#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами.

В 313 выпуске Python Дайджест вы найдете:

- Типизируй все
- Пишем простую игру на python
- 52 датасета для тренировочных проектов
- Визуализация странных аттракторов в Plotly
- 4 крутых функции Numpy, которые я использую постоянно
- Шпаргалка по форматам файлов с данными в python
- Нас Django вкус волнует и манит
- PyFlow - фреймворк визуального скриптования на с python
- horovod - Distributed training framework: TensorFlow, Keras, PyTorch, MXNet
- PyCharm 2019.3.1

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/313/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.

Поддержка мультиязычности в Django — Часть 1
https://www.codementor.io/curiouslearner/supporting-multiple-languages-in-django-part-1-11xjd2ovik

Порождающие  шаблоны в Python
https://webdevblog.ru/porozhdajushhie-shablony-v-python/

Оригинальная статья: Darinka Zobenica – Creational Design Patterns in Python  (https://stackabuse.com/creational-design-patterns-in-python/)
Первая статья (https://webdevblog.ru/shablony-proektirovaniya-v-python/) в небольшой серии статей, посвященных шаблонам проектирования в Python.

Junos PyEZ на примере задачи по поиску свободных подсетей ipv4
https://habr.com/ru/post/481648/?utm_campaign=481648&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Статья о работе с Junos PyEZ — “Python microframework that enables you to manage and automate devices running Junos OS” автоматизация и управление, все как мы любим. Написание скрипта описанного в этой статье преследовало несколько целей — изучение Python и автоматизация задач по сбору информации или изменения конфигурации на оборудовании под управлением Junos OS. Выбор именной этой связки Python + Junos PyEZ был сделан из-за низкого порога вхождения в язык программирования Python и простоты использования библиотеки Junos PyEZ, которая не требует экспертных знаний Junos OS.

Шаблоны проектирования в Python
https://webdevblog.ru/shablony-proektirovaniya-v-python/

Оригинальная статья: Darinka Zobenica  – Design Patterns in Python (https://stackabuse.com/design-patterns-in-python/)

Интерактивные дашбоарды в Jupyter Notebooks
https://pbpython.com/interactive-dashboards.html

NumPy, SciPy, and Pandas: Correlation With Python
https://realpython.com/numpy-scipy-pandas-correlation-python/

Короче, сделал столетний блокбастер цветным
https://habr.com/ru/post/481710/?utm_campaign=481710&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Раскраска фильмов до этого года стоила сотни тысяч долларов, требовала участия массы специалистов и занимала много времени. Теперь всё изменилось. Развитие проекта Deoldify дошло до такого состояния, что результаты его работы можно комфортно смотреть, расслабив фейспалм. Из текста вы узнаете подробности успешного эксперимента по оцветнению фильма без денежных затрат, завершенного за несколько недель силами одного человека.

Podcast.__init__: Python's Built In IDE Isn't Just Sitting IDLE
https://www.pythonpodcast.com/idle-python-ide/

Audio

checkov - вычисляем уязвимости настроек при сборке приложения
http://github.com/bridgecrewio/checkov

Юнит-тесты на Python: Быстрый старт
https://habr.com/ru/post/481806/?utm_campaign=481806&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Юнит-тестирование кода является неотъемлемой частью жизненного цикла разработки программного обеспечения. Юнит-тесты также формируют основу для проведения регрессионного тестирования, то есть они гарантируют, что система будет вести себя согласно сценарию, когда добавятся новые функциональные возможности или изменятся существующие.


В этой статье я продемонстрирую основную идею юнит-тестирования на одном классе. На практике вам придется писать множество тестовых случаев, добавлять их в тестовый набор и запускать все вместе. Управление тест-кейсами мы рассмотрим в следующей статье.

Обзор Keras для TensorFlow
https://habr.com/ru/post/482126/?utm_campaign=482126&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Перевод обзорного руководства с сайта Tensorflow.org. Это руководство даст вам основы для начала работы с Keras. Чтение займет 10 минут.

PyPy 7.3.0 released
http://feedproxy.google.com/~r/PyPyStatusBlog/~3/tdL7BRc_Y08/pypy-730-released.html

[Видео] Django under microscope / Артем Малышев (Self Employed)
https://www.youtube.com/watch?v=fxs5dFB3xD4

[Видео] Интерактивный и холиварный доклад про линтеры / Никита Соболев (wemake.services)
https://www.youtube.com/watch?v=6vrJGOI-8S4

[Видео] Как обновить Python 2.7 до Python 3.6 и не умереть / Александр Полищук (Код Безопасности)
https://www.youtube.com/watch?v=5U5kqrxW2ic

[Видео] Beyond jupyter / Андрей Попов (Positive Technologies)
https://www.youtube.com/watch?v=uxpeU6Ya-MU

[Видео] Wagtail: когда хочется чего-то приятнее, чем просто Django / Игорь Мосягин (Lamoda)
https://www.youtube.com/watch?v=g6Fwef4KwwQ

[Видео] Pylint изнутри. Как он это делает / Максим Мазаев (ЦИАН)
https://www.youtube.com/watch?v=PuY6HTMAbVg

[Видео] Python Virtual Assistant, или Как собрать бота с AI на простом стеке / Олег Пличко
https://www.youtube.com/watch?v=0xFGuadp1qM