Python *

1. Часть I: Введение
2. Часть II: Агенты и Команды

Как я дошёл до жизни такой?

Не так давно мне пришлось работать над бэкендом высоко нагруженного проекта, в котором нужно было организовать регулярное выполнение большого количества фоновых задач со сложными вычислениями и запросами на сторонние сервисы. Проект асинхронный и до того, как я пришёл, в нём был простой механизм крон-запуска задач: цикл с проверкой текущего времени и запуск групп корутин через gather — такой подход оказался приемлем до момента, пока таких корутин были десятки и сотни, однако, когда их количество перевалило через две тысячи, пришлось думать об организации нормальной очереди задач с брокером, несколькими воркерами и прочим.

В этой статье я расскажу про опыт проведения городской школьной олимпиады по программированию.

Идея организовать местную олимпиаду возникла ещё на стадии запуска детской школы программирования. За два года работы стало ещё более очевидно, что счёт идёт на единицы различных соревнований в этом направлении, а значит мало возможностей для проверки учеников, вовлечения вне занятий, дополнительной мотивации результатами. Скажу даже так: в Иркутске нет соревновательных мероприятий для учеников по программированию на scratch, и только одна олимпиада в которой могут участвовать питонисты - “Играем в программистов”.

Вводная

Ада

1. Преподаватели не хотят делиться личными контактными данными;
2. Студенты на самом деле тоже — у них просто выбора особо нет;
3. В силу специфики моей альма-матер, многие преподаватели вынуждены или предпочитают использовать мобильные устройства без доступа к сети Интернет;
4. Если передавать сообщения через старост групп, то в игру вступает эффект «испорченного телефона», а также фактор «ой, я забыл:(».

1. Преподаватель через один из доступных ему каналов связи: СМС, Telegram, SPA-приложение — передает Аде текст сообщения и список адресатов;
2. Ада транслирует полученное сообщение всем заинтересованным* студентам по всевозможным каналам связи.

Всем привет! Сегодня я расскажу вам о моем опыте с ВК, найденных багах, об отношении к пользователям и, собственно, как получить аудиозаписи вк, пользуясь "не багами а фичами", как меня заверяли сотрудники данной корпорации. Итак, приступим!

Привет, Хабр! Запускаю цикл статей по библиотеке OpenCV в Python. Кому интересно, добро пожаловать под кат!

2.1 Комментарии обозначаются # или ''' (три одинарные кавычки)

# Комментарий
a = 1 # Комментарий 

''' Это тоже комментарий
b = c
c = d
'''

2.2 Использование динамической типизации (тип определяется автоматически)

# динамическая типизация переменных
# = копирование значения справа налево
i = 1 #  целое число (int)
f = 2.1 # число с плавающей запятой (float)
s = "a" # строковый тип (string)
b = True # логический тип (boolean)
l = [0,1,2] # массив,список (array) 
t = (0,1,2) # кортеж (tuple)
d = {"a":0, "b":1} # словарь, ассоциативный массив

print(i,f,s,b,l,t,d)
# 1 2.1 a True [0, 1, 2] (0, 1, 2) {'a': 0, 'b': 1}

# Когда хотим определить тип, используем type
print(type(i)) # Вывод <class 'int'>

# Переменная не сохраняет, а содержит фактическое значение
# Это, своего рода, переменная-ссылка, указывающая на местоположение значения
# Можно получить идентификатор актуального значения через id
print(id(l)) # 00000000000000 (меняется от исполнения к исполнениюц)
l2 = l # Приведу в пример копию массива, где ссылаюсь на 2 его элемента, а фактический массив - 1. 
print(id(l2)) # 00000000000000 (то же значение, что у вышеуказанного id(l))
# Поскольку существует только один фактический массив, кажется, что он был добавлен в массив l, даже если вы добавили элемент со ссылкой на l2.
l2.append(1)

Ни для кого не секрет, что Python прочно занял первенство в ML и Data Science. А что если посмотреть на другие языки и платформы? Насколько в них удобно делать аналогичные решения?

К примеру, распознавание текста на картинке.

Продолжаем наше исследование, посвященное ситуации в США со стрельбой полицейских и уровнем преступности среди представителей белой и черной (афроамериканской) рас. Напомню, что в первой части я рассказал о предпосылках исследования, его целях и принятых оговорках / допущениях; а во второй части была демонстрация анализа взаимосвязи между расовой принадлежностью, преступностью и гибелью от рук служб правопорядка. В этот раз посмотрим на географическое распределение анализируемых данных по штатам США.