Schemathesis: property-based тестирование для API схем
https://habr.com/ru/post/478114/?utm_campaign=478114&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Многие компании, и мы в том числе, перешли от монолитов к микросервисам ради лучшей масштабируемости и ускорения циклов разработки. У нас всё еще есть монолитные проекты, но они постепенно заменяются набором небольших и аккуратных микросервисов.
 
Эти микросервисы используют Open API 3.0 схемы для описания того что от них можно ожидать. Схемы дают множество полезных вещей, например автогенерируемые клиенты или интерактивная документация, но их основное достоинство состоит в том, что они помогают контролировать как сервисы общаются между собой.

Межсервисная коммуникация становится более сложной когда количество участников растет и в этой статье, я хочу поделиться своими мыслями о проблемах использования схем в веб приложениях и обозначить некоторые способы как с ними можно бороться.

cvat - Powerful and efficient Computer Vision Annotation Tool (CVAT)
http://github.com/opencv/cvat

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

Test and Code: 95: Data Science Pipeline Testing with Great Expectations - Abe Gong
https://testandcode.com/95

Audio

Сводка новостей от pythonz.net 24.11.2019 — 01.12.2019
https://pythonz.net/articles/281/

#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами.

В 310 выпуске Python Дайджест вы найдете:

- Превращаем робот-пылесос в универсального солдата
- Распознаем тип активности с OpenCV и Deep Learning
- Развертывание модели глубокого обучения Keras в виде веб-приложения
- Как уменьшить использование памяти и ускорить работу кода с помощью генераторов
- Нейросеть, которая поможет выбрать фильм – «твои вкусы специфичны»
- Schemathesis: property-based тестирование для API схем
- TabPy для работы с данными в ClickHouse из Tableau
- Как разместить Jupyter notebook на AWS
- Пуленепробиваемые модели Django
- Netflix / vmaf - оцениваем качество видео

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/310/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.

Масштабируем Apache Airflow для задач Machine Learning
https://towardsdatascience.com/scaling-apache-airflow-for-machine-learning-workflows-f2446257e495

«Ты узнаешь ее из тысячи...» или классифицируем изображения с веб-камеры в реальном времени с помощью PyTorch
https://habr.com/ru/post/478208/?utm_campaign=478208&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В данной статье мы вместе с вами попробуем решить задачу, которая как оказалось будоражит не только мой ум.

Не имея достаточных фундаментальных знаний в области математики и программирования мы попробуем в реальном времени классифицировать изображения с веб-камеры, с помощью OpenCV и библиотеки машинного обучения для языка Python — PyTorch. По пути узнаем о некоторых моментах, которые могли бы быть полезны новичкам в применении нейронных сетей.

 

Пишем Алгоритм Дейкстры на Python
https://medium.com/cantors-paradise/dijkstras-shortest-path-algorithm-in-python-d955744c7064

Django security releases issued: 2.2.8 and 2.1.15
https://www.djangoproject.com/weblog/2019/dec/02/security-releases/

Как дата-сайентист машину покупал
https://habr.com/ru/post/478328/?utm_campaign=478328&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В Америке очень сложно жить без машины, и, так как мы наши машины продали перед переездом, теперь нам надо было купить новое семейное средство передвижения. Я решил подойти к решению этой задачи так, как подошёл бы любой хороший специалист по обработке и анализу данных. Я решил воспользоваться данными.

Django 3.0
https://www.djangoproject.com/weblog/2019/dec/02/django-3-released/

Эффективные и не эффективные методы кодинга на Python
https://habr.com/ru/post/478380/?utm_campaign=478380&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Python – высокоуровневый язык программирования, акцентирующий внимание на удобочитаемости. Он разрабатывается, поддерживается и часто используется в соответствии с The Zen of Python или PEP 20.


В этой статье показано несколько примеров хороших и плохих методов кодинга в Python, с которыми вы, вероятно, столкнетесь.

Делаем автоматизацию действий в Windows
https://pbpython.com/windows-shortcut.html

Определение скорости движения авто с помощью OpenCV
https://www.pyimagesearch.com/2019/12/02/opencv-vehicle-detection-tracking-and-speed-estimation/

PyCharm 2019.3
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/Em2AaJJrOnA/

Почему Вы должны попробовать FastAPI?
https://habr.com/ru/post/478620/?utm_campaign=478620&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

FastAPI — относительно новый веб-фреймворк, написанный на языке программирования Python для создания REST (а если сильно постараться то и GraphQL) API, основанный на новых возможностях Python 3.6+, таких как: подсказки типов (type-hints), нативная асинхронность (asyncio). Помимо всего прочего, FastAPI плотно интегрируется с OpenAPI-schema и автоматически генерирует документацию для вашего API посредством Swagger  (https://swagger.io/) и ReDoc (https://github.com/Redocly/redoc)

Podcast.__init__: Making Complex Software Fun And Flexible With Plugin Oriented Programming
https://www.pythonpodcast.com/plugin-oriented-programming-episode-240/

Audio

Python Bytes: #159 Brian's PR is merged, the src will flow
https://pythonbytes.fm/episodes/show/159/brian-s-pr-is-merged-the-src-will-flow

Audio

locustio / locust - масштабируемый инструмент нагрузочного тестирования
https://github.com/locustio/locust