Сводка новостей от pythonz.net: 24.03.2019 — 31.03.2019
https://pythonz.net/articles/230/

Пишем блог на Django
https://djangocentral.com/building-a-blog-application-with-django/

#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами.

В 275 выпуске Python Дайджест вы найдете:

- Введение в Python Dataclasses – Часть 1 и 2
- От парсера афиши театра на Python до Telegram-бота. Часть 2
- Объясняем на примерах: Monkey Patching
- Обман нейронной сети для начинающих
- Как сделать триггер DAG'а в Airflow, используя Experimental API
- [Видео] Владимир Деев - Как создать MVP онлайн сервиса на Flask Admin за 60 минут
- [Видео] Артем Малышев - dry-python: хорошая архитектура из коробки
- usdmanager - USD Manager
- prefect - движок для автоматизации
- beagle - визуализируем графы
- PyCharm 2019.1

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/275/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (clxxi)
http://python-weekly.blogspot.com/2019/03/clxxi-stackoverflow-python-report.html

Podcast.__init__: Building Scalable Ecommerce Sites On Saleor
https://www.pythonpodcast.com/saleor-ecommerce-episode-205/

Аудио-подкаст

Пишем простой DSL на Python
https://julien.danjou.info/writing-your-own-filtering-dsl-in-python/

Как применять pyparsing

[Видео] 10 советов по написанию хорошего кода
https://www.youtube.com/watch?v=C-gEQdGVXbk

Django bugfix release: 2.1.8
https://www.djangoproject.com/weblog/2019/apr/01/bugfix-release/

3-й эпизод подкаста «38 попугаев»
https://spbpython.dev/podcast38/0003-mikhail-krivushin

В гостях Михаил Кривушин, автор trafaret, pundler, aldjemy, backslant
Аудио-подкаст (видео)

Django 2.2
https://www.djangoproject.com/weblog/2019/apr/01/django-22-released/

Двигаем камеру за лицом на Raspberry Pi и OpenCV
https://www.pyimagesearch.com/2019/04/01/pan-tilt-face-tracking-with-a-raspberry-pi-and-opencv/

Пишем приложение на Django. Часть 1. Портфолио
https://realpython.com/get-started-with-django-1/

Введение в потоки в Python
https://webdevblog.ru/vvedenie-v-potoki-v-python/

Статья рассказывает о базовом использование потоков в Python. Что это такое и как правильно с ними работать. Так же если вы думаете что для базового использования потоков достаточно знать как запустить threading.Thread, то это статья именно для вас. На самом деле все чуть более интереснее…. Оригинал статьи: Jim Anderson (https://realpython.com/intro-to-python-threading/#author) An Intro to Threading in Python (https://realpython.com/intro-to-python-threading/)

Moscow Python Conf ++ через три дня: о чем расскажет Bobuk и кто в это время выступит в параллельных залах?
https://habr.com/ru/post/444216/?utm_campaign=444216

Эксперимент по подготовке докладов на Moscow Python Conf ++ с нуля на финишной прямой. Слайды готовы, прогоны провели, осталось только дождаться премьеры — уже в эту пятницу 5 апреля. В расписании (https://conf.python.ru/2019/schedule.html) 24 доклада про использование Python в продакшене крупных компаний. Под катом — взгляд на организацию глазами программного комитета и смешные проблемы вроде «кого ставить в параллель хедлайнеру, чтобы не было пустых залов и обиженных спикеров».

Анализ статистики по рекламным кампаниям — создаем в DataFrame новую метрику (python)
https://habr.com/ru/post/446548/?utm_campaign=446548

Для маленьких клиентов (а также для клиентов, у которых сложная для анализа многоканальность) я слежу за чистым CPC (клики, CTR, цена клика, отказы).


Задача: понять какая рк работает эффективней и, исходя из этого, отредактировать ставки.


Для этого я в аналитике использую стоимость полезного клика (CUC — Cost per Useful Click). Данный показатель учитывает стоимость клика, и показатель отказов.

[Перевод] Практическое использование D-Wave 2000Q: крутая кривая обучения квантовым вычислениям
https://habr.com/ru/post/446504/?utm_campaign=446504

Экзотические структуры данных: Modified Merkle Patricia Trie
https://habr.com/ru/post/446558/?utm_campaign=446558

Примерно к этому сводятся комментарии большинства статей про прохождение технических интервью. Основной тезис, как правило, заключается в том, что всё так или иначе используемое уже реализовано по десять раз и с наибольшей долей вероятности заниматься этим рядовому программисту вряд ли придётся. Что ж, в какой-то мере это верно. Но, как оказалось, реализовано не всё, и мне, к сожалению (или к счастью?) создавать Структуру Данных всё-таки пришлось.

Monkey Patching в Python: объяснение с примерами
https://webdevblog.ru/monkey-patching-v-python-obyasnenie-s-primerami/

В этой статье рассказано о monkey patching (обезьяний патч см wiki (https://ru.wikipedia.org/wiki/Monkey_patch)), то есть о том, как динамически обновлять поведение кода во время выполнения. Мы также рассмотрим некоторые полезные примеры monkey patching в Python.

PyCharm 2019.1.1
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/O-Cv1uURgD8/

adaptive - Tools for adaptive and parallel samping of mathematical functions
http://github.com/python-adaptive/adaptive