Вернуться Дальше

В этой главе мы рассмотрим файлы конфигурации, которые влияют на pytest, обсудим, как pytest изменяет свое поведение на их основе, и внесем некоторые изменения в файлы конфигурации проекта Tasks.

Вернуться

Обычно pytest используется не самостоятельно, а в среде тестирования с другими инструментами. В этой главе рассматриваются другие инструменты, которые часто используются в сочетании с pytest для эффективного и результативного тестирования. Хотя это отнюдь не исчерпывающий список, обсуждаемые здесь инструменты дадут вам представление о вкусе силы смешивания pytest с другими инструментами.

Вернуться Дальше

Достаточно мощный pytest прямо из коробки, становится еще лучше, когда вы добавляете в него микс из плагинов. Кодовая база pytest структурирована настройками и расширениями, и есть хуки, доступные для модификации и улучшений через плагины.

Вернуться Дальше

Встроенные фикстуры, которые поставляются с pytest, могут помочь вам сделать довольно полезные вещи в ваших тестах легко и непринужденно. Например, помимо обработки временных файлов, pytest включает встроенные фикстуры для доступа к параметрам командной строки, связи между сеансами тестирования, проверки выходных потоков, изменения переменных среды и опроса предупреждений.

Вернуться Дальше

Эта книга — недостающая глава, отсутствующая в каждой всеобъемлющей книге Python.

Frank Ruiz
Principal Site Reliability Engineer, Box, Inc.

Вернуться Дальше

Вы узнаете, как организовать тесты в классы, модули и каталоги. Затем я покажу вам, как использовать маркеры, чтобы отметить, какие тесты вы хотите запустить, и обсудить, как встроенные маркеры могут помочь вам пропустить тесты и отметить тесты, ожидая неудачи. Наконец, я расскажу о параметризации тестов, которая позволяет тестам вызываться с разными данными.

Вернуться Дальше

Я обнаружил, что Python Testing с pytest является чрезвычайно полезным вводным руководством к среде тестирования pytest. Это уже приносит мне дивиденды в моей компании.

Chris Shaver
VP of Product, Uprising Technology

Дальше

Систематическое тестирование программного обеспечения, особенно в сообществе Python, часто либо полностью игнорируются или выполняются специальным образом. Многие программисты на Python совершенно не подозревают о существовании pytest. Брайен Оккен берет на себя труд, доказать, что тестирование программного обеспечения с помощью pytest легко, естественно и даже интересно.

Dmitry Zinoviev
Author of Data Science Essentials in Python

¡Hola! мы продолжаем серию публикаций, приуроченных к запуску курса «Web-разработчик на Python» и прямо сейчас делимся с вами переводом еще одной интересной статьи.

В Zendesk мы используем Python для создания продуктов с машинным обучением. В приложениях с использованием машинного обучения одними из самых распространенных проблем, с которыми мы столкнулись, являются утечка памяти и всплески. Код на Python обычно выполняется в контейнерах с помощью фреймворков распределенной обработки, таких как Hadoop, Spark и AWS Batch. Каждому контейнеру выделяется фиксированный объем памяти. Как только выполнение кода превысит заданное ограничение памяти, контейнер прекратит свою работу из-за ошибок, возникающих по причине нехватки памяти.

SciPy (произносится как сай пай) — это библиотека для научных вычислений, основанная на numpy и скомпилированных библиотеках, написанных на C и Fortran. С SciPy интерактивный сеанс Python превращается в такую же полноценную среду обработки данных, как MATLAB, IDL, Octave, R или SciLab.

В этой статье рассмотрим основные приемы математического программирования — решения задач условной оптимизации для скалярной функции нескольких переменных с помощью пакета scipy.optimize. Алгоритмы безусловной оптимизации уже рассмотрены в прошлой статье. Более подробную и актуальную справку по функциям scipy всегда можно получить с помощью команды help(), Shift+Tab или в официальной документации.

Привет, Хабр!

Недавно я посмотрел скачанную версию стрима по программированию «Как создать свое веб-приложение на Flask». И решил закрепить свои знания в каком-нибудь проекте. Долго не знал, что написать и мне пришла идея: «А почему бы не сделать мини-бэкдор на Flask?».

В голове тут же появились первые варианты реализаций и возможностей бэкдора. Но я решил сразу составить список возможностей бэкдора:

1. Уметь открывать сайты
2. Иметь доступ к командной строке
3. Уметь открывать программы, фото, видео

Итак, первый пункт крайне легко реализовать при помощи модуля webbrowser. Второй пункт я решил реализовать при помощи модуля os. И третий – тоже через модуль os, но я буду использовать «ссылки»(об этом позже).

Всем привет, 30 апреля в ОТУС стартует курс «Алгоритмы для разработчиков», именно к этому приурочена публикация сегодняшнего материала. Начнём.



В этой статье вы узнаете, как в Python реализованы словари.
Словари индексируются с помощью ключей, и они могут рассматриваться в качестве ассоциированных массивов. Давайте добавим 3 пары ключ/значение (key/value) в словарь:

>>> d = {'a': 1, 'b': 2}
>>> d['c'] = 3
>>> d
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

Прогресс в области нейросетей вообще и распознавания образов в частности, привел к тому, что может показаться, будто создание нейросетевого приложения для работы с изображениями — это рутинная задача. В некотором смысле, так и есть — если вам пришла в голову идея, связанныя с распознаватием образов, не сомневайтесь, что кто-то уже что-то подобное написал. Все, что от вас требуется, это найти в Гугле соответствующий кусок кода и «скомпилировать» его у автора.

Однако, все еще есть многочисленные детали, делающие задачу не столько неразрешимой, сколько… нудной, я бы сказал. Отнимающей слишком много времени, особенно если вы — новичок, которому нужно руководство, step-by-step, проект, выполненный прямо на ваших глазах, и выполненный от начала и до конца. Без обычных в таких случаях «пропустим эту очевидную часть» отговорок.

В этой статье мы рассмотрим задачу создания определителя пород собак (Dog Breed Identifier): создадим и обучим нейросеть, а затем портируем ее на Java для Android и опубликуем на Google Play.

Если вы хотите посмотреть на готовый результат, вот он: NeuroDog App на Google Play.

Веб сайт с моей робототехникой (в процессе): robotics.snowcron.com.
Веб сайт с самой программой, включая руководство: NeuroDog User Guide.

А вот скриншот программы:

Введение

На Habr достаточно много публикаций, в которых рассматривается понятие энтропии, вот только некоторые из них [1÷5]. Публикации были позитивно восприняты читателями и вызвали большой интерес. Достаточно привести определение энтропии, которое дал автор публикации [1]: «энтропия — это то, как много информации вам не известно о системе». Публикаций о явлении хаосе на Habr тоже достаточно [6÷9]. Однако связь энтропии и хаоса в обеих группах публикаций не рассматривалась.

Это объясняется тем, что различные области знаний выделяют разные виды меры хаоса:

• информационная;
• термодинамическая;
• дифференциальная;
• культурная.

Также описываются меры хаоса с учётом их специфики даже в одной из указанных областей довольно сложно.

Пробуя предельно упростить задачу, я решил рассмотреть связь информационной энтропии и хаоса на примере сходства областей прохождения от порядка к хаосу на диаграммах в виде точечных отображений и на графиках энтропийного коэффициента для этих областей.

Что из этого получилось Вы узнаете заглянув под кат.

Не так давно я столкнулся с довольно простой и одновременно интересной задачей: реализация read-only терминала в веб приложении. Интереса задаче придавали три важных аспекта:

• поддержка основных ANSI Escape sequences
• поддержка минимум 50 000 строк данных
• отображение данных по мере их поступления.

В данной статье я расскажу о том, как это реализовывал и как потом всё это оптимизировал.

Обработка естественного языка сейчас не используются разве что в совсем консервативных отраслях. В большинстве технологических решений распознавание и обработка «человеческих» языков давно внедрена: именно поэтому обычный IVR с жестко заданными опциями ответов постепенно уходит в прошлое, чатботы начинают все адекватнее общаться без участия живого оператора, фильтры в почте работают на ура и т.д. Как же происходит распознавание записанной речи, то есть текста? А вернее будет спросить, что лежит в основе соврменных техник распознавания и обработки? На это хорошо отвечает наш сегодняшний адаптированный перевод – под катом вас ждет лонгрид, который закроет пробелы по основам NLP. Приятного чтения!

Не ORMом единым

Всем привет! Я руковожу отделом партнерской разработки (Partners Development) в сервисе бронирования отелей Ostrovok.ru. В этой статье я хотел бы рассказать про то, как на одном проекте мы использовали Django ORM.

На самом деле я слукавил, название должно было быть "Не ORMом единым". Если вам интересно, почему я так написал, а также если:

• У вас в стеке Django, и вам хочется выжать из ORM максимум возможностей, а не просто Model.objects.all(),
• Вы хотите перенести часть бизнес-логики на уровень баз данных,
• Или вы хотите узнать, почему самая частая отмазка разработчиков в B2B.Ostrovok.ru "так исторически сложилось",

… добро пожаловать под кат.

Предисловие

Думаю, нужно коротко пояснить, почему вдруг такая, казалось бы, тривиальная тема с подсчетом энергобюджета и почему именно спутники CubeSat? Ну, здесь всё достаточно просто: моя короткая педагогическая практика показала (мне), что тема эта хоть и базисная, но далеко не всеми с первого раза понимаемая, а более того имеющая несколько неочевидных в первом прочтении вопросов. Тем более, что, казалось бы, по таким базовым вещам до сих пор публикуют статьи в IEEE и делают это далеко не студенты. Почему именно CubeSat? Здесь всё ещё проще: формат спутника интересный (сам факт существования микро- и наноспутников, как выяснилось, повергает многих в состояние короткого шока), а потому как нельзя кстати подходящий для учебных целей.

Вообще я C++ программист. Ну так получилось. Подавляющее большинство коммерческого кода, который я написал за свою карьеру, — это именно C++. Мне не очень нравится такой сильный перекос моего личного опыта в сторону одного языка, и я стараюсь не упускать возможности написать что-нибудь на другом языке. И мой текущий работодатель внезапно такую возможность предоставил: я взялся сделать одну не самую тривиальную утилиту на Java. Выбор языка реализации был сделан по историческим причинам, да я и не возражал. Java так Java, чем менее мне знакомо — тем лучше.

Помимо прочего возникла у меня довольно простая задача: единожды сформировать некий набор логически связанных данных и передать его некоему потребителю. Потребителей может быть несколько, и согласно принципу инкапсуляции передающий код (производитель) понятия не имеет, что там внутри и что оно может сделать с исходными данными. Но производителю надо, чтобы каждый потребитель получил одни и те же данные. Делать копии и отдавать их мне не хотелось. Значит, надо как-то лишить потребителей возможности изменять переданные им данные.

После экспериментов с искуственным интеллектом автопилот моего танка решил сделать шаг назад и научиться ориентироваться по старым добрым спутникам.