[Видео] Moscow Python Podcast. Рефакторинг проектов по-взрослому (level: middle)
https://www.youtube.com/watch?v=d9suAx7A6VM

В гостях у Moscow Python Podcast Андрей Ермилов и Максим Белоусов, разработчики компании Rambler. Поговорили о извилистом пути Python, и не только, разработчиков

Пишем Domain-Specific Language на textX
https://tomassetti.me/quick-domain-specific-languages-in-python-with-textx/

Язык + подсветка синтаксиса

Определение возраст с помощью OpenCV
https://www.pyimagesearch.com/2020/04/13/opencv-age-detection-with-deep-learning/

Комбинирование данных в Pandas: merge(), .join(), concat()
https://realpython.com/pandas-merge-join-and-concat/

Простой робот на МК esp8266 c micropython
https://habr.com/ru/post/497062/?utm_campaign=497062&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Эта статья описывает процесс апгрейда самоходной платформы  (https://habr.com/ru/post/495576/)на базе МК esp8266 с micropython (https://docs.micropython.org/en/latest/), до простейшего робота, оснащённого сканирующим ультразвуковым датчиком препятствий, мигающим светодиодом, кнопкой «старт/стоп», а также встроенным веб-сервером, в рамках учебного проекта.

Podcast.__init__: Distributed Computing In Python Made Easy With Ray
https://www.pythonpodcast.com/ray-distributed-computing-episode-258/

Audio

Множественное наследование и миксины в Python
https://webdevblog.ru/mnozhestvennoe-nasledovanie-i-miksiny-v-python/

Перевод статьи: Leonardo Giordani – Multiple inheritance and mixin classes in Python (https://www.thedigitalcatonline.com/blog/2020/03/27/mixin-classes-in-python/)
Недавно я пересмотрел три своих старых статьи о представлениях на основе классов Django (class-based views), которые написал для своего блога, обновив их до Django 3.0 (вы можете найти их здесь (https://www.thedigitalcatonline.com/blog/2013/10/28/digging-up-django-class-based-views-1/)), и еще раз обнаружил, большое количество кода использующего классы mixin для улучшения повторного использования кода. По своему опыту я понял, что миксины не очень популярны в Python, поэтому решил изучить их лучше, тем самым освежив свои знания теории ООП.

Плавная сортировка
https://habr.com/ru/post/496852/?utm_campaign=496852&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Продолжаем погружение в разнообразные кучи.


Сегодня разберём элегантный метод упорядочивания, использующий специальные кучи, основанные на числах Леонардо.


Многие слыхали про эту сортировку, однако мало кто знает как именно она работает. Сегодня увидим, что ничего сложного в ней нет.

Обзор инструментов для профилирования кода
https://www.blog.pythonlibrary.org/2020/04/14/an-overview-of-profiling-tools-for-python/

Tcl/Tk. Алтернативный файловый проводник для платформ Linux и Android
https://habr.com/ru/post/497258/?utm_campaign=497258&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Чем дольше я пишу различные программы на tcl/tk (https://www.linux.org.ru/news/development/14742883), тем больше восхищаюсь его возможностями и продуманностью. Но была одна вещь, которая не давала мне покою до последнего времени. При разработке GUI часто приходится пользоваться файловым проводником (tk_getSaveFile, tk_getOpenFile или tk_chooseDirectory). И если на платформах Windows или OS X, загружается нативный файловый проводник этих платформ, то на платформах Linux загружается проводник от tcl/tk (ну нет в Linux нативного проводника):

Learn PyQt: Implementing QPainter flood fill in PyQt5/PySide
https://www.learnpyqt.com/blog/implementing-qpainter-flood-fill-pyqt5pyside/

Test and Code: 109: Testing in Financial Services - Eric Bergemann
https://testandcode.com/109

Audio

aws-data-wrangler - Pandas on AWS
http://github.com/awslabs/aws-data-wrangler

Ускоряем numpy, scikit и pandas в 100 раз с Rust и LLVM: интервью с разработчиком Weld
https://habr.com/ru/post/497346/?utm_campaign=497346&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Представляю вашему вниманию перевод статьи «Interview with Weld’s main contributor: accelerating numpy, scikit and pandas as much as 100x with Rust and LLVM» (https://notamonadtutorial.com/weld-accelerating-numpy-scikit-and-pandas-as-much-as-100x-with-rust-and-llvm-12ec1c630a1).


Проработав несколько недель с data science инструментарием в Python и R, я начал задаваться вопросом, а нет ли какого промежуточного представления (Intermediate representation, IR) наподобие CUDA, которое можно использовать в разных языках. Должно же быть что-то получше, чем реимплементация и оптимизация одних и тех же методов в каждом языке. В дополнение к этому было бы неплохо иметь общую среду выполнения (common runtime), чтобы оптимизировать всю программу целиком, а не каждую функцию в отдельности.

Короткая инструкция генерации данных в Pandas
http://www.caktusgroup.com/blog/2020/04/15/quick-guide-generating-fake-data-with-pandas/

StegoPy — Инструмент LSB-стеганографии на Python
https://habr.com/ru/post/497420/?utm_campaign=497420&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В последнее время я заметил, что людям на моем форуме стала интересна тема стеганографии различных текстов в изображениях, mp3-файлах и видео. И тут у меня возникла идея написать свой скрипт для стеганографии текста в изображениях. Скажу сразу прежде я ни разу не сталкивался с написанием подобных инструментов для стеганографии.


Прежде, чем познакомиться с LSB-стеганографией я рассматривал другие способы, точнее сказать придумывал свои. Но у меня не хватило сил придумать, что-то свое и я решил загуглить:


LSB — метод стеганографии, при котором меняются младшие биты одного из RGB цветов в пикселе на биты кодируемого текста.


Потом я познакомился с библиотекой Pillow для работы с изображениями и Cryptography. Вторая в моем случае была нужна для создания DES-шифрования, которое впоследствии будет закодировано побитно в изображение.

Запускаем Jupyter на орбиту LXD
https://habr.com/ru/post/497100/?utm_campaign=497100&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Приходилось ли вам экспериментировать с кодом или системными утилитами в Linux так, чтобы не трястись за базовую систему и не снести всё с потрохами в случае ошибки кода который должен запустится с root-привилегиями?
 
А как на счет того, что допустим, необходимо протестировать или запустить целый кластер разнообразных микросервисов на одной машине? Сотню или даже тысячу?

DjangoChat: JustDjango - Matthew Freire
https://djangochat.com/episodes/justdjango-matthew-freire-bgZmDbQ3

Rule-based чатбот на Python
https://blog.datasciencedojo.com/building-a-rule-based-chatbot-in-python/

Проверка типов в Python
https://www.blog.pythonlibrary.org/2020/04/15/type-checking-in-python/