Python Дайджест. Выпуск 98

Всем привет! С небольшой задержкой публикуем видео с сентябрьского Python Meetup. В этот раз, в рамках докладов мы обсудили: Мониторинг производительности веб-приложения на Python с использованием pinba + graphite + tessera ​Использование BDD в разработке на Python Также участники сообщества обсудили несколько актуальных Python'овских тем в рамках Lightning Talk. Записи всех выступлений вы найдете под катом.

Резюме Предсказать, выплатит клиент банка кредит или нет. Задача была предложена на интернет-турнире, устроенном одним банком. Один из примеров ее решения можно найти здесь. Наша цель состоит в построении решения на платформе Microsoft Azure. 

Статья описывает как строить pip'ы для различной подготовки данных. В центре внимания будет инструмент под названием Luigi

Краткий обзор что привнес PEP 484 и что из этого можно приготовить

SWAPY – графическая утилита для автоматизации UI для pywinauto (Python). В версии 0.4.7 полностью переработан генератор кода. Основные возможности, а также примеры как быстро и просто создать скрипты автоматического тестирования UI, смотрите под катом. 

Статья описывает применение инструмента для поиска пиков на графиках. Инструмент позволяет это делать автоматически.

Статья по шагам рассказывает как написать настраиваемый, цветной клиента твиттера

В предыдущих статьях мы говорили о том, что такое событийно-ориентированная система бэктестинга, разобрали иерархию классов, необходимую для ее функционирования, обсудили то, как подобные системы используют рыночные данные, а также осуществляют отслеживание позиций и генерацию приказов на покупку. Кроме того, мы описали процесс оценки производительности тестируемых стратегий. В сегодняшнем материале будет рассмотрен процесс создания обработчика API брокерской системы для перехода к реальной торговле. Примечание: В качестве примера автор использует API зарубежной компании Interactive Brokers, отсюда названия обсуждаемых модулей (IBExecutionHandler и т.п.). У ITinvest есть собственный API-интерфейс SmartCOM, который может быть использован при создания систем, подобных описываемой

Статья описывает как сократить нагрузку на CPU проведя анализ с помощью nylas

Это шестая часть из цикла статей о построении простого интерпретатора

Евгений Климов В своем докладе Евгений рассказал о том, как быстро понять, что приложение «тормозит», настроить детектор аномалий и alert на SMS. Также речь зашла об основных показателях, на которые необходимо обращать внимание при оценке производительности веб-приложений.

Кирилл Перевозчиков

Николай Карелин

Евгений Климов

Анатолий Бабеня

Владимир Шебуняев Владимир показал на примерах, как и зачем использовать BDD в Continuous Integration, какие есть преимущества и проблемы у этого подхода. Также он познакомил слушателей с инструментами Behave, Lettuce, pycukes, specloud, freshen, pyvows, pytest-bdd.

Rust — язык программирования, разрабатываемый в компании Mozilla, предлагающий свойства, гарантируемые компилируемыми низкоуровневыми языками (в частности быстродействие), и позволяющий не заботится о ручном управлении памятью. Rust неплохо сочетается с ctypes и cffi, что позволяет достаточно удобно обращаться к написанным на нём библиотекам из кода Python. Доклад является кратким введением в Rust с несколькими примерами вызова функций при помощи cffi.

Слайды: https://speakerdeck.com/pycon2015/dan-callahan-my-pythons-a-little-rust-y

Краткое введение в основы работы хеш-функций. Из доклада вы узнаете, что такое хеши и какими способами их можно формировать; немного о структурах данных, в которых используется хеширование; о фильтре Блума и его применении в упомянутых структурах; о том, какие функции хеширования следует применять для решения различных задач, в частности, для безопасного хранения данных.

Слайды: http://curtis.lassam.net/projects/hash_presentation/

По ссылке вы найдете хороший мануал по модификации TKinter программ. На примере редактора IDLE вы узнаете как добавить в текстовый редактор вкладки, как модифицировать README и др.

В первой части описывается использование Jupyter для создания pip'ов и отчетов.

fullerite позволяет собирать различные метрики с разных источников, а затем позволяет сохранить их в разные источники

Это демонстрация алгоритма поиска пиков на графиках

sentimentAPI предоставляет уже размеченную АНГЛОЯЗЫЧНУЮ базу для анализа тональности (позитив/негатив) и JSON API для работы с ней.

Этот модуль позволяет на снове нейроных сетей генерировать к изображению его описание

Компонент для организации Wiki в Django приложении. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-wiki/#10.5. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-wiki/

Модуль для работы с многомерными массивами. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/numpy/#1.10.1. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/numpy/

Django приложение для работы с MySQL и MariaDB. Поддержка Python: 2.7, 3.4; Django: 1.7, 1.8, master; MySQL: 5.5, 5.6 / MariaDB: 5.5, 10.0, 10.1; mysqlclient: 1.3.6 (Python 3 compatible version of MySQL-python). Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-mysql/#1.0.0. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-mysql/

Масштабируемый, не блокирующий web-сервер. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/tornado/#4.3.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/tornado/