Алгоритмы сортировки в Python
https://realpython.com/sorting-algorithms-python/

Когда использовать метаклассы в Python: 5 интересных вариантов использования
https://webdevblog.ru/kogda-ispolzovat-metaklassy-v-python-5-interesnyh-variantov-ispolzovaniya/

В статье описывается 5 способов применения метаклассов в Python. Статья подразумевает что читатель уже знает что такое метаклассы и имеет опыт их практического использования.
Оригинальная статья: Sebastian Buczyński – When to use metaclasses in Python: 5 interesting use cases (https://breadcrumbscollector.tech/when-to-use-metaclasses-in-python-5-interesting-use-cases/)
Метаклассы упоминаются среди самых продвинутых возможностей Python. Знание того, как их использовать, воспринимается коллегами как наличие черного пояса Python. Но полезны ли они для всех собеседований или конференций? Давай выясним! Эта статья покажет вам 5 практических применений метаклассов.

«Как зеницу ока...» или делаем простенькую охранную систему на базе микроконтроллера (Сanny или Arduino) и Raspberry PI
https://habr.com/ru/post/497324/?utm_campaign=497324&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Во время подготовки статьи, про распознавание микроконтроллеров с помощью TensorFlow и OpenCV мне одновременно на глаза попались Craftduino, Canny 3 tiny и Raspberry PI, после чего я решил, что будет здорово еще раз объединить их в одной статье. Я долго думал, о чем писать, а потом стыдно признаться, вспомнил, что я здоровый дядька, а еще ни разу не подключал ничего по UART. «В жизни надо попробовать всё» — подумал я. Но писать только про подключение к UART скучно, поэтому незамедлительно были заказаны всякие «игрушки», среди которых были новенькая Arduino, и пара датчиков.


Итак, сегодня мы будем делать охранную систему для моей любимой ручки.

Python Bytes: #177 Coding is 90% Google searching or is it?
https://pythonbytes.fm/episodes/show/177/coding-is-90-google-searching-or-is-it

Audio

Как убить на мелкий скрипт кучу времени или история одного пулл-реквеста
https://habr.com/ru/post/497628/?utm_campaign=497628&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Этой заметкой я хочу еще раз показать, что оценка времени на задачу — это нетривиальная проблема. Даже элементарные задачи по написанию 15-строчного скрипта могут растягиваться на несколько часов.
 
Понадобилось мне дублировать информацию из markdown-заметок в телеграм-канал. Казалось быть, что тут рассусоливать — Ctrl+C и Ctrl+V в помощь. Однако выяснился маленький нюанс: markdown в телеге не совсем полноценный и ссылки в таком формате [text](http://example.com) клиент не поддерживает (https://github.com/telegramdesktop/tdesktop/issues/4737). Ладно, подумал я, попробуем что-то с этим сделать.

Множественное наследование и mixin классы
https://www.thedigitalcatonline.com/blog/2020/03/27/mixin-classes-in-python/

Подробный обзор инструментов

Dissecting a Web stack
https://www.thedigitalcatonline.com/blog/2020/02/16/dissecting-a-web-stack/

An in-depth review of the components of a (Python) web stack, and the reasons behind each part of it

7 трюков в pandas для data science
https://towardsdatascience.com/7-advanced-tricks-in-pandas-for-data-science-41a71632b5d9

Представляем PyCaret: открытую low-code библиотеку машинного обучения на Python
https://habr.com/ru/post/497770/?utm_campaign=497770&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Рады представить вам PyCaret (https://www.pycaret.org/) – библиотеку машинного обучения с открытым исходным кодом на Python для обучения и развертывания моделей с учителем и без учителя в low-code среде. PyCaret позволит вам пройти путь от подготовки данных до развертывания модели за несколько секунд в той notebook-среде, которую вы выберете.


По сравнению с другими открытыми библиотеками машинного обучения, PyCaret – это low-code альтернатива, которая поможет заменить сотни строк кода всего парой слов. Скорость проведения более эффективных экспериментов возрастет экспоненциально. PyCaret – это, по сути, оболочка Python над несколькими библиотеками машинного обучения, такими как scikit-learn (https://scikit-learn.org/stable/), XGBoost (https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/), Microsoft LightGBM (https://github.com/microsoft/LightGBM), spaCy (https://spacy.io/) и многими другими.

Конечные автоматы на коротинах в Python
https://www.codementor.io/arpitbhayani/building-finite-state-machines-with-python-coroutines-15nk03eh9l

Как извлечь текст из PDF
https://towardsdatascience.com/how-to-extract-text-from-pdf-245482a96de7

Список библиотек

Делаем модем: передаем цифровые данные по воздуху с помощью OFDM и GNU Radio
https://habr.com/ru/post/497638/?utm_campaign=497638&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Данный текст можно считать продолжением статьи "Разбираем звук Dial-up модема (https://habr.com/ru/post/486542/)", в которой разбирался метод установки связи между модемами. Сегодня мы пойдем дальше, и посмотрим на практике как передаются данные, для чего создадим простую реализацию модема с помощью OFDM и GNU Radio.


Данные мы будем передавать по воздуху, в прямом смысле этого слова — для приема и передачи будет достаточно динамика и микрофона.


Для тех, кому интересно как это работает, продолжение под катом.

#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами.

В 330 выпуске Python Дайджест вы найдете:

- Определение возраст с помощью OpenCV
- Когда использовать метаклассы в Python: 5 вариантов
- StegoPy — Инструмент LSB-стеганографии на Python
- Как извлечь текст из PDF
- Ускоряем numpy, scikit и pandas в 100 раз с Rust и LLVM
- Пишем Domain-Specific Language на textX
- Простой робот на МК esp8266 c micropython

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/330/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.

Хочется поддержать Дайджест и поставить "пиво"?

Вот форма для доната - https://money.yandex.ru/to/41001222156458

Нет сервера для хобби проекта - создай по ссылке https://firstvds.ru/?from=421453

Пробуждение спящего института: как мы убираем ходунки у Python в REAPER
https://habr.com/ru/post/497938/?utm_campaign=497938&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Я уже больше недели брожу вокруг да около мыслей о написании этой статьи. Правда, основная мотивация сначала была в том, что мне последнее время не хватало контента и хотелось немного разбавить коронавирусную повестку. Однако, потом появились статьи про робо-комбайн, взлом архива с биткоинами и прочая годнота и я, было, решил, что не время еще пускать в ход недозрелый материал.
 
Однако, сегодня нежданно вырвался из локдауна ментейнер героя сегодняшнего обзора, и, буквально несколько часов назад в PyPi ушел reapy v0.6.0. Под катом — последний changelog, и мне особенно приятно, что в той или иной степени я поучаствовал в появлении каждой его строчки.

Итак: зачем нужен reapy, и что происходит с Python в REAPER.

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (ccxxiv)
http://python-weekly.blogspot.com/2020/04/ccxxiv-stackoverflow-python-report.html

Talk Python to Me: #260 From basic script to interactive data sci app with Streamlit
https://talkpython.fm/episodes/show/260/from-basic-script-to-interactive-data-sci-app-with-streamlit

Audio

Сводка новостей от pythonz.net 12.04.2020 — 19.04.2020
http://pythonz.net/articles/311/

7 функций из Pandas для манипуляций с данными
https://towardsdatascience.com/7-pandas-functions-to-reduce-your-data-manipulation-stress-25981e44cc7d

PyDERASN: как я добавил big-data поддержку
https://habr.com/ru/post/498014/?utm_campaign=498014&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Продолжаю прошлую статью о PyDERASN (https://habr.com/ru/post/444272/) — свободном ASN.1 DER/CER/BER кодеке на Python. За прошедший год, с момента её написания, кроме всяких мелочей, небольших исправлений, ещё более строгой проверки данных (хотя и прежде он был уже самым строгим из известных мне свободных кодеков), в этой библиотеке появился функционал для работы с большими объёмами данных — не влезающих в оперативную память. Об этом и хочу рассказать в данной статье.