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
Используем Machine Learning для предсказания погоды: часть 2
http://stackabuse.com/using-machine-learning-to-predict-the-weather-part-2/
pymongo - 3.6.0
https://allmychanges.com/p/python/pymongo/#3.6.0
Python интерфейс для MongoDB. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pymongo/#3.6.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pymongo/
Автоколебания и резонанс
https://habrahabr.ru/post/342654/
Здравствуйте!
В связи с вопросами читателей моей публикации [1] касательно условий возбуждения автоколебаний в механической системе, я решил описать явление возникновения и поддержания автоколебаний подробно, выделив основные области возникновения и применения автоколебаний.
В википедии автоколебания объясняют так [2]: Незатухающие колебания в диссипативной динамической системе с нелинейной обратной связью, поддерживающиеся за счёт энергии постоянного, то есть непериодического внешнего воздействия.
Автоколебания отличаются от вынужденных колебаний тем, что последние вызваны периодическим внешним воздействием и происходят с частотой этого воздействия, в то время как возникновение автоколебаний и их частота определяются внутренними свойствами самой автоколебательной системы. При этом частота становится почти равной резонансной.
tosheets - отправляем stdin в google sheets
http://github.com/kren1/tosheets
#python #pydigest
Понедельник, начинается новая неделя. Пора узнать свежие новости Python мира в новом выпуске Python Дайджест.
В 204 выпуске Python Дайджеста вы найдете:
- Numpy прекращает поддержку Python 2.7
- Дополненная реальность на Python и OpenCV
- Классификация на гуманитариев и технарей по комментариям в VK
- Пишем x86-64 комплятор JIT с нуля в стоковом Python
- Механизм общения браузера и сервера на языке Python
- [Видео] Кирилл Кузьминых - zc.buildout
- [Видео] Алексей Кутепов - Python + Minecraft
- [Видео] Используем Python, чтобы "писать" код голосом (2013)
- [Видео] Сергей Архипов - Вероятностные структуры данных
- [Видео] Иван Цыганов - OWASP TOP X and one more thing…
- django-subadmin - организуем вложенную структуру моделей в админке
- pyannotate - Auto-generate PEP-484 annotations
- django-postgres-extra - поддержка extra возможностей в PostgreSQL
- Django 2.0 RC 1
и еще много интересного
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/204/
Классификация на гуманитариев и технарей по комментариям в VK
https://habrahabr.ru/post/342572/
Хочу поделиться своим опытом классификации пользователей социальной сети по их комментариям на два класса по складу ума: гуманитарный или технический. В данной статье не будут использоваться последние достижения глубокого обучения, но будет разобран завершенный проект по классификации текстов: от поиска подходящих данных до предсказаний. В конце будет представлено веб-приложение, в котором вы сможете проверить себя.
datasette - JSON API для SQLite базы
https://github.com/simonw/datasette
Asyncio Event Loops Tutorial
https://tutorialedge.net/python/concurrency/asyncio-event-loops-tutorial/
Scraping Russian Twitter Trolls With Python, Neo4j, and GraphQL
http://www.lyonwj.com/2017/11/12/scraping-russian-twitter-trolls-python-neo4j/
Синтаксический анализ в NLTK. Продолжение
https://habrahabr.ru/post/342162/
Это небольшое продолжение предыдущей статьи, где рассматривались основы синтаксического анализа с помощью пакета Natural Language Toolkit (сокращенно, NLTK). Как и в прошлой статье, в этой я буду сопровождать примеры кодом на языке Python (версии 2.7).
pyannotate - Auto-generate PEP-484 annotations
http://github.com/dropbox/pyannotate
Django 2.0 RC 1
https://www.djangoproject.com/weblog/2017/nov/15/django-20-release-candidate-1-released/
django-subadmin - организуем вложенную структуру моделей в админке
http://github.com/inueni/django-subadmin
Механизм общения браузера и сервера на языке Python
http://tatarnikovblog.tk/%D0%BC%D0%B5%D1%85%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B7%D0%BC-%D0%BE%D0%B1%D1%89%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F-%D0%B1%D1%80%D0%B0%D1%83%D0%B7%D0%B5%D1%80%D0%B0-%D0%B8-%D1%81%D0%B5%D1%80%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%B0-%D1%8F/
Разбираемся как браузер общается с веб сервером с помощью языка Python.
Дополненная реальность на Python и OpenCV
https://bitesofcode.wordpress.com/2017/09/12/augmented-reality-with-python-and-opencv-part-1/
cmd — Line-oriented Command Processors — PyMOTW 3
https://doughellmann.com/blog/2017/11/20/cmd-line-oriented-command-processors-pymotw-3/
StackOverflow: интересные вопросы за неделю (c)
http://python-weekly.blogspot.com/2017/11/c-stackoverflow-python-report.html
[Видео] Используем Python, чтобы "писать" код голосом (2013)
https://www.youtube.com/watch?v=8SkdfdXWYaI
Ускоряем Python код с помощью Rust
https://developers.redhat.com/blog/2017/11/16/speed-python-using-rust/
django-postgres-extra - поддержка extra возможностей в PostgreSQL
https://github.com/SectorLabs/django-postgres-extra
Делаем REST API для TensorFlow моделей
https://becominghuman.ai/creating-restful-api-to-tensorflow-models-c5c57b692c10
SQLAlchemy ORM Tutorial
https://auth0.com/blog/sqlalchemy-orm-tutorial-for-python-developers/
GDB Python API
https://developers.redhat.com/blog/2017/11/10/gdb-python-api/
Устраняем зависимости между объектами в Python
http://apirobot.me/posts/remove-dependencies-between-objects-in-python
Хорошо спроектированная программа состоит из объектов, отвечающих принципу единственной обязанности. Такие объекты постоянно “общаются” друг с другом, и поэтому зависимость между ними неизбежна. Но эту зависимость можно свести к минимуму с помощью: внедрения зависимости (dependency injection), использования именованных параметров и изоляции внешних сообщений. Об этих методах пойдет речь в статье.
Talk Python to Me: #138: о веб разработке
https://talkpython.fm/episodes/show/138/anvil-all-web-all-python
Аудио-подкаст
Numpy прекращает поддержку Python 2.7
https://github.com/numpy/numpy/blob/master/doc/neps/dropping-python2.7-proposal.rst
Пишем x86-64 комплятор JIT с нуля в стоковом Python
https://habrahabr.ru/post/342410/
В этой статье я покажу, как написать рудиментарный, нативный x86-64 just-in-time компилятор (JIT) (https://en.wikipedia.org/wiki/Just-in-time_compilation) на CPython, используя только встроенные модули.
Код предназначен для UNIX-систем, таких как macOS и Linux, но его должно быть легко транслировать на другие системы, типа Windows. Весь код опубликован на github.com/cslarsen/minijit (https://github.com/cslarsen/minijit).
Цель — сгенерировать в рантайме новые версии нижеприведённого ассемблерного кода и выполнить их.
Используем Machine Learning для предсказания погоды: часть 1
http://stackabuse.com/using-machine-learning-to-predict-the-weather-part-1/
readline — The GNU readline Library — PyMOTW 3
https://doughellmann.com/blog/2017/11/13/readline-the-gnu-readline-library-pymotw-3/