Python предоставляет программисту огромное пространство свободы. Увы, обычно это довольно дорогая в плане производительности свобода, зато при правильном применении иногда она позволяет творить сущую магию. Но сегодня мы поговорим не о таких вот «богоугодных» применениях свободы, а о том, что никогда не стоит использовать в прикладном программировании — о модификациях кода на уровне AST.
Когда мы работаем с API-схемами, обычно существует несколько моделей, и они синхронизируются на разных уровнях. Обычно есть база данных, код и схема. И всё это нужно держать между собой в синхроне, чтобы они нормально друг с другом взаимодействовали.
Я расскажу об обычных проблемах, с которыми люди сталкиваются при использовании API-схем. Как можно использовать API-схемы для описания property-based-тестов, и чем здесь может помочь Schemathesis. И покажу на практике, как его можно интегрировать в существующий проект.
Как давно вы оказывались в пробке? Чтобы решить проблему дорожных заторов, до принятия важных решений нужно моделировать движение. Сделать это можно на платформе с открытым кодом The Simulation of Urban Mobility (SUMO). Но как создать сложную симуляцию? На этот вопрос отвечает материал, которым мы решили поделиться к старту курса по Data Science.
Наиболее часто используемый инструмент для поиска подстроки определенного вида в тексте – это регулярные выражения. Но можно ли вместо регулярного выражения использовать нейронную сеть, которая бы выполняла ту же самую задачу?
Задача: найти в тексте описание стоимости недвижимости, то есть численное обозначение и стоимость, записанную прописью. Например, 2 050 000 (два миллиона пятьдесят тысяч) руб., 00 коп. Задача усложняется тем, что «рубли» и «копейки» могут быть в любом месте (перед скобками или после) и могут быть сокращены.
Чтобы решить данную задачу, будем использовать NLP (Natural Language Processing), морфологический анализатор и нейронную сеть. Подключаем соответствующие библиотеки:
В первой части статей о python-культуре мы писали про Тинькофф, а в этот раз решили рассказать о компании, в которую инженеры приходят, чтобы решать действительно сложные задачи, например, применение AI для распознавания болезней.
В Provectus, по умолчанию, считается, что задача будет выполнена в срок, и никто принципиально не стоит над душой и не спрашивает статус в течение дня или даже недели. Здесь общий код и инфраструктура. Каждый может создавать свои проекты на Github. И такая инициатива зачастую перерастает в реальные большие проекты, которые начинают монетизироваться. Что такое здоровая атмосфера в компании и правильная инженерная культура? Прочитайте, как их понимают и создают в Provectus - герое сегодняшней статьи.
На сегодняшний день существует несколько тысяч языков программирования, каждый из которых создавался с определенной целью, пытаясь изменить и улучшить недостатки своих предшественников. Так, например, появился язык Kotlin, который был нацелен на замену Java в мобильной разработке. В 2010 году увидел свет язык Rust, разработчики которого пытались создать быстрый и безопасный язык, который закрывал бы многие недостатки C/C++.
Сейчас практически никто не ставит цели создать универсальный язык для всех задач и всех платформ, так как в каждой области есть свои потребности и нюансы для языка.
Но как объединить несколько разных языков в одном приложение, чтоб это работало?
Привет, Хабр! Сегодня расскажу, как на хакатоне для студентов SkillFactory я сделал Slack-бота, который оповещает студентов разных курсов о выходе статей на Хабре по интересующей их тематике. На КДПВ вы видите тестирование внедрённого бота; ссылку на его код вы найдёте в конце статьи.
Одна из вещей, которая связывает людей с работой их мечты — это резюме. Множество эйчаров смотрят на разные резюме каждый день. Если вы просмотрите хотя бы 10-40 резюме, то поймете, почему рекрутеры легко видят общие ошибки и насколько некоторые вещи выглядят для них забавно. Причем синьоры могут делать точно такие же ошибки, как и джуны, несмотря на то, что они уже 20 лет в индустрии.
Сегодня посмотрим на 5 резюме с точки зрения рекрутеров, которые ищут Python-разработчиков. На круглом столе конференции Python Week 2020 рекрутеры рассказали, что они ожидают от резюме по умолчанию, а что — им хотелось бы видеть еще. Два резюме будут от джунов, одно — от крепкого миддла, и еще пара — от кандидатов, которые решили поменять направление своей карьеры.
Приветствую всех!
Встречайте свежий выпуск дайджеста полезных материалов из мира Data Science & Machine Learning подготовленный командой Data Phoenix и не забывайте подписываться на наш Telegram-канал.
Также хочу пригласить всех на сентябрьские вебинары, которые мы проводим в рамках серии "The A-Z of Data":
- 8 сентября - Deploying deep learning models with Kubernetes and Kubeflow
- 16 сентября - Re-usable pipelines for ML projects with DVC
- 22 сентября - From research to product with Hydrosphere
Буду рад видеть всех на наших трансляциях, присоединяйтесь!
Google Sheet и Sheets API - классный (простой, бесплатный и универсальный) способ организовать хранение и анализ данных получаемых от своего сервиса. При условии что этих данных не то чтобы очень много и поступают они не то чтобы очень часто.
У меня таких задач хватает и решаю я их либо на Python, либо на PHP. Сегодня возьму в руки Python и покажу как начать читать таблицы Google Sheets на Python и писать в них данные из кода с помощью Google Sheets API.
Ядро Tarantool-а написано на C, а вся бизнес-логика создаётся на Lua. Это не самый сложный язык, но и не самый популярный. Поэтому сегодня я расскажу, как начать работать с Tarantool, написав всего три строчки кода на Lua. А всё остальное приложение написано на Golang. Чтобы было еще интереснее, я даю альтернативный вариант на Python. Что за проект? Делаем приложение, которое позволяет ставить метки на карте: дом, работа, первое свидание, первый Hello World, первый "too long wal write" Tarantool.
Поехали!
Теория игр - это не только об изучении стратегий в играх, таких как шахматы, го или других. Применять теорию игр уже сегодня пытаются в различных областях: в политике, в спорте, в кибернетике, в психологии и многих других местах. Данная наука выполняет математический анализ ситуаций (в которых сталкиваются интересы нескольких сторон, преследующих различные цели), пытаясь формализовать и описать данные ситуации в виде математической модели, определяющей некоторую игру.
Возникает логичный вопрос: а можно ли с помощью концепций теории игр смоделировать поведение индивидов в обществе?
Добрый день, думаю у каждого найдутся люди которые на сообщение с просьбой писать текстом отвечают голосовыми. В очередной раз получив голосовые я начал думать как же все-таки решить проблему, и в голову пришла простая идея, создать бота, который будет голосовое преобразовать в текст.
Алгоритм классификации методом поиска ближайших соседей - самый простой и понятный алгоритм, с которого начинается познание азов машинного обучения. Но модификации этого простого алгоритма могут потребовать нетривиального подхода к решению задачи. В этой статье я описал реализацию классификатора, использующего алгоритм поиска ближайших соседей под названием Ball Tree.
Представьте себя на месте изучающего русский язык иностранца. Ударение станет одним из ваших самых страшных ночных кошмаров.
Однажды я написал приложение для изучения русского, одной из функций которого была расстановка ударений. Я просто проверял каждое слово по словарю. Однако, это часто приводило к ситуации неоднозначности, когда ударение зависит от контекста. Например: "два сло́ва", но "длинные слова́".
Время подключать нейросети.
Атма Мани, переводом статьи которого мы делимся к старту флагманского курса по Data Science, — ведущий инженер по продуктам ArcGIS API для Python в компании Esri. В этом материале он рассказывает, как при помощи ArcGIS и Python создать модель, выводящую короткий список домов в соответствии с потребностями и желаниями покупателя. Ссылку на репозиторий GitHub вы найдёте в конце статьи.
Расскажу о проделанном пути, чтобы найти идеальный, для моих целей, инструмент конфигурирования проекта и о создании легковесной библиотеки bestconfig, впитавшей в себя преимущества изложенных подходов.
В статье речь пойдет только о локальных способах хранения настроек, здесь не разбираются случаи загрузки из сети.
После создания проекта рано или поздно возникает вопрос: куда записывать номер версии, где хранить токены, пароли, настройки, каким форматом файлов конфигурации воспользоваться: .json, .yaml, .env, .cfg, .ini или просто создатьconfig.pyи записывать туда переменные?
Для каждого из перечисленных вариантов есть библиотека на python, приведу примеры самых популярных форматов
Использование микросервисной архитектуры для построения корпоративных приложений взамен традиционной монолитной — популярный тренд в веб-разработке.
Первая проблема, которую вам предстоит решить, столкнувшись на практике с задачей написать микросервис на Python — выбор подходящего фреймворка.
Мой выбор — Tornado. Поработав с Tornado в паре коммерческих проектов, я в целом остался доволен результатами. Однако, как бы ни было хорошо, всегда хочется чего-то большего.
Результатом моих раздумий стала небольшая библиотека CleanAPI, представляющая собой оболочку над Tornado, позволяющую повысить удобство разработки и снизить порог вхождения для новичков.
