VBA и Python для автоматизации Excel и MS Office
https://habr.com/ru/post/439898/?utm_campaign=439898

Эта заметка более подробно раскрывает всем известный тезис: Под конкретную задачу надо выбирать наиболее подходящий инструмент применимо к офисной автоматизации.
VBA (Visual Basic for Applications), де-факто, самый популярный язык для автоматизации Microsoft Office. Доступен из коробки, помимо Excel, работает в PowerPoint, Outlook, Access, Project и других приложениях.
Если задать вопрос: «Какой язык программирования выбрать первым», то где-то в 90% всех случаев будет предложен Python. На практике здесь может быть и любой другой язык, но, исходя из популярности языка и своего опыта, буду сравнивать с ним.

Создание и настройка портативной сборки Jupyter Notebook и Lab на Windows. Часть 1
https://habr.com/ru/post/438934/?utm_campaign=438934

Когда я начинал изучение Python, устанавливал впервые Jupyter Notebook, потом пытался передать с созданное в нём приложение на предприятие, я часто сталкивался с различными проблемами. То кириллица в имени пользователя мешает, то настройки не перенеслись, то ещё чего-то. Все эти проблемы я преодолел в основном самостоятельно, используя Google и затратив немало времени на их решение.
 
По мере роста опыта я научился создавать папку, в которой лежит переносимое с одного компьютера на другой виртуальное окружение Python, настройки Jupyter и Matplotlib, портативные программы (ffmpeg и др.) и шрифты. Я мог написать дома программу, скопировать всю эту папку на компьютер предприятия, и быть уверенным, что ничего не потеряется и не сломается на ровном месте. Потом я подумал, что такую папку можно дать и новичку в Python, и он получит полностью настроенную и переносимую среду.

Анализ Minor Violations Java кода на платформе Duerank.com (часть 1)
https://habr.com/ru/post/439996/?utm_campaign=439996

Шаблон фабричного метода и его реализация в Python
https://webdevblog.ru/shablon-fabrichnogo-metoda-i-ego-realizaciya-v-python/

Перевод статьи: The Factory Method Pattern and Its Implementation in Python

awesome-python-security - набор утилит для проверки безопасности
https://github.com/guardrailsio/awesome-python-security

Книга «Прагматичный ИИ. Машинное обучение и облачные технологии»
https://habr.com/ru/post/439990/?utm_campaign=439990

Эта книга Ноя Гифта предназначена для всех, кого интересуют ИИ, машинное обучение, облачные вычисления, а также любое сочетание данных тем. Как программисты, так и просто неравнодушные технари найдут тут для себя полезную информацию. Примеры кода даны на Python. Здесь рассматривается множество столь продвинутых тем, как использование облачных платформ (например, AWS, GCP и Azure), а также приемы машинного обучения и реализация ИИ. Джедаи, свободно ориентирующиеся в Python, облачных вычислениях и ML, также найдут для себя много полезных идей, которые смогут сразу применить в своей текущей работе.

Холиварный рассказ про линтеры
https://habr.com/ru/post/433480/?utm_campaign=433480

Все мы пишем код. Много кода. Само собой, бывают ошибки. Иногда это просто кривой код, а иногда цена ошибки — взорванный космический корабль (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%BD%D0%B5%D1%80-1#%C2%AB%D0%A1%D0%B0%D0%BC%D1%8B%D0%B9_%D0%B4%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BE%D0%B9_%D0%B4%D0%B5%D1%84%D0%B8%D1%81_%D0%B2_%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%B8%D0%B8%C2%BB). Конечно, никто не делает намеренных косяков, все в меру возможностей стараются следить за качеством, но без инструментов статического анализа вряд ли можно быть уверенным, что всё идеально.


Линтеры помогают приводить код к единому стилю и избегать ошибок. Правда, только в том случае, если вы готовы к страданиям, а не отмахиваетесь в конце концов «pylint: disable», только чтобы оно отстало. Какой должен быть линтер, и почему таки не обойтись Pylint, знает Никита Соболев (sobolevn (https://habr.com/ru/users/sobolevn/)), который понимает и любит линтеры настолько, что даже свою компанию назвал так, чтобы их не расстраивать — wemake.services.

Устранение рекурсии в Python
https://habr.com/ru/post/440178/?utm_campaign=440178

На протяжении последних 20 лет я восхищался простоте и возможностям Python, хотя на самом деле никогда не работал с ним и не изучал подробно.
 
В последнее время я присмотрелся к нему поближе — и он оказался действительно приятным языком.
Недавний вопрос на StackOverflow заставил меня задуматься, как преобразовать рекурсивный алгоритм в итеративный, и оказалось, что Python довольно подходящий язык для этого.

Знакомство с простейшей нейронной сетью и ее пошаговая реализация
https://habr.com/ru/post/440190/?utm_campaign=440190

Как-то раз я наткнулся на книгу под названием «Создай свою нейросеть», автор которой -Тарик Рашид и после прочтения остался доволен, в отличие от многих других методичек по нейронным сетям, которые по-своему, несомненно, хороши, в этой книге все подавалось простым языком c достаточным количеством примеров и советов


По этой же книге я и хочу пройтись пошагово, а именно по практической части — написанию кода простой нейронной сети.


Эта статья для тех, кто хочет заниматься нейронными сетями и машинным обучением, но пока с трудом понимает эту удивительную область науки. Ниже будет описан самый простой скелет кода нейронной сети, чтобы многие поняли простейший принцип построения и взаимодействия всего того, из чего состоит эта нейронная сеть.

Самые быстрые Python веб-фреймворки в 2019
https://habr.com/ru/post/440282/?utm_campaign=440282

В 2018 году Python укрепил свои позиции популярности среди программистов и вошел в Top 3 самых популярных языков на github (https://github.blog/2018-11-15-state-of-the-octoverse-top-programming-languages/). Все больше и больше людей переходит на светлую сторону…то есть Python. Появилось еще большее количество разработчиков, которые интересуются данным языком и ведут разработку своих проектов с его помощью. Одним из популярных направлений для Python является web-разработка. Хочется, чтобы не только процесс разработки был удобным и быстрым, но и сами проекты могли похвастаться скоростью и стабильностью работы.


Python имеет множество фреймворков, которые избавляют программиста от рутинных операций и позволяют сосредоточиться на решении задач. В 2018 году обновились существующие фреймворки и появились новые инструменты.


Поэтому мы решили составить сравнительный анализ популярных фреймворков, которые не потеряют, мы надеемся, своей актуальности на протяжении всего 2019 года и определить самый быстрый из них.

#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами.

В 269 выпуске Python Дайджест вы найдете:

- Самые быстрые Python веб-фреймворки в 2019
- VBA и Python для автоматизации Excel и MS Office
- Результаты опрос Python разработчиков от JetBrains
- Холиварный рассказ про линтеры
- Устранение рекурсии в Python
- 20 игр, чтобы научить ребёнка программированию
- Удалённое управление UART'ом через Web
- spektral - Deep Learning графах с Keras
- databases - Async database support
- kekas - еще одна Deep Learning билиотека
- awesome-python-security - набор утилит для проверки безопасности

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/269/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.

neural-pipeline - Neural networks training pipeline based on PyTorch
http://github.com/toodef/neural-pipeline

databases - Async database support
http://github.com/encode/databases

django-zombodb - используем Elasticsearch через ZomboDB
http://github.com/vintasoftware/django-zombodb

Жизненный цикл статьи на хабре: пишем хабрапарсер
https://habr.com/ru/post/440366/?utm_campaign=440366

Многие постоянные читатели и авторы сайта наверное задумывались о том, какой жизненный цикл имеют опубликованные здесь статьи. И хотя интуитивно это и так более-менее ясно (очевидно например, что статья на первой странице имеет максимальное число просмотров), но сколько конкретно?

«Начинайте с митапов», или Нужны ли вообще курсы по программированию
https://habr.com/ru/post/440476/?utm_campaign=440476

 
Что мотивирует людей идти на курсы по программированию?
Есть ли жизнь работа после курсов?
Чем отличаются онлайн-курсы от офлайновых?
Кому они будут полезны, а кому обучение до лампочки?
Как выбрать курс и с чего начать учиться программированию?
 

MQTT/UDP, предвесенние итоги: дистанционная конфигурация и цифровая подпись
https://habr.com/ru/post/440438/?utm_campaign=440438

Зима кончается, и это повод подвести очередную черту и рассказать, что нового появилось в MQTT/UDP.

20 игр, чтобы научить ребёнка программированию
https://habr.com/ru/post/440376/?utm_campaign=440376

Я считаю, что лучше начинать программировать с юного возраста — 4-5 лет, потому что кодинг активно развивает у детей когнитивные функции мозга, и это впоследствии помогает им отлично усваивать точные науки. А попробовать себя в программированию можно через обучающие игры

Удалённое управление UART'ом через Web
https://habr.com/ru/post/440466/?utm_campaign=440466

Работал я как-то на одном заводе, где лепили всякую электронику, не шибко сложную, и иногда подпадавшую под определение «Интернет вещей». По большей части, всякие датчики для охранных систем: датчики дыма, шума, проникновения, огня и всякое другое. Ассортимент изделий был широчайший, партии иногда были меньше 500 штук, и едва ли не под каждое изделие приходилось делать отдельный Test Fixture — по сути, просто жестяная коробка, в которую изделие на тестах ставилось, прижималось крышкой, и снизу контактные иглы прижимались к контактным точкам на печатной плате, как-то так:

Talk Python to Me: #199 Автоматизация всего с Python и Zapier
https://talkpython.fm/episodes/show/199/automate-all-the-things-with-python-at-zapier

Аудио-подкаст