Size: a a a

2016 August 03
PythonDigest
источник
PythonDigest
Django + Elastic Search + haystack = мощная система поиска для Django. Часть 2

http://bookofstranger.com/django-elastic-search-haystack-powering-your-website-with-search-functionality-part-2/
источник
PythonDigest
[Видео] MoscowPython 37 - начало + анонс Moscow Python Conf

http://www.youtube.com/watch?v=CrcxBGTJIfc

Евангелисты MoscowPython Валентин Домбровский и Григорий Петров открывают 37-й митап MoscowPython и рассказывают о предстоящей конференции Moscow Python Conf. http://conf.python.ru
источник
PythonDigest
Как сделать экспорт данных из Django в Excel

http://simpleisbetterthancomplex.com/tutorial/2016/07/29/how-to-export-to-excel.html
источник
PythonDigest
источник
PythonDigest
[Видео] Lightning Talk на тему Quality Assurance

http://www.youtube.com/watch?v=rilKfmbeqaA

На Moscow Python Meetup 37 Григорий Петров выступил с импровизацией на тему quality assurance.
источник
PythonDigest
О некоторых горячих клавишах в PyCharm

https://habrahabr.ru/post/306838/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Хочу поделиться с вами горячими клавишами, которыми пользуюсь или к которым пытаюсь привыкнуть в своей повседневной работе. В современных средах их количество может просто зашкаливать, но постепенное добавление новых сочетаний в копилку, способно значительно повысить вашу продуктивноть. Приведенные сочетания относятся к редактированию, навигации, рефакторингу и справедливы только для раскладки Default for XWin (Linux). Читать дальше →
источник
PythonDigest
Часть 1. Платформа СППР Универсальные алгоритмы

https://habrahabr.ru/post/306820/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Приветствую, уважаемое сообщество! Забегая вперед прошу прощения у тех, кто ожидает новизны или революционных идей. Их тут нет. Но есть вполне хорошая прикладная система. Системы поддержки принятия решений сейчас набирают обороты. Причем я не буду особо останавливаться на перечислении способов реализации. Оговорюсь только об основных свойствах. Я бы очень упрощенно и обобщенно назвал эти системы вероятностными. То есть они выдают рекомендации с известной долей вероятности используя накопленную и проанализированную статистику. Не скажу что это плохо. Тема BigData и Machine learning нынче в тренде. Так же эти системы работают по принципу черного ящика. Поэтому проверить достоверность работы заложенной модели не всегда можно выявить. Читать дальше →
источник
PythonDigest
Сколько нужно нейронов, чтобы распознать сводку моста?

https://habrahabr.ru/post/306798/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

История началась, когда я переехал жить на остров Декабристов в Санкт-Петербурге. Ночью, когда мосты развели, этот остров вместе с Васильевским полностью изолирован от большой земли. Мосты при этом нередко сводят досрочно, иногда на час раньше опубликованного расписания, но оперативной информации об этом нигде нет. После второго "опоздания" на мосты, я задумался об источниках информации о досрочной сводке мостов. Одним из пришедших в голову вариантов была информация с публичных веб-камер. Вооружившись этими данными и остаточными знаниями со специализации по ML от МФТИ и Яндекса, я решил попробовать решить задачу "в лоб". Картинки и кишочки под катом
источник
PythonDigest
[Видео] Как с минимумом технологий выпустить релиз. Пособие для начинающих.

http://www.youtube.com/watch?v=u-uEbWS1cgw

Доклад про то как использование множества современных технологий не всегда позволяет реализовать проект в срок. Александр Боргардт @ Moscow Python Meetup 37 Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/37/how-not-to-drown-in-a-sea-of-tech/
источник
2016 August 04
PythonDigest
Распределенное выполнение Python-задач с использованием Apache Mesos. Опыт Яндекса

https://habrahabr.ru/post/306548/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Подготовка релиза картографических данных включают в себя запуск массовой обработки данных. Некоторые задачи хорошо ложатся на идеологию Map-Reduce. В этом случае задача инфраструктуры традиционно решается использованием Hadoop или YT
В реальности часть задач таковы, что разбиение их на маленькие подзадачи невозможно, или нецелесообразно (из-за наличия существующего решения и дорогой разработки, например). Для этого мы в Яндекс.Картах разработали и используем свою систему планирования и выполнения взаимосвязанных задач. Одним из элементов такой системы является планировщик, запускающий задачи на кластере с учетом доступных ресурсов.
источник
PythonDigest
[Видео] Python, умные часы и нейронные сети

http://www.youtube.com/watch?v=SrjVaBNaS_A

Умные часы и фитнес-браслеты могут показывать не только число шагов и время, но и много других вещей. Чтобы их извлечь, нам понадобится Python, машинное обучение и умение удивляться. Заодно узнаем, что нейронные сети в Python - это просто и быстро. Глеб Ивашкевич @ Moscow Python Meetup 37 Слайды: http://www.moscowpython.ru/meetup/37/watch-the-hands/
источник
PythonDigest
[Видео] Python Sorted Collections

http://pythonz.net/videos/71/?utm_medium=link&utm_campaign=promo&utm_source=rss

C++, Java и .NET предоставляют сортированные коллекции прямо из коробки, а хотели бы вы иметь их в Питоне? Если посмотреть вокруг, то можно обнаружить индексы DataFrame в Pandas, базы данных в памяти Sqlite, сортированные множества в redis-py. Этот выступление посвящено модулю SortedContainers, который создавался с целью заполнить пробел: добавить в Питон реализации сортированных списков, словарей, множеств. Написан он на чистом Питоне, но в общем случае, быстрее аналогичных модулей, написанных на Си. Давайте посмотрим как это работает. В выступлении информация об используемых подходах и алгоритмах, а также много графиков производительности.
источник
PythonDigest
Искусственные нейронные сети для новичков, часть 1

https://habrahabr.ru/post/307004/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

Этим постом я начну цикл «Нейронные сети для новичков». Он посвящен искусственным нейронным сетям (внезапно). Целью цикла является объяснение данной математической модели. Часто после прочтения подобных статей у меня оставалось чувство недосказанности, недопонимания — НС по-прежнему оставались «черным ящиком» — в общих чертах известно, как они устроены, известно, что делают, известны входные и выходные данные. Но тем не менее полное, всестороннее понимание отсутствует. А современные библиотеки с очень приятными и удобными абстракциями только усиливают ощущение «черного ящика». Не могу сказать, что это однозначно плохо, но и разобраться в используемых инструментах тоже никогда не поздно. Поэтому моей первичной целью является подробное объяснение устройства нейронных сетей так, чтобы абсолютно ни у кого не осталось вопросов об их устройстве; так, чтобы НС не казались волшебством. Так как это не математический трактат, я ограничусь описанием нескольких методов простым языком (но не исключая формул, конечно же), предоставляя поясняющие иллюстрации и примеры.
источник
PythonDigest
источник
PythonDigest
Concurrency в Python 3 – модуль concurrent.futures

http://www.blog.pythonlibrary.org/2016/08/03/python-3-concurrency-the-concurrent-futures-module/

Статья об использовании модуля concurrent.futures
источник
2016 August 05
PythonDigest
источник
PythonDigest
PYCONRU-2016: видео всех докладов и презентации

https://habrahabr.ru/post/307044/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=hub

3-4 июля недалеко от Москвы прошла четвертая международная конференция python-разработчиков PyCon Russia. Под катом — много видео, презентации и фотографии. А еще посмотрите отчетный ролик — в нем коротко о том, что было на PyCon-2016 плюс немного из истории конференции
источник
PythonDigest
Вырваться из вложенных циклов

http://nedbatchelder.com//blog/201608/breaking_out_of_two_loops.html

Короткая статья на тему - как выпрыгивать из вложенных циклов
источник
PythonDigest
Простое введение в Web Scraping на Python

http://www.blog.pythonlibrary.org/2016/08/04/a-simple-intro-to-web-scraping-with-python/
источник