Введение в ASGI: становление асинхронной веб-экосистемы Python
https://habr.com/ru/post/482936/?utm_campaign=482936&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Представляю вашему вниманию перевод статьи "Introduction to ASGI: Emergence of an Async Python Web Ecosystem" (https://florimond.dev/blog/articles/2019/08/introduction-to-asgi-async-python-web/) автора Florimond Manca.

Podcast.__init__: Checking Up On Python's Role in DevOps
https://www.pythonpodcast.com/devops-in-python-episode-244/

Audio

keras-ocr - переводим картинки в текст силами Keras
http://github.com/faustomorales/keras-ocr

JobFunnel - парсим список вакансий с сайтов
http://github.com/PaulMcInnis/JobFunnel

Atomic lock-free counters
https://julien.danjou.info/atomic-lock-free-counters-in-python/

Mask-R CNN от новичка до профессионала
https://habr.com/ru/post/483018/?utm_campaign=483018&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Однажды мне потребовалось анализировать информацию с изображения и на выходе иметь тип объекта, его вид, а также, анализируя совокупность кадров, мне нужно было выдать идентификатор объекта и время пребывания в кадре, было нужно определять как перемещался объект и в поле зрения каких камер попадал. Начнем, пожалуй, с первых двух, о анализе кадров в совокупности речь пойдет в следующей части.

Используем Pandas для изучения набора данных
https://realpython.com/pandas-python-explore-dataset/

Базовые возможности pandas

auto-cpufreq - Automatic CPU speed & power optimizer for Linux
http://github.com/AdnanHodzic/auto-cpufreq

Deep Reinforcement Learning: как научить пауков ходить
https://habr.com/ru/post/483078/?utm_campaign=483078&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Сегодня я расскажу, как я применил алгоритмы глубинного обучения с подкреплением для управления роботом. Вкратце, поведаю о том, как создать «чёрный ящик с нейросетями», который на входе принимает архитектуру робота, а на выходе выдаёт алгоритм, способный им управлять.
 
Основой решения является алгоритм Advantage Actor Critic (A2C) с оценкой Advantage через Generalized Advantage Estimation (GAE).

args and kwargs: Demystified
https://realpython.com/courses/python-kwargs-and-args/

Tutorial: Python Regex (Regular Expressions) for Data Scientists
https://www.dataquest.io/blog/regular-expressions-data-scientists/

Как сделать бота, который превращает фото в комикс. Часть вторая. Обучение модели
https://habr.com/ru/post/483168/?utm_campaign=483168&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Когда я обучал модель для @photo2comicsbot (https://t.me/photo2comicsbot) в первый раз, я, не мудрствуя лукаво, просто запихнул около 1000 страниц комиксов в датасет.

Да, вместе с обложками, анонсами и прочими филлерами.

Автоматическое обновление кода до TensorFlow 2
https://habr.com/ru/post/483184/?utm_campaign=483184&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В материале предоставлен перевод руководства по автоматическом обновлению кода с TensorFlow 1.x до Tensorflow 2 с помощью скрипта обновления tf_upgrade_v2.


TensorFlow 2.0 включает много изменений API, таких как изменение порядка аргументов, переименование символов и изменение значений по умолчанию для параметров. Ручное исправление всех этих модификаций утомительно и подвержено ошибкам. Чтобы упростить изменения и сделать ваш переход на TF 2.0 как можно более плавным, команда TensorFlow создала утилиту tf_upgrade_v2, помогающую перейти от legacy кода к новому API.

Разбираемся с HTTPS на Python
https://realpython.com/python-https/

Базовая настройка aiohttp.web приложений
http://feedproxy.google.com/~r/djangonaut/~3/kMXNfyKZPfw/aiohttpweb.html

Словил себя на мысли, что несмотря на то, что большинство моих веб-приложений работают на aiohttp.web (https://aiohttp.rtfd.io/), их настройка происходит в лучших Django (https://www.djangoproject.com/) традициях

Новые фичи Python 3.8 и самое время перейти с Python 2
https://habr.com/ru/post/483276/?utm_campaign=483276&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Наступил 2020 год, а значит, Python 2 перестал поддерживаться (https://pythonclock.org/). Если быть совсем точным, то основные разработчики уже перестали заниматься веткой, а выход релиза 2.7.18, приуроченный (https://github.com/python/devguide/pull/344#issuecomment-560009817) к PyCon US в апреле 2020 года, ознаменует полное прекращение любой активности, связанной с Python 2.

 
С другой стороны, совсем недавно состоялся релиз Python 3.8, добавивший немного синтаксического сахара в язык. Python 3.9 же ожидается ещё нескоро (https://www.python.org/dev/peps/pep-0596/#schedule), да и пока не похоже (https://docs.python.org/3.9/whatsnew/3.9.html) что добавит в язык что-то интересное.

Начинаем работу с Google Sheets на Python. От регистрации до чтения данных
https://habr.com/ru/post/483302/?utm_campaign=483302&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Довольно долго я обходился выгрузкой данных в Excel, но мода меняется, пользователи хотят в облака.


Начав переводить ряд проектов на Python, решил, что самое время сменить (или дополнить) Excel чем-то более современным.


Когда я впервые столкнулся с необходимостью работы c таблицами Google из Python, то пребывал в иллюзии, что все это можно сделать в пару кликов. Реальность оказалась менее радужной, но другого глобуса у нас нет.

Build GUI layouts with Qt Designer for PyQt5 apps
https://www.learnpyqt.com/courses/qt-creator/qt-designer-gui-layout/

Xverse - извлекаем features из dataset
https://towardsdatascience.com/introducing-xverse-a-python-package-for-feature-selection-and-transformation-17193cdcd067

Talk Python to Me: #246 Practices of the Python Pro
https://talkpython.fm/episodes/show/246/practices-of-the-python-pro

Audio