 19 октября онлайн, а на 28 октября запланирована офлайновая часть в Санкт-Петербурге. Те, кто не готов добраться лично, смогут и доклады 28 октября смотреть в онлайн-формате.

В ходе последних лет моей разработки проектов Django я понял, что почти все они имеют одно строение:API, Apps, Config, Library, Utils, Workers...В статье, помимо схемы архитектуры проекта Django, которую я использую в реальных промышленных проектах, подробно расскажу как этого достичь, чтобы все работало.

Одна из самых популярных задач прогнозирования временных рядов — это прогнозы продаж для торговли. Чтобы построить базовую модель, можно подключить несколько библиотек и написать под них свою обертку, а можно работать с уже готовым фреймворком. Здесь я расскажу, как использовать одно из таких решений.

В этой статье я хочу рассказать о своих ошибках, которые я допустил, когда писал сервис, у которого MongoDB была основной БД для хранения пользовательских данных (да и не только, но об этом ниже).

Я смеюсь над этой историей все выходные, так что не могу не поделиться. Засидевшись до поздней ночи на Amazon, я купил автокормушку для животных PetKit FreshElement Solo. У меня имелось две проблемы, с решением которых она могла мне помочь: во-первых, мне сложно было себя замотивировать на работу над побочным проектом, во-вторых, я всерьез подсел на миндаль в темном шоколаде с морской солью из Target. Раз уж я кодер-мартышка, так почему бы не подкормить внутреннюю мартышку, когда выдаю код?

Представляю релиз стабильной батарейки django_model_cached_property для кэширования property для отдельных объектов моделей в Django.