​Совсем скоро вы сможете повлиять на open source проекты в стране и внести свой собственный вклад в OSS

Это станет возможным на Russia Open Source Summit. На этой конференции разработчики, эксперты и даже представители гос. структур сформируют представление о нынешних открытых решениях и найдут способы популяризовать открытый код. Вы можете присоединиться к ним и даже показать свой проект. Участие бесплатное, нужно лишь заранее зарегистрироваться.

Где: Москва, Radisson Collection Hotel

Когда: 1 октября в 10:00 по мск

Узнать подробнее о программе и зарегистрироваться: https://tprg.ru/8exl

Присоединиться к обсуждению инициатив можно в телеграм-чате: https://t.iss.one/RuOpenSource

#ивент

​Как использовать модуль random в Python

В Python к модулю random можно подключить множество разных функций для получения случайного результата. В это статье вы найдёте не только функции, которые можно использовать, но и примеры их использования:

https://tprg.ru/8LQA

​PySimpleGUI: использование изображения в качестве кнопки

Небольшая инструкция по тому, как использовать изображения для кнопки в приложении, созданном с использованием PySimpleGUI:

https://tprg.ru/7nri

Библиотека Pedalboard от Spotify

С помощью этой библиотеки вы можете добавлять различные эффекты к аудио в Python. При этом качество добавляемых эффектов студийного уровня.

Подробнее о возможностях библиотеки в блоге компании:

https://tprg.ru/kQyb

​Как транспонировать матрицу в Python

Транспонирование матрицы означает возможность поменять местами строки со столбцами матрицы. В Python это можно сделать различными способами.

Какими — читайте в статье:

https://tprg.ru/hGto

​Наследование и полиморфизм в Python

Python — язык объектно-ориентированного программирования. Наследование и полиморфизм являются неотъемлимыми частями ООП.

Давайте посмотрим, что они представляют из себя в Python:

https://tprg.ru/a9Lh

Создаём анимационные обучающие видео на Python с помощью Manim

Если необходимо красиво визуализировать какие-то данные с помощью анимации, то библиотека Manim отлично для этого подойдёт. Автор разработал её в первую очередь для собственного использования, но она стала крайне популярной.

В этом руководстве вы сможете пошагово создать анимацию, не прибегая к помощи видеоредакторов:

https://tprg.ru/oV4u

​Обзорный анализ Python веб-фреймворков

Здесь рассмотрены 6 фреймворков, которые сегодня встречаются в вакансиях Python-разработчиков. Плюсы, минусы, а также преимущества и недостатки перед конкурентами — тут:

https://tprg.ru/TMYV

​Простая нейронка без библиотек и многомерных массивов

Чтобы понять, как работают нейросети, попробуйте отказаться от использования привычных инструментов и библиотек. Так вы поймёте, что именно заставляет нейронку принимать решения.

В этой статье разобран способ создания нейросети, используя классы:

https://tprg.ru/pW3i

#ml

А когда дедлайн на носу, то вообще Pentium 1

​Личный дневник с помощью Django и Python

Если не доверяете чужим решениям, боясь утечки личной информации, то создайте собственный личный дневник. Это пошаговое руководство вам поможет:

https://tprg.ru/yLhs

#django

​Подготовка к Python сертификации PCAP

Автор сегодняшней статьи поделился тем, как готовился к сертификации PCAP, а также зачем она нужна. PCAP — это такая сертификация, которая подтверждает знания Python-разработчика об основных концепциях программирования и способность грамотно работать с языком.

https://tprg.ru/vD5k

Актуальные вакансии для работы в Москве, Санкт-Петербурге или удалённо

— QA Automation Engineer в FBS
Где: Санкт-Петербург
Опыт: От 1 года
Стек: Python, Django, Docker, Flask, Jenkins, Postgres, RabbitMQ, Redis, REST API, Selenium

— Администратор баз данных в FBS
Где: Санкт-Петербург
Опыт: Без опыта
Стек: Python, Ansible, bash, Cassandra, Clickhouse, Jenkins, Linux, MongoDB, MS SQL, MySQL, PostgreSQL, Redis

— Python Software Engineer в Revolut
Где: Москва, можно удалённо
Опыт: От 3 лет
Стек: Python, Ansible, Bash, BigQuery, Docker, Exasol, GCP, Git, Golang, Java, JavaScript, Jenkins, k8s, Kafka, MySQL, NoSQL, PostgreSQL, Redis, Redshift, Spark, SQL, UNIX, Vertica

— Python Developer (in Data) в EPAM
Где: Санкт-Петербург, Москва, можно удалённо
Опыт: От 2 лет
Стек: Python, Apache, Hadoop, Kafka, Linux, NoSQL

— Python Developer в EPAM
Где: Санкт-Петербург, Москва, можно удалённо
Опыт: От 2 лет
Стек: Python, Flask, Django, Falcon

— DevOps Engineer (AWS/GCP) в EPAM
Где: Санкт-Петербург, Москва, можно удалённо
Опыт: От 2 лет
Стек: Python, Ansible, AWS, Bash, Docker, GCP, Golang, Java, Jenkins, Kubernetes, Linux, Terraform

— Старший инженер по автоматизированному тестированию ПО в EPAM
Где: Санкт-Петербург, Москва, можно удалённо
Опыт: От 3 лет
Стек: Python, Golang, iOS, Java, Jenkins, JSON, Kubernetes, Postman, SOAP

#вакансии #работа

​Использование логического оператора «and» в Python

В python используются три логических оператора — and, or и not. В этой статье вы узнаете, как правильно можно использовать оператор and в вашем коде:

https://tprg.ru/MvA3

​Mutable и Immutable типы данных в python

Наглядное объяснение чем отличаются изменяемые и неизменяемые типы данных в Python:

https://tprg.ru/6vhi

#видео

А как вы доделываете свои проекты?

Опыт прохождения сертификации PCAP-31-03

Это продолжение статьи о подготовке к сертификации, которую мы публиковали ранее. На этот раз автор поделится с вами о том, как это происходило и какие темы затрагивали во время экзамена:

https://tprg.ru/ei6M

​5 важных аспектов замыканий в Python

Замыкания встречаются не только в Python, но и в других языках программирования. И даже, если вы слышали об этой концепции, то как её использовать понимают не все.

В этой статье разобраны 5 важных аспектов замыканий, зная которые, вам будет проще понять их и использовать:

https://tprg.ru/5081

​Простая нейронная сеть в 9 строк кода на Python

У вас ещё нет собственной нейронки? Тогда держите эти 9 строк:

from numpy import exp, array, random, dot
training_set_inputs = array([[0, 0, 1], [1, 1, 1], [1, 0, 1], [0, 1, 1]])
training_set_outputs = array([[0, 1, 1, 0]]).T
random.seed(1)
synaptic_weights = 2 * random.random((3, 1)) - 1
for iteration in xrange(10000):
output = 1 / (1 + exp(-(dot(training_set_inputs, synaptic_weights))))
synaptic_weights += dot(training_set_inputs.T, (training_set_outputs - output) * output * (1 - output))
print 1 / (1 + exp(-(dot(array([1, 0, 0]), synaptic_weights))))

Теперь у вас есть своя нейронка.

Хотите понять, что она делает и как работает? Тогда читайте статью:

https://tprg.ru/0BfO

#ml

​Отладка контейнерного приложения Django в PyCharm

Использование контейнеров позволяет быстро приступить к работе новому человеку на проекте, а также избавляет от необходимости устанавливать дополнительные сервисы на компьютер. Но также это накладывает определённые сложности, например, отладку приложения.

В этой статье рассказано, как PyCharm помогает осуществлять отладку коду в контейнере:

https://tprg.ru/65Vh

#django

​Работаем с текстами на Python: кодировки, нормализация, чистка

Мы уже неоднократно делились материалами по изучению и работе с NLP, поэтому многие из вас знают, что это такое, а также как это работает и зачем. На этот раз предлагаем вам окунуться глубже и разобраться в таких тонкостях при работе с текстом, как кодировка, байты и их обработка:

https://tprg.ru/DBsQ

#ml #nlp