Когда я начинал изучать автоматизацию тестирования, не мог понять — “что такое Page Object и как его реализовать на Python + pytest?”. Штудируя интернет, нашел реализацию на других языках и фреймворках: обучающие статьи, которые были непонятны для меня. Поэтому решил написать этот разбор. Идея — показать реализацию на Python + pytest и объяснить ее доступным языком.

Что такое Page Object

Это популярный паттерн, который является де-факто стандартом в автоматизации тестирования веб-продуктов. Основная идея состоит в том, чтобы разделить логику тестов от реализации.

Каждую веб-страницу проекта можно описать в виде объекта класса. Взаимодействие пользователя описываются в методах класса, а в тестах остается только бизнес-логика. Данный подход помогает избежать проблем с тестами при изменении верстки веб-приложения. Вам необходимо поправить только класс, описывающий страницу.

Привет, Хабр.

Сегодня в большом числе проектов домашней (и не только) автоматизации используется Raspberry Pi. При этом достаточно удобно иметь не только прямой доступ к устройству, но и использовать браузер — это позволяет выполнять необходимые действия и с компьютера, и с мобильного телефона, и даже удаленно из любой точки мира.



Допустим, у нас уже есть супер Python-программа, делающая что-то очень важное, от мигания светодиодом до управления «умным домом» или хотя бы кормушкой для кота. Я покажу разные способы, от простого к сложному, как сделать web-доступ к такому приложению, добавив немного кода.

Статья расчитана для начинающих, профи вряд ли найдут здесь что-то кардинально новое, ну а новичкам в Linux надеюсь, будет полезно. Для тех кому интересно, продолжение под катом.

Введение

В своей работе я уже некоторое время использую Flask-Potion — фреймворк, основными достоинствами которого являются: весьма удобная интеграция с SQLAlchemy моделями, автогенерация crud-эндпоинтов, наличие клиента potion-client (весьма удобного, если пишешь API сервиса, использование которого понадобится в другом сервисе).

Я заметил, что на русском языке о flask-potion почти ничего нет, но думаю кому-то это данный фреймворк может показаться интересным.

Вместо простой обзорной статьи на этот фреймворк я решил написать несколько статей о создании системы контроля для библиотеки "Furfur" на основе Flask-Potion.

Данная система должна уметь делать следующее:

• Хранить информацию о книгах (isbn, название, описание, автор и т.д.)
• Хранить информацию о пользователях (читатели и библиотекари)
• Оформлять выдачу книги из библиотеки на определённый срок с возможностью продления

В этой системе мы воспользуемся следующими инструментами:

• PostgreSQL
• Flask, Flask-SQLAlchemy, Flask-JWT, Flask-Potion, Flask-Migrate

С октябрьским релелизом расширения Python, мы рады объявить о поддержке нативного редактирования Jupyter Notebooks в Visual Studio Code! Теперь вы можете напрямую редактировать файлы .ipynb и получать интерактивность Jupyter Notebooks с полной мощью VS Code.

Вы можете управлять исходным кодом, открывать несколько файлов и использовать такие функции, как IntelliSense, интеграцию с Git и управление несколькими файлами. Все они предлагают совершенно новые способы для дата-сайнтистов и разработчиков эффективно экспериментировать и работать с данными. Вы можете попробовать все это уже сегодня, загрузив последнюю версию расширения Python и создав/открыв Jupyter Notebook внутри VS Code.



Начиная с первой публикации наших практик в области анализа данных в VS Code одной из главных функций, которую запрашивали пользователи, являлся макет, похожий на блокнот, для редактирования собственных блокнотов Jupyter в VS Code. В оставшейся части этого поста мы рассмотрим эти новые возможности VS Code.

Оригинал перевода в моём блоге

Получение полного доступа к языку Wolfram Language из языка Python

Язык Wolfram (Wolfram Language) дает программистам в руки уникальный язык с огромным множеством сложных алгоритмов, а также встроенных знаний об окружающем мире. На протяжении многих лет люди спрашивают нас, как получить доступ ко всем возможностям нашей технологии из других программных сред и языков программирования. Шли годы и мы создали множество таких решений как Wolfram CloudConnector для Excel, WSTP (протокол символьной передачи Wolfram) для программ на C/C++ и, конечно, J/Link, который обеспечивает доступ к Wolfram Language непосредственно из Java.

Поэтому сегодня мы рады официально представить вам новое долгожданное решение по объединению языков, что позволит напрямую и эффективно вызывать Wolfram Language из языка Python: Клиентскую библиотеку Wolfram для Python. И что особенно важно, это клиентская библиотека имеет полностью открытый исходный код размещенный на git-хранилище WolframClientForPython под лицензией MIT, так что вы можете сколько угодно копировать ее и как угодно использовать ее по своему усмотрению.

Это легко и просто

Клиентская библиотека Wolfram позволяет легко интегрировать большую коллекцию алгоритмов языка Wolfram Language, а также базу знаний Wolfram непосредственно в любой уже существующий код Python, что значительно экономит ваше время и силы при разработке нового кода. В этой статье мы сначала покажем вам, как настроить соединение между Python и Wolfram Language, рассмотрим несколько методов и примеров, которые могут быть использованы для вычислений на языке Wolfram Language, а затем и вызова его для использования из Python. Для получения более полной справочной информации перейдите по ссылке: домашняя страница документации для клиентской библиотеки Wolfram для Python.

Мы рады сообщить о доступности октябрьского обновления расширения Python для Visual Studio Code. Вы можете загрузить расширение Python из Marketplace или установить его прямо из галереи расширений в Visual Studio Code. Если у вас уже установлено расширение Python, вы также можете получить последнее обновление, перезапустив код Visual Studio. Подробнее о поддержке Python в Visual Studio Code вы можете узнать из документации.

В этом релизе мы рассмотрели 97 проблем, в том числе нативное редактирование Jupyter Notebooks, кнопку для запуска файла Python в терминале, а также улучшения «линтинга» (linting) и импорта с помощью Python Language Server. Полный список улучшений приведен в нашем журнале изменений.

Несколько лет назад меня кто-то спросил имеет ли смысл превести Python на PEG-парсер (или на грамматику PEG; я не помню точно кто и когда это было). Тогда я немного посмотрел на него, но так и не пришёл к какому-либо выводу, а потому и отбросил эту тему. Недавно я узнал больше о PEG (Parsing Expression Grammars, грамматике по парсингу выражений), и теперь я думаю, что это интересная альтернатива самописному генератору парсеров, который был разработан 30 лет назад, когда только начинал работать над Python. Я назвал его «pgen», и это был, наверно, первым фрагментом кода, который я написал для Python.

Причина, по которой я сейчас заинтересован в парсере PEG, заключается в том, что меня несколько раздражают ограничения pgen. Он построен на собственной реализации LL(1), которая имеет ряд допущений. Например, мне не нравились грамматические правила, которые могли бы генерировать пустые строки, поэтому я запретил их. И тем самым упростил алгоритм для создания таблиц синтаксического анализа. Я также изобрёл свою собственную EBNF-подобную грамматическую нотацию, которая мне до сих пор очень нравится.

Доброго времени суток, хабровчане!

Небольшое предисловие

Намедни я стал счастливым владельцем одного из самых маленьких одноплатников, работающим на LEDE, и первое, что захотелось сделать (после моргания светодиодом) — домашняя метеостанция, к которой можно получить доступ из любой точки. Первым делом было решено снимать данные о температуре, влажности и давлении. Для этого были выбраны купленные ранее датчики DHT11 И LPS3311AP (фото под катом).


После короткого гугления выяснилось, что если первое семейство хорошо задокументировано и имеет множество библиотек для работы, то вот выбранный мной барометр не столь популярен и кроме самописной библиотеки (пусть и очень качественной) под Arduino магазина, в котором и был приобретён датчик (не реклама, просто дань уважения), ничего найти не удалось.

Какой выбор остаётся?

1. Собрать прослойку на микроконтроллёре ATmega328, прошить, залить готовый код и читать с неё. Очень увлекательно, но звучит как попытка собрать велосипед для дальнейшего использования в качестве костыля.
2. Читать «вручную» с I2C, опираясь на официальный даташит. Попробовал, это возможно, но плодить bash-скрипты не хотелось и не казалось методологически верным.
3. Написать библиотеку, чтобы работать с датчиком так, как хочется.

Если интересно, как шло и что из этого получилось, то добро пожаловать под кат.

Home Assistant – популярное приложение с открытым исходным кодом для организации умного дома. Первый опыт автора в работе с Home Assistant основывается на попытке интеграции в него ‘умной рисоварки‘. Автор постарается описать основные компоненты и возможности данного приложения, с которыми ему привелось пошагово познакомиться. Статья является в чем-то обзором, в чем-то руководством для желающих начать свое знакомство с Home Assistant.

Если вы закончили школу уже во времена ЕГЭ, то вам известно, что все задания в нём имеют набор стандартных формулировок и упорядочены по типам. С одной стороны, это облегчает подготовку к экзамену: школьник уже знает, что нужно делать в задании, даже не читая его условия. С другой, любое изменение порядка вопросов может вызвать у него проблемы. Грубо говоря, на результат начинает больше влиять то, насколько человек довёл решения до автоматизма, а не то, как он рассуждает. Экзамен становится похож на работу скрипта.

В рамках конференции AI Journey мы решили провести конкурс на разработку алгоритма, который сможет сдать экзамен не хуже человека. Участникам предоставляются тестовые варианты заданий, которые можно использовать для валидации решений и для обучения. Мы как сотрудники Сбера не можем претендовать на призовой фонд, но тем не менее попробовали решить эту задачу и хотим рассказать о том, как мы это сделали. Спойлер — аттестат мы получили.

Заключительная статья из серии как вызывать C/C++ из Python3, перебрал все известные способы как можно это сделать. На этот раз добрался до boost. Что из этого вышло читаем ниже.

Многие задачи в области Computer Science, которые на первый взгляд кажутся новыми или уникальными, на самом деле уходят корнями в классические алгоритмы, методы кодирования и принципы разработки. И устоявшиеся техники по-прежнему остаются лучшим способом решения таких задач!

Книга даст вам возможность глубже освоить язык Python, проверить себя на испытанных временем задачах, упражнениях и алгоритмах. Вам предстоит решать десятки заданий по программированию: от самых простых (например, найти элементы списка с помощью двоичной сортировки), до сложных (выполнить кластеризацию данных методом k-средних). Прорабатывая примеры, посвященные поиску, кластеризации, графам и пр., вы вспомните то, о чем успели позабыть, и овладеете классическими приемами решения повседневных задач.

Сегодня ночью вышел Python 3.8 и аннотации типов получили новые возможности:

• Протоколы
• Типизированные словари
• Final-спецификатор
• Соответствие фиксированному значению

Если вы ещё не знакомы с аннотациями типов, рекомендую обратить внимание на мои предыдущие статьи (начало, продолжение)
И пока все переживают о моржах, я хочу кратко рассказать о новинках в модуле typing

Пусть в некоторой предметной области исследуются показатели X и Y, которые имеют количественное выражение.

При этом есть все основания полагать, что показатель Y зависит от показателя X. Это положение может быть как научной гипотезой, так и основываться на элементарном здравом смысле. К примеру, возьмем продовольственные магазины.

Обозначим через:

X — торговую площадь(кв. м.)

Y — годовой товарооборот(млн. р.)

Очевидно, что чем выше торговая площадь, тем выше годовой товарооборот(предполагаем линейную зависимость).

Представим, что у нас есть данные о некоторых n магазинах(торговая площадь и годовой товарооборот) — наш датасет и k торговых площадей(X), для которых мы хотим предсказать годовой товарооборот(Y) — наша задача.

Выдвинем гипотезу, что наше значение Y зависит от X в виде: Y = a + b * X

Чтобы решить нашу задачу, мы должны подобрать коэффициенты a и b.

Привет.

Наверняка всем доводилось быть свидетелями оценки на глазок степени сходства ребенка с родителями: что-нибудь типа «вылитый папа, но на маму тоже похож!!!»


(взято отсюда)

Как в примере на изображении, можно оценить степень похожести в процентах. Можно задействовать еще родственников, для более точного описания лица малыша в виде взвешенной суммы лиц родни…

Работая QA инженером, я разрабатывал систему автотестестирования. Столкнулся с рядом проблем:

• На каждый вид тестирования приходилось создавать свои job в CI и запускать их руками.
• Разработчики отказывались запускать кейсы автотестов самостоятельно.
• Отсутствие возможности запуска автотестов из любой точки \ устройства.
• QA инженеры ручного тестирования не могли самостоятельно проводить запуск автотестов.

Поэтому я решил создать небольшой прототип бота для запуска автоматизированных тестов, который бы закрывал большую часть вышеописанных проблем.

Описание идеи:

Пользователь отправляет необходимые команды в чат, запускает билд в CI системе, по заданным правилам в конфиге. CI запускает автотесты с помощью pytest marks. После прогона, скрипт внутри репозитория с тестами получает информацию о состоянии сборки, собирает логи и отправляет обратно пользователю в телеграм чат.

Когда я только начинал работать над своей текстовой игрой, решил, что одной из её главных фич должны стать красивые художественные описания действий героев. Отчасти хотел «сэкономить», поскольку в графику не умел. Экономии не получилось, зато получилась Python библиотека (github, pypi) для генерации текстов с учётом зависимости слов и их грамматических особенностей.

Например, из шаблона:

[Hero] [проходил|hero] мимо неприметного двора и вдруг [заметил|hero] играющих детей. Они бегали с деревянными мечами, посохами и масками чудовищ. Внезапно один из играющих остановился, выставил [игрушечный|hero.weapon|вн] [hero.weapon|вн], выкрикнул: «[Я|hero] [великий|hero] [Hero]! Получай!» — и бросился на «бестий». Они упали наземь, задрыгали руками-ногами, а после встали, сняли маски и засмеялись. [Хмыкнул|hero] и [сам|hero] [Hero], но не [стал|hero] выходить к малышне.

Мы можем получить такой текст (жирным выделены изменяющиеся слова):

Халлр проходил мимо неприметного двора и вдруг заметил играющих детей. Они бегали с деревянными мечами, посохами и масками чудовищ. Внезапно один из играющих остановился, выставил игрушечную золочёную шпагу, выкрикнул: «Я великий Халлр! Получай!» — и бросился на «бестий». Они упали наземь, задрыгали руками-ногами, а после встали, сняли маски и засмеялись. Хмыкнул и сам Халлр, но не стал выходить к малышне.

Или такой:

Фиевара проходила мимо неприметного двора и вдруг заметила играющих детей. Они бегали с деревянными мечами, посохами и масками чудовищ. Внезапно один из играющих остановился, выставил игрушечный катар, выкрикнул: «Я великая Фиевара! Получай!» — и бросился на «бестий». Они упали наземь, задрыгали руками-ногами, а после встали, сняли маски и засмеялись. Хмыкнула и сама Фиевара, но не стала выходить к малышне.

Содержание цикла статей: https://github.com/nomhoi/empire-erp.

В данной статье мы осуществим попытку проникновения в самое сердце "кровавого энтерпрайза" — в бухгалтерию. Вначале мы проведем исследование главной книги, счетов и баланса, выявим присущие им свойства и алгоритмы. Используем Python и технологию Test Driven Development. Здесь мы займемся прототипированием, поэтому вместо базы данных будем использовать базовые контейнеры: списки, словари и кортежи. Проект разрабатывается в соответствии с требованиями к проекту Empire ERP.

Привет, Хабр!

У нас в предзаказе появилась долгожданная книга о библиотеке PyTorch.



Поскольку весь необходимый базовый материал о PyTorch вы узнаете из этой книги, мы напоминаем о пользе процесса под названием «grokking» или «углубленное постижение» той темы, которую вы хотите усвоить. В сегодняшней публикации мы расскажем, как Кай Арулкумаран (Kai Arulkumaran) грокнул PyTorch (без картинок). Добро пожаловать под кат.

Вместо введения

В статье описывается исследование, проведенное с целью проверки утверждения центральной предельной теоремы о том, что сумма N независимых и одинаково распределенных случайных величин, отобранных практически из любого распределения, имеет распределение, близкое к нормальному. Однако, прежде чем мы перейдем к описанию исследования и более подробному раскрытию смысла центральной предельной теоремы, не лишним будет сообщить, зачем вообще проводилось исследование и кому может быть полезна статья.

В первую очередь, статья может быть полезна всем начинающим постигать основы машинного обучения, в особенности если уважаемый читатель еще и на первом курсе специализации «Машинное обучение и анализ данных». Именно подобного рода исследование требуется провести на заключительной неделе первого курса, указанной выше специализации, чтобы получить заветный сертификат.