MONAI - AI Toolkit for Healthcare Imaging
http://github.com/Project-MONAI/MONAI

django-gsheets - синхранизируем модели и таблицы Google Sheets
https://labs.meanpug.com/sync-data-to-and-from-google-sheets-with-django-gsheets/

Простые задачи компьютерного зрения — поиск объектов нужного цвета
https://habr.com/ru/post/498774/?utm_campaign=498774&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss



Сегодня я расскажу о том как распознать контур нужного цвета с помощью python/ opencv такая задача часто встречается в робототехнике, и всяких автоматизациях.


С помощью предложенного решения можно например различать контур линии за которую не должен выезжать робот, или обьект для коптера. Такая задача может возникнуть если нужно например увидеть что в корзину положили апельсин.

Конкурс по воскрешению старинных игр на Python
https://habr.com/ru/post/498718/?utm_campaign=498718&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Недавно наткнулся На Хабре на пост о создании игр в начале 90х на ZX-Spectrum (https://habr.com/ru/post/78185/). У меня, к сожалению, такого компа не было — был только школьный БК-0010, на котором я рубился в Клад.
Пришла идея дать школьникам, которые начинают изучать Python, попробовать сделать какие-нибудь простые игры 30 летней давности. Задачка эта, конечно, не для начинающих, а дле тех, кто учит Python хотя бы полгода.

Раскраска текстов в html и React
https://habr.com/ru/post/498216/?utm_campaign=498216&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Добавить разметку в текст руками легко. Можно разметить текст прямо здесь, на Хабре, а потом скопировать на сайт. Можно сделать поиск с заменой в Notepad++ или в Atom.


Если это 1 текст. Если текстов много, хочется иметь инструмент для выделения фрагментов текста html-тегами или формирование исходного кода для React. На Питоне это не сложно (несколько строк кода на цвет).

Как научиться разработке на Python: новый видеокурс Яндекса
https://habr.com/ru/post/498856/?utm_campaign=498856&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Осенью прошлого года в московском офисе Яндекса прошла первая Школа бэкенд-разработки. Мы сняли занятия на видео и сегодня рады поделиться на Хабре полным видеокурсом Школы. Он позволит вам научиться промышленной разработке на Python. Авторы лекций — опытные разработчики в Яндексе. К каждому видео приложены ссылки на примеры и полезные материалы.

Добавляем параллельные вычисления в Pandas
https://habr.com/ru/post/498904/?utm_campaign=498904&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Возможно вы сталкивались с задачей параллельных вычислений над pandas датафреймами. Решить эту проблему можно как силами нативного Python, так и с помощью замечательной библиотеки — pandarallel. В этой статье я покажу, как эта библиотека позволяет обрабатывать ваши данные с использованием всех доступных мощностей.

[Видео] Moscow Python Podcast. Что нам несет релиз Python 3.9 (level: junior)
https://www.youtube.com/watch?v=DH3oxlfbN_c

В гостях у Moscow Python Podcast разработчик Х5 Retail Group Алексей Штырняев. Обсудили нововведения в Python 3.9

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

Talk Python to Me: #261 Monitoring and auditing machine learning
https://talkpython.fm/episodes/show/261/monitoring-and-auditing-machine-learning

Audio

Test and Code: 110: Testing Django - from unittest to pytest - Adam Parkin
https://testandcode.com/110

Audio

Сводка новостей от pythonz.net 19.04.2020 — 26.04.2020
http://pythonz.net/articles/312/

shynet - Modern, privacy-friendly, and detailed web analytics that works without cookies or JS.
http://github.com/milesmcc/shynet

#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами.

В 331 выпуске Python Дайджест вы найдете:

- Запуск периодических задач в Django + Celery + Docker
- Генетический алгоритм на Python для поиска глобальных экстремумов
- Прекратите называть ваши Python модули “utils”
- Простые задачи компьютерного зрения — поиск объектов нужного цвета
- Спор о первом языке программирования: окончательное решение
- PyBoy - Game Boy emulator
- django-gsheets - синхранизируем модели и таблицы Google Sheets
- Visual Studio Code – April 2020 Release

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/331/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.

DLL & Python
https://habr.com/ru/post/499152/?utm_campaign=499152&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Недавно меня заинтересовала тема использования DLL из Python. Кроме того было интересно разобраться в их структуре, на тот случай, если придется менять исходники библиотек. После изучения различных ресурсов и примеров на эту тему, стало понятно, что применение динамических библиотек может сильно расширить возможности Python. Собственные цели были достигнуты, а чтобы опыт не был забыт, я решил подвести итог в виде статьи — структурировать свой знания и полезные источники, а заодно ещё лучше разобраться в данной теме.

Разворачиваем Django в AWS EC2 + Docker + GitLab
https://testdriven.io/blog/deploying-django-to-ec2-with-docker-and-gitlab/

53 вопросов для Python интервью
https://towardsdatascience.com/53-python-interview-questions-and-answers-91fa311eec3f

Сократите код для Class-Based Views в Django
https://djangodeconstructed.com/2020/04/27/roll-your-own-class-based-views-in-django/

Чистый код: причины и следствия
https://habr.com/ru/post/499348/?utm_campaign=499348&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Сколько программистов, столько и определений, что такое чистый код. Часто, проводя собеседование, я слышу, что хороший код — это такой, который легко читается. Согласен, но как подсказывает мой личный опыт, это только вершина айсберга.


Первый звоночек, который нам сообщает, что код перестает быть чистым — это рост времени разработки новой функциональности и увеличение регрессионного скоупа при малейшем изменении в системе. Это следствие того, что технический долг накапливается, компоненты в системе очень тесно связаны, автотесты отсутствуют.

Podcast.__init__: Teaching Python Machine Learning
https://www.pythonpodcast.com/python-machine-learning-book-episode-260/

Audio