Пишем приложение для macOS Menu Bar (Pomodoro Timer)
https://camillovisini.com/create-macos-menu-bar-app-pomodoro/

Deploy Flask Apps to AWS Elastic Beanstalk using Travis CI
https://camillovisini.com/flask-deployment-aws-elastic-beanstalk-travis-ci/

[Видео] История aiopg / Алексей Фирсов (Exness)
https://www.youtube.com/watch?v=i1IVcaN2Z-A

Почему появилась библиотека aiopg, какие были совершены ошибки (только мое мнение)? Разберемся, что это. ORM? Драйвер? Может быть, все вместе? Может, это что-то другое? Попробуем сравнить aiopg vs asyncpg

Подборка статей о машинном обучении: кейсы, гайды и исследования за январь 2020
https://habr.com/ru/post/487702/?utm_campaign=487702&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Исследовательская работа в области машинного обучения постепенно покидает пределы университетских лабораторий и из научной дисциплины становится прикладной. Тем не менее, все еще сложно находить актуальные статьи, которые написаны на понятном языке и без миллиарда сносок.


Этот пост содержит список англоязычных материалов за январь, которые написаны без лишнего академизма. В них вы найдете примеры кода и ссылки на непустые репозитории (https://habr.com/en/post/480348/). Упомянутые технологии лежат в открытом доступе и не требуют сверхмощного железа для тестирования.

Создание полноценного Viberbot. Часть вторая — первый контакт или «сonversation_started»
https://habr.com/ru/post/486858/?utm_campaign=486858&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Отправка первого сообщения пользователю — приветствуем и подписываем

В первой части (https://habr.com/ru/post/486826/) мы научились устанавливать webhook для нашего проекта botviber.


В этой 2-й мы научимся отправлять первое сообщение показываемое для наших пользователей, создавать ссылки для поиска и запуска нашего бота как внутри ViberURL так и NoViberURL

Добавляем robots.txt в Django
https://adamj.eu/tech/2020/02/10/robots-txt/

Разбираемся с использованием GROUP BY в Django
https://hakibenita.com/django-group-by-sql

Подборка @pythonetc, январь 2020
https://habr.com/ru/post/487728/?utm_campaign=487728&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Новая подборка советов про Python и программирование из авторского канала @pythonetc

Отображение табличных данных в PyQt5 ModelViews
https://www.learnpyqt.com/courses/model-views/pyqt5-qtableview-modelviews-numpy-pandas/

Реализация интерфейса
https://realpython.com/python-interface/

"Я скорость" или что такое rPython
https://dantealighierin.github.io/rpython.html

Python существует уже много лет и за всё это время Гвидо ван Россум и другие разработчики этого языка стремились к созданию чистого дизайна языка. Для этого нужно было описать язык его же терминами. И по понятным причинам интерпретаторы на C(Cpython - самая популярная и на данный момент эталонная реализация) , Java(Jython) , на стеке .NET(IronPython)не подходят. Собственно нужна была реализация на самом питоне. И тут миру явился PyPy.

Запускаем Flask приложение на AWS EC2
https://www.codementor.io/jqn/deploy-a-flask-app-on-aws-ec2-13hp1ilqy2

[Видео] Укрощая зверя: legacy-код, тесты и вы / Кирилл Борисов (Booking.com)
https://www.youtube.com/watch?v=qn5fCeZ9MAs

Многие разработчики согласны с тем, что при рефакторинге старого кода тесты необходимы как воздух. Многие разработчики также согласны с тем, что тестирование такого кода равно страданиям, или же даже не знают, с чего начать.

pyqtdeploy, или упаковываем Python-программу в exe'шник… the hard way
https://habr.com/ru/post/487900/?utm_campaign=487900&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Наверняка, каждый, кто хоть раз писал что-то на Python, задумывался о том, как распространять свою программу (или, пусть даже, простой скрипт) без лишней головной боли: без необходимости устанавливать сам интерпретатор, различные зависимости, кроссплатформенно, чтобы одним файлом-exe'шником (на крайний случай, архивом) и минимально возможного размера.

 

 
Для этой цели существует немало инструментов: PyInstaller, cx_Freeze, py2exe, py2app, Nuitka и многие другие… Но что, если вы используете в своей программе PyQt?

Все, что вы хотели узнать про области видимости в Python, но стеснялись спросить
https://habr.com/ru/post/487952/?utm_campaign=487952&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Сегодня мы будем говорить о важных теоретических основах, которые необходимо понимать и помнить, чтобы писать грамотный, читаемый и красивый код. Мы будем вести речь об областях видимости переменных. Эта статья будет полезна не только новичкам, но и опытным программистам, которые пришли в Python из другого языка и хотят разобраться с его механиками работы.


Области видимости определяют, в какой части программы мы можем работать с той или иной переменной, а от каких переменная «скрыта». Крайне важно понимать, как использовать только те значения и переменные, которые нам нужны, и как интерпретатор языка себя при этом ведет. А еще мы посмотрим, как обходить ограничения, накладываемые областями видимости на действия с переменными.

Рекуррентные нейронные сети (RNN) с Keras
https://habr.com/ru/post/487808/?utm_campaign=487808&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Перевод руководства по рекуррентным нейросетям с сайта Tensorflow.org. В материале рассматриваются как встроенные возможности Keras/Tensorflow 2.0 по быстрому построению сеток, так и возможности кастомизации слоев и ячеек. Также рассматриваются случаи и ограничения использования ядра CuDNN позволяющего ускорить процесс обучения нейросети.

 

Python Bytes: #168 Race your donkey car with Python
https://pythonbytes.fm/episodes/show/168/race-your-donkey-car-with-python

Audio

[Видео] Убивай мутантов, спаси свой код / Никита Соболев (wemake.services)
https://www.youtube.com/watch?v=-kQh9WFD74E

У вас настроен супер-стрикт-набор валидаторов кода, обязательная аннотация типов без Any и требования стопроцентного покрытия кода тестами? Вот и у нас тоже да. Но тогда для вас не секрет, что ошибки все равно будут. И никакие тесты вас не спасут. Потому что они плохие.

Капча, частный случай: рвём нейронную сеть тридцатью строками кода
https://habr.com/ru/post/488018/?utm_campaign=488018&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Уже не помню, как я наткнулся на статью habr.com/ru/post/464337 (https://habr.com/ru/post/464337/), но она запала мне в мозг и не давала покоя вплоть до минувшего дня. Несколько раз я пытался понять происходящее, пару раз пытался заставить это работать, но безрезультатно: я совершенно ничего не понимаю в нейронных сетях и даже программирую не как настоящий программист.

kubeflow / pipelines - Machine Learning Pipelines for Kubeflow
https://github.com/kubeflow/pipelines