Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Train your first neural network: basic classification".
Это руководство по обучению модели нейронной сети для классификации изображений одежды, таких как кроссовки и рубашки. Для создания нейронной сети используем python и библиотеку TensorFlow.
QA-инженеры, тестировщики мобильных приложений, автоматизаторы.
Во время тестирования приложений под Android (не только, но далее речь пойдет только про данную платформу), приходится устанавливать множество сборок тестируемого продукта / продуктов. Этот процесс отнимает время и силы, которые эффективнее потратить на поиск багов.
В настоящей статье мы рассмотрим существующее решение, напишем свое на Python и сравним их.
Проект Невидимый Интернет (далее просто I2P) представляет разработчикам платформу для разработки приложений с усиленными требованиями по приватности пользователей. Это виртуальная сеть поверх обычного Интернета, в которой узлы могут обмениваться данными и при этом не раскрывать свой настоящий IP адрес. Вместо IP адресов внутри Невидимого Интернета соединения происходят между виртуальными адресами, которые называются I2P Destination. Можно иметь сколько угодно таких адресов и менять их хоть для каждого соединения, они не предоставляют другой стороне никакой информации о настоящем IP адресе клиента.
В этой статье описаны базовые вещи, которые нужно знать для написания I2P приложений. Примеры кода приведены на Python с использованием встроенного асинхронного фреймворка asyncio.
def memo_square(a, cache={}):
if a not in cache:
cache[a] = a*a
return cache[a]
Когда-то давно, в студенческие годы, меня укусил питон, правда инкубационный период затянулся и получилось так, что я стал программистом на перле.
Однако в какой-то момент перл исчерпал себя и я решил заняться питоном, сначала просто делал что-то и разбирался с тем, что нужно для данной задачи, а потом понял, что нужны какие-то систематизированные знания и прочитал несколько книг:
Которые мне показались вполне подходящими для понимания основных тонкостей языка, хотя не помню, чтобы в них упоминалось про slots, но и не уверен, что это реально нужная фича — если уже по памяти прижало, то скорее всего одного этого способа будет недостаточно, но конечно это всё зависит от ситуации.
В итоге у меня накопились какие-то заметки об особенностях питона, которые, как мне кажется, могут быть полезны тому кто пожелает мигрировать на него с других языков.
Мы продолжаем говорить о метапрограммировании в Python. При правильном использовании оно позволяет быстро и элегантно реализовывать сложные паттерны проектирования. В прошлой части этой статьи мы показали, как можно использовать метаклассы, чтобы изменять атрибуты экземпляров и классов.
Теперь посмотрим как можно изменять вызовы методов. Больше о возможностях метапрограммирования вы сможете узнать на курсе Advanced Python.
Привет, Хабр!
Хочу поделиться опытом написания миграций для postgres и django. Речь в основном пойдёт про postgres, django же здесь хорошо дополняет, так как из коробки имеет автоматическую миграцию схемы данных по изменениям модельки, то есть имеет довольно полный список рабочих операций по изменению схемы. Django можно заменить на любой любимый фрэймворк/библиотеку — подходы скорее всего будут похожи.
Не буду описывать как я к этому пришёл, но сейчас читая документацию ловлю на мысли, что нужно было с большей внимательностью и осознанием делать это раньше, поэтому очень рекомендую.
Перед тем как пойти дальше позволю себе сделать следующие предположения.
Можно разделить логику работы с базой данных большинства приложений на 3 части:
Даунтайм — это состояние, когда часть нашей бизнес логики не доступна/падает/грузится на заметное для пользователя время, предположим это пару секунд.
Отсутствие даунтайма может быть критическим для бизнеса условием, которого любыми усилиями нужно придерживаться.
Многие считают, что метапрограммирование в Python излишне усложняет код, но если использовать его правильно, то можно быстро и элегантно реализовать сложные паттерны проектирования. Помимо этого, такие известные Python-фреймворки, как Django, DRF и SQLAlchemy, используют метаклассы, чтобы обеспечить легкую расширяемость и простое переиспользование кода.
В этой статье расскажу, почему не стоит бояться использовать метапрограммирование в своих проектах и покажу, для каких задач оно подходит лучше всего. Еще больше о возможностях метапрограммирования можно узнать на курсе Advanced Python.