8 причин, по которым вы обязательно захотите использовать Azure Notebooks
https://habr.com/ru/post/476386/?utm_campaign=476386&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Если вы data scientist, или занимаетесь машинным обучением, как я — наверняка вы пишете большую часть кода в Jupyter Notebooks. Для всех остальных поясню: Jupyter — это замечательная система, позволяющая вам сочетать исполняемый программный код и текстовые фрагменты на основе Markdown в едином документе, который можно редактировать и выполнять прямо через браузер. Такой документ называется ноутбуком (теперь вы знаете, как подарить другу ноутбук на день рождения и не сильно потратиться)

DeepPavlov для разработчиков: #2 настройка и деплоймент
https://habr.com/ru/post/476772/?utm_campaign=476772&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В первой статье (https://habr.com/ru/company/mipt/blog/472890/) из нашего цикла мы узнали, что такое DeepPavlov, какие модели библиотеки готовы к использованию без предварительного обучения и как запустить REST серверы с ними. Перед тем, как приступить к обучению моделей, мы расскажем о различных возможностях деплоймента моделей DeepPavlov и некоторых особенностях настройки библиотеки.


Договоримся, что все скрипты запуска библиотеки выполняются в environment Python с установленной библиотекой DeepPavlov (про установку см. первую (https://habr.com/ru/company/mipt/blog/472890/) статью, про virtualenv можно прочитать здесь (https://virtualenv.pypa.io/en/latest/)). Примеры из этой статьи не требуют знания синтаксиса Python.

Python Bytes: #157 Oh hai Pandas, hold my hand?
https://pythonbytes.fm/episodes/show/157/oh-hai-pandas-hold-my-hand

Audio

25 библиотек для Data Science и Machine Learning
https://www.techbeamers.com/top-python-libraries-data-science/

Асинхронные задачи в Django без Celery
https://www.guguweb.com/2019/11/21/django-asynchronous-tasks-without-celery/

С помощью uwsgi

Ещё одна библиотека для создания mock'ов
https://habr.com/ru/post/476904/?utm_campaign=476904&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Я занимаюсь автоматизацией тестирования. Как и у всех автоматизаторов, у меня есть набор библиотек и инструментов, которые я обычно выбираю для написания тестов. Но периодически возникают ситуации, когда ни одна из знакомых библиотек может решить задачу с риском сделать автотесты нестабильными или хрупкими. В этой статье я хотел бы рассказать, как вроде бы стандартная задача использования mock'ов привела меня к написанию своего модуля. Также хотел бы поделиться своим решением и услышать обратную связь.

Тестирование Django Migration
https://sobolevn.me/2019/10/testing-django-migrations

Как добавить пользовательские кнопки в Django Admin
https://webdevblog.ru/kak-dobavit-polzovatelskie-knopki-v-django-admin/

В этой статье “шпаргалке” рассмотрено добавление пользовательских кнопок в интерфейс Django Admin. В первой части рассказано как добавить одно кнопку на страницу списка выбранной модели – list view. Например кнопку импорта чего либо. Во второй части рассказано как добавить пользовательские кнопки действий (actions) для каждой выбранной записи отдельно с дополнительными формами.

Django. Создание динамических настроек сайта с помощью SingletonModel
https://evileg.com/ru/post/576/

Допустим, вы создаёте сайт с CMS на основе Django, у которого должны быть какие-то динамические настройки сайта, которые будут доступны пользователю. Например, название сайта, какая-то специализированная информация, при этом вы учитываете возможность мультиязычности. То что тогда можно использовать для этого? Мне пришла мысль использовать базу данных.
Для реализации этого требуется следующее:
Создание модели данных, которая всегда будет содержать только один объект, то есть только одну запись. То есть это будет Singleton Model.
Запретить удалять данную запись и создавать новые в панели администрирования Django
Возможность использования иноформации из этой модели прямо в шаблоне, без загрузки настроек сайта в view функции.
Давайте разберёмся по порядку, как это реализовать.
 

Python Meetup Chelyabinsk #8
https://pychel.timepad.ru/event/1112466/

Восьмой Python-митап в Челябинске состоится в четверг, 5 декабря.
Место: Клары Цеткин, 11, 1 этаж (Лекторий КЦ11)

Начало в 18:30.
Программа митапа:

— GraphQL в проекте на Python (Дмитрий Соболев, Napoleon IT)

— Логирование и сбор метрик, быстро и просто (Алексей Шагалеев, Napoleon IT)

— Использование Python для управления интернетом вещей (Александр Уфимцев, Fijowave Ltd)
Участие бесплатное, нужно зарегистрироваться по ссылке

Jupyter notebooks tips and tricks
https://towardsdatascience.com/jupyter-notebooks-tips-and-tricks-4e995e7b1fd0

#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами.

В 309 выпуске Python Дайджест вы найдете:

- Ищем пожар и дым на фото с Keras и Deep Learning
- DeepPavlov для разработчиков: #2 настройка и деплоймент
- 8 причин, по которым вы обязательно захотите использовать Azure Notebooks
- Django. Создание динамических настроек сайта с помощью SingletonModel
- Строим домашний CI/CD при помощи GitHub Actions и Python
- Ещё одна библиотека для создания mock'ов
- [Встреча] Python Meetup Chelyabinsk #8
- Django 3.0 release candidate 1
- django-grappelli - 2.13.2
- PyCharm 2019.2.5

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/309/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.

flan - сканер уязвимостей от Cloudflare
http://github.com/cloudflare/flan

Talk Python to Me: #239 Bayesian foundations
https://talkpython.fm/episodes/show/239/bayesian-foundations

Audio

Сводка новостей от pythonz.net 17.11.2019 — 24.11.2019
https://pythonz.net/articles/280/

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

Как разместить Jupyter notebook на AWS
https://towardsdatascience.com/how-to-publish-a-jupyter-notebook-online-using-aws-in-10-minutes-7f87f2b0cc50

Превращаем робот-пылесос в универсального солдата
https://habr.com/ru/post/474024/?utm_campaign=474024&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Все началось с увлечения глубоким обучением, нейронными сетями и далее по списку. Я посмотрел пару курсов, поучаствовал в соревновании на Kaggle… "чем бы еще заняться?". Тут мимо как раз по своим делам проползал робот-пылесос (Xiaomi Vacuum Cleaner V1) и подкинул интересную идею…

Скрываем исходный код пакета с помощью Cython
https://medium.com/@artem.v.vasilyev/distributing-python-packages-protected-with-cython-40fc29d84caf

О том, как спрятать исходные коды пакета.

Развертывание модели глубокого обучения Keras в виде веб-приложения на Python
https://habr.com/ru/post/477402/?utm_campaign=477402&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Создать классный проект с машинным обучением – это одно дело, другое дело, когда вам нужно, чтобы другие люди тоже смогли его увидеть. Конечно, вы можете положить весь проект на GitHub, но как ваши бабушка с дедушкой поймут, что вы сделали? Нет, нам нужно развернуть нашу модель глубокого обучения в виде веб-приложения, которое будет доступно любому человеку в мире.