Как анализировать 100 Гб данных на ноутбук с Python
https://towardsdatascience.com/how-to-analyse-100s-of-gbs-of-data-on-your-laptop-with-python-f83363dda94
https://towardsdatascience.com/how-to-analyse-100s-of-gbs-of-data-on-your-laptop-with-python-f83363dda94
doccano - Open source text annotation tool for machine learning practitioner.
https://github.com/doccano/doccano
https://github.com/doccano/doccano
Несколько полезных советов как практиковаться в Python
https://habr.com/ru/post/478900/?utm_campaign=478900&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Изучение Python не сильно отличается от изучения других языков программирования. Один путь для становления профессионалом в Python (или в другом любом языке) в основном зависит от имеющегося опыта и знаний. Это означает, что опытные программисты уже знакомы с основными концепциями программирования, обычные используют разные методы решения задач, когда как новички — нет.
Не смотря ни на что, имеется несколько вещей общих для всех, одна из них — Вам нужно практиковаться, очень много практиковаться!
https://habr.com/ru/post/478900/?utm_campaign=478900&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Изучение Python не сильно отличается от изучения других языков программирования. Один путь для становления профессионалом в Python (или в другом любом языке) в основном зависит от имеющегося опыта и знаний. Это означает, что опытные программисты уже знакомы с основными концепциями программирования, обычные используют разные методы решения задач, когда как новички — нет.
Не смотря ни на что, имеется несколько вещей общих для всех, одна из них — Вам нужно практиковаться, очень много практиковаться!
Эксплуатация созвучности имён пакетов на PyPI продолжается: python3-dateutil, jeilyfish
https://pythonz.net/articles/282/
О том, что нужно быть бдительными, в том числе на PyPI.
На днях на PyPI в очередной раз были обнаружены (https://github.com/dateutil/dateutil/issues/984) вредоносные пакеты, имена которых мимикрируют под имена популярных пакетов. Так, например, python3-dateutil, пользуясь тем, что во многих дистрибутивах ОС Linux так называется вполне легитимный пакет, поселившись на PyPI, выдавал себя за оригинальный dateutil, известный на PyPI под именем python-dateutil.
https://pythonz.net/articles/282/
О том, что нужно быть бдительными, в том числе на PyPI.
На днях на PyPI в очередной раз были обнаружены (https://github.com/dateutil/dateutil/issues/984) вредоносные пакеты, имена которых мимикрируют под имена популярных пакетов. Так, например, python3-dateutil, пользуясь тем, что во многих дистрибутивах ОС Linux так называется вполне легитимный пакет, поселившись на PyPI, выдавал себя за оригинальный dateutil, известный на PyPI под именем python-dateutil.
[Видео] Знакомство с Gtihub Actions
https://sobolevn.me/talks/devoops-2019
Доклад про Gtihub Actions и существующие решения рядом
https://sobolevn.me/talks/devoops-2019
Доклад про Gtihub Actions и существующие решения рядом
awspx - визуализируем доступы и взаимодействие ресурсов в AWS
https://github.com/FSecureLABS/awspx
https://github.com/FSecureLABS/awspx
kornia - Open Source Differentiable Computer Vision Library for PyTorch
https://github.com/kornia/kornia
https://github.com/kornia/kornia
Генерация случайного числа в Python
https://www.techbeamers.com/python-random-number-tutorial/
О методах randrange(), randint(), random(), seed(), uniform()
https://www.techbeamers.com/python-random-number-tutorial/
О методах randrange(), randint(), random(), seed(), uniform()
Python в Mobile development
https://habr.com/ru/post/479126/?utm_campaign=479126&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Ни для кого не секрет, что область применения Python довольно широка: начиная от web-технологий, игровой индустрии и заканчивая проектами NASA. Python работает практически везде: от карманных компьютеров и смартфонов до серверов сети и практически на всех известных платформах, таких как Windows, Linux/UNIX, macOS, Palm OS, Raspberry PI и так далее. Благодаря фреймворку Kivy (https://github.com/kivy/kivy) в 2011 году Python освоил и мобильные платформы в плане разработки приложений под iOS и Android, а в 2015 с помощью библиотеки KivyMD (https://github.com/HeaTTheatR/KivyMD) Python научился использовать Material Design.
https://habr.com/ru/post/479126/?utm_campaign=479126&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Ни для кого не секрет, что область применения Python довольно широка: начиная от web-технологий, игровой индустрии и заканчивая проектами NASA. Python работает практически везде: от карманных компьютеров и смартфонов до серверов сети и практически на всех известных платформах, таких как Windows, Linux/UNIX, macOS, Palm OS, Raspberry PI и так далее. Благодаря фреймворку Kivy (https://github.com/kivy/kivy) в 2011 году Python освоил и мобильные платформы в плане разработки приложений под iOS и Android, а в 2015 с помощью библиотеки KivyMD (https://github.com/HeaTTheatR/KivyMD) Python научился использовать Material Design.
#python #pydigest
Сборник Python новостей уже перед вами.
В 311 выпуске Python Дайджест вы найдете:
- Django 3.0
- Python в Mobile development
- Как дата-сайентист машину покупал
- Эффективные и не эффективные методы кодинга
- Несколько полезных советов как практиковаться в Python
- Эксплуатация созвучности имён пакетов на PyPI продолжается: python3-dateutil, jeilyfish
- «Ты узнаешь ее из тысячи...» или классифицируем изображения в реальном времени с PyTorch
- React-admin и django rest framework
- locust - масштабируемый инструмент нагрузочного тестирования
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/311/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.
Сборник Python новостей уже перед вами.
В 311 выпуске Python Дайджест вы найдете:
- Django 3.0
- Python в Mobile development
- Как дата-сайентист машину покупал
- Эффективные и не эффективные методы кодинга
- Несколько полезных советов как практиковаться в Python
- Эксплуатация созвучности имён пакетов на PyPI продолжается: python3-dateutil, jeilyfish
- «Ты узнаешь ее из тысячи...» или классифицируем изображения в реальном времени с PyTorch
- React-admin и django rest framework
- locust - масштабируемый инструмент нагрузочного тестирования
Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/311/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.
Python Digest
Выпуск 311
Новый выпуск еженедельного дайджеста новостей о #python уже в эфире!
pgcli - 2.2.0
https://allmychanges.com/p/python/pgcli/#2.2.0
REPL для Postgres. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pgcli/#2.2.0. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pgcli/
https://allmychanges.com/p/python/pgcli/#2.2.0
REPL для Postgres. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pgcli/#2.2.0. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pgcli/
pymongo - 3.10.0
https://allmychanges.com/p/python/pymongo/#3.10.0
Python интерфейс для MongoDB. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pymongo/#3.10.0. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
https://allmychanges.com/p/python/pymongo/#3.10.0
Python интерфейс для MongoDB. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/pymongo/#3.10.0. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
celery - 4.4.0rc5
https://allmychanges.com/p/python/celery/#4.4.0rc5
Распределенная очередь задач. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/celery/#4.4.0rc5. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/celery/
https://allmychanges.com/p/python/celery/#4.4.0rc5
Распределенная очередь задач. Изменения описаны по ссылке https://allmychanges.com/p/python/celery/#4.4.0rc5. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/celery/
Как сделать бота, который превращает фото в комикс: пошаговая инструкция для чайников
https://habr.com/ru/post/479218/?utm_campaign=479218&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Сегодня мы выберем архитектуру нашей нейросети, проверим ее и соберем свой первый набор данных для обучения.
https://habr.com/ru/post/479218/?utm_campaign=479218&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Сегодня мы выберем архитектуру нашей нейросети, проверим ее и соберем свой первый набор данных для обучения.
Kivy. Сборка пакетов под Android и никакой магии
https://habr.com/ru/post/479236/?utm_campaign=479236&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Во вчерашней статье Python в Mobile development (https://habr.com/ru/post/479126/), в которой речь шла о библиотеке KivyMD (https://github.com/HeaTTheatR/KivyMD) (коллекции виджетов в стиле Material Design для использования их в кроссплатформенном фреймворке Kivy), в комментариях меня попросили рассказать о процессе сборки пакета для платформы Android. Для многих этот процесс, к сожалению, был и остается чем-то из ряда магического шаманства и не подъёмным для новичков делом. Что ж, давайте разбираться, так ли на самом деле все сложно и действительно ли я маг и волшебник...
https://habr.com/ru/post/479236/?utm_campaign=479236&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Во вчерашней статье Python в Mobile development (https://habr.com/ru/post/479126/), в которой речь шла о библиотеке KivyMD (https://github.com/HeaTTheatR/KivyMD) (коллекции виджетов в стиле Material Design для использования их в кроссплатформенном фреймворке Kivy), в комментариях меня попросили рассказать о процессе сборки пакета для платформы Android. Для многих этот процесс, к сожалению, был и остается чем-то из ряда магического шаманства и не подъёмным для новичков делом. Что ж, давайте разбираться, так ли на самом деле все сложно и действительно ли я маг и волшебник...
Podcast.__init__: Debugging Python Projects With PySnooper
https://www.pythonpodcast.com/pysnooper-python-debugging-episode-241/
Audio
https://www.pythonpodcast.com/pysnooper-python-debugging-episode-241/
Audio
Самый полезный модуль стандартной библиотеки Python, о котором все постоянно забывают
https://habr.com/ru/post/478934/?utm_campaign=478934&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
В Python много отличных доступных «из коробки» модулей. Один из самых полезных — collections (https://docs.python.org/3/library/collections.html). Он содержит «специализированные типы для создания контейнеров», являющихся альтернативами универсальным dict, list, set и tuple. Ниже мы рассмотрим три содержащихся в модуле класса, с которыми большинство питонистов сталкивались, но постоянно забывают применять на практике.
https://habr.com/ru/post/478934/?utm_campaign=478934&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
В Python много отличных доступных «из коробки» модулей. Один из самых полезных — collections (https://docs.python.org/3/library/collections.html). Он содержит «специализированные типы для создания контейнеров», являющихся альтернативами универсальным dict, list, set и tuple. Ниже мы рассмотрим три содержащихся в модуле класса, с которыми большинство питонистов сталкивались, но постоянно забывают применять на практике.
MicroPython: программируем железо с Python. Начинаем
https://realpython.com/micropython/
https://realpython.com/micropython/
microsoft / nlp-recipesNatural Language Processing Best Practices & Examples
https://github.com/microsoft/nlp-recipes
https://github.com/microsoft/nlp-recipes
Точки входа в Python
https://habr.com/ru/post/479570/?utm_campaign=479570&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Многие думают, что точки входа это такие инструкции в setup.py, которые позволяют сделать пакет доступным для запуска из командной строки. Это, в целом, верно, но возможности точек входа не ограничиваются этим.
Ниже я покажу как можно реализовать систему плагинов для пакета, чтобы другие люди могли с ним взаимодействовать или, например, расширять его функциональность динамически.
https://habr.com/ru/post/479570/?utm_campaign=479570&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Многие думают, что точки входа это такие инструкции в setup.py, которые позволяют сделать пакет доступным для запуска из командной строки. Это, в целом, верно, но возможности точек входа не ограничиваются этим.
Ниже я покажу как можно реализовать систему плагинов для пакета, чтобы другие люди могли с ним взаимодействовать или, например, расширять его функциональность динамически.