Size: a a a

2017 June 10
PythonDigest
Reddit: эволюция развертки кода
https://redditblog.com/2017/06/02/the-evolution-of-code-deploys-at-reddit/
источник
PythonDigest
spans - реализация PostgreSQL's range типов
http://github.com/runfalk/spans
источник
PythonDigest
validus - смертельно простая библиотека валидации данных
http://github.com/shopnilsazal/validus
источник
PythonDigest
источник
PythonDigest
Talk Python to Me: #115 "for Humans" проекты
https://talkpython.fm/episodes/show/115/python-for-humans-projects

Аудио подкаст
источник
2017 June 11
PythonDigest
Использование сторонних компонентов в DjangoCMS
http://akutepov.ru/ru/blog/ispolzovanie-storonnikh-komponentov-v-django-cms/

Для DjangoCMS у каждого разработчика есть возможность написать свой плагин, который можно многократно использовать, но перед этим есть смысл посмотреть на готовые решения. В этой статье я расскажу какие есть сторонние компоненты для DjangoCMS и как их можно использовать в своём проекте.
источник
PythonDigest
uvicorn - молниеносный asyncio сервер
http://github.com/tomchristie/uvicorn
источник
PythonDigest
OpenCLGA - запускаем генетический алгоритм на OpenCL
http://github.com/PyOCL/OpenCLGA
источник
PythonDigest
[Видео] The Dictionary Even Mightier
http://pythonz.net/videos/92/?utm_campaign=promo&utm_medium=link&utm_source=rss

Со времени моего выступления «Mighty Dictionary» на PyCon 2010 словари в Питоне разительно эволюционировали. Приходите узнать обо всех этих улучшениях вплоть до (и включая) реорганизацию, которая недавно пришла вместе с Python 3.6! В ходе выступления будут затронуты темы: итерируемых представлений; синтаксиса компоновки словаря; случайного порядка ключей; специального словаря с общими ключами, лежащего в основе коллекций объектов; а также компактного словаря, значительно сокращающего расходы памяти, и при этом обладающего приятнейшим побочным эффектом. В ходе выступления каждая из особенностей будет рассматриваться и в терминах компромиссов, к которым пришлось прибегнуть в ходе конструирования хеш-таблиц, и с точки зрения того, как можно использовать словари в коде более эффективно.Со времени моего выступления «Mighty Dictionary» на PyCon 2010 словари в Питоне разительно эволюционировали. Приходите узнать обо всех этих улучшениях вплоть до (и включая) реорганизацию, которая недавно пришла вместе с Python 3.6! 


В ходе выступления будут затронуты темы: итерируемых представлений; синтаксиса компоновки словаря; случайного порядка ключей; специального словаря с общими ключами, лежащего в основе коллекций объектов; а также компактного словаря, значительно сокращающего расходы памяти, и при этом обладающего приятнейшим побочным эффектом.


В ходе выступления каждая из особенностей будет рассматриваться и в терминах компромиссов, к которым пришлось прибегнуть в ходе конструирования хеш-таблиц, и с точки зрения того, как можно использовать словари в коде более эффективно.
источник
PythonDigest
Решение задач линейного программирования с использованием Python
https://habrahabr.ru/post/330648/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Зачем решать экстремальные задачи На практике очень часто возникают задачи, для решения которых используются методы оптимизации. В обычной жизни при множественном выборе, например, подарков к новому годы мы интуитивно решаем задачу минимальных затрат при заданном качестве покупок. К сожалению, не всегда можно положиться на интуицию. Допустим Вы сотрудник коммерческой фирмы и отвечаете за рекламу. Затраты на рекламу в месяц не должны превышать 10 000 денежных единиц (д.е). Минута радиорекламы стоит 5 д.е., а телерекламы 90 д.е. Фирма намерена использовать радиорекламу в два раза чаще чем телерекламу. Практика показывает, что 1 минута телерекламы обеспечивает объём продаж в 30 раз больший чем 1 минута радиорекламы. Читать дальше →

На практике очень часто возникают задачи, для решения которых используются методы оптимизации. В обычной жизни при множественном выборе, например, подарков к новому годы мы интуитивно решаем задачу минимальных затрат при заданном качестве покупок.


К сожалению, не всегда можно положиться на интуицию. Допустим Вы сотрудник коммерческой фирмы и отвечаете за рекламу. Затраты на рекламу в месяц не должны превышать 10 000 денежных единиц (д.е). Минута радиорекламы стоит 5 д.е., а телерекламы 90 д.е. Фирма намерена использовать радиорекламу в два раза чаще чем телерекламу. Практика показывает, что 1 минута телерекламы обеспечивает объём продаж в 30 раз больший чем 1 минута радиорекламы. 
источник
2017 June 12
PythonDigest
Flask-Postmark - Postmark для Flask
https://github.com/Stranger6667/Flask-Postmark

Postmark - сервис для email  рассылок
источник
PythonDigest
[Видео] Static Types for Python
http://pythonz.net/videos/93/?utm_source=rss&utm_medium=link&utm_campaign=promo

В течении прошлых полутора лет Dropbox вкладывался в развитие mypy — статического анализатора типов для Python, для того, чтобы сделать нашу кодовую базу, состоящую из нескольких миллионов строк, удобнее для понимания, навигации и поддержания. В ходе выступления мы расскажем о пользе аннотации типов, объясним как ей использовать, а также коротко затронем тему того, как mypy работает внутри.
источник
PythonDigest
#python #pydigest

Порция свежести из мира Python.

В 181 выпуске Python Дайджеста вы найдете:

- Предварительная программа PyConRu-2017
- Использование сторонних компонентов в DjangoCMS
- Решение задач линейного программирования с использованием Python
- [Видео] Прицельная регрессия, или запускаем только релевантные автотесты
- [Видео] QaAPI или какое API нужно вашим тестировщикам
- [Видео] The Memory Chronicles: A Tale of Two Pythons
- uvicorn - молниеносный asyncio сервер
- OpenCLGA - запускаем генетический алгоритм на OpenCL
- validus - смертельно простая библиотека валидации данных

и еще много интересного

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/181/
источник
PythonDigest
scikit-video - обработка видео
http://github.com/scikit-video/scikit-video
источник
2017 June 13
PythonDigest
sultan - обертка над Shell
http://github.com/aeroxis/sultan
источник
PythonDigest
tenacity - действие "повторить" в коде
http://github.com/jd/tenacity
источник
PythonDigest
Отзывчивые столбчатые диаграммы с Bokeh, Flask и Python 3
https://habrahabr.ru/post/330706/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

 
Bokeh — это мощная библиотека с открытым исходным кодом, которая позволяет визуализировать данные для веб-приложений, не написав ни строчки на javascript. Изучение библиотек для визуализации вроде d3.js может оказаться полезным, но гораздо легче написать несколько строк кода на Python, чтобы решить задачу.

С Bokeh мы можем создавать поразительно детальные интерактивные визуализации или же более простые вещи, вроде столбчатых диаграмм.

Давайте разберёмся, как можно использовать Flask и Bokeh для визуализации данных в веб-приложении.
источник
PythonDigest
Python и C ++ с использованием Boost.Python
http://www.discoversdk.com/blog/python-cpp-interop
источник
PythonDigest
tacotron_asr - распознание аудио с помощью Tacotron
http://github.com/Kyubyong/tacotron_asr
источник
PythonDigest
Нейрокурятник: часть 4 — итоговая модель и код на прод
https://habrahabr.ru/post/330738/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Типичный день в нейрокурятнике — куры часто еще и крутятся в гнезде


Чтобы довести, наконец, проект нейрокурятника до своего логического завершения, нужно произвести на свет работающую модель и задеплоить ее на продакшен, да еще и так, чтобы соблюдался ряд условий:
Точность предсказаний не менее 70-90%;
Raspberry pi в самом курятнике в идеале мог бы определять принадлежности фотографий к классам;
Нужно как минимум научиться отличать всех кур друг от друга. Программа максимум — также научиться считать яйца;
В данной статье мы расскажем что же в итоге у нас получилось, какие модели мы попробовали и какие занятные вещи нам попались на дороге.
источник