Talk Python to Me: #238 Collaborative data science with Gigantum
https://talkpython.fm/episodes/show/238/collaborative-data-science-with-gigantum

Audio

Использование strict-модулей в крупномасштабных Python-проектах: опыт Instagram. Часть 2
https://habr.com/ru/post/475242/?utm_campaign=475242&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Представляем вашему вниманию вторую часть перевода материала, посвящённого особенностям работы с модулями в Python-проектах Instagram. В первой части (https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/475240/) перевода был дан обзор ситуации и показаны две проблемы. Одна из них касается медленного запуска сервера, вторая — побочных эффектов небезопасных команд импорта. Сегодня этот разговор продолжится. Мы рассмотрим ещё одну неприятность и поговорим о подходах к решению всех затронутых проблем.

[Видео] Zappa, Chalice и друзья: запускаем код без серверов с помощью AWS Lambda
https://www.youtube.com/watch?v=KSHlNiU8Vak

Технологии Serverless несколько лет, и с каждым годом её популярность растет. Для высоконагруженных систем это простой способ бесконечного масштабирования, а для простых сайд-проектов - это отличная возможность бесплатного хостинга. Принцип в том, что вы деплоите не вебсервер, а функции, и платите только за время выполнения этих функций (обычно это миллисекунды).

В докладе мы рассмотрим, как устроены эти функции, какие есть инструменты для их создания - и зачем это обычному питонисту. Также мы увидим, как деплоить уже готовые приложения на Django и Flask в serverless-режиме

[Видео] Как писать и тестировать миграции БД с Alembic
https://www.youtube.com/watch?v=KFj3VhMTAdk

Python приложения могут работать с самыми различными БД (Postgres, SQLite, MariaDB и др.) и перед разработчиками приложений возникает задача реализовать возможность легко и безопасно изменять состояние БД: как структуры так и самих данных, от версии к версии приложения.

В докладе я поделюсь опытом использования хорошо зарекомендовавшего себя инструмента для управления миграциями - alembic.
Расскажу, почему стоит остановить свой выбор именно на нем, как с его помощью подготовить миграции, как их запускать (автоматически или вручную), зачем тестировать, какие проблемы могут выявить тесты и как эти тесты реализовать.
Мы рассмотрим проблемы необратимых изменений в миграциях, а также несколько лайфхаков alembic, которые сделают работу с миграциями легкой и приятной

Python Bytes: #156 All the programming LOLs
https://pythonbytes.fm/episodes/show/156/all-the-programming-lols

Audio

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (cciii)
http://python-weekly.blogspot.com/2019/11/cciii-stackoverflow-python-report.html

meshio - читаем/пишем массивы в различных форматах файла
http://github.com/nschloe/meshio

[Видео] 10 серверных языков: сравнение
https://sobolevn.me/talks/saint-apps-conf-2019

Я расскажу про разные языки на бэкенде и о том, что, вообще, там происходит в их уютных облаках. Я расскажу про несколько популярных языков для создания формочек, несколько языков из вторых рядов для перекладывания json, ну и покажу несколько языков из глубокого underground: crystal, pony, v. Будет весело, холиварно, субъективно!

django-grappelli - 2.13.2
https://allmychanges.com/p/python/django-grappelli/#2.13.2

Альтернативный базирующийся на сетке дизайн админ панели Django. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/django-grappelli/#2.13.2. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-grappelli/

#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами.

В 308 выпуске Python Дайджест вы найдете:

- Использование strict-модулей в крупномасштабных Python-проектах
- Блиц-проверка алгоритмов машинного обучения: скорми свой набор данных библиотеке scikit-learn
- Если у Вас нет Питона, но есть Керас-модель и Джава
- Жадные алгоритмы – часть 1 и часть 2
- Как читать Stata Files .dta в Pandas
- [Видео] Zappa, Chalice и друзья: запускаем код без серверов с помощью AWS Lambda
- [Видео] Как писать и тестировать миграции БД с Alembic
- dovpanda - получаем подсказки по работе с pandas
- celery - 4.4.0rc4

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/308/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.

Сводка новостей от pythonz.net 10.11.2019 — 17.11.2019
https://pythonz.net/articles/279/

ytmdl - скрипт для скачивания музыки с youtube
http://github.com/deepjyoti30/ytmdl

С извлечением информации о песне из iTunes

Нейросеть для определения хейтеров — «не, ну это бан»
https://habr.com/ru/post/476188/?utm_campaign=476188&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Часто ли вы видите токсичные комментарии в соцсетях? Наверное, это зависит от контента, за которым наблюдаешь. Предлагаю немного поэкспериментировать на эту тему и научить нейросеть определять хейтерские комментарии.


Итак, наша глобальная цель — определить является ли комментарий агрессивным, то есть имеем дело с бинарной классификацией. Мы напишем простую нейросеть, обучим ее на датасете комментариев из разных соцсетей, а потом сделаем простой анализ с визуализацией.


Для работы я буду использовать Google Colab. Этот сервис позволяет запускать Jupyter Notebook'и, имея доступ к GPU (NVidia Tesla K80) бесплатно, что ускорит обучение. Мне понадобится backend TensorFlow, дефолтная версия в Colab 1.15.0, поэтому просто обновим до 2.0.0.

Django 3.0 release candidate 1
https://www.djangoproject.com/weblog/2019/nov/18/django-30-release-candidate-1-released/

Строим домашний CI/CD при помощи GitHub Actions и Python
https://habr.com/ru/post/476368/?utm_campaign=476368&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Как то вечером, придя домой с работы, я решил немного позаниматься домашним проектом. Я сделал несколько правок и сразу захотел поэкспериментировать с ними. Но до экспериментов мне пришлось заходить на VPS, пулить изменения, пересобирать контейнер и запускать его. Тут я и решил, что пора разобраться с непрерывной доставкой.

Ищем пожар и дым на фото с Keras и Deep Learning
https://www.pyimagesearch.com/2019/11/18/fire-and-smoke-detection-with-keras-and-deep-learning/

Test and Code: 94: The real 11 reasons I don't hire you - Charity Majors
https://testandcode.com/94

Audio

Podcast.__init__: From Simple Script To Beautiful Web Application With Streamlit
https://www.pythonpodcast.com/streamlit-web-application-episode-238/

Audio

PyCharm 2019.2.5
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/N0nas2L-yyo/

Используем cURL в Python с помощью PycURL
https://stackabuse.com/using-curl-in-python-with-pycurl/