Python Дайджест. Выпуск 565

Хочу поделиться вариантом решения одной интересной задачи. Различные геосервисы позволяют получить спутниковые снимки поверхности земли в одной и той же точке в разные месяцы и годы. По ним можно проследить характер изменений: пустыри зарастают, водоемы заболачиваются, люди покидают одни места и осваиваются в других. Но можно ли понять по снимку, как изменится местность в будущем?

Старую собаку новым трюкам не обучишь, вот и я взялся за старое. Blurhash — это компактный способ представления размытой превьюшки изображения в виде ASCII-строки. Разработан финской компанией Wolt (аналог Delivery Club). Давно хотелось внедрить такое к себе в API, чтобы любой клиент мог более плавно и изящно делать загрузку контент на своем сайте. Но сколько я на него смотрел — всегда не давала покоя скорость работы, уж больно медленно и «в лоб» он был написан. Но вот время пришло наконец-то разобраться, что же он так медленно работает.

В этой статье я расскажу, как мы реализовали систему мониторинга востребованности дашбордов. Разработчики называют это визуализацией над визуализацией. Под катом подробный рассказ с примером кода, так что все желающие смогут повторить подобное на своей BI системе, если вы также выбрали гибкую платформу для своих задач.

Пример создания Full Stack проекта, используя функциональное тестирование как инструмент дизайна(продолжение)API часть и релиз проекта Продолжение...

Хочу поделиться своим пет-проектом, который посвящен созданию ETL-процесса — важного элемента в работе любого Data Engineer. Мой проект направлен на извлечение данных из электронной почты и их загрузку в базу данных Greenplum для анализа.

Данная статья представляет собой ознакомление с базовым синтаксисом SQLAlchemy 2.0, информации здесь хватит для того, чтобы сразу начать пользоваться и удовлетворить 80% ваших нужд, да и на неё вы потратите меньше времени, чем на чтение документации).

Одним днем я решил поработать с различными алгоритмами, но как оказалось это не так просто. Дело в том, что проще визуально воспринимать информацию, нежели в виде кода. Тогда я поставил себе цель - попробовать написать небольшой, но полезный прототип библиотеки для визуализации алгоритмов на языке программирования Python.

Когда создаешь новое приложение, особенно если оно должно быстро обрабатывать данные, использование библиотеки asyncio — это хороший выбор. Она позволяет работать с неблокирующими библиотеками, asyncpg и aiohttp. Однако чаще всего программисты работают с уже существующим кодом, который использует блокирующие библиотеки.

Правильно перевозить байтики с места на место нам помогает огромный зоопарк инструментов. И, кажется, мы приручили ещё одного питомца. В этой статье хочу поделиться сценарием, который, на мой взгляд, прекрасно описывает вариант использования компактной встраиваемой базы данных DuckDB.

Я сделал бота @raft_password_bot, который защищает секрет с помощью промптов. Рассказываем, как сделать такого же. И предлагаем попробовать с помощью промпта выведать у него тайну.

В одном телеграм канале с мемами увидел такой вот видео-нот, и так мне зашла эта идея что сразу захотелось сделать такой же.

В статье я расскажу о том, как мы решали вопрос автоматизации оценки эффективности большого количества маркетинговых кампаний с помощью бутстрапа в PySpark. Я опишу различные подходы к реализации бутстрапа с их плюсами и минусами, а также расскажу об итоговом варианте, который мы выбрали для себя.

Как найти собственные числа и собственные значения матрицы? Методы, излагаемые в курсе линейной алгебры, основанные на определении — применимы ли они к реальным данным? Существует ли простой алгоритм поиска этих величин, который можно понять, а не просто поверить? Об этом мы поговорим под катом

PL/Python. Это расширение позволяет писать функции на Python прямо внутри базы данных. Это как объединение двух лучших миров: любимого PostgreSQL и могучего Python.

В статье рассказываю, с какими трудностями мы столкнулись при модерации видео в условиях небольшого количества данных, и как их решили. Думаю, материал будет полезен всем, кто занимается похожими задачами в крупных продуктовых компаниях.

В этой статье мы рассмотрим трансформер зрения (Vision Transformer, ViT) в том виде, в котором он был представлен во второй статье. Она включает в себя открытый код ViT, а также концептуальные объяснения компонентов. Реализация ViT, рассмотренная в статье, выполнена с использованием пакета PyTorch.

RxPY — это библиотека, реализующая принципы функционального реактивного программирования в Python. Она позволяет создавать и управлять асинхронными потоками данных, объединяя их, фильтруя и трансформируя с помощью цепочек операторов.

А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.

Audio

http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp

Python модуль для синтаксического анализа. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pyparsing/

Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/

Библиотека для Python, которая позволяет вам писать асинхронные сетевые приложение использую синхронный API. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/gevent/

Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/

Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/

Python генератор документации. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Sphinx/