Size: a a a

2019 June 08
PythonDigest
Для жителей Сибири, 24 и 25 июня пройдет HighLoad++ Siberia 2019.

Хорошая конференция по разработке высоконагруженных систем.

Темы

• Архитектуры, масштабируемость
• Базы данных и системы хранения
• BigData и машинное обучение
• Нейронные сети, искусственный интеллект
• DevOps и эксплуатация
• Менеджмент крупных проектов
• Безопасность, тестирование, нагрузочное тестирование
• Производительность enterprise-систем
• Видео, поиск, RTB
• Архитектура и производительность фронтенда и мобильных приложений
• Интернет вещей

Подробнее про конференцию и билеты: https://www.highload.ru/siberia/2019

P.S. Для заинтересованных можем поделиться скидочкой в 50%. Пишите в личку @axsapronov
источник
PythonDigest
semiphemeral - автоматическое удаление старых твиттов
http://github.com/micahflee/semiphemeral
источник
PythonDigest
Построение автоматической системы модерации сообщений
https://habr.com/ru/post/454628/?utm_campaign=454628&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Автоматические системы модерации внедряются в веб-сервисы и приложения, где необходимо обрабатывать большое количество сообщений пользователей. Такие системы позволяют сократить издержки на ручную модерацию, ускорить её и обрабатывать все сообщения пользователей в real-time. В статье поговорим про построение автоматической системы модерации для обработки английского языка с использованием алгоритмов машинного обучения. Обсудим весь пайплайн работы от исследовательских задач и выбора ML алгоритмов до выкатки в продакшен. Посмотрим, где искать готовые датасеты и как собрать данные для задачи самостоятельно.
источник
PythonDigest
Учимся работать с Wikipedia API
https://stackabuse.com/getting-started-with-pythons-wikipedia-api/
источник
PythonDigest
источник
2019 June 09
PythonDigest
Formation - обобщенный фреймворк организации middleware
https://medium.com/hiredscore-engineering/formation-a-functional-middleware-infrastructure-for-python-510061b0ea60
источник
PythonDigest
DeleteFB - Selenium script для удаления Facebook контента
https://github.com/weskerfoot/DeleteFB
источник
PythonDigest
train-departure-screen - выводим время отправления поезда в UK на SSD13xx
http://github.com/chrishutchinson/train-departure-screen
источник
PythonDigest
StackOverflow: интересные вопросы за неделю (clxxxi)
http://python-weekly.blogspot.com/2019/06/clxxxi-stackoverflow-python-report.html
источник
2019 June 10
PythonDigest
Сводка новостей от pythonz.net 02.06.2019 — 09.06.2019
https://pythonz.net/articles/248/
источник
PythonDigest
#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами.

В 285 выпуске Python Дайджест вы найдете:

- Построение автоматической системы модерации сообщений
- Formation - обобщенный фреймворк организации middleware
- Мелкая питонячая радость #1: loguru
- Мелкая питонячая радость #2: Starlette
- Подборка @pythonetc, май 2019
- Как мы ставили пробоотбор в СИБУРЕ на новые рельсы
- [Аудио] Podcast.__init__: Building A Business On Serverless Technology
- instachatbot - фреймворк для чат-ботов в Instagram
- public-apis - набор бесплатных API для разных целей
- panel - делаем web дашбоард с данными на Python
- Django security releases issued: 2.2.2, 2.1.9 and 1.11.21

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/285/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.
источник
2019 June 11
PythonDigest
[Видео] Moscow Python Podcast. О практиках разработки бизнес-логики на Python (level: junior / middle)
https://www.youtube.com/watch?v=UsV-7t3JjPw

Предлагаем вашему вниманию «выездной» выпуск Moscow Python Podcast, записанный на Knowledge Conference 2019. Учитывая тематику конференции, на сей раз мы сосредоточились не только на культуре кодинга и подходах к разработке, но и на том, как различные практики закрепляются (или не закрепляются) в Python-сообществе.
источник
PythonDigest
Применение компьютерного зрения в морских исследованиях или 12 человек на сундук мертвеца
https://habr.com/ru/post/454964/?utm_campaign=454964&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В сообществе OpenDataScience успешно развивается инициатива ML4SG — Machine Learning for Social Good. В её рамках стартовал целый ряд интересных проектов, которые в самых разных областях улучшают нашу с вами жизнь.
Мы хотели бы рассказать об одном из таких проектов под кодовым названием #proj_shipwrecks.
В рамках проекта мы стремимся помогать людям, занимающимся разного рода морскими исследованиями, от морских археологов, биологов и океанологов до команд спасения на воде, используя как свою экспертизу в области компьютерного зрения, так и придумывая новые, порой неожиданные ходы.
источник
PythonDigest
Podcast.__init__: Web Application Development Entirely In Python
https://www.pythonpodcast.com/anvil-web-application-development-episode-215/

Аудио-подкаст
источник
PythonDigest
Обзор Async IO в Python 3.7
https://webdevblog.ru/obzor-async-io-v-python-3-7/

Перевод обзорной статьи: Guest Contributor  Overview of Async IO in Python 3.7
источник
2019 June 12
PythonDigest
источник
PythonDigest
Automagica - автоматизируем ручные действия
http://github.com/OakwoodAI/Automagica
источник
PythonDigest
text -Text processing in Tensorflow
http://github.com/tensorflow/text
источник
PythonDigest
Автоматически экспортируем Google Forms в Notion с помощью IFTTT и Django
https://habr.com/ru/post/455714/?utm_campaign=455714&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Думаю, статья будет интересна всем, кто пользуется Notion, но по какой-то причине не мог переехать на него полностью.
Я разрабатываю свой проект (https://vc.ru/tribuna/66577-reface-upravlyay-mirom-dvizheniem-glaz). На лэндинге после ввода емейла выдается ссылка на соцопрос на базе Google Forms. Ответы записываются в табличечку на Google Drive.


Проблема в том, что все свое я ношу с собой сохраняю в Notion. Это банально удобней. Обходился ручным копипастом, пока отзывов было мало. Потом их стало больше — и надо было что-то придумать. Кому интересно, что вышло — добро пожаловать под кат.
источник
PythonDigest
Как мы строим UI для рекламных систем
https://habr.com/ru/post/455720/?utm_campaign=455720&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Мы автоматизируем показ рекламы в интернете. Наши системы принимают решения не только на основе исторических данных, но и активно используют информацию, полученную в реальном времени.
источник