9 лучших опенсорс находок за ноябрь 2019
https://habr.com/ru/post/478728/?utm_campaign=478728&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Подготовил для вас подборку самых интересных находок из опенсорса за ноябрь 2019.

Tensorflow 2.0: Solving Classification and Regression Problems
https://stackabuse.com/tensorflow-2-0-solving-classification-and-regression-problems/

React-admin и django rest framework
https://habr.com/ru/post/478802/?utm_campaign=478802&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Наткнувшись недавно на статью о react-admin (https://habr.com/ru/post/477126/), я решил попробовать что это за зверь. Было интересно прикрутить это к джанге, благо там есть dataprovider для rest framework (https://github.com/synaptic-cl/ra-data-drf).


Но сначала нужно представить админку в виде api. В принципе, это легко делается с помощью viewset`ов, которых можно нагенерить автоматически пройдясь по моделям из админки.

Как начать работу с Airflow
https://medium.com/better-programming/how-to-write-your-first-pipeline-in-airflow-a51141c3f4dd

Как написать первую задачу и выполнить ее

GitHub Actions: автоматизация рабочего процесса
https://dan.yeaw.me/posts/github-actions-automate-your-python-development-workflow/

PeopleBlending: создаём Science Art с помощью когнитивных сервисов и небольшого количества креативности
https://habr.com/ru/post/478356/?utm_campaign=478356&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Я верю в то, что не только красота спасёт мир, но ещё и междисциплинарность. Поскольку моя дочь любит искусство, а я люблю программировать — я часто присматриваюсь к пересечению этих областей, которое можно назвать генеративным искусством (generative art), и которое является частью Science Art. В этой статье я хочу поделиться результатами одного креативного эксперимента по рисованию портрета, из которого родилась техника Cognitive People Blending (http://bit.do/peopleblending)

Как анализировать 100 Гб данных на ноутбук с Python
https://towardsdatascience.com/how-to-analyse-100s-of-gbs-of-data-on-your-laptop-with-python-f83363dda94

doccano - Open source text annotation tool for machine learning practitioner.
http://github.com/doccano/doccano

Несколько полезных советов как практиковаться в Python
https://habr.com/ru/post/478900/?utm_campaign=478900&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Изучение Python не сильно отличается от изучения других языков программирования. Один путь для становления профессионалом в Python (или в другом любом языке) в основном зависит от имеющегося опыта и знаний. Это означает, что опытные программисты уже знакомы с основными концепциями программирования, обычные используют разные методы решения задач, когда как новички — нет.
Не смотря ни на что, имеется несколько вещей общих для всех, одна из них — Вам нужно практиковаться, очень много практиковаться!

Эксплуатация созвучности имён пакетов на PyPI продолжается: python3-dateutil, jeilyfish
https://pythonz.net/articles/282/

О том, что нужно быть бдительными, в том числе на PyPI.
На днях на PyPI в очередной раз были обнаружены (https://github.com/dateutil/dateutil/issues/984) вредоносные пакеты, имена которых мимикрируют под имена популярных пакетов. Так, например, python3-dateutil, пользуясь тем, что во многих дистрибутивах ОС Linux так называется вполне легитимный пакет, поселившись на PyPI, выдавал себя за оригинальный dateutil, известный на PyPI под именем python-dateutil.

[Видео] Знакомство с Gtihub Actions
https://sobolevn.me/talks/devoops-2019

Доклад про Gtihub Actions и существующие решения рядом

awspx - визуализируем доступы и взаимодействие ресурсов в AWS
http://github.com/FSecureLABS/awspx

kornia - Open Source Differentiable Computer Vision Library for PyTorch
http://github.com/kornia/kornia

Генерация случайного числа в Python
https://www.techbeamers.com/python-random-number-tutorial/

О методах randrange(), randint(), random(), seed(), uniform()

Python в Mobile development
https://habr.com/ru/post/479126/?utm_campaign=479126&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Ни для кого не секрет, что область применения Python довольно широка: начиная от web-технологий, игровой индустрии и заканчивая проектами NASA. Python работает практически везде: от карманных компьютеров и смартфонов до серверов сети и практически на всех известных платформах, таких как Windows, Linux/UNIX, macOS, Palm OS, Raspberry PI и так далее. Благодаря фреймворку Kivy (https://github.com/kivy/kivy) в 2011 году Python освоил и мобильные платформы в плане разработки приложений под iOS и Android, а в 2015 с помощью библиотеки KivyMD (https://github.com/HeaTTheatR/KivyMD) Python научился использовать Material Design.

Сводка новостей от pythonz.net 01.12.2019 — 08.12.2019
https://pythonz.net/articles/283/

#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами.

В 311 выпуске Python Дайджест вы найдете:

- Django 3.0
- Python в Mobile development
- Как дата-сайентист машину покупал
- Эффективные и не эффективные методы кодинга
- Несколько полезных советов как практиковаться в Python
- Эксплуатация созвучности имён пакетов на PyPI продолжается: python3-dateutil, jeilyfish
- «Ты узнаешь ее из тысячи...» или классифицируем изображения в реальном времени с PyTorch
- React-admin и django rest framework
- locust - масштабируемый инструмент нагрузочного тестирования

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/311/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.

pgcli - 2.2.0
https://allmychanges.com/p/python/pgcli/#2.2.0

REPL для Postgres. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pgcli/#2.2.0. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pgcli/

pymongo - 3.10.0
https://allmychanges.com/p/python/pymongo/#3.10.0

Python интерфейс для MongoDB. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pymongo/#3.10.0. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/pymongo/

celery - 4.4.0rc5
https://allmychanges.com/p/python/celery/#4.4.0rc5

Распределенная очередь задач. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/celery/#4.4.0rc5. Скачать можно по ссылке: http://pypi.python.org/pypi/celery/