Как подключить базу данных? Казалось бы, простейший вопрос, однако частенько здесь совершают ошибки. Как правило, даже если сделать всё плохо, проблем не возникнет, но это до поры до времени. Как только проект вырастет и увеличится нагрузка, эти ошибки дадут о себе знать, и отследить их будет сложно.

В этой небольшой статье, я последовательно буду создавать подключения к БД, а затем показывать на примере, что может пойти не так. На мой взгляд, понимание, почему нужно делать именно так, а не иначе, лучше, чем простое заучивание и использование паттернов.

Статья рассчитана на начинающих и всех, кто интересуется этой темой.

Хотя сейчас только октябрь, пора прокачать наши окна и балконы! Будем делать уникальную гирлянду со спецэффектами - такой точно ни у кого не будет. И начать стоит прямо сейчас: пока вы закажете компоненты и всё соберете, тут и праздники наступят. А клеить светодиоды на балконе точно приятнее, пока морозы еще не пришли. 

Гирлянда делается из адресных RGB-светодиодов. Это означает, что можно менять цвет каждого отдельного пикселя в этой гирлянде и сделать 2D-экран на окно. А с телефона будем этой гирляндой управлять. По себестоимости гирлянда получается недорогая, и точно дешевле аналогичной магазинной. Главное, что всё ПО бесплатное, открытое и легко модифицируется. Использовать будем готовую прошивку от проекта WLED как наиболее простую в установке.

Меня зовут Алексей Некрасов (@znbiz), я лидер направления Python в МТС, программный директор направления Python и спикер профессии «Python-разработчик» в Skillbox. Сегодня предлагаю обсудить best practices подбора оптимального конкурентного API на Python с учётом поставленной задачи и аппаратных возможностей целевой платформы. Под катом — туториал на эту непростую тему, который я для вас перевел.

При помощи Python решаются задачи для все более высоконагруженных приложений, и для таких вычислений необходимо реализовывать конкурентную обработку. В этом руководстве описана полезная пошаговая процедура для выбора наиболее подходящего конкурентного API.

Создал мини курс по программе для векторной графики Inkscape в 2022.

Разработал методические материалы для изучения темы «Кодирование и обработка графической и мультимедийной информации» в школьном курсе информатики.

«Векторные графические редакторы позволяют пользователю создавать и редактировать векторные изображения непосредственно на экране компьютера, а также сохранять их в различных векторных форматах, например, CDR, AI, EPS, WMF или SVG». «Inkscape - редактор векторной графики, аналогичный по своим возможностям таким программам, как Adobe Illustrator, Corel Draw и другим».

Я уже много лет пользуюсь Гугл календарём и Гугл контактами и единственная вещь которая мне не нравится это отдельный календарь, который не отображает возраст, а показывает только сам факт дня рождения. Ещё в 2019 году я написал скрипт, который решает эту проблему, но прошло 3 года и с помощью одного из читателей Хабра мы добавили склонения слов на русском языке при обозначения возраста и ещё несколько технических функций.

А ещё обновили похожий скрипт для детей: это когда каждый месяц скрипт автоматически создаёт событие в Гугл календаре, в заголовке к которому указано сколько исполнилось годов и месяцев вашему малышу (работает с самого рождения, 0 лет), а в описании указан возраст (годы и месяцы) каждого из родителей. Я сам обычно не помню даты и эти скрипты стали для меня настоящим спасением. 

Наш Frontend-разработчик Никита Воробьев рассказывает, какие задачи решают PWA-приложения, есть ли у них ограничения и почему Frontend-разработчики справляются с PWA-разработкой лучше других. В конце материала — инструкция по интеграции прогрессивного веб-приложения в сайт.

Качественная визуализация данных не менее важна для анализа данных, чем методы математической обработки. На сегодняшний день существуют десятки (если не сотни) библиотек для визуализации наборов данных на Python, но иногда в них встречаются уникальные возможности и хотелось бы иметь возможность объединить различные инструменты в единой панели. В статье мы рассмотрим основы библиотеки panel для реализации реактивной модели интерактивных визуализаций и попробуем объединить визуализации из разных библиотек в одном dashboard.

В данной статье расскажу про простой Drag-and-Drop на Python+OpenCV.

Идея заключается в перемещении созданных квадратов на экране жестами руки. Так как нам потребуется как-то воспроизводить клик, то представим, что кликом будет служить соединение указательного и среднего пальцев. Теперь можно писать код.

Дабы исчерпать до дна тему сокетов в Python я решил изучить все возможные способы их использования в данном языке. Чтобы всех их можно было испытать и попробовать на зуб, были созданы 19 версий простого эхо-сервера: от примитивного использования класса socket до asyncio. Блокирующие и неблокирующие сокеты, процессы и потоки, select'ы и selector'ы, коллбеки и сопрограммы — все эти темы расположены в эволюционном порядке, чтобы один пример плавно перетекал в другой.

Отдельно разобрано появление асинхронности в Python. На примерах детально показано, как и зачем появились итераторы, из них — генераторы, сопрограммы. Ближе к концу построен учебный макет библиотеки asyncio с минимально необходимым кодом, чтобы любой (даже такой, как я) смог разобраться, как на самом деле устроена асинхронность, как там все внутри работает.

Пишу подробно, чтобы случайно чего не пропустить. Поэтому понятно должно быть всем.

В нашей прошлой статье мы ускорили наши модели в 10 раз, добавили новые высококачественные голоса и управление с помощью SSML, возможность генерировать аудио с разной частотой дискретизации и много других фишек.

В этот раз мы добавили:

• 1 высококачественный голос на русском языке (eugeny);
• Синтез на 20 языках, 174 голоса;
• В список языков входят 5 языков народов СНГ: калмыцкий, русский, татарский, узбекский и украинский;
• В список языков входят 5 вариаций на тему романо-германских языков: английский, индийский английский, испанский, немецкий, французский;
• Также в список языков входят 10 языков народов Индии;
• Новую значительно улучшенную модель для простановки ударений и буквы ё со словарем в 4 миллиона слов и точностью 100% (но естественно с рядом оговорок);
• Все модели наследуют все "фишки" прошлого релиза, кроме автоматической простановки ударений для языков отличных от русского;

Пока улучшение интерфейсов мы отложили на некоторое время. Ускорить модели еще в 3+ раза мы тоже смогли, но пока с потерей качества, что не позволило нам обновить их прямо в этом релизе.

Попробовать модель как обычно можно в нашем репозитории и в колабе.

Всем привет! Сегодня мы поговорим о валидации данных, а точнее о том как я перенёс библиотеку с PHP на Python. Библиотека настолько крутая (по мнению автора), что рекомендую вам с ней ознакомиться, особенно, если вы пишите API с библиотекой flask (ссылка на интеграцию в статье).

Как сделать толпу в игре, кто такой лидер и почему вашей игре это может быть полезно.

Проектирование непредсказуемого интеллекта это сложный творческий и технический процесс. Необходимо быть не только подкованным с точки зрения разработки, но и понимать как это будет выглядеть в конце.

В этой статье я рассмотрю создание интеллекта толпы с нуля, для чего она нужна, как ее проектировать и покажу примеры кода.

В данной статье предлагается новый свойство-ориентированный подход к организации объектной модели в языках программирования. Основная идея - вынести свойство из объекта и сделать понятия свойства и объекта равноправными. Это позволит получить крайнюю гибкость и универсальность описания предметных областей, приблизив это описание к восприятию объектов и свойств человеком.

Свободу свойствам от объектов!

Точно скажу, что костыли и велосипеды не лучшее решение, особенно если мы говорим о кэшировании, а конкретнее, если нам надо оптимизировать метод доступа к данным, чтобы он имел производительность выше, чем на источнике. Я докажу это на нескольких примерах, приведённых в статье, всего за 5 минут.

Привет, Хабр! Я очень долго собирался с мыслями, чтобы попробовать опубликовать свою статью в вашем сообществе, это дебют, поэтому буду рад услышать в комментариях обратную связь по поводу содержимого материала. Тематика сегодняшнего сообщения – это разбор базовых понятий в теории вероятности с помощью языка программирования Python.

Прежде чем приступить к изложению базовых понятий немного расскажу о себе, о профессиональном опыте, чтобы вы могли иметь представление об авторе. Я окончил Уральский Федеральный Университет по направлению бизнес-информатика и сейчас работаю младшим научным сотрудником в Институте экономики Уральской Академии наук (г. Екатеринбург). В основном направление, по которому я обучался, опиралось на моделировании бизнес процессов. Было конечно немного статистики и теории вероятности, но по мере своего профессионального роста знаний, полученных в университете, мне оказалось недостаточно, поэтому сейчас я вспоминаю изученный материал и постепенно изучаю новый. В качестве такого своеобразного отчёта о проделанной работе принял решение публиковать небольшие статьи здесь. Надеюсь для новичков, которым собственно я и являюсь по сегодняшний день данный материал будет полезен.

За основу для изучения взял оксфордский учебник на английском языке «Bayesian Statistics for Beginners» (автор Therese M и Ruth M.Mickey). Если у вас есть какие-то базовые знания по математике, которые вы хотите углубить или вспомнить данная книга как раз для вас. Мне очень понравилось её необычное изложение в форме интервью, достаточно простой английский (для уровня B1-B2). Думаю, если вы часто читаете документацию на английском языке или ещё лучше научную литературу, учебник можно осилить практически без словаря. Сама книга – цветная, читать формулы – одно удовольствие. В общем зарекомендовал как мог.

Приветствую, Хабр! 👋

«Разработка игры с нуля до релиза» - это серии статей, где я покажу, как создать свою игру с самого нуля до публикации в Google Play и Itch.io на GNU\Linux 🐧

Прогнозирование – это важный инструмент экономики. Оно позволяет осуществлять рациональные закупки, вырабатывать долгосрочные планы действий или же, как в случае аудита, спрогнозировать будущие затраты. Прогнозирование так же является одной из областей Data Science.

Давайте рассмотрим создание простой прогнозной модели на основе линейного тренда с помощью эконометрических методов.

Возьмем некоторый набор данных (можно найти в репозитории Github, ссылка в конце статьи). Примем, что генезис не имеет значения (прим. автора – происхождение), но учтем, что данные имеют нормальное распределение: