Реализация алгоритмической теории игр на Python с Nashpy
https://habr.com/ru/post/486942/?utm_campaign=486942&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Теория игр — это метод изучения стратегических ситуаций, когда результаты зависят не только от ваших действий, но и от того, что предпримут другие.


Что такое стратегическая ситуация? Вспомним типы рыночных структур: есть совершенная конкуренция, когда все компании являются ценообразующими, то есть им не нужно беспокоиться о стратегии формирования цены, и есть монополия, когда на рынке только одна компания, которая устанавливает свои цены. Так вот: все, что между совершенной конкуренцией и монополией, является стратегической ситуацией.


Алгоритмическая теория игр находится на стыке теории игр и компьютерной науки и направлена на изучение и создание алгоритмов для стратегий.
Под катом короткий рассказ про то, как можно задействовать теорию игр на Python при помощи библиотеки Nashpy.

Разворачиваем Django приложение из Github в Heroku
https://stackabuse.com/deploying-django-apps-to-heroku-from-github/

Аналитика для Telegram-ботов, написанных на Python
https://habr.com/ru/post/487208/?utm_campaign=487208&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

На данный момент бум на создание телеграмм-ботов начал сходить, но тема их создания не теряет актуальности. Написано множество библиотек для облегчение взаимодействия с Telegram Bot API, но после создания бота я так и не нашёл скрипта(библиотеки) для получения статистики бота. Поэтому решил написать скрипт для всех ботов на Python. Статистику будем получать, логируя действия пользователей и обрабатывая логи в удобный вид.

[Видео] Что делать, если ваш код на Python тормозит / Григорий Бакунов (Яндекс)
https://www.youtube.com/watch?v=WrzQ8HWv4ek

Чистое зло Python
https://habr.com/ru/post/485960/?utm_campaign=485960&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Темные силы не дремлют. Они пробираются в дивное королевство Python и используют черную магию, чтобы осквернить главную реликвию — чистый код. Однако опасны не только злые чары.

 
Сегодня я расскажу о страшных чудовищах, которые, возможно, уже обжились в вашем коде и готовы устанавливать свои правила. Здесь нужен герой, который защитит безмятежный мир от злобных тварей. И именно вы станете тем, кто сразится с ними!

Creating searchable widget dashboards in PyQt5/PySide2
https://www.learnpyqt.com/courses/adanced-ui-features/widget-search-bar/

Make dashboard UIs easier to use with widget search & text prediction

Опыт создания web-приложения с Pony ORM
https://habr.com/ru/post/487296/?utm_campaign=487296&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Недавно передо мной встала задача написать на Python web-приложение для разделения счёта в ресторане между участниками трапезы. Так как нужна DB для хранения данных о заказах и пользователях, встал вопрос выбора ORM для работы с базой. Разработка велась на Flask, так что сразу отметается Django ORM и выбор изначально пал в сторону SQLAlchemy. С одной стороны эта ORM почти всемогущая, но за счет этого она довольно тяжела в освоении. Помучившись с алхимией какое-то время, я решил найти более простой вариант, чтоб разработка пошла быстрее. В итоге для проекта была выбрана Pony ORM.

[Видео] OpenStack - Python-проект в 12 миллионов строк / Вадим Пономарев (Jexia)
https://www.youtube.com/watch?v=coD5f4ALGug

Доклад будет состоять из 6-ти частей. Историческая справка: что это за проект, когда был основан проект и зачем, кем разрабатывалась первая версия, кто занимается им сейчас.

Под капотом бота-клиента Яндекс.Музыки
https://habr.com/ru/post/487428/?utm_campaign=487428&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Вновь я с уже второй статьей, затрагивающей API Яндекс.Музыки. Дело запланированное и упоминалось в первой статье (https://habr.com/ru/post/462607/).


Руки дошли, дело сделано. Сегодня я расскажу об интересных, на мой взгляд, моментах, которые присутствуют в кодовой базе моего Telegram бота, позиционирующего себя как полноценный клиент я.музыки. Ещё мы затронем API для распознавания музыки от Яндекс.


Перед тем, как приступить к попунктному рассказу реализации той или иной вещи, стоило бы иметь представление о самом боте и его функциональных возможностях.

Измерение расстояния до объектов с помощью RealSense D435
https://habr.com/ru/post/487508/?utm_campaign=487508&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Задача обнаружения объектов на изображении сегодня является одной из ведущих в области машинного зрения. Ее суть заключается в том, чтобы не только классифицировать объект на снимке, но и указать его точное местоположение.


Результаты обнаружения объекта могут быть дополнены информацией о том, насколько далеко расположен данный объект. Задачу измерения расстояния можно решить с помощью камеры глубины Intel RealSense D435, измеряющей глубину в каждой точке.


В данной статье мы решим задачу измерения расстояния до объекта в режиме реального времени с помощью библиотеки OpenCV и технологии RealSense.

3D картинка на питоне с (почти) нормальной производительностью
https://habr.com/ru/post/487550/?utm_campaign=487550&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Можно считать эту статью ответом на вот эту (https://habr.com/ru/post/439698/), где речь идет о написании подобной вещи на C++, с прицелом на новичков, то есть с упором на простой читаемый код вместо высокой производительности.


После прочтения статьи у меня возникла идея повторить написанную автором программу. Я знаком с C++, но никогда не писал на нем сколь-нибудь сложных программ, предпочитая python. Вот тут и родилась идея писать на нем. Особенно интересовала производительность — я был почти уверен, что пара-тройка кадров в секунду это предел для python. Я ошибался.

Анализ рынка недвижимости на основе данных с msgr.ru
https://habr.com/ru/post/487370/?utm_campaign=487370&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Недавно столкнулся с проблемой выбора квартиры и конечно первым делом решил узнать, что происходит на рынке недвижимости и, как это обычно бывает, половина экспертов с youtube.com (http://youtube.com/) говорят, что недвижимость будет расти, другая утверждает, что наоборот цена будет падать. В итоге решил разобраться сам, и вот, что из этого вышло.

Talk Python to Me: #250 Capture over 400x C02 as trees with AI and Python
https://talkpython.fm/episodes/show/250/capture-over-400x-c02-as-trees-with-ai-and-python

Audio

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (ccxiv)
http://python-weekly.blogspot.com/2020/02/ccxiv-stackoverflow-python-report.html

Сводка новостей от pythonz.net 02.02.2020 — 09.02.2020
http://pythonz.net/articles/294/

Видео с облачным детектором объектов на Raspberry Pi
https://habr.com/ru/post/485406/?utm_campaign=485406&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

По сети сейчас гуляет видео — как автопилот Теслы видит дорогу.

У меня давно чесались руки транслировать видео, обогащенное детектором, да и в реальном времени.

RealWorld: aiohttp, Tortoise ORM
https://habr.com/ru/post/487610/?utm_campaign=487610&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

На Real World (https://github.com/gothinkster/realworld) отсутствует пример для aiohttp, и я решил его сделать. Опытным разработчикам, похоже, некогда этим заниматься, а начинающим в aiohttp непонятно как делать правильно. Я начал его делать с помощью Tortoise ORM. Пока начал делать аутентификацию.
 
Хочется сделать этот проект правильно, поэтому под катом очень много вопросов опытным aiohttp разработчкам.

#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами.

В 320 выпуске Python Дайджест вы найдете:

- Под капотом бота-клиента Яндекс.Музыки
- Пример настройки Datadog для журналирования
- Обучение и оценка модели с Keras
- OpenVINO хакатон: распознаем голос и эмоции на Raspberry Pi
- Анализ рынка недвижимости на основе данных с msgr.ru
- Авто-дополнение кода и проверка типов для boto3
- Опыт создания web-приложения с Pony ORM
- [Видео] Как развивался Python в Яндекс
- PyQt5-examples - примеры PyQt5+PyQtGraph и PyQt5+matplotlib
- Django security releases issued: 3.0.3, 2.2.10, and 1.11.28

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/320/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.

Визуализация линий напряженности и движений электростатических зарядов, симулирование движения планет солнечной системы
https://habr.com/ru/post/487606/?utm_campaign=487606&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Сегодня я хочу вам предложить наглядное пособие по моделированию некоторых физических процессов и показать как получить красивые изображения и анимации. Осторожно много картинок.

 

Получение котировок акций при помощи Python
https://habr.com/ru/post/487644/?utm_campaign=487644&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Статья о том, как получить ежедневные исторические данные по акциям, используя yfinance, и минутные данные, используя alpha vantage.