Screenagers — так с недавних пор в Америке называют подростков. Это слово образовано из двух английских слов: screen (экран) и teenager (тинейджер). Ведь нынешние подростки уже выросли с телефоном в руках.

В 2016 году там же в Америке сняли документальный фильм с таким названием, его и по сей день показывают родителям и детям по всему миру. В нем наглядно представлены последствия длительного и бесконтрольного использования гаджетов, как они влияют не только на жизнь ребенка, но и на его здоровье.

В Россию массовое использование гаджетов пришло позже, но на сегодняшний день мы уже догоняем Америку по количеству времени, которое проводим в интернете. А это значит, что данная проблема касается уже нас и наших детей.

«Хорошо там, где нас нет» — думают многие и годами живут на одном и том же месте. Но мир слишком разнообразен, чтобы всю жизнь провести в одной стране.

Карта каналов об эмиграции

На помощь приходит Telegram, где в последние годы появилось уникальное сообщество авторов жанра «я — эмигрант».

Каждый день очередной эмигрант решает вещать из своей страны и заводит канал в телеграме. Ребята (а 90% из них работают в IT или около IT индустрии) делятся полезными советами, общаются с читателями в чатах, пропагандируют свободу перемещения, рассказывают о плюсах и минусах эмигрантской жизни, честно и без прикрас выдают информацию, которую не найти в поисковиках.

Какие на самом деле жители выбранной ими страны? Как найти жилье? Как устроится на работу? В чем отличия менталитета? Или даже Как проходят свидания? Как строится личная жизнь в другой стране? Такого нет в Google! :)

Я собрал максимально большой список таких блогов, отсортировал по странам и делюсь с вами.

При решении задач математического моделирования процессов и объектов часто очень практично использовать алгоритмы на языке Python с использованием символьных вычислений. Основываясь на библиотеке SymPy, Python с успехом справляется с решением уравнений и систем, интегрированием и дифференцированием, вычислением пределов, разложением в ряд и суммированием рядов, упрощением выражений, выполняет поиск решения дифференциальных уравнений и систем.

Приветствую всех любителей SQL!

В интернете я редко встречал статьи, которые охватывают разные рабочие моменты и тонкости, связанные с обработкой данных в SQL.
Мне нравится, когда из одной статьи можно почерпнуть сразу много всего, пусть даже в общих чертах.
Поэтому решил написал свою статью, содержащую различные задачи и ответы с пояснениями к ним.
Подойдет для тех, кто хорошо освоил все базовые навыки и хочет развиваться дальше.

Представленные ответы подходят для PostgreSQL (большинство задач подойдут и для других СУБД, но результаты и решения могут быть иными. Даже интересно, где возникнут отличия)

Постарайтесь ответить самостоятельно, перед открытием спойлера.

Поехали!

Запрос “Алиса, что послушать о Python”, заданный Гуглу, скорее всего приведет вас в ступор, на статьи многолетней давности, которые не очень актуальны, либо на давно закрытые темы, которые просто нельзя (или некому) обновить.

Так и родилась идея сделать список тематических аудио-видео-кастов и постараться поддерживать его в актуальном виде. Хотя бы год. Если вы читаете это в 2020-м, тоже стучитесь в личку или пишите о своем подкасте в комментарии — добавим.

В предыдущих частях мы рассмотрели срезы, распаковку\упаковку коллекций и некоторые особенности булевых операций и типов.

В комментариях упоминалась возможность умножения коллекций на скаляр:

a = [0] * 3
s = 'a' * 2
print(a, s)  # -> [0, 0, 0], 'aa'

Более-менее опытный разработчик на языке python знает, что в нём отсутствует механизм копирования при записи

a = [0]
b = a
b[0] = 1
print(a, b)  # -> [1], [1]

Что же тогда выведет следующий код?

b = a * 2
b[0] = 2
print(a, b)

Привет. Меня зовут Сергей, последние пять лет я работаю в Яндексе. За это время участвовал в разработке одиннадцати проектов. Писал код на JavaScript, Python и C++. Некоторые проекты делал в одиночку, другие разрабатывал в группе из восьми человек. Но в каждой команде, на всех проектах, вне зависимости от языка программирования я использовал код-ревью.

С помощью код-ревью я постоянно узнаю что-то новое. Иногда, глядя на чужой код, хочется воскликнуть: "А что, так тоже можно?". В чужом коде я нахожу интересные приёмы и беру их себе на вооружение. Много новых знаний черпаю из комментариев к моему коду. Для меня стало открытием, что люди любят делиться своим опытом. Даже когда я разрабатываю проект в одиночку, то прошу ребят из другой команды посмотреть мои пулреквесты. Это мотивирует писать красивый и понятный код.

Но так было не всегда. Когда-то ревью было для меня наказанием. Я мог неделю с вдохновением писать код, вкладывая в него все силы. Отправлял пулреквест, трижды пинговал ревьювера, а в ответ получал сухое "вроде ок" или, что ещё хуже, десятки комментариев не по существу.

Мне на ревью приходили пулы из пяти тысяч строк. Я часами пытался разобраться в коде, по сотне раз скроллил от функции к тесту и обратно. Писал десятки бесполезных комментариев о пропущенной точке с запятой. Всё это жутко меня раздражало. Часто откладывал ревью на потом, и у меня накапливались десятки непросмотренных пулов.

Если вы чувствовали это на себе, значит, статья для вас. Сегодня я расскажу о приёмах и инструментах, которые использую каждый день на протяжении пяти лет ежедневного код-ревью.

Рассмотрим один из сценариев, при котором ваша модель машинного обучения может быть бесполезна.

Есть такая поговорка: «Не сравнивайте яблоки с апельсинами». Но что делать, если нужно сравнить один набор яблок с апельсинами с другим, но распределения фруктов в двух наборах разное? Сможете работать с данными? И как будете это делать?

22-23 июля прошла шестая конференция для python-программистов PyCon Russia. Под катом — много видео, презентации и фотографии. А еще посмотрите отчетный ролик — в нем коротко о том, как прошел PyConRu-2018.

Язык — лишь малая часть того, что вам нужно знать. Может быть около 5%, а то и меньше.

Эта статья повторяет и дополняет содержание моего выступления «Что отличает джуниора от сеньора или как питонисту не иметь проблем с поиском работы» на последнем MoscowPython Meetup 39. Многие обращались ко мне после выступления с вопросами и я обещал опубликовать статью на Хабре и обсудить в комментариях.

Под катом вы найдете ответ на тему статьи и немного оффтопа. Имейте ввиду, что эта статья написана мной лично, по моему практическому опыту, так как у меня редко когда-либо возникали трудности с поиском работы. Она может отличаться от опыта других людей и я буду очень рад любым дополнениям и исправлениям, если я в чем-нибудь неправ.

Привет, Хабр!

Этим постом начинается разбор задачек по алгоритмам, которые крупные IT-компании (Mail.Ru Group, Google и т.п.) так любят давать кандидатам на собеседованиях (если плохо пройти собеседование по алгоритмам, то шансы устроиться на работу в компанию мечты, увы, стремятся к нулю). В первую очередь этот пост полезен для тех, кто не имеет опыта олимпиадного программирования или тяжеловесных курсов по типу ШАДа или ЛКШ, в которых тематика алгоритмов разобрана достаточно серьезно, или же для тех, кто хочет освежить свои знания в какой-то определенной области.

При этом нельзя утверждать, что все задачи, которые здесь будут разбираться, обязательно встретятся на собеседовании, однако подходы, с помощью которых такие задачи решаются, в большинстве случаев похожи.

Повествование будет разбито на разные темы, и начнем мы с генерирования множеств с определенной структурой.

В продолжение статьи о вреде избыточной диверсификации создадим полезный инструментарий по подбору акций. После этого сделаем простую ребалансировку и добавим уникальные условия технических индикаторов, которых так часто не хватает в популярных сервисах. А затем сравним доходность отдельных активов и различных портфелей.

Во всём этом задействуем Pandas и минимизируем количество циклов. Погруппируем времянные ряды и порисуем графиков. Познакомимся с мультииндексами и их поведением. И всё это в Jupyter на Python 3.6.

Всем привет!

Мы продолжаем делится с вами интересными найденными вещами про питончик. Сегодня вот решили разобраться с 2D играми. Это, конечно, немного попроще, чем то, что проходят у нас на курсе «Разработчик Python», но не менее интересно это уж точно.

ПЕРЕВОД
Оригинал статьи — opensource.com/article/18/4/easy-2d-game-creation-python-and-arcade
Автор — Paul Vincent Craven

Поехали.

Python — выдающийся язык для начинающих изучать программирование. Он также идеально подходит тем, кто хочет “просто взять и сделать”, а не тратить кучу времени на шаблонный код. Arcade — библиотека Python для создания 2D игр, с низким порогом вхождения, но очень функциональная в опытных руках. В этом статье я объясню, как начать использовать Python и Arcade для программирования игр.

Я начал разрабатывать на Arcade после преподавания азов библиотеки PyGame студентам. Я очно преподавал PyGames в течение почти 10 лет, а также разработал ProgramArcadeGames.com для обучения онлайн. PyGames отличная, но в какой-то момент я понял, что устал тратить время на оправдание багов, которые никогда не фиксятся.

Меня беспокоило преподавание таких вещей, как событийный цикл, которым уже почти не пользовались. И был целый раздел, в котором я объяснял, почему y-координаты повернуты в противоположном направлении. PyGames обновлялась редко и базировалась на старой библиотеке SDL 1, а не чем-то более современном вроде OpenGL. На светлое будущее я не рассчитывал.

В моих мечтах была простая и мощная библиотека, которая бы использовала новые фичи Python 3, например, декораторы и тайп-хинтинг. Ей оказалась Arcade. Посмотрим, как начать ее использовать.

Некоторое время назад в моей ленте в фейсбуке всплыла ссылка на книгу Эндрю Ына (Andrew Ng) "Machine Learning Yearning", которую можно перевести, как "Страсть к машинному обучению" или "Жажда машинного обучения".

Людям, интересующимся машинным обучением или работающим в этой сфере представлять Эндрю не нужно. Для непосвященных достаточно сказать, что он является звездой мировой величины в области искусственного интеллекта. Ученый, инженер, предприниматель, один из основателей Coursera. Автор отличного курса по введению в машинное обучение и курсов, составляющих специализацию "Глубокое обучение" (Deep Learning).

Никлаус Вирт, швейцарский ученый-информатик, в 1976 году написал книгу под названием «Алгоритмы + Структуры данных = Программы».

Через 40 с лишним лет это тождество остается в силе. Вот почему соискатели, желающие стать программистами, должны продемонстрировать, что знают структуры данных и умеют их применять.

Практически во всех задачах от кандидата требуется глубокое понимание структур данных. При этом не столь важно, выпускник ли вы (закончили университет или курсы программирования), либо у вас за плечами десятки лет опыта.

Иногда в вопросах на интервью прямо упоминается та или иная структура данных, например, «дано двоичное дерево». В других случаях задача формулируется более завуалированно, например, «нужно отследить, сколько у нас книг от каждого автора».

Изучение структур данных — незаменимое дело, даже если вы просто стараетесь профессионально совершенствоваться на нынешней работе. Начнем с основ.

Переведено в Alconost

Любой кто когда-нибудь интересовался фондовыми или криптовалютными рынками видел эти дополнительные линии. И вы наверно слышали мнения от матерых трейдеров о том, что они не работают и как они не используют ничего. Но многим они очень помогают и мой торговый терминал, в который я лениво смотрю раз в день, выглядит примерно как на картинке ниже.

Как же все таки они устроены? И кому это может быть полезно? Вам определенно с этим следует ознакомиться, если:

1. Вы ими пользуетесь в своей торговле
2. Вы планируете написать торгового робота
3. Вы хотите реализовать торговую стратегию сами

В течение нескольких месяцев мы собирали памятки по искусственному интеллекту, которыми периодически делились с друзьями и коллегами. В последнее время сложилась целая коллекция, и мы добавили к памяткам описания и/или цитаты, чтобы было интереснее читать. А в конце вас ждёт подборка по сложности «О большое» (Big-O). Наслаждайтесь.

UPD. Многие картинки будут читабельнее, если открыть их в отдельных вкладках или сохранить на диск.

Мы в отделе аналитики онлайн-кинотеатра Okko любим как можно сильнее автоматизировать подсчёты сборов фильмов Александра Невского, а в освободившееся время учиться новому и реализовывать классные штуки, которые почему-то обычно выливаются в ботов для Телеграма. К примеру, перед началом чемпионата мира по футболу 2018 мы выкатили в рабочий чат бота, который собирал ставки на распределение итоговых мест, а после финала подсчитал результаты по заранее придуманной метрике и определил победителей. Хорватию в четвёрку не поставил никто.

Недавнее же свободное от составления ТОП-10 российских комедий время мы посвятили созданию бота, который находит знаменитость, на которую пользователь больше всего похож лицом. В рабочем чате идею все настолько оценили, что мы решили сделать бота общедоступным. В этой статье мы кратко вспомним теорию, расскажем о создании нашего бота и о том, как сделать такого самому.

Это статья для тех, кто хочет свободно разговаривать на иностранном языке. Неважно, начинаете вы с нуля или уже учите язык годами, но до сих пор испытываете сложности с восприятием беглой речи на слух или стресс при необходимости поговорить с носителем языка, здесь вы найдёте пошаговую стратегию освоения разговорного языка.

Примечание: Материалы статьи опираются на исследования Е.Д. Авериной, Д.Б. Никуличевой, Э.В. Гуннемарка и П.Нейшна, пропущенные через призму моего восприятия и опыт изучения 3 иностранных языков.

Научитесь выявлять их. Выработайте привычки избегать их.

Цель этой статьи не загнобить новичков за типичные ошибки, а научить выявлять их и избегать. Порядок перечисления – случайный.

От переводчика

Иногда бывает трудно объяснить простыми словами казалось бы банальные вещи: зачем использовать гит, в чем фишка инкапсуляции, зачем писать тесты, как планировать свой код, рефакторить чужой и т.д. Мне показалось, что в этой статье компактно собраны важные «гуманитарные» аспекты программирования. Что-то вроде морального кодекса, ориентира и мотиватора в принятии решений, связанных с написанием кода.

Как бы это смешно не звучало, я работал над этим текстом с середины марта, стараясь подобрать подходящие формулировки и упростить для восприятия. Ещё пару дней воевал с хабра-редактором. Поэтому, если вы найдёте недочёты, прошу не винить меня в нерадении, а оповестить, я их сразу же исправлю. Я думал украсить статью картинками, но решил, что это только раздует её до совсем неприличных размеров. Приятного чтения.