Test and Code: 78: I don't write tests because ...
https://testandcode.com/78

Audio

Как в Preply перешли на Python 3
https://medium.com/preply-engineering/migrating-to-python-3-292396d189e9

Выделение ядра Питона
https://pythonz.net/articles/251/

Глиф Лефковиц озвучил идею отделения «батареек» Питона от ядра.

#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами.

В 287 выпуске Python Дайджест вы найдете:

- Как выбрать лучшее место для открытия филиала и визуализировать результаты на картах
- Мелкая питонячая радость #4: Radon — качество кода, измеренное в числах
- Нейросети и глубокое обучение: онлайн-учебник, глава 1
- Заполняем документы в Microsoft Word при помощи Python. Часть 1
- Рабочая лошадка: почему в веб-разработке нечего делать без Python?
- tgcloud - Opensource Telegram based cloud storage
- python-miio - библиотека для взаимодействия с Xiaomi устройствами
- hacs - Home Assistant Community Store

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/287/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.

Автоматизация скучных вещей в Django с помощью фреймворка Check
https://webdevblog.ru/avtomatizaciya-skuchnyh-veshhej-v-django-s-pomoshhju-frejmvorka-check/

В этой статье я описал примеры из моего личного опыта, как мы используем библиотеки inspect, ast.

Мелкая питонячая радость #4: Radon — качество кода, измеренное в числах
https://habr.com/ru/post/456150/?utm_campaign=456150&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Инженеры очень любят измерения и числа. Поэтому нет ничего удивительного в том, что они пытаются измерять в численном виде такую нетривиальную штуку, как качество кода. Метрик для оценки текстов программ придумали немало — от банального количества строк кода в проекте до не столь очевидного "индекса поддерживаемости" (Maintainability Index). Подробно про все существующие способы обмазывания кода всякими метриками можно почитать в этой статье. В мире Python, конечно же, есть своя штука для оценки качества кода. Она называется radon. Она написана на Python и работает исключительно с питонячими файлами. 

Рабочая лошадка: почему в веб-разработке нечего делать без Python?
https://webdevblog.ru/rabochaya-loshadka-pochemu-v-veb-razrabotke-nechego-delat-bez-python/

Как выбрать лучшее место для открытия филиала и визуализировать результаты на картах
https://habr.com/ru/post/456856/?utm_campaign=456856&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Выбор места для нового филиала — ответственное решение. Ошибка может стоить дорого, особенно в капиталоемких отраслях. Чаще всего такие решения принимаются менеджментом экспертно: на основе знания города, отрасли, предыдущего опыта. В статье я расскажу о том, как аналитика может помочь в принятии таких решений. Как собрать информацию о населении, ценах на недвижимость и сделать интерактивные визуализации. Зависит ли кол-во клиентов от расстояния до филиала, года постройки дома, стоимости недвижимости. Население города с точностью до дома.

Python не запрещает вызов private/protected методов потому, что любит тебя :-)
https://habr.com/ru/post/457034/?utm_campaign=457034&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Много копий сломано в обсуждениях того, почему питон эдакий бяка — не запрещает вызывать непубличные методы. И конечно, не раз звучали объяснения в духе «мы все тут взрослые люди», но похоже их было недостаточно, мне кажется, я наконец понял, как это объяснить более понятно, надеюсь, что это действительно так. Напомню, что для private методов питон всего-лишь динамически изменяет имя и никак не ограничивает доступ к нему, а для protected не делает и этого, это просто соглашение об именовании методов, для тех кто не очень в курсе, есть дополнительные материалы.

Как превратить свою аватарку в Telegram в часы
https://habr.com/ru/post/457078/?utm_campaign=457078&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Недавно сидел я в одном сообществе программистов в Telegram и заметил один очень любопытный профиль. Любопытным было следующее — на главном фото у него было изображено нынешнее время. Мне стало жутко интересно как он этого добился, и я решил во что бы то ни стало написать такую же программу. 

Как реализовать стек в Python
https://webdevblog.ru/kak-realizovat-stek-v-python/

Возможно вы что то слышали о стеках и задавались вопросом, что это такое? У вас есть общее представление об этом, но вам интересно, как реализовать стек в Python? Тогда вы пришли в нужное место!

Освобождаем руки нескольким аналитикам: API Livy для автоматизации типовых банковских задач
https://habr.com/ru/post/457096/?utm_campaign=457096&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Не секрет, что для оценки платежеспособности клиентов банки используют данные из различных источников (кредитное бюро, мобильные операторы и т.д.). Количество внешних партнёров может достигать нескольких десятков, а аналитиков в нашей команде наберётся лишь несколько человек. Возникает задача оптимизации работы небольшой команды и передачи рутинных задач вычислительным системам. Как данные попадают в банк, и как команда аналитиков следит за этим процессом, разберём в данной статье.

Python потребляет много памяти или как уменьшить размер объектов?
https://habr.com/ru/post/455722/?utm_campaign=455722&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Проблема памяти может возникнуть, когда в процессе выполнения программы нужно иметь большое количество объектов, особенно если есть ограничения на общий размер доступной оперативной памяти. Ниже приводится обзор некоторых методов уменьшения размера объектов, которые позволяют существенно сократить объем оперативной памяти, необходимой для программ на чистом Python. 

Talk Python to Me: #217 Notebooks vs data science-enabled scripts
https://talkpython.fm/episodes/show/217/notebooks-vs-data-science-enabled-scripts

Audio

sacred - утилита для работы с IDSIA
http://github.com/IDSIA/sacred

Создаем прототип для Sentiment Analysis с помощью Python и TextBlob
https://habr.com/ru/post/457168/?utm_campaign=457168&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Что важно для команды разработчиков, которая только начинает строить систему, базирующуюся на машинном обучении? Архитектура, компоненты, возможности тестирования с помощью интеграционных и юнит тестов, сделать прототип и получить первые результаты. И далее к оценке трудоемкости, планированию разработки и реализации. В этой статье речь пойдет как раз о прототипе. Который был создан через некоторое время после разговора с Product Manager: а почему бы нам не «пощупать» Machine Learning? В частности, NLP и Sentiment Analysis? 

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (clxxxiii)
http://python-weekly.blogspot.com/2019/06/clxxxiii-stackoverflow-python-report.html

Сводка pythonz.net 16.06.2019 — 23.06.2019
https://pythonz.net/articles/252/

[Видео] Moscow Python Podcast. Blameless environments и как не сойти с ума при работе с заказчиком
https://www.youtube.com/watch?v=r1piXPExyNA

Должны ли программисты по умолчанию писать качественный код? Как системно формировать для разработки условия, которые не дадут членам команды «проваливаться» в несчастье?

Podcast.__init__: Behind The Scenes At The Python Software Foundation
https://www.pythonpodcast.com/python-software-foundation-episode-217/

Audio