Нобелевки, где помог Python

Python играет ключевую роль в науке. Это инструмент анализа данных, моделирования и визуализации. Вашему вниманию самые нашумевшие проекты с участием этого ЯП, получившие Нобелевские премии.

Обратное распространение ошибки (Backpropagation) и глубокое обучение
Наука: Физика
Когда: 2024

Библиотеки TensorFlow и PyTorch стали основными инструментами для реализации алгоритма обратного распространения ошибки в нейронных сетях.

CRISPR/Cas9 — редактирование генома
Наука: химия
Когда: 2020

Библиотека Biopython используется для анализа геномных данных и моделирования последовательностей ДНК.

Гравитационные волны (LIGO)
Наука: физика
Когда: 2017

Библиотека GWpy используется для анализа данных, полученных от детекторов гравитационных волн — это рябь в пространстве-времени, возникающая при очень мощных космических событиях, например, столкновении черных дыр.

Нейропластичность и функциональная МРТ
Наука: физиология
Когда: 2014

Библиотека MNE-Python используется для анализа нейрофизиологических данных, таких как ЭЭГ и МЭГ.

Анализ климата и моделирование глобального потепления
Наука: физика
Когда: 2021

Библиотека Xarray помогает анализировать многомерные климатические данные и моделировать климатические изменения.

Экзопланеты — открытие планет за пределами Солнечной системы
Наука: физика
Когда: 2019

Библиотека Lightkurve используется для анализа световых кривых звезд и обнаружения экзопланет.

Некоторые проекты все же остались лишь номинантами, но их тоже стоит упомянуть, ибо лучшего способа зарядиться изучать программирование, пожалуй, нет.

Телескоп Джеймса Уэбба (JWST) и инфракрасная астрономия

Инструменты Astropy используется для обработки и анализа данных, полученных от JWST. Это помогает определить химический состав объектов, проследить их траектории во времени.

Подробнее
#факт
@zen_of_python

Читать полностью…

Минцифры запускает платформу для подтверждения ИТ-навыков 😱

Пройти тесты уже можно по 5 языкам программирования и 12 теоретическим темам. Это бесплатно и не требует диплома.

Успешные участники получают сертификат, видимый в резюме и на Госуслугах 🕺

Будете проходить такую сертификацию?

👍 — да
👎 — нет

@ithumor

Читать полностью…

Из гайда по безопасности Django

Фреймворк известен своей философией «батарейки в комплекте». Однако даже с его встроенными средствами защиты, безопасность приложения во многом зависит от разработчика.

Современные веб-приложения сталкиваются с множеством угроз. Хотя Django предоставляет встроенные механизмы защиты от многих из этих угроз, полезно ознакомиться с основными InfoSec-практиками.

Обновление Django и зависимостей

Регулярно «освежайте» версию фреймворка и сторонних библиотек, они нередко содержат хотфиксы в контексте безопасности.

Передача данных по HTTPS

Обязательно настраивайте свой веб-сервер, будь то nginx или что другое, на HTTPS. SSL-сертификат можно получить бесплатно на letsencrypt.com. Библиотека certbot даже позволяет настроить автопродление серта.

Ограничение доступа к базе данных

Хотя Django ORM защищает от SQL-инъекций, дополнительные меры не повредят:

— Ограничьте права пользователя БД до необходимого минимума;
— Регулярно создавайте резервные копии и шифруйте данные;
— Используйте ORM Django.

Если необходимо использовать сырой SQL, спасет параметризация. В примере ниже драйвер БД экранирует значение username:

from django.db import connection

with connection.cursor() as cursor:
    cursor.execute("SELECT * FROM auth_user WHERE username = %s", [username])

Встроенные средства безопасности

Создатели проекта предоставляет множество встроенных механизмов безопасности:

— Добавьте django.middleware.security.SecurityMiddleware в список MIDDLEWARE;
— Настройте заголовки безопасности, такие как Content-Security-Policy, X-Content-Type-Options, X-Frame-Options.

Аутентификация

— Реализуйте многофакторную аутентификацию с помощью пакетов, таких как django-otp;
— Применяйте ролевую модель доступа для управления правами пользователей.

Полезные библиотеки | Misc

Ниже представлена слегка эклектичная, но полезная подборка тулов, прямо или косвенно повышающих безопасность вашего сайта:
— django-ratelimit ограничит частоту запросов;
— django-guardian управляет объектно-ориентированными разрешениями;
— SonarQube / semgrep.dev: автотестирует ваш проект на предмет эксплойтов (DevSecOps).

#безопасность #основы
@zen_of_python

Читать полностью…

Если бы расам Elder Scrolls соответствовала специализация в Python

🦄 — Если тоже решил снова поиграть в Oblivion

#кек
@zen_of_python

Читать полностью…

​​Fun Fact: своей популярностью Python во многом обязан Google. Компания настолько вдохновилась перспективами ЯП, что наняла для развития проекта целого Гвидо ван Россума (создателя).

#факт
@zen_of_python

Читать полностью…

Вопросы подписчиков

Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает:

— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте;

#вопросы_новичков

@zen_of_python

Читать полностью…

Такая мотивировка отказа в 2025 году, конечно, больше мем и байка 💀

В реальности всё, наверное, по другому. И мы хотим разобраться КАК. Помогите нам пролить свет на рекрутинг в IT с точки зрения н-а-с-т-о-я-щ-и-х разработчиков-соискателей.

@ithumor

Читать полностью…

Если вы хотите стать QA-инженером на ML-проекте, держите шпаргалку-роадмап, которая подскажет, какие темы стоит подтянуть перед собеседованием.

#роадмап #факт
@zen_of_python

Читать полностью…

Знакомьтесь — OTP Tech

Канал про IT в ОТП Банке. Если хочешь быть в теме и знать, как современные технологии и решения работают в международном финтехе, то подписывайся на OTP Tech.

Ребята активно развиваются, внедряют современные решения вроде ИИшек, заблаговременно думают о рисках и, например, первыми в России перешли на процессинг Solar, а еще активно формируют культуру работы с данными. И это только верхушка того, чем эксперты начали делиться у себя в ТГ. Подписывайтесь и добавляйте канал в папку «Полезное».

Подписаться

Это #партнёрский пост

Читать полностью…

​​Posit Connect | Деплой сервис для Python / R

Этот условно-бесплатный сервис позволяет быстро задеплоить ваш Proof of Concept. В Freemium-тарифе дают 4 Гб памяти, 2 ядра CPU, 20 часов серверного времени. Поддерживает закрытый список фреймворков, среди которых Streamlit, Dash, Shiny.

Цена: есть условно-бесплатный тариф
Сайт проекта
@prog_tools

Читать полностью…

#кек
@zen_of_python

Читать полностью…

​​Питон-хвостоед

Есть такое устойчивое выражение в английском:

Lather, rinse, repeat («Вспенить, смыть, повторить»)

Забугорские айтишники «забрали» эту надпись с шампуней в свой мир, и теперь этим выражением описывают любые малоосмысленные повторения чего угодно. Например, затянувшиеся правки.

@zen_of_python

Читать полностью…

Вопросы подписчиков

Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает:

— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте;

#вопросы_новичков

@zen_of_python

Читать полностью…

​​Microsoft отказалась от поддержки Faster CPython — команда проекта уволена

Вот так просто: собрал команду, распустил команду... Если ты в Microsoft, конечно. IT-гигант поставил не на ту лошадь и запланировал ускорить язык за счет его основной реализации, но PSF опередили со своими Tail Calls.

👀 — я думал(-а), питонисты неуязвимые
🎃 — ожидаемое поведение корпораций

#факт
@zen_of_python

Читать полностью…

В чем сида аннотаций типов

Type Hints — годный инструмент, ибо помогают находить ошибки типов ещё до запуска кода, но настоящая их сила в другом. С ними вы думаете о структуре данных, делая код менее ломким. Появились в Python 3.5 в 2015 году и прижились так хорошо. что даже IDE напоминают вам о них ворнингами.

Взгляните на функцию, что вычисляет скидку для списка товаров:

def calculate_discount(items, discount):
    return [item * (1 - discount) for item in items]

Всё работает, но не совсем понятно:

— Что именно items? Список? Кортеж? Генератор?
— Какой тип у discount?
— Что возвращает функция?

Код «самопроясняется», если добавить typing.List:

from typing import List

def calculate_discount(items: List[float], discount: float) -> List[float]:
    return [item * (1 - discount) for item in items]

Мы можем пойти дальше. Зачем ограничивать функцию только List[float], если она также могла бы принять кортеж, множество или генератор?

from collections.abc import Iterable

def calculate_discount(items: Iterable[float], discount: float) -> List[float]:
    return [item * (1 - discount) for item in items]

Теперь items — любая итерируемая структура: список, кортеж, генератор. Такой подход делает функцию более универсальной.

Это и есть главное преимущество Type Hints: они заставляют задуматься — а не слишком ли жёсткие ограничения я накладываю на входные данные? А не стоит ли сделать интерфейс функции более абстрактным?

Допустим, вы проектируете класс заказа. Если сначала использовали List для хранения товаров, то подумав о типах, вы можете заменить это на Set, чтобы избежать повторений. Или вместо хранения всех элементов в памяти начать использовать генератор для ленивой загрузки данных из базы.

Аннотации типов подталкивают вас к обобщённому проектированию, где функции и классы не зависят от конкретных реализаций.

Входы — как можно шире, выходы — как можно конкретнее.

#основы
@zen_of_python

Читать полностью…

​​Pandas 3.0 переходит с NumPy на PyArrow

Такой переход обеспечит значительный прирост скорости, особенно при фильтрации, группировке и чтении данных. Также снижается потребление памяти и появляется лучшая поддержка отсутствующих значений. Благодаря формату Arrow, Pandas становится более совместимым с другими современными инструментами аналитики. При этом существующий код на Pandas останется работоспособным без изменений.

Все больше статей в сообществе про альтернативы pandas, выигрывающие в скорости, но не тут-то было!

#факт
@zen_of_python

Читать полностью…

🥰Виртуальные серверы в США от Aéza со скидкой 20%!

Мощь, скорость и надежность для ваших проектов — по выгодной цене.

Почему выбирают серверы Aéza:

• Канал связи до 25 Гбит/с — никаких лагов и задержек
• Мощные процессоры AMD Ryzen 9 9950X — справятся с любой нагрузкой
• Встроенная DDoS-защита — ваш проект под надежной охраной

💻Время истекает! Успейте активировать скидку 20% до 06.06 и разгоните свой проект на топовых серверах!

P.S. Предложение не суммируется с другими акционными программами.

Выбрать тариф | Зарегистрироваться

Реклама. Рекламодатель: ООО «Аеза Групп», ИНН 7813654490, erid: 2W5zFGbd7PE

Читать полностью…

​​RedBaron | Прокачивай код Like a Pro

Мощная библиотека для анализа и модификации исходного кода с сохранением форматирования. Предоставляет удобный интерфейс для работы с синтаксическим деревом кода, сохраняя пробелы, отступы и комментарии. Идеально подходит для рефакторинга, автогенерации кода и статического анализа.

p.s. Red Baron («Красный барон») — вид питонов, чешуя кирпично-красного цвета.

Репозиторий проекта
#библиотека
@zen_of_python

Читать полностью…

​​#кек
@zen_of_python

Читать полностью…

​​404-я страница на hackerrank.com
#кек
@zen_of_python

Читать полностью…

Что скрывает будущее? Вытяните «Карту дня» и узнайте!

Догадываемся, что большинство здесь в магию не верят. Но всё поменяется после гадания на IT-колоде… Убедитесь в этом сами: https://tprg.ru/mPys

Реклама

Читать полностью…

Что за зверь такой — Последовательная типизация?

Всем нам в первые пару лет, как правило, доносят про:

Динамическую типизацию — способ работы с типами данных, при котором тип переменной определяется во время выполнения программы, а не заранее (как при статической типизации).

Природа любит заполнять «дыры» между такими антонимами, поэтому Python умеет и в т.н. Последовательную типизацию — систему типов, в которой некоторым переменным могут быть заранее заданы строгие типы:

def greet(name: str, greeting) -> str:
    return greeting + ", " + name

name: str = "Alice"
print(greet(name, "Hello"))

Этот ненавязчивый гибрид сочетает достоинства динамической и статической типизаций:
— Улучшает качества кода — аннотации типов позволяют инструментам вроде mypy находить ошибки до запуска программы;
— Облегчает сопровождения больших проектов — типы помогают лучше понять интерфейсы функций и классов;
— Помогает с плавным переходом: можно добавлять типы поэтапно, не переписывая весь код сразу.

#основы
@zen_of_python

Читать полностью…

Курс по знакомству с Python

Разобраться с программированием — это как научиться читать: сначала кажется сложно, но потом открывается целый новый мир. Особенно если начать с понятного языка вроде Python.

В этом курсе шаг за шагом объясняют основы: переменные, условия, функции, работа с логикой и даже немного графики. Всё через простые проекты — от секундомера до мини-игры.

Если давно хотелось «въехать» в программирование, но ждали какого-то знака — это он 🕊️

#курс #начинающим #python #ru

Читать полностью…

sql-tstring | t-строки

В Python инфобезное нововведение — t-строки (грокнуто здесь). Они автоматически экранируют вставляемые значения, предотвращая инъекции команд или SQL.

Библиотека sql-tstring создает безопасные SQL-запросы, предотвращая SQL-инъекции. Позволяет также фильтровать имена таблиц и столбцов, обработает отсутствующие значения.

#инструмент
@zen_of_python

Читать полностью…

​​radon | Метрики вашего кода

Этот инструмент вычисляет цикломатическую сложность, метрики Хэлстеда и индекс поддерживаемости и другие «метапоказатели» вашего проекта прямо в командной строке. Так вы быстрее выявите проблемные участки кода. Инструмент легко интегрируется с CI/CD. Дружит даже с Jupyter Notebook.

Проект на PyPi
#инструмент
@zen_of_python

Читать полностью…

#кек
@zen_of_python

Читать полностью…

Пет-проект в квадрате

С помощью Raspberry Pi + самописного проекта Xenolab один любитель флоры поддерживает дома крохотный садик хищных цветов, и это выглядит суперумилительно.

#кек
@zen_of_python

Читать полностью…

​​Ошибки, которые можно избежать в SQL: грабли начинающего аналитика

Если вы только начинаете работать с SQL, статья поможет избежать типичных ошибок (пропуски, доступы, производительность).

Там вы узнаете, почему важно проверять данные после объединения таблиц и как избежать потери строк при использовании JOIN.

#основы #sql
@zen_of_python

Читать полностью…

​​Tail Calls в Python: грокаем

Внезапно банк Точка пояснил за «хвостовые вызовы» — механизме из подкапотного C, который значительно ускорил Python в релизах конца 2024 года. Статья не для новичков, но если прорветесь, сможете щеголять на собеседованиях.

#основы
@zen_of_python

Читать полностью…

Делитесь своим опытом в опросе про облака

Мы готовим большое исследование по облачным технологиям и хотим узнать ваше мнение.

Расскажите, как вы работаете с облаками, какие у вас возникают вопросы или трудности. Фидбэк можно оставить в этой гугл-форме

Спасибо 🙏

Читать полностью…