1963
Сборник наиболее интересных Python материалов. https://pythondigest.ru/ Сделать донат - https://boosty.to/pydigest Блог автора - @whydaily Рекомендуем хостинг https://firstvds.ru/?from=421453
Go Python, Go: Stream Processing for Python
https://blog.wallaroolabs.com/2017/10/go-python-go-stream-processing-for-python/
Статья о том, как добавить логику stream'ов в Python
Minecraft. Создание копировального аппарата
https://habrahabr.ru/post/339934/
Предлагаем вместе создать в игре Minecraft копировальный аппарат
Первое, что нужно сделать, — создать каркас будущей программы. Сначала вы напишете несколько фиктивных функций, которые выводят свои имена, когда их вызывают, а затем постепенно наполните их программным кодом из существующих функций, написанных в других программах.
Ломаем модифицированный AES-256
https://habrahabr.ru/post/339910/
Недавно в институте я столкнулся с любопытной криптографической задачей, которой хотел бы поделиться с Сообществом. Одним предложением задачу могу обозначить, как "Атака на LSX-шифр, не содержащий нелинейной компоненты, на основе открытых текстов". Так как русскоязычных примеров решения таких учебных «головоломок» встречается немного, а сама задача рекомендована для начинающих свой путь специалистов, я считаю, что такая статья может быть интересна юному криптоаналитику. Пожалуйте под кат.
Простой или волшебный UPSERT в PostgreSQL с Django
https://www.peterbe.com/plog/simple-or-fancy-upsert-in-postgresql-with-django
О том, как Django поддерживает UPSERT
luminoth - Deep Learning toolkit для компьютерного зрения
http://github.com/tryolabs/luminoth
Строим Data Pipeline на Python и Luigi
https://khashtamov.com/ru/data-pipeline-luigi-python/
В эпоху data-intensive приложений рядовым разработчикам всё чаще приходится сталкиваться с задачами по обработке и анализу данных. Ещё десять лет назад данные большинства проектов могли уместиться на жестком диске одного компьютера в какой-нибудь реляционной базе данных типа MySQL. А задачи по извлечению и обработке хранящихся данных решались за счёт непростых (или простых) SQL запросов. С тех пор мир информационных технологий значительно поменялся. С приходом Internet of Things, мобильных телефонов и дешевого мобильного интернета, объем генерируемых данных вырос в десятки тысяч раз. Ежедневно в мире генерируются эксабайты данных. Анализировать такой поток информации вручную, а тем более извлекать полезные для бизнеса или науки данные, практически невозможно. Но технологии как и время не стоят на месте, появляются новые инструменты, наука двигает прогресс. Если вы хоть чуточку следите за новостями из мира высоких технологий, то фразы "биг дата", "машинное обучение", "глубокое обучение" вас не испугают. С приходом больших данных появились новые профессии и специализации такие как Data Scientist/Analyst (по-русски аналитик данных), Data Engineer. Задачи этих ребят тесно связаны с обработкой, анализом и хранением "нефти 21 века", т.е. информации. Но насколько эффективно они выполняются?
Аналаз и визуализация текста
http://pythondata.com/text-analytics-visualization/
Создаем интерактивные графики с помощью Plotly и Dash
http://pbpython.com/plotly-dash-intro.html
linecache — Read Text Files Efficiently — PyMOTW 3
https://doughellmann.com/blog/2017/10/09/linecache-read-text-files-efficiently-pymotw-3/
pyrabbit2 - клиент для RabbitMQ HTTP Management API
https://github.com/deslum/pyrabbit2
Поддерживает Python3
[Видео] David Beazley. The Other Async (Threads + Async = ❤️)
https://www.youtube.com/watch?v=x1ndXuw7S0s
Livepython - визуализация исполнения кода в realtime
https://github.com/agermanidis/livepython
#python #pydigest
Вот и очередной понедельник, а значит Python Дайджест.
В этот раз выпуск богат на доклады - EuroPython, MoscowPython, PyNSK. Но это не все Python новости за неделю.
В 198 выпуске вы найдете:
- Изучаем блокчейн на практике
- Airflow как инструмент обработки данных
- Генерация фото-реалистичных текстур в реальном времени
- Параллельная обработка данных в Python
- Гайд для новичков Django - часть 5
- Создаем графики в Django
- [Видео] Сказ про то, как Go обгонял Python
- [Видео] Machine Learning without PhD :)
- [Видео] плейлист докладов с EuroPython 2017
- lunaticlog - Fake HTTP log generator
- Livepython - визуализация исполнения кода в realtime
- milksnake - setuptools/wheel/cffi расширение для добавления бинарных данных в wheels
- PyPy v5.9 - поддержка Pandas, NumPy
- SciPy 1.0.0
и еще много интересного
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/198/
GithubCloner - скрипт создания клонов репозитория
http://github.com/mazen160/GithubCloner
django-safe-filefield - поле для загрузки файла с учетом расширения
https://github.com/mixkorshun/django-safe-filefield
Как научить свою нейросеть анализировать морфологию
https://habrahabr.ru/post/339954/
Недавно мы рассказывали про генератор стихов (https://habrahabr.ru/post/334046/). Одной из особенностей языковой модели, лежащей в его основе, было использование морфологической разметки для получения лучшей согласованности между словами. Однако же у использованной морфоразметки был один фатальный недостаток: она была получена с помощью “закрытой” модели, недоступной для общего использования. Если точнее, выборка, на которой мы обучались, была размечена моделью, созданной для Диалога-2017 (http://www.dialog-21.ru/) и основанной на закрытых технологиях и словарях ABBYY.
Jupyter Widgets для реализации UI машины Тьюринга
https://habrahabr.ru/post/339914/
Хочу поделиться опытом в быстром создание интерфейса в Jupyter Notebook. Если у тебя есть какая-то задача, для которой нужен простой UI, и ты почему-то захотел сделать её в Юпитере, то добро пожаловать под кат.
Обзор фреймворка Luigi для построения последовательностей выполнения задач
https://habrahabr.ru/post/339904/
Luigi (https://github.com/spotify/luigi) — фреймворк на языке Python для построения сложных последовательностей по выполнению зависимых задач. Довольно большая часть фреймворка направлена на преобразования данных из различных источников (MySql, Mongo, redis, hdfs) и с помощью различных инструментов (от запуска процесса до выполнения задач разных типов на кластере Hadoop). Разработан в компании Spotify и открыт в виде open source инструмента в 2012 году.
Конвертируем фото в черное/белое на Python
http://www.blog.pythonlibrary.org/2017/10/11/convert-a-photo-to-black-and-white-in-python/
Простая Scada на Python и Arduino
https://habrahabr.ru/post/339800/
В продолжение статьи (https://habrahabr.ru/post/339678/) о возможности построения собственной scada системы на языке Python, хочу предложить вариант практического применения.
Возникла необходимость контроля температуры воздуха в серверном помещении предприятия.
Такая проблема существует на малых предприятиях ввиду ограниченности количества персонала и технических средств.
Книга «Python. unittest»
https://habrahabr.ru/post/339764/
Мы собрали наш опыт использования unittest в Python в небольшую книжку и хотели бы поделиться ей с вами. В книге рассмотрены вопросы создания тестов, объединения их в группы, запуску и пропуску тестов. Данный материал распространяется бесплатно. Будем рады обратной связи и критике!
Оптимизация OpenCV на Raspberry Pi
https://www.pyimagesearch.com/2017/10/09/optimizing-opencv-on-the-raspberry-pi/
Как получать оповещения от Jupyter notebook в Telegram?
https://habrahabr.ru/post/339682/
Довольно просто. Нам понадобится свой телеграм-бот, один пакет и одна строчка кода
Простая Scada на Python (продолжение)
https://habrahabr.ru/post/339678/
Развивая тему предыдущей статьи (https://habrahabr.ru/post/339008/), опишу некоторые функции для формирования объектов мнемосхемы простой SCADA программы выполненной на Python.
Объекты визуально отображают состояние аналоговых измеряемых величин из регистров
READ_INPUT_REGISTERS или READ_HOLDING_REGISTERS. Используется библиотека Tkinter.
Всего реализовано 3 объекта: горизонтальный слайдер, вертикальный слайдер и стрелочный индикатор. Отдельно описывается построение динамического тренда.
Django для новичков - часть 6
https://simpleisbetterthancomplex.com/series/2017/10/09/a-complete-beginners-guide-to-django-part-6.html
Что делать, если Instagram не дал доступ к API? Дополнение
https://habrahabr.ru/post/339620/
Ни для кого не секрет, что самая популярная и прибыльная площадка для рекламы, бизнеса и прочего — Instagram. Почему им стал именно сервис, в котором по началу можно было загружать только картинки определённого размера (соотношение сторон имеется ввиду) и не было абсолютно ничего, что было в тогдашних соцсетях — совсем непонятно, но факт есть факт. Ввиду чего все стараются проникнуть на площадку Instagram и захватить оттуда наибольшее количество аудитории, и делают, это, конечно же, не вручную. А за этим следует, что Instagram жёстко блокирует доступ для ботов, спамеров и прочему, дабы сеть оставалась чистой.
StackOverflow: интересные вопросы за неделю (xciv)
http://python-weekly.blogspot.com/2017/10/xciv-stackoverflow-python-report.html
Используйте лучшие CLI утилиты
https://dev.to/sobolevn/using-better-clis-6o8
Стандартные CLI не всегда хороши, пользуйтесь лучшими!
Как отличать птиц от цветов. Или цветы от птиц
https://habrahabr.ru/post/338548/
В качестве программы выходного дня мне захотелось поиграться с как бы «нейронной» сетью (спойлер — в ней нет нейронов). А чтобы потом не было мучительно больно за бесцельно прожитые годы часы, я подумал, что зря мы его кормим, пусть пользу приносит — пусть заодно эта сетка разберет домашний фотоархив и хотя бы разложит фотографии цветов в отдельную папку.
Рекурсивные связи в Django model
http://stackabuse.com/recursive-model-relationships-in-django/