Сводка новостей от pythonz.net 15.03.2020 — 22.03.2020
http://pythonz.net/articles/305/

Как загрузить файл с помощью REST Framework
http://feedproxy.google.com/~r/djangotricks/~3/fgTCcmxoaz4/how-to-upload-a-file-using-django-rest-framework.html

Python Bytes: #173 Your test deserves a fluent flavor
https://pythonbytes.fm/episodes/show/173/your-test-deserves-a-fluent-flavor

Audio

Устанавливаем Decimal Context для потоков
https://adamj.eu/tech/2020/03/23/setting-pythons-decimal-context-for-all-threads/

Чтобы использовать одинаковую точность чисел

Анализ скорости распространения COVID-19 и публикация результатов на dstack.ai
https://habr.com/ru/post/493664/?utm_campaign=493664&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Несмотря на всю важность и популярность анализа данных печальная ситуация вокруг вируса COVID-19 еще больше подогрела интерес к этой области. Последние пару месяцев правительства и отдельные люди во всем мире пытаются собрать данные о COVID-19 и построить модели, которые помогут предсказать эффект от вируса на нашу жизнь и экономику, а также понять как спасти жизни и бороться с кризисом.

Определяем COVID-19 на рентгеновских снимках с помощью Keras, TensorFlow и глубокого обучения
https://habr.com/ru/post/493614/?utm_campaign=493614&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

С помощью этого руководства мы с помощью Keras, TensorFlow и глубокого обучения научимся на собранном вручную датасете из рентгеновских снимков автоматически определять COVID-19.


Как и многие другие, я искренне беспокоюсь относительно COVID-19. Я заметил, что постоянно анализирую своё состояние и гадаю, подхвачу ли болезнь и когда это произойдёт. И чем больше я об этом беспокоюсь, тем больше это превращается в болезненную игру разума, в которой симптоматика сочетается с ипохондрией

Как использовать mypy в проекте. Часть 2. Анотации
https://breadcrumbscollector.tech/mypy-how-to-use-it-in-my-project-part-2-automatically-annotate-code/

Podcast.__init__: A Flexible Open Source ERP Framework To Run Your Business
https://www.pythonpodcast.com/tryton-open-source-erp-episode-255/

Audio

Пробуем запустить GAN сети в OpenVINO
https://habr.com/ru/post/492812/?utm_campaign=492812&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Репозиторий моделей Open Model Zoo (https://github.com/opencv/open_model_zoo) библиотеки OpenVINO содержит много самых разных глубоких нейронных сетей из области компьютерного зрения (и не только). Но нам пока не встретилось GAN моделей, которые генерировали бы новые данные из шума. В этой статье мы создадим такую модель в Keras и запустим ее в OpenVINO.

Celery throttling — настраивам rate limit для очередей
https://habr.com/ru/post/494090/?utm_campaign=494090&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

​ В этой статье я покажу как решить одну из проблем, возникающих при использовании распределенных очередей задач — регулирование пропускной способности очереди, или же, более простым языком, настройка ее rate limit'a. В качестве примера я возьму python и свою любимую связку Celery+RabbitMQ, хотя алгоритм, который я использую, никак не зависит от этих инструментов и может быть реализован на любом другом стэке.

Компилятор Befunge на Python
https://habr.com/ru/post/494132/?utm_campaign=494132&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В процессе подготовки к курсу «Основы компиляторов» для студентов 4-го курса я изучал различные эзотерические языки программирования. Вот хорошая статья на эту тему (https://habr.com/ru/company/edison/blog/313334/). В статье самым интересным мне показался язык Befunge (Крис Пресс, 1993 год), особо отмечу три его особенности

Jython 2.7.2
http://fwierzbicki.blogspot.com/2020/03/jython-272-final-released.html

Топ-3 функции Python, о которых вы не знали (Наверное)
https://habr.com/ru/post/494170/?utm_campaign=494170&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Будучи одним из самых популярных языков 21-го века, Python, безусловно, обладает множеством интересных функций, которые стоит изучить подробно. Три из них будут рассмотрены сегодня, каждая — теоретически, а потом и на практических примерах.

Ранжирование округов Москвы по стоимости аренды с Python
https://habr.com/ru/post/494202/?utm_campaign=494202&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Сейчас программирование все глубже и глубже проникает во все сферы жизни. А возможно это стало благодаря очень популярному сейчас python’у. Если еще лет 5 назад для анализа данных приходилось использовать целый пакет различных инструментов: C# для выгрузки (или ручки), Excel, MatLab, SQL, и постоянно “прыгать” туда сюда вычищая, сверяя и выверяя данные. То сейчас python, благодаря огромному количеству прекрасных библиотек и модулей, в первом приближении благополучно заменяет все эти инструменты, а в связке с SQL так вообще “горы свернуть можно”.

Python Bytes: #174 Happy developers use Python 3
https://pythonbytes.fm/episodes/show/174/happy-developers-use-python-3

Audio

[Видео] Moscow Python Podcast. Data science в распределенной среде (level: middle)
https://www.youtube.com/watch?v=wZQtu-HUAPs

В гостях у Moscow Python Podcast Андрей Гаврилов, Big Data Python developer в EPAM. Поговорили о сложностях связанных с распределенными вычислениями в Big Data и Data science

Clean Architecture глазами Python-разработчика
https://habr.com/ru/post/494370/?utm_campaign=494370&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Python, хоть и мощный, но всего лишь инструмент, который позволяет писать выразительный самодокументируемый код, но не гарантирует этого, как не гарантирует этого и соблюдение PEP8. Когда наш, казалось бы, простой интернет-магазин на Django начинает приносить деньги и, как следствие, накачиваться фичами, в один прекрасный момент мы понимаем, что он не такой уж и простой, а внесение даже элементарных изменений требует все больших и больших усилий, а главное, что эта тенденция все нарастает. Что случилось, и когда все пошло не так?

Как мы кратно улучшили качество рекомендаций в оффлайн ритейле
https://habr.com/ru/post/494468/?utm_campaign=494468&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Test and Code: 107: Property Based Testing in Python with Hypothesis - Alexander Hultnér
https://testandcode.com/107

Audio

Когортный анализ на Python. Шаг за шагом
https://towardsdatascience.com/a-step-by-step-introduction-to-cohort-analysis-in-python-a2cbbd8460ea