Новый материал в ленте

Разбираем «под капотом» кастомную фитнес-метрику: от идеи до реализации на Python

Я обожаю копаться в данных своих тренировок из Strava: анализировать мощность, пульсовые зоны, темп. Но мне всегда не хватало одной вещи — единой, понятной и, главное, прозрачной метрики, которая бы отвечала на простой вопрос: "А насколько я сейчас в хорошей форме?".В этой статье я расскажу, как устроен этот механизм "под капотом".

Python Дайджест. Выпуск 76

(04.05.2015 - 11.05.2015)

поделиться выпуском

Мир полон идей безумных и разных. К каким из них отнести предстоящее празднование релиза Rust 1.0 или открытие доступа к использованию BigTable от Google в Google App Engine? Или возможность просмотра IPython Notebook прямо на Github... Последнее, кстати, менее безумно, чем просмотр там же 3D файлов. Помимо всего этого, стремительно пролетели майские праздники и на улицы все увереннее вторгается лето со всеми его заботами и катастрофической нехваткой времени на все. Тем не менее мы в эфире. Прислать свои предложения новостей можно вот на эту форму; подписаться на уведомления о новых выпусках через RSS

Статьи

Проверяем анаграммы

Обзор решений задачи о проверки анаграмм на СheckIO

Python и RSA

Довольно большая статья о применении модуля cryptography

PyCharm 4.5 EAP представляет красивый профилировщик

Работа с файлами в формате Excel

Небольшой примерчик использования openpyxl

Задача о мартышке и кокосах

Разбор логической задачи, решение ее в лоб и рефакторинг

Тест на отдачу JSON Flask против Django

Забавно, что django без middleware побеждает

Руководство по созданию проекта Django 1.8 и Python 3

Довольно большое и подробное руководство на примере сложного приложения

Визуализация путешествия по Европе

Как пример эффективного применения самых разных иструментов, включая Python и matplotlib

Разбираемся в механизме исполнения кода изнутри

Большая, достойная статья, которая начинается с реализации отладочного опкода для интерпретатора на языке C

Обработка потоков данных на Spark и Kafka

Знакомство с семейством модулей pyspark на основе решения практической задачи

Python 3 в науке - начинается большая миграция!

По исследованию автора можно сделать вывод, что перед python3 все-же брезжит свет

Объекты-ссылки в Python - руководство для идиотов

Автор наткнулся на проблему необходимости явного копирования словарей и напоминает о ней.

Какую IDE выбрать

Небольшие описания и авторское сравнение проектов PyCharm, WingIDE, Sublime Text 3, Eclipse\PyDev и VIM. Особенного внимания заслуживают комментарии.

Автоматическая генерация requirements.txt на основе импортов

Небольшая реклама модуля pipreqs подходящего для редких случаев когда virtualenv не используется или используется не для одного этого проекта

Потенциальные проблемы в коде

Еще один хороший обзор приемов, которые не следуют применять в трезвом уме и здравой памяти

Отрисовка IPython notebooks прямо на GitHub

Интерактивные тетради IPython и Jupyter теперь визуализируются прямо на Github.
Jupyter — молодой проект, основанный на платформо-независимой части IPython, который предоставляет удобный инструмент для научных и статистических расчетов в виде «интерактивных тетрадей» (notebooks). Ранее интерактивные тетради можно было создавать и просматривать с помощью nbviewer (nbviewer.jupyter.org), теперь они рендерятся прямо в репозитории. Движок рендеринга поддерживает Python, Julia и R, работает в публичных и приватных репозиториях и интегрируется с nbviewer.

В чем привлекательность языков с динамической типизацией?

Развернутый ответ на этот вопрос в качестве полемики к наблюдающейся тенденции ввода статической типизации

Разгадываем картинку из твиттера компании Intel

Имеется страшилка, обладающая невероятным количеством подчеркиваний, лямбд и чрезвычайно редкой функцией __import__. Автор разбирается в то что это за зверь и что он делает?

Введение в механику разбора данных из внешних источников с помощью Requests

PyGrabbit - извлекаем правильные картинки с сайтов

Библиотека автоматизирующая поиск главной картинки на web-странице

Pipelining - удачная модель обработки данных

Рассказ об этапах и задачах эффективной, масштабируемой и поддерживаемой модели обработки данных

Как классифицировать Hacker News с помощью MonkeyLearn

Небольшая статейка о создании одного классификатора и исходный код на github

Опрос от разработчиков Django

Чтобы понять в какую сторону лучше развивать фреймворк - разработчики предлагают пользователям пройти небольшой опрос

Эффективная векторизация в PyPy

Описание того что это, для чего нужно и как работает