Python пора потесниться. О перспективах Julia
https://habr.com/ru/post/500472/?utm_campaign=500472&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Обойма нашей литературы по Python постоянно пополняется (https://www.piter.com/collection/soon/product/python-iskusstvennyy-intellekt-bolshie-dannye-i-oblachnye-vychisleniya) книгами (https://www.piter.com/product_by_id/152148087?recommended_by=dynamic&recommended_code=a862a6b152d1bd0399e4c2da6adec15a) самого разного (https://www.piter.com/collection/soon/product/programmiruem-s-pytorch-sozdanie-prilozheniy-glubokogo-obucheniya) уровня. Тем не менее, сегодня мы хотели бы сегодня вынести на обсуждение эту статью, автор которой считает язык Julia жизнеспособной и перспективной альтернативой Python. Читайте, переходите по ссылкам и не забудьте поучаствовать в голосовании.

Интеграция Aviasales API с Amazon Kinesis и простота serverless
https://habr.com/ru/post/500382/?utm_campaign=500382&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

А вы любите летать на самолетах? Я обожаю, но на самоизоляции полюбил еще и анализировать данные об авиабилетах одного известного ресурса — Aviasales.


Сегодня мы разберем работу Amazon Kinesis, построим стримминговую систему с реал-тайм аналитикой, поставим NoSQL базу данных Amazon DynamoDB в качестве основного хранилища данных и настроим оповещение через SMS по интересным билетам.

9 навыков программирования на Python, которые отличают новичка от опытного
https://habr.com/ru/post/500444/?utm_campaign=500444&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Python – фантастический язык. Его синтаксис настолько прост, что вам даже не придется искать лишнюю точку с запятой в своем коде. Я бы даже сказал, что для новичка Python один из лучших языков.


Вы начинаете с обширного набора библиотек и добавляете к ним все новые и новые по мере получения опыта в программировании.


Через некоторое время вы можете почувствовать, что застряли, когда окажется, что вы написали слишком много кода для одной простой операции. На самом деле это не так плохо, как вам может показаться. Понимание логики того, над чем вы работаете, гораздо важнее, чем количество строк. Короткий код лучше, но, если при этом логика нарушена, ваш код не будет работать, как задумано. Но с опытом и творческим подходом к работе ваш код будет становиться все короче и лучше.

Django. Добавление счётчиков к моделям в административной панели Django
https://evileg.com/ru/post/613/

Заметка о добавлении счетчиков к моделям в административной панели Django

Автоматизируем Excel отчеты с графиками
https://towardsdatascience.com/automate-excel-reporting-with-python-233dd61fb0f2

Простая космическая симуляция с помощью Python и Box2D
https://habr.com/ru/post/500568/?utm_campaign=500568&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

На данную статью меня вдохновила недавняя публикация Моделируем Вселенную (https://habr.com/ru/post/494546/), где автор показал весьма интересное моделирование разных космических явлений. Однако представленный там код непрост для начинающих. Я покажу как сделать физическое моделирование с помощью движка Box2D (https://box2d.org/about/), написав всего лишь несколько строк кода.


Рискну ошибиться, но это первое описание Box2D для Python на Хабре, восполним этот пробел.

Подборка статей о машинном обучении: кейсы, гайды и исследования за апрель 2020
https://habr.com/ru/post/500558/?utm_campaign=500558&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Продолжаем отбирать публикации, которые помогают снизить порог входа в сферу ML. Как и прежде, здесь в первую очередь собраны инструменты с открытым исходным кодом, предобученные модели и высокоуровневые API.

Обзор Python 3.9
http://khashtamov.com/ru/python39-overview/

Недавно в сети стала доступна для установки альфа-версия Python 3.9. Релиз планируется на октябрь 2020 года, но уже сейчас можно взглянуть, а что же он нам новенького готовит.

Работа с базой данных во Flask: от джуна джуну
https://habr.com/ru/post/500688/?utm_campaign=500688&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Написать данную статью меня побудило желание помочь таким же новичкам в Python в целом и в работе с Flask в частности, как я сам. Во время работы над задачей целостного и понятного объяснения в том стиле, как любим мы, новички, не нашел. Приходилось информацию искать по крупицам. Каких-то картинок не будет. Сугубо техническая статья. Опытным людям буду благодарен за комментарии и за подсказки по улучшению кода.

Настраиваем Celery в Django
http://www.accordbox.com/blog/how-to-setup-celery-django/

Визуальный отладчик для Jupyter
https://habr.com/ru/post/500422/?utm_campaign=500422&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Прогресс большинства программных проектов строится на малых изменениях, которые, перед тем, как двигаться дальше, тщательно оценивают. Быстрое получение результатов выполнения кода и высокая скорость итеративной разработки — это одни из основных причин успеха Jupyter. В особенности — в сфере научных исследований.


Пользователи Jupyter любят проводить в блокнотах эксперименты, они используют блокноты как интерактивное средство коммуникации. Правда, если говорить о задачах классической разработки ПО, например, о рефакторинге большой кодовой базы, то можно сказать, что для решения таких задач Jupyter часто меняют на обычные IDE.

map(), filter() и reduce() на примере
https://stackabuse.com/map-filter-and-reduce-in-python-with-examples/

[Видео] Moscow Python Podcast. Удаленная работа. Взгляд со стороны техдира (level: All)
https://www.youtube.com/watch?v=a_vlcxij_AA

В гостях у Moscow Python Podcast Илья Лебедев, технический директор компании BestDoctor и евангелист Moscow Python. Обсудили как безболезненно перейти на удаленную работу и о инструментах организации процессов.

Talk Python to Me: #263 SEO for developers
https://talkpython.fm/episodes/show/263/seo-for-developers

Audio

Интерактивные эксперименты с машинным обучением (на TensorFlow)
https://habr.com/ru/post/500788/?utm_campaign=500788&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Я создал новый проект Интерактивные эксперименты с машинным обучением (https://github.com/trekhleb/machine-learning-experiments) на GitHub. Каждый эксперимент состоит из Jupyter/Colab ноутбука, показывающего как модель тренировалась, и Демо странички, показывающей модель в действии прямо в вашем браузере.

 
Несмотря на то, что машинные модели в репозитории могут быть немного "туповатенькими" (помните, это всего-лишь эксперименты, а не вылизанный код, готовый к "заливке на продакшн" и дальнейшему управлению новыми Tesla)

DjangoChat - Django Security - Markus Holtermann
https://djangochat.com/episodes/django-security-markus-holtermann-PT9XBies

Audio

PyCharm 2020.1.1
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/u76FWMzM1Pc/

Князь сказал или где была война. Мой опыт исследования «Войны и мир»
https://habr.com/ru/post/500584/?utm_campaign=500584&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Роман-эпопею Льва Николаевича Толстого «Война и мир» (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%92%D0%BE%D0%B9%D0%BD%D0%B0_%D0%B8_%D0%BC%D0%B8%D1%80) я так и не прочитал до сих — в школе было не интересно из-за «словоблудия» автора, а с возрастом как-то нет времени взяться за такой объемный труд.


Однако решил, что изучить стоит…

Материальный Python. Что нового в библиотеке KivyMD
https://habr.com/ru/post/500968/?utm_campaign=500968&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Не так давно уже писали о Python в Mobile development (https://habr.com/ru/post/479126/) и разработке мобильных приложений на Python с помощью библиотек Kivy и KivyMD (https://habr.com/ru/post/480018/). Эта статья продолжит знакомить вас с кроссплатформенными Python инструментами, а конкретно сегодня мы рассмотрим новинки, которые появились в библиотеке KivyMD за последнее время.

Учимся делать анимированные графики из данных
https://towardsdatascience.com/learn-how-to-create-animated-graphs-in-python-fce780421afe