Size: a a a

2018 June 03
PythonDigest
Разбираемся как реализовать символную RNN модель для языка
https://eli.thegreenplace.net/2018/understanding-how-to-implement-a-character-based-rnn-language-model/
источник
PythonDigest
источник
PythonDigest
Dynaconf 1.0.x  - система конфигураций с поддержкой flask и django
http://brunorocha.org/python/dynaconf-1-0-x-released-layered-configuration-system-for-python-with-flask-and-django-support.html
источник
PythonDigest
whipFTP - GUI FTP/SFTP client
http://github.com/RainingComputers/whipFTP
источник
2018 June 04
PythonDigest
keras-preprocessing - утилиты для работы с изображениями, текстами, последовательностью данных
http://github.com/keras-team/keras-preprocessing
источник
PythonDigest
RQ (Redis Queue) 0.11.0
https://github.com/rq/rq/releases
источник
PythonDigest
Python 3 для тех, кто ещё в раздумии
http://pythonz.net/articles/162/?utm_source=rss&utm_campaign=promo&utm_medium=link

Если вы всё ещё думаете на тему нужен ли Python 3, вот вам ещё один аргумент.
источник
PythonDigest
Калибровка камеры Intel RealSense d435 с помощью OpenCV2 и ROS
https://habr.com/post/412953/?utm_campaign=412953

Хочу поделиться опытом работы с камерой Intel RealSense, модель d435 (https://click.intel.com/intelr-realsensetm-depth-camera-d435.html). Как известно, многие алгоритмы машинного зрения требуют предварительной калибровки камеры (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B1%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%BA%D0%B0_%D0%BA%D0%B0%D0%BC%D0%B5%D1%80%D1%8B). Так уж получилось, что мы на нашем проекте используем ROS для сборки отдельных компонентов автоматизированной интеллигентной системы. Однако, проштудировав русскоязычный интернет, я не обнаружил каких-либо толковых туториалов на эту тему. Данная публикация призвана восполнить этот пробел.
источник
PythonDigest
источник
PythonDigest
источник
PythonDigest
Talk Python to Me: #164 Python in Brain Research at the Paul Allen Institute
https://talkpython.fm/episodes/show/164/python-in-brain-research-at-the-paul-allen-institute

Аудио-подкаст
источник
PythonDigest
Appium Python Client
http://feedproxy.google.com/~r/TheTaraNights/~3/MVM_AmU8vDs/

Appium - инструмент автоматизации мобильных приложений
источник
PythonDigest
[Видео] Building a cross-platform native app with BeeWare
http://pythonz.net/videos/113/?utm_source=rss&utm_campaign=promo&utm_medium=link

Хотели ли вы написать приложение с графическим интерфейсом для своего ноутбука? А как на счёт телефона? Это всегда была задача трудно решаемая Питоном, и нерешаемая без знания различных программных интерфейсов на разных платформах. Но не теперь.


BeeWare — набор инструментов и библиотек, позволяющий создавать кроссплатформенные приложения с родным графическим интерфейсом для настольных, мобильных и веб платформ на чистом Питоне.


Это выступление познакомит вас с инструментарием BeeWare, и поможет разобраться в том, как вы можете использовать его для того, чтобы с нуля создать программу ChatBot, которое можно будет запустить как самостоятельное приложение и на компьютере, и на телефоне, и как одностраничное веб-приложение, при этом используя единую кодовую базу.
источник
PythonDigest
[Видео] Dataclasses: The code generator to end all code generators
http://pythonz.net/videos/114/?utm_source=rss&utm_campaign=promo&utm_medium=link

Модуль dataclasses, описанный в PEP 557, доступен в Питоне начиная с версии 3.7. Скоро он станет важным инструментом для каждого питониста.


Из этого выступления вы узнаете о задачах, которые решает модуль, о применённых в нём архитектурных решениях. Будут и примеры его использования.


Классы данных представляются очередным шагом в развитии инструментов для работы с данными: кортежи, словари, обычные классы, классы-пачки, именованные кортежи, records, attrs и, наконец, классы данных. Каждый из инструментов базируется на предшественнике, добавляя выразительность в обмен на сложность.


Классы данных уникальны в плане того, что позволяют не только выборочно включать и отключать некоторые аспекты, но также выбирать место хранения данных (словарь объекта, слоты, наследуемый базовый класс).


И классы данных и typing.NamedTuple используют аннотации переменных, введённые в Python 3.6.
источник
PythonDigest
источник
PythonDigest
A game of tokens: пишем интерпретатор на Python с TDD - часть 4
http://blog.thedigitalcatonline.com/blog/2018/06/02/a-game-of-tokens-write-an-interpreter-in-python-with-tdd-part-4/
источник
PythonDigest
[Видео] Big-O: How Code Slows as Data Grows
http://pythonz.net/videos/115/?utm_source=rss&utm_campaign=promo&utm_medium=link

«О большая» в информатике является инструментом для анализа производительности кода в ходе роста объёма данных.

Для практикующего программиста это весьма удобный инструмент, который, однако же, зачастую, обвешивают множеством отталкивающих математических деталей.


Из этого выступления вы узнаете всё, что вам нужно знать о большой О и о том, как ею пользоваться, чтобы ваши приложения отлично работали. «О большая» поможет вам выбирать структуры данных и алгоритмы так, чтобы ваш код эффективно справлялся даже с большими объёмами данных.


Чтобы понять «О» вам не нужно быть ботаном от теоретической информатики. Она не так загадочна, как кажется. Она окружена математическими препонами, но не потребует от вас ничего кроме здравого смысла, чтобы позволить понять, как поведёт себя код в ходе исполнения.
источник
PythonDigest
StackOverflow: интересные вопросы за неделю (cxxviii)
http://python-weekly.blogspot.com/2018/06/cxxviii-stackoverflow-python-report.html
источник
PythonDigest
[Видео] Trio: Async concurrency for mere mortals
http://pythonz.net/videos/116/?utm_source=rss&utm_campaign=promo&utm_medium=link

Конкурентные программы весьма полезны: в веб-приложениях, обслуживающих запросы и вебсокет-подключения; чат-боты, участвующие во множестве обсуждений одновременно; пауки, собирающие данные сразу с нескольких страниц. А вот писать конкурентные приложения непросто — они пугают новичков и бросают вызов бывалым.

Но так ли должно быть? Питон известен своей простотой и однозначностью; может ли он привнести в конкурентное программирование эти черты? Думаю, да.


Тщательно изучив промахи других библиотек, и воспользовавшись новыми возможностями Python 3, я создал новый набор примитивов, позволяющих существенно облегчить написание правильных конкурентных программ, и оформил их в новую библиотеку под названием Trio.


В своём выступлении я расскажу об этих примитивах, а также продемонстрирую, как они могут быть использованы для реализации незамысловатого алгоритма, позволяющего ускорить TCP подключения. В сравнении с лучшими предшествующими реализациями в Питоне, наш код получится более понятным, правильно выполняемым и много более коротким.


Выступление предполагает наличие базовых знаний о Питоне, но не требует какого-либо опыта в конкурентности, async/await или сетевом программировании.
источник
PythonDigest
14 наиболее известны библиотек и фреймворков
https://pythontips.com/2018/06/03/top-14-most-famous-python-libraries-frameworks/
источник