Python *

ОС CTSS (Compatible Time-Sharing System) Массачусетского технологического института была разработана в 1961 году для обеспечения независимого доступа нескольких пользователей к большому компьютеру. Вскоре разработчики обнаружили, что существует огромная потребность в предоставлении друг другу общего доступа к программам и данным. Это способствовало возникновению первых разговоров о компьютерной безопасности и привело к тому, что защита стала основной целью разработки ОС Multics. Спустя годы после выпуска Multics, Зальтцер (Saltzer) и Шредер (Schroeder) опубликовали книгу "Защита информации в компьютерных системах", в которой были учтены уроки, полученные при ее разработке и реальном использовании. Их работа является одной из самых цитируемых в истории работ по безопасности и первой, где были использованы многие термины, которые мы употребляем сегодня, включая понятие "Наименьшая привилегия".

Привет! Я Андрей Татаринов, директор Epoch8. Мы занимаемся проектами в области машинного обучения и анализа данных. В этой статье расскажу, как мы использовали фреймворк Mediapipe для iOS и Android, запускали его на десктопе, писали кастомные калькуляторы и в поддержку сообщества.

В Python имеется так много встроенных исключений, что программисты редко нуждаются в создании и использовании пользовательских исключений. Или это не так?

Мужчина или женщина ?

Добрый день! Меня зовут Михаил Емельянов, по профессии я программист программ, а этот небольшой путеводитель по возможностям языка Python меня сподвиг написать довольно существенный, на мой взгляд, разрыв между декларируемыми объемами всевозможных курсов программирования и требованиями реальных, даже достаточно скромнооплачиваеых вакансий, а также некоторая обобщенность существующих Python-путеводителей, найденных на просторах Сети.

Особенно выбивают из равновесия советы изучить, скажем, «Алгоритмы и структуры данных» или «SQL». Да зубы можно сточить, изучая эти темы, и даже будучи седовласым старцем, постоянно открывать для себя что-то новое, не выходя за рамки тематики «Алгоритмов»!

Пользуясь аналогиями из игрового мира, можно сказать, что начинающий программист зачастую стоит на берегу озера кипящей лавы, в центре которого находится остров со столь вожделенными вакансиями, а промежуточные островки, по которым надо перепрыгивать, постепенно наращивая свои навыки в последовательных мини-квестах, либо отсутствуют, либо расположены несистемно и хаотично, либо достаточно ровная их последовательность обрывается, так и не успев помочь отойти сколько-нибудь далеко от берега. Давайте попробуем построить дорожку островков-подсказок, ряд которых, хоть и не без усилий, позволит-таки нам достичь цели.

Привет! Меня зовут Тимур Шарафутдинов, я занимаюсь процессами автоматизации тестирования в «Ростелеком ИТ». Сегодня поделюсь своим опытом реализации model based-подхода в написании python API автотестов на проекте — приложении с микросервисной архитектурой для обработки, хранения, конфигурирации заказов.

Используя API интерфейс мы сделали удобный и адаптивный стек под частые изменения с лаконичным кодом и с проверками соответствия спецификации, без необходимости каждый раз актуализовать вручную все сопутствующие тесты. Как мы это сделали — читайте под катом.

Искусственный интеллект и машинное обучение стали неотъемлемой частью нашей жизни, что привело к появлению огромного числа продуктов, основанных на нейронных сетях. Давайте посмотрим на несколько полезных сервисов, в которых используются технологии искусственного интеллекта.

Сегодня я вам расскажу о своем методе для изучения иностранных языков.

С чего начать изучение нового языка? Чаще всего люди на раннем этапе используют стандартный лексико-грамматический метод с доминированием письменного языка, который показал себя медленным и весьма скучным — вам чаще всего нужна зашкаливающая мотивация, чтобы не бросить где-то посередине.

Я предлагаю начать сразу с видео. Во-первых, видео просто интересно смотреть (особенно если это нормальные мультики/фильмы/сериалы, созданные для носителей языка). Во-вторых, вы сразу начнете запоминать звучание слов, что очень сильно пригодится для развития навыка аудирования в будущем.

Однако, если вы просто возьмете видео на новом для себя языке, то вы ничего не поймете. Первый шаг к решению проблемы - смотреть видео с субтитрами на языке оригинала. Однако, когда вы еще не знаете лексику языка, такие субтитры вам не помогут. Вам нужны двойные субтитры - на языке оригинала + перевод на ваш родной язык. 

При просмотре видео с двойными субтитрами мозг начинает сопоставлять слова из двух предложений на разных языках. Это зачастую нетривиально (особенно если у языков сильно отличается грамматика), на это мозг тратит время и энергию. 

Моя идея состоит в том, чтобы выполнить эту задачу вместо мозга и отображать субтитры как на картинке выше: посередине находятся субтитры на языке оригинала, ниже — их перевод; плюс над иностранными словами подписаны соответствующие им слова из перевода. Таким образом, за время просмотра десятка подобных фильмов/мультиков, каждое слово из базовой лексики будет многократно отображено вместе со своим переводом в текущем контексте, что позволит его запомнить.

Допустим вы пишите какое-то Django-приложение. Как обычно разработка идёт локально на вашем компьютере.  По умолчанию все Django-проекты доступны по адресу http://localhost:8000 или http://127.0.0.1:8000 что одно и тоже. Эта адреса твоего локального компьютера. Соответственно никто другой в Интернете, перейдя по одному из этих адресов, ваш сайт не увидит.

Проект пока рано заливать на какой-то хостинг или выделенный сервер, но показать его другому человеку уже нужно: похвастаться другу, человеку и команды разработки, заказчику и т.д. Даже если этот человек подключится к WI-FI у вас дома и будет находиться с сайтом в одной сети, localhost будет перенаправлять гостя на своё же устройство, а не на ваш сайт.

Что делать, как показать Django-проект, которые запускается на локальном сервере, недоступном в Интернете? Есть несколько вариантов:

В этом выпуске примитивы: круги, линии, прямоугольники и текст.

В прошлых сериях:

OpenCV — быстрый старт: начало работы с изображениями.

OpenCV — быстрый старт: базовые операции с изображениями.

Когда мы расставляем мебель в комнате, мы ориентируемся на габаритные размеры мебели и фурнитуры, а не на их занимаемую площадь, и мебель часто квадратной формы. С полигонами на карте дело обстоит немного иначе, они могут быть произвольной формы, но должны иметь определенную площадь, а задача такая же как и с мебелью - уместить всё в комнату (участок). Когда полигоны квадратные, то рассчитать нужное изменение длины ребра для получение желаемой площади, не так и сложно. С полигонами сложной формы всё не так просто, но и это тоже не проблема, ведь можно методом тыка подобрать нужную площадь. Проблема возникает когда количество полигонов возрастает. Пример: на изменение полигона сложной формы уходит 5 минут (грубо говоря), но нам нужно изменить 15 полигонов, считаем и получаем 75 минут. За 75 минут можно сделать гору полезных дел, а всего было отредактировано 15 полигонов. Если полигоны придется менять заново? вдруг нужно их будет разбить на другую площадь? Вот была бы такая программа, которая сама бы изменяла полигон и добавляла бы нужную площадь.

Многие знакомы с алгоритмами дерева отрезков и корневой декомпозиции. Однако, не многие задаются вопросом о том, почему они устроены именно так, как они устроены :), и нельзя ли немного изменив их получить выигрыш во времени работы или затрачиваемой памяти. Одно из таких изменений я бы и хотел рассмотреть в этой статье, ведь я сам только недавно задумался об этом, хотя знаком с этими алгоритмами уже более 4 лет.

Математика говорит, что это невозможно, но нам всё равно!

Одним из главных достоинств Python является выразительность кода. Не последнюю роль в этом играет возможность удобной работы с коллекциями и последовательностями различного вида: перебор элементов списка по одному, чтение файла по строкам, обработка всех ключей и значений в словаре. Эти и многие другие подобные задачи в Python помогает решить так называемый протокол итераторов (Iterator protocol). Именно этот протокол обеспечивает работу цикла for, устанавливает по каким объектам можно итерироваться, а по каким нет. Как мы увидим далее, сам язык и стандартная библиотека очень широко используют возможности протокола. В этой статье попробуем отыскать не самые известные, но от этого не менее интересные примеры итераторов и итерируемых объектов, которые предлагает Python.

Сегодня рассказываем как написать простой MQTT-клиент на Raspberry Pi при помощи MicroPython и реализовать функции подключения, отправки сообщений и подписки между клиентом и брокером MQTT-сообщений. Подробности о разработке с использованием протокола интернета вещей MQTT — к старту курса по Fullstack-разработке на Python.

Команда InvokeAI рада поделиться нашим последним релизом с набором новых функций, улучшений графического интерфейса и возможностей командной строки.

Python — лучший выбор для анализа данных и машинного обучения. Его производительность в большинстве случаев более чем достаточна. Но как быть, если объемы ваших данных растут значительно быстрее, чем имеющиеся ресурсы, и требуется повышение производительности? 

В этой статье мы попробуем решить несколько простых задач, используя чистый Python и два языка расширения: Rust и Cython. Чтобы сравнить два этих подхода, мы оценим трудоемкость каждого из них, а также рассмотрим случаи, в которых следует попробовать что-то другое. Начнем с установки и с простых приложений, а затем перейдем к более сложным экспериментам.

QQ Хабр! В этом гайде мы пройдемся по каждому шагу создания ботов в Telegram - от регистрации бота до публикации репозитория на GitHub. Некоторым может показаться, что все разжевано и слишком много элементарной информации, но этот гайд создан для новичков, хотя будет интересен и для тех, кто уже занимался разработкой в Telegram. Сегодня мы будем делать бота, который отвечает на заданные вопросы.

Всем доброго времени суток!

Так как о Python слышал каждый, кто хотел или хочет связать свою жизнь с IT, предлагаю обзор книги, что поможет вам на первых порах.

Стоит читать? Да! Почему? Опишу в статье.

Python – хороший первый язык программирования, а это лучшая книга для его изучения.

Для кого эта книга?

Книга в первую очередь прекрасно подойдет новичкам, тем , кто только начал свой путь в программирование и на данный момент начинает с нуля, не имеет никакой базы программирования за плечами.

Во вторую очередь я бы посоветовал данную книгу тем, кто уже имеет опыт работы с Python, но хотел бы иметь под рукой полноценный справочник с практическими описаниями основ языка. С примерами, объяснениями – то, что быстро поможет вспомнить простые, но необходимые вещи.

Владение языком Python станет прекрасным активом будущего программиста. Если ваш ребенок увлекается программированием, то процесс обучения можно разнообразить с помощью полезных видео, обучающих игр, вступления в тематические сообщества и многого другого. В этой статье мы собрали полезные ресурсы по Python и поделили их по категориям.