Создание торгового бота используя машинное обучение в анализе временных рядов
https://habr.com/ru/post/504184/?utm_campaign=504184&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Это не техническая статья, в ней нет подробного анализа методов и теории. Просто как-то я увлекся машинным обучением и как и многие начинающие в этой теме люди, решил сделать торгового бота. Однако это выросло в нечто большее, чем просто тренировочный проект. Вот обо всем этом я и хочу рассказать.

Attrs, Dataclasses and Pydantic
https://stefan.sofa-rockers.org/2020/05/29/attrs-dataclasses-pydantic/

Генерация рандомных ветвлений на Питоне
https://habr.com/ru/post/504296/?utm_campaign=504296&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Вспоминая Докинза, основную идею можно выразить так: если долго держать смерч над помойкой, то может собраться Боинг-747. Появление структуры из хаоса дуриком: перебирая и рекомбинируя всё подряд, из всех бессмысленных и беспорядочных процессов можно увидеть вполне осмысленные и упорядоченные. Если такие процессы каким-либо образом закрепляются и повторяются, то система, еще вчера представлявшая из себя броуновское движение, сегодня начинает выглядеть уже так, как будто ее поведение настроила невидимая рука, и что она совершает какие-то осмысленные с нашей точки зрения действия. При этом никакой руки и близко нет. Она настроила себя сама.

Создание конечных автоматов с помощью корутин в Python
https://webdevblog.ru/sozdanie-konechnyh-avtomatov-s-pomoshhju-korutin-v-python/

Оригинальная статья: Arpit Bhayani (https://www.codementor.io/@arpitbhayani) – Building Finite State Machines with Python Coroutines (https://www.codementor.io/@arpitbhayani/building-finite-state-machines-with-python-coroutines-15nk03eh9l)

Конечный автомат (Finite State Machine) – это математическая модель вычислений, которая моделирует последовательную логику. FSM состоит из конечного числа состояний, функций перехода, входных алфавитов, начального и конечного состояний. В области компьютерных наук автоматы используются при проектировании компиляторов, лингвистической обработки, пошаговых рабочих процессов, игрового дизайна, процедур протоколов (например, TCP / IP), программирования на основе событий, разговорного искусственного интеллекта и многих других.

Быстрая загрузка большого количества данных в Google Colab
https://habr.com/ru/post/504362/?utm_campaign=504362&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Решил поделиться своим знанием, как можно быстро загрузить большое количество файлов в Google Colab с Google Drive.


Всем известно, что Google Colab отличная бесплатная платформа для обучения и экспериментов над Нейронными Сетями.

The Real Python Podcast – Episode #11: Advice on Getting Started With Testing in Python
https://realpython.com/podcasts/rpp/11/

Audio

Python Bytes: #183 Need a beautiful database editor? Look to the Bees!
https://pythonbytes.fm/episodes/show/183/need-a-beautiful-database-editor-look-to-the-bees

Audio

Несколько способов запуска Python кода из terminal
https://snarky.ca/the-many-ways-to-pass-code-to-python-from-the-terminal/

Talk Python to Me: #266 Refactoring your code, like magic with Sourcery
https://talkpython.fm/episodes/show/266/refactoring-your-code-like-magic-with-sourcery

Audio

Data Classes in Python
https://towardsdatascience.com/data-classes-in-python-8d1a09c1294b

PyDebloatX - приложение для удаления Windows 10 программ по умолчанию
http://github.com/Teraskull/PyDebloatX

returns - типизируем и проверяем возвращаемое значение функции
http://github.com/dry-python/returns

Deploy Machine Learning Pipeline on Google Kubernetes Engine
https://towardsdatascience.com/deploy-machine-learning-model-on-google-kubernetes-engine-94daac85108b

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

wfuzz - Web application fuzzer
http://github.com/xmendez/wfuzz

Test and Code: 115: Catching up with Nina Zakharenko
https://testandcode.com/115

Audio

#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами.

В 336 выпуске Python Дайджест вы найдете:

- Отладка Django приложения в Docker через VS Code
- 6 способов значительно ускорить pandas с помощью пары строк кода
- Сказ о том, как мы BigQuery приручали
- Несколько способов запуска Python кода из terminal
- Твой первый шаг в Data Science. Титаник
- Создание конечных автоматов с помощью корутин в Python
- Внутри виртуальной машины Python. Часть 2
- httprunner - One-stop solution for HTTP(S) testing.

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/336/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.

practical-python - курс по Python от Дэвида Бизли
http://github.com/dabeaz-course/practical-python

Краткий обзор NLP библиотеки SpaСy
https://habr.com/ru/post/504680/?utm_campaign=504680&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Обработка естественного языка(Natural Language Processing — NLP) сегодня становится очень востребованной, так как людям несомненно проще общаться с машинами также, как они общаются с людьми.

3 простых шага для использования Excel из Python
https://towardsdatascience.com/get-started-with-python-and-ditch-excel-85e7f67318b