Python Дайджест. Выпуск 611

В основном моделирование развития пожара провожу в специализированном программном обеспечении Fire Dynamics Simulator (FDS), оно используется от Японии до США при обосновании отступлений требований пожарной безопасности. При моделировании развития пожара очень много времени занимает обработка результатов моделирования.

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

Сегодня расскажу, как сделать двухфакторную аутентификацию через звонок с применением технологии text-to-speech. Работает просто — пользователь получает код, продиктованный роботом во время голосового вызова. ​​Этот альтернативный SMS и push-уведомлениям способ доставки кода, при этом относительно простой в реализации, дешевле SMS и работает без интернета.Я покажу, как это работает, на конкретном кейсе.

В этой статье расскажу, как мы создали систему автоматического обучения и развёртывания моделей машинного обучения с открытым исходным кодом. Первый вопрос, который может задать себе читатель, знакомый с темой современного машинного обучения: «Почему бы не взять одну из десятков (если не сотен) открытых AutoML-библиотек?»Ответ прост: мы не стремились создать ещё один «стандартный» проект AutoML. Наша цель — сфокусироваться на вещах, которые редко встречаются в готовых решениях:

С тех пор, как «банда четырёх» ещё в 90-е выпустила свою легендарную книгу «Паттерны объектно-ориентированного проектирования», сами «паттерны проектирования» стали краеугольным камнем всевозможных рассуждений о программной архитектуре. Однако, со временем этот термин становится всё более размытым.

Inside CPython's attribute lookupPython's attribute lookup logic seems pretty simple at a first glance: "firstlook in the instance __dict__, then look in its type".However, the actual logic is much more complex because it needs to take intoaccount the descriptor protocol, the difference between lookups on instancesvs types, and what happens in presence of metaclasses.

Статья не входила в планы, пишу с чувством лёгкой сюрреалистичности. В воскресенье утром наш основной API-гейтвей пережил маленькую апокалиптическую битву с памятью и выиграл без моего участия. Делюсь с Вами, как небольшой скрипт, на который я не полагал абсолютно никаких надежд, отработал аварию.

Установка Arch Linux на ZFS всегда была не очень тривиальным делом: нужно знать много тонкостей, прочитать кучу статей и различные вики, разобраться с флагами создания датасетов и пула, с конфигурацией initramfs и с тем, какие systemd сервисы стоит включать, с параметрами командной строки ядра и правильными конфигами. Если ставить вручную, то установка занимает целый вечер, с вдумчивым раскуриванием мануалов перед черной консолью. А можно ли проще?

Связка одноплатного компьютера с различными устройствами в виде датчиков и исполнительных механизмов является отличным образовательным инструментом, позволяющим изучать работу с датчиками, интерфейсами и осваивать программирование. А работа с одноплатными компьютерами открывает огромный интересный Мир embedded-программирования, работы с Linux и создания собственных проектов автоматизации и систем сбора данных.

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

Хороший REPL для Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/ptpython/

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

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

XML/HTML парсер. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/beautifulsoup4/