PEP 572 (Выражения присваивания в python 3.8)
https://habr.com/ru/post/499666/?utm_campaign=499666&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В этот раз мы рассмотрим PEP 572, который рассказывает про выражения присваивания. Если Вы до сих пор скептически относитесь к оператору ":=" или не до конца понимаете правила его использования, то эта статья для Вас. Здесь вы найдёте множество примеров и ответов на вопрос: «Почему именно так?». Эта статья получилась максимально полной и если у Вас мало времени, то просмотрите раздел, написанный мной. В его начале собраны основные «тезисы» для комфортной работы с выражениями присваивания. Заранее простите, если найдёте ошибки (пишите про них мне, я исправлю).

Как работает атака TCP Reset
https://habr.com/ru/post/499902/?utm_campaign=499902&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Атака TCP reset выполняется при помощи одного пакета данных размером не более нескольких байт. Подменённый спуфингом TCP-сегмент, созданный и переданный атакующим, хитростью заставляет двух жертв завершить TCP-соединение, прервав между ними связь, которая могла быть критически важной.

 

Пять этапов принятия неизбежного, или Рекомендательная система для кросс-продаж
https://habr.com/ru/post/500118/?utm_campaign=500118&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В реалиях современного мира, когда ведется повсеместная цифровизация и накопление данных обо всем и о каждом, возникает резонный вопрос, а как этими данными воспользоваться? Многие, наверняка, уже слышали о рекомендательных системах в сферах развлечения и продаж. Инвестиционные компании не стоят в стороне от современных тенденций в области Data Science и рекомендательных систем в частности. Так давайте рассмотрим, в чем особенности и какие этапы пришлось пройти одной крупной инвестиционной компании для того, чтобы разработать собственную рекомендательную систему для повышения эффективности кросс-продаж и что в итоге получилось.

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (ccxxvi)
http://python-weekly.blogspot.com/2020/05/ccxxvi-stackoverflow-python-report.html

Управлять правами на уровне объектов
https://habr.com/ru/post/500142/?utm_campaign=500142&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Рано или поздно, разработчик на Django (https://docs.djangoproject.com/en) встречается с проблемой: как сделать так, чтобы пользователи не могли изменять или удалять, а то и вовсе не видели разных объектов одного и того же типа.
 
Допустим, ваш проект касается хранения информации о проектах. Разные пользователи входят в разные проекты и не должны видеть информацию о другом проекте. Один и тот же пользователь может входить в несколько проектов и иметь разный статус в разных проектах — где-то он может только просматривать информацию, а в других — править данные. В каком-то проекте пользователь зарегистрирован как персонал проекта, а в другом — только как потребитель его услуг. Уровень доступа соответственно, должен быть совершенно разным.

Этими вопросами занимаются несколько пакетов, мы рассмотрим один из них — Django-Access (https://github.com/nnseva/django-access). Все, кому это интересно, приглашаются под кат.

Test and Code: 111: Subtests in Python with unittest and pytest - Paul Ganssle
https://testandcode.com/111

Audio

Большой тюьториал по обработке спортивных данных на python
https://habr.com/ru/post/500162/?utm_campaign=500162&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Последние пару лет в свободное время занимаюсь триатлоном. Этот вид спорта очень популярен во многих странах мира, в особенности в США, Австралии и Европе. В настоящее время набирает стремительную популярность в России и странах СНГ. Речь идет о вовлечении любителей, не профессионалов. В отличие от просто плавания в бассейне, катания на велосипеде и пробежек по утрам, триатлон подразумевает участие в соревнованиях и системной подготовке к ним, даже не будучи профессионалом. Наверняка среди ваших знакомых уже есть по крайней мере один “железный человек” или тот, кто планирует им стать.

Serverless Django с PostgreSQL + Cloud SQL
https://www.codingforentrepreneurs.com/posts/serverless-django-postgresql-cloud-sql-cloud-run/

#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами.

В 332 выпуске Python Дайджест вы найдете:

- 53 вопросов для Python интервью
- PEP 257 на русском. (Соглашение о Docstrings)
- Большой тюьториал по обработке спортивных данных
- Pylint: детальная проверка работы анализатора кода
- Практическое руководство по разработке бэкенд-сервиса
- Геокодирование. Как привязать 250 тысяч адресов к координатам за 10 минут?
- Подбор экипировки игровому персу при помощи генетики/эволюции
- Чистый код: причины и следствия
- ovh / celery-director - реализуем workflow поверх Celery
- Pip 20.1

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/332/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.

Сводка новостей от pythonz.net 26.04.2020 — 03.05.2020
https://pythonz.net/articles/314/

А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.

Раскрашиваем вывод в терминале
https://www.willmcgugan.com/blog/tech/post/how-to-get-rich-with-python-a-terminal-rendering-library/

Использование метода Монте-Карло для создания портфеля
https://habr.com/ru/post/500262/?utm_campaign=500262&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Начинающие (да и не только) инвесторы часто задаются вопросом о том, как отобрать для себя идеальное соотношение активов входящих в портфель. Часто (или не очень, но знаю про двух точно) у некоторых брокеров эту функцию выполняет торговый робот. Но заложенные в них алгоритмы не раскрываются.


В этом посте будет рассмотрено то, как оптимизировать портфель при помощи Python и симуляции Монте Карло.

Кэшеирование в Django
https://testdriven.io/blog/django-caching/

Обзор Django caching framework

Django bugfix release: 3.0.6
https://www.djangoproject.com/weblog/2020/may/04/django-bugfix-release-306/

PEP 3107 (Аннотации в функциях)
https://habr.com/ru/post/500134/?utm_campaign=500134&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Я решил полностью разобраться в пайтоновских аннотациях и заодно перевести цикл PEP-ов, документирующих эту тему. Мы начнём со стандартов версии 3.X и закончим нововведениями в python 3.8. Сразу говорю, что этот PEP — один из самых базовых и его прочтение пригодится лишь новичкам. Ну что же, поехали:

Podcast.__init__: Maintainable Infrastructure As Code In Pure Python With Pulumi
https://www.pythonpodcast.com/pulumi-infrastructure-as-code-episode-261/

Audio

COVID-19: Определяем наличие маски с OpenCV, Keras/TensorFlow, Deep Learning
https://www.pyimagesearch.com/2020/05/04/covid-19-face-mask-detector-with-opencv-keras-tensorflow-and-deep-learning/

Модуль datetime для работы с временем и датами
https://realpython.com/python-datetime/

Пишем GraphQL API с Django и Graphene
https://www.techiediaries.com/django-graphql-tutorial/

Делаем Real-time Dashboard с Plotly
https://towardsdatascience.com/building-a-real-time-dashboard-using-python-plotly-library-and-web-service-145f50d204f0