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
10 советов для обновления на Django 2.0
http://eldarion.com/blog/2017/12/26/10-tips-upgrading-django-20/
Advanced Numpy Techniques
https://nbviewer.jupyter.org/github/vlad17/np-learn/blob/master/presentation.ipynb
Random Forest in Python
williamkoehrsen/random-forest-in-python-24d0893d51c0" rel="nofollow">https://medium.com/@williamkoehrsen/random-forest-in-python-24d0893d51c0
A Practical End-to-End Machine Learning Example.
[Видео] Build a Rest API with the Django REST Framework
https://www.youtube.com/watch?v=tG6O8YF91HE
PyCharm 2017.3.2
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/BCZtl0dq7Ig/
Математические модели релейно-импульсных регуляторов
https://habrahabr.ru/post/345714/?utm_campaign=345714
Важнейшей задачей автоматического управления любыми технологическими процессами является разработка математического описания, расчет и анализ динамики автоматических систем регулирования (АСР).
Практика промышленного использования микропроцессорных регулирующих приборов (МРП) показала, что “идеальные алгоритмы” физически не реализуемы. Синтезированная на их основе АСР не отражает поведение реальной системы [1].
Вредные заклинания в программировании
https://habrahabr.ru/post/345690/?utm_campaign=345690
С тех пор, как я посмотрел легендарное видео Wat (https://www.destroyallsoftware.com/talks/wat) Гэри Бернхардта, меня завораживает странное поведение некоторых языков программирования. Некоторые из них таят больше сюрпризов, чем другие. Например, для Java написана целая книга (https://www.amazon.com/gp/product/032133678X/) с описанием пограничных ситуаций и странной специфики. Для C++ вы просто можете почитать сами спецификации (https://www.iso.org/standard/68564.html) всего за $200.
Далее поделюсь с вами моей коллекцией самых неожиданных, забавных и всё-таки валидных «заклинаний» программирования. По сути, использование этих особенностей поведения ЯП считается пагубным, поскольку ваш код никоим образом не должен быть непредсказуемым. Хорошо, что многие линтеры уже осведомлены и готовы посмеяться над вами, если попробуете какое-то из перечисленных дурачеств. Но как говорится, знание — сила, так что начнём.
Анализ криптовалют на Python – Buy and Hold
https://romanorac.github.io/cryptocurrency/analysis/2017/12/25/cryptocurrency-analysis-with-python-part2.html
Где хранить бизнес логику в Django
http://apirobot.me/posts/where-to-put-business-logic-in-django
Толстые модели (fat models), тонкие представления (thin views), тупые шаблоны (stupid templates) - один из распространенных подходов к структурированию Django приложений. Цель подхода - вынести бизнес логику из представлений и шаблонов, и поместить ее в модели. Очевидно, что представления и шаблоны не должны содержать бизнес логику, так как они имеют совсем другие обязанности. Но выносить логику в модели не лучший вариант. Это приводит к тому, что модели становятся слишком большими и имеют слишком много обязанностей. Получаются так называемые объекты боги (god objects). Из-за их сложности код сложно понять, тестировать и поддерживать.
Модифицируем Python за 6 минут
https://habrahabr.ru/post/345526/?utm_campaign=345526
На этой неделе я сделал мой первый pull-request (https://github.com/python/cpython/pull/1069) в основной проект CPython. Его отклонили :-( Но чтобы не тратить полностью свое время, я поделюсь своими выводами о том, как работает CPython и покажу вам как легко изменить синтаксис Python.
Я собираюсь показать вам как добавить новую фичу в синтаксис Python. Эта фича — оператор инкремента/декремента, стандартный оператор для большинства языков. Чтобы убедиться — откройте REPL и попробуйте:
А теперь по-русски. Выпуск 4. Логгинг
http://pythonz.net/articles/132/?utm_campaign=promo&utm_medium=link&utm_source=rss
Как же называется процесс записи в журнал событий?
Быстрейший способ удалить дубликаты из списка
https://www.peterbe.com/plog/fastest-way-to-uniquify-a-list-in-python-3.6
Instagram открыл код системы аннотации типов MonkeyType
http://www.opennet.ru/opennews/art.shtml?num=47787
memory_utils - утилита для предотвращения утечек памяти
https://github.com/jtushman/memory_utils
Лучшие практики Salt + Python
https://mirceaulinic.net/2017-12-19-salt-pure-python/
Copy-on-write friendly Python garbage collection
https://engineering.instagram.com/copy-on-write-friendly-python-garbage-collection-ad6ed5233ddf
Cryptocurrency Analysis with Python - MACD
https://romanorac.github.io/cryptocurrency/analysis/2017/12/17/cryptocurrency-analysis-with-python-part1.html
Эволюция организмов с помощью генетического алгоритма и нейронной сети
https://nathanrooy.github.io/posts/2017-11-30/evolving-simple-organisms-using-a-genetic-algorithm-and-deep-learning/
Анализ 1000+ греческих вин
https://www.codementor.io/florents/analyzing-1000-greek-wines-with-python-f7u7680xt
#python #pydigest
С новым годом!
Перед вами свежий (не прошлогодний, ха) Python Дайджест.
В выпуске вы найдете:
- Анализ 1000+ греческих вин
- Определение формата файла с помощью Python
- Оптимизация стадии инициализации Django
- Импорт и преобразование словаря LinguaLeo в флэш-карты Anki
- Где хранить бизнес логику в Django
- Асинхронная загрузка больших датасетов в Tensorflow
- Вредные заклинания в программировании
- [Аудио] Talk Python to Me: #144 Machine Learning at the Large Hadron Collider
и еще много интересного
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/210/
Как реализовать статус для доставки сообщений в Django
https://www.codementor.io/samuelogundipe/how-to-build-a-message-delivery-status-in-django-f2r8hg7qy
Talk Python to Me: #144 Machine Learning at the Large Hadron Collider
https://talkpython.fm/episodes/show/144/machine-learning-at-the-large-hadron-collider
Пробуем q-learning на вкус, повесть в трех частях
https://habrahabr.ru/post/345656/?utm_campaign=345656
Эта статья — небольшая заметка о реализации алгоритма q-learning для управления агентом в стохастическом окружении. Первая часть статьи будет посвящена созданию окружения для проведения симуляций — мини-игр на поле nxn, в которых агент должен как можно дольше продержаться на удалении от противников, движущихся случайным образом. Задача противников, соответственно, его настигнуть. Очки начисляются за каждый ход, проведенный агентом в симуляции. Вторая часть статьи затронет основы q-learning алгоритма и его имплементацию. В третьей части попробуем поменять параметры, которые определяют восприятие окружения агентом. Проанализируем влияние этих параметров на результативность его игры. Акцент я специально сместил в сторону использования минимального количества сторонних модулей. Цель — прикоснуться к самой сути алгоритма, так сказать потрогать руками. Для реализации будем использовать только «pure» python 3.
Асинхронная загрузка больших датасетов в Tensorflow
https://habrahabr.ru/post/345546/?utm_campaign=345546
В Сети много тюториалов и видеолекций, и других материалов обсуждающих
основные принципы, архитектуру, стратегии обучения и т.д. Традиционно, обучение нейронных сетей производится путем предявления нейронной сети пакетов
изображений из обучающей выборки и коррекции коэффициентов этой сети
методом обратного распространения ошибки (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BE%D1%88%D0%B8%D0%B1%D0%BA%D0%B8). Одним из
наиболее популярных инструментов для работы с нейронными сетями является
библиотека Tensorflow (https://www.tensorflow.org/) от Google.
multiprocessing — Manage Processes Like Threads — PyMOTW 3
https://doughellmann.com/blog/2017/12/25/multiprocessing-manage-processes-like-threads-pymotw-3/
Массивы в Python
https://www.programiz.com/python-programming/array
Программировать хочу, пусть меня научат! Образовательные проекты Avito
https://habrahabr.ru/post/345314/?utm_campaign=345314
Нам кажется очень важным способствовать тому, чтобы начинающие (и не только) разработчики узнавали о самых крутых технологиях на рынке. Поэтому мы делаем целый пул образовательных онлайн-проектов в партнёрстве с лучшими площадками. Подробно о них рассказываю под катом, там же раскрываю наши планы на будущее.
asciietch - рисуем ascii графики
https://github.com/linkedin/asciietch
fossor - система поиска сломанных хостов и сервисов с плагинами
https://github.com/linkedin/fossor
[Видео] Пишем J.A.R.V.I.S на Python
https://www.youtube.com/watch?v=2eoudIBVW9w
Google's Text-To-Speech + Python