Python *

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!

Пошаговая инструкция: Асинхронный Json-Logger для FastApi.

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.

Смартфоны много лет назад стали хитом, а за ними последовали языки программирования мобильных приложений. Достигший пика на третьей позиции Objective-C использовался только для iPhone. Сегодня ту же картину мы видим в Data Mining и искусственном интеллекте: языки программирования в этих областях переживают бум.

Ярчайший пример — Python, отвоевавший вторую позицию у Java. Благодаря этому возродился Fortran, но не только он. Подробности, которыми делимся к старту флагманского курса по Data Science, читайте под катом.

Таблица актуальности фактических данных как архитектурное решение

В этой статье речь пойдёт об архитектуре данных, где необходимо хранить статусы записей, получая информацию об их актуальности.

Суть задачи.

На основе информации из базы платежей выявить категории получателей платежей и вывести сводную информацию по категориям в отчёт для руководства.

Каждый платёж проходит в два этапа: средства переводятся внутри организации на внешний счёт и второй транзакцией происходит выплата средств получателям платежа. Между этими двумя сущностями нет прямой зависимости внутри БД, есть только поля описания платежа и поля описания получателя, которые заполняются сотрудниками бухгалтерии вручную, они зачастую могут иметь отличия. Например, первый платёж описан так:

Рассмотрим ситуацию, когда вы пишете свой класс, наследуюетесь от класса библиотеки и вам потребовалось значение локальной переменной функции родительского класса.

Хороший пример: класс SSHOperator, метод execute().

Данный метод использует в работе переменную exit_status, однако не возвращает её. Если для дальнейшей обработки вам потребуется получить её значение из дочернего класса, то можно воспользоваться следующим способом, через трейсбек.

Привет, я Катя, системный аналитик в Ozon. Одна из первых задач, которую мне поручили здесь — проверить качество географических данных. Формально эта задача больше относится к анализу данных, чем к системному анализу. Но меня она очень заинтересовала, ведь требовался не только анализ, но и исследование и, по возможности, реализация решения, а для меня это самое интересное в работе. 

Впереди меня ждала RnD-задача с исследованием картографических форматов, рисованием поверх Google Maps и реализацией скрипта на Python. Как я боролась с визуализацией картографических данных, расскажу в этой статье.