Система рекомендаций фильмов с GUI на Python
https://habr.com/ru/post/523132/?utm_campaign=523132&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

«Без опыта я никому не нужен! Где взять опыт?» — часто думают люди, осваивающие новую для себя сферу или изучающие новый язык программирования. Решение есть — делать пет-проекты. Представленный под катом проект системы рекомендации фильмов не претендует на сложность и точность аналогичных систем от энтерпрайз-контор, но может стать практическим стартом для новичка, которому интересны системы рекомендации в целом. Этот пост также подойдет для демонстрации как использовать Python-библиотеку EasyGUI на практике.


Важное предупреждение: если вы крепкий миддл либо сеньор, то проект может показаться вам простым. Однако не стоит спешить опускать палец вниз и забывать про тех, кто не так опытен, и кому пост может быть полезен, ведь все мы когда-то были джунами.

Data Management With Python, SQLite, and SQLAlchemy
https://realpython.com/python-sqlite-sqlalchemy/

Generating Synthetic Data with Numpy and Scikit-Learn
https://stackabuse.com/generating-synthetic-data-with-numpy-and-scikit-learn/

Разработка онлайн-сервиса для инвесторов на pythonanywhere.com с использованием данных Yahoo Finance
https://habr.com/ru/post/523612/?utm_campaign=523612&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Цель настоящей статьи — поделиться опытом разработки аналитического онлайн-сервиса для инвесторов на python. Основное внимание уделено в большей степени концептуальным моментам, а не детальному описанию какой-то отдельной технологии. Надеюсь, что любые детали читатель легко найдет, немного погуглив. Ради наглядности даю ссылку на сервис в самом начале изложения   (http://www.emarkoff.com/)

Capped Social Network - Building SaaS #76
https://www.mattlayman.com/building-saas/capped-social-network/

DataArt запустил бесплатную платформу Kiddo — онлайн-задачник для школьников, изучающих Питон
https://habr.com/ru/post/523602/?utm_campaign=523602&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Пополнить базу собственными задачами может любой желающий, а на свой сайт встроить Kiddo (https://kiddo.academy/) не сложнее, чем плеер YouTube.

A Django REST API in a Single File
https://adamj.eu/tech/2020/10/15/a-single-file-rest-api-in-django/

Как построить диаграмму на Python
https://habr.com/ru/post/523140/?utm_campaign=523140&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Каждый, кому хоть раз приходилось строить диаграммы в draw.io или Google Diagrams, помнит всю утомительность и медлительность этого процесса. Сегодня делимся с вами материалом, в котором шаг за шагом показывается, как можно строить красивые архитектурные диаграммы с помощью Python. Главное удобство — встроенные узлы для обозначения сервисов и языков программирования. Только код и никакой мыши.

Парсинг и аудит
https://habr.com/ru/post/523708/?utm_campaign=523708&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Начнем с идеи. Допустим, вы, как настоящий аудитор, хотите провести экспертизу отчетности заводчика собак, используя в том числе и сторонние ресурсы. Для этого вы пробуете получить систематизированную информацию о щенках заводчика, зная, к примеру, лишь название их пород, и составить из нее таблицу в Pandas, пригодную к дальнейшей обработке любого характера (всевозможные статистические изыскания, агрегация и так далее). Но ваши данные хранятся в глубине некоторого абстрактного вебсайта, откуда вы можете вынуть их в только виде архива, где сложены документы нескольких форматов, внутри которых есть текст, картинки, таблицы. А если пород щенков много, а на каждую из них есть по десятку pdf-файлов с таблицами, откуда вам нужна не вся информация, а также, например, нужны названия этих таблиц или сноски? Добавим в наш проект несколько функций, решающих следующие задачи: выгрузка и распаковка архива с данными, поиск и обработка pdf файлов из архива, анализ полученных данных.

The Real Python Podcast – Episode #31: Python Return Statement Best Practices and Working With the map() Function
https://realpython.com/podcasts/rpp/31/

Talk Python to Me: #286 Python and ML at NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL)
https://talkpython.fm/episodes/show/286/python-and-ml-at-nasa-jet-propulsion-laboratory-jpl

Audio

Python Bytes: #203 Scripting a masterpiece for Python web automation
https://pythonbytes.fm/episodes/show/203/scripting-a-masterpiece-for-python-web-automation

Зарплаты Python-разработчиков: самые большие зарплаты не в Москве, а в Воронеже нет сеньоров
https://habr.com/ru/post/523856/?utm_campaign=523856&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Python-разработчиков можно поделить на три группы. В самой большой — специалисты, чьи зарплатные ожидания ниже предложений компаний. Во второй — те, кто хочет получать больше, чем им готовы предложить. И совсем мало разработчиков, чьи ожидания совпадают с предложениями. Деление не зависит от уровня разработчика, скорее от города потому что в каждой из 3 групп есть джуны, мидлы и сеньоры.

The Digital Cat: Flask project setup: TDD, Docker, Postgres and more - Part 3
https://www.thedigitalcatonline.com/blog/2020/07/07/flask-project-setup-tdd-docker-postgres-and-more-part-3/

The Digital Cat: Flask project setup: TDD, Docker, Postgres and more - Part 2
https://www.thedigitalcatonline.com/blog/2020/07/06/flask-project-setup-tdd-docker-postgres-and-more-part-2/

Конфигурация проекта внутри и вне Kubernetes
https://habr.com/ru/post/523432/?utm_campaign=523432&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Недавно я написал ответ о жизни проекта в Докерах и отладке кода вне него (https://ru.stackoverflow.com/a/1190110/198251), где мельком упомянул о том, что можно сделать свою систему конфигурирования, чтобы сервис и в Кубере хорошо работал, подтягивал секреты, и локально удобно запускался, в том числе вообще вне Докера. Ничего сложного, но описанный "рецепт" может кому-то пригодится :) Код на Питоне, но логика к языку не привязана.

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (ccxlvi)
http://python-weekly.blogspot.com/2020/10/ccxlvi-stackoverflow-python-report.html

#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами.

В выпуске Python Дайджест вы найдете:

- A Django REST API in a Single File
- Насколько плох железнодорожный переезд
- Как построить диаграмму
- Парсинг и аудит
- Система рекомендаций фильмов с GUI на Python
- Почему интернационализация и локализация имеют значение
- Голосовой бот + телефония на полном OpenSource. Часть 2 — учим бота слушать и говорить
- Алгоритм Jerdella: решаем проблемы семантического безумия в IT-системах банков

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/356/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.

Песочный алфавит при помощи генеративных алгоритмов
https://habr.com/ru/post/507614/?utm_campaign=507614&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss



В посте есть результаты экспериментов с различными биологическими и физическими закономерностями, в частности песочный сплайн, дифференциальная решетка, песчаные творения и песочные знаки.

Подключение Yandex Database к serverless телеграм боту на Yandex Functions
https://habr.com/ru/post/524082/?utm_campaign=524082&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Данная статья является продолжением вот этой статьи (https://habr.com/ru/post/522126/). В ней мы рассмотрели создание и настройку yandex cloud functions телеграм бота. А сегодня мы рассмотрим подключение телеграм бота к базе данных и сохранение какой-либо информации о пользователе, с которым общается бот.

В качестве базы данных мы будем использовать Yandex Cloud Database (https://cloud.yandex.ru/docs/ydb/).