VotingClassifier в sсikit-learn: построение и оптимизация ансамбля моделей классификации
https://habr.com/post/430280/?utm_campaign=430280

В рамках реализации большой задачи по Sentiment Analysis (анализ отзывов) я решил уделить некоторое время дополнительному изучению её отдельного элемента — использованию VotingClassifier из модуля sklearn.ensemble как инструмента для построения ансамбля моделей классификации и повышению итогового качества предсказаний. Почему это важно и какие есть нюансы?

Python Meetup Chelyabinsk #4
https://pychel.timepad.ru/event/846332/

DoodleMaster - "Don't code your UI, Draw it !"
http://github.com/karanchahal/DoodleMaster

Podcast.__init__ 186
https://www.podcastinit.com/aleph-with-friedrich-lindenberg-episode-186/

Аудио-подкаст

Test and Code: 53: Seven Databases in Seven Weeks - Luc Perkins
https://testandcode.com/53

Аудио-подкаст

Clean architectures: пошаговый пример
http://blog.thedigitalcatonline.com/blog/2016/11/14/clean-architectures-in-python-a-step-by-step-example/

SQLAlchemy-Utils 0.33.8
https://github.com/kvesteri/sqlalchemy-utils/releases/

Mask R-CNN with OpenCV
https://www.pyimagesearch.com/2018/11/19/mask-r-cnn-with-opencv/

Интерактивная визуализация данных с Bokeh
https://realpython.com/python-data-visualization-bokeh/

ValidX — быстрый (возможно самый быстрый), мощный и гибкий валидатор данных
https://validx.readthedocs.io/en/latest/

Генерируем тестовые данные для юнит тестов с помощью Faker
https://semaphoreci.com/community/tutorials/generating-fake-data-for-python-unit-tests-with-faker

Нагрузочное тестирование с locust
https://habr.com/post/430502/?utm_campaign=430502

Нагрузочное тестирование не так сильно востребовано и распространено, как иные виды тестирования — инструментов, позволяющих, провести такое тестирование, не так много а простых и удобных вообще можно пересчитать на пальцах одной руки.


Когда речь заходить о тестировании производительности — в первую очередь все думают о JMeter’е — он бесспорно остается самым известным инструментом с самым большим количеством плагинов. Мне же JMeter никогда не нравился из-за неочевидного интерфейса и высокого порога вхождения, как только возникает необходимость протестировать не Hello World приложение.


И вот, окрыленный успехом проведения тестирования в двух различных проектах, решил поделится информацией об относительно простом и удобном софте — Locust (https://locust.io/)

Python 101: Episode #34 – SQLAlchemy
http://www.blog.pythonlibrary.org/2018/11/20/python-101-episode-34-the-sqlalchemy-package/

[Перевод] Программирование с PyUSB 1.0
https://habr.com/post/430528/?utm_campaign=430528

PyUSB 1.0 — это библиотека Python (http://www.python.org/) обеспечивающая легкий доступ к USB (http://www.usb.org/). PyUSB предоставляет различные функции

PyCharm 2018.3
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/jBpXtDeiXqc/

Lists vs Tuples in Python
https://stackabuse.com/lists-vs-tuples-in-python/

Управление памятью в Python
https://realpython.com/python-memory-management/

Data Science проект от исследования до внедрения на примере Говорящей шляпы
https://habr.com/post/430006/?utm_campaign=430006

Месяц назад Лента запустила конкурс (https://harrypotter.lenta.com/), в рамках которого та самая Говорящая Шляпа (https://www.youtube.com/watch?v=TDG3LJJ2Br0&vl=ru) из Гарри Поттера определяет предоставивших доступ к социальной сети участников на один из четырех факультетов. Конкурс сделан неплохо, звучащие по-разному имена определяются на разные факультеты, причем схожие английские и русские имена и фамилии распределяются схожим образом. Не знаю, зависит ли распределение только от имен и фамилий, и учитывается ли как-то количество друзей или другие факторы, но этот конкурс подсказал идею этой статьи: попробовать с нуля обучить классификатор, который позволит распределять пользователей на различные факультеты.

Высокопроизводительные математические выражения в Python
https://www.codementor.io/harshittyagi/high-performance-mathematical-paradigms-in-python-pjc5yocqm

Ускорение SQLAlchemy для архитектурных космонавтов
https://habr.com/post/430818/?utm_campaign=430818

Всем привет! Меня зовут Алексей Старков — это я, в свои лучшие годы, работаю на заводе.

Теперь я работаю в Qrator Labs. В основном, всю свою жизнь, я занимался C и C++ — люблю Александреску, «Банду Четырех», принципы SOLID — вот это всё. Что и делает меня архитектурным космонавтом. Последние пару лет пишу на Python, потому что мне это нравится.