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.
Привет, Хабр, в этой статье я расскажу про библиотеку ignite, с помощью которой можно легко обучать и тестировать нейронные сети, используя фреймворк PyTorch.
С помощью ignite можно писать циклы для обучения сети буквально в несколько строк, добавлять из коробки расчет стандартных метрик, сохранять модель и т.д. Ну, а для тех кто переехал с TF на PyTorch, можно сказать, что библиотека ignite — Keras для PyTorch.
В статье будет детально разобран пример обучения нейронной сети для задачи классификации, используя ignite
Представляю вашему вниманию вторую часть статьи о поиске подозреваемых в мошениничестве на основе данных из Enron Dataset. Если вы не читали первую часть, ознакомиться с ней можно здесь.
Сейчас речь пойдет про процесс построения, оптимизации и выбора модели, которая даст ответ: стоит ли подозревать человека в мошеничестве?
Оказывается для этого достаточно запуcтить всего лишь такой набор команд:
git clone https://github.com/attardi/wikiextractor.git
cd wikiextractor
wget http://dumps.wikimedia.org/ruwiki/latest/ruwiki-latest-pages-articles.xml.bz2
python3 WikiExtractor.py -o ../data/wiki/ --no-templates --processes 8 ../data/ruwiki-latest-pages-articles.xml.bz2и потом немного отполировать скриптом для пост-процессинга
python3 process_wikipedia.pyРезультат — готовый .csv файл с вашим корпусом.
Это четвёртая подборка советов про Python и программирование из моего авторского канала @pythonetc.
Предыдущие подборки:
Захотелось как-то мне, чтобы сообщения одного из чатов телеграма сохранялись у меня на диске (не запуская обычного клиента). Не буду раскрывать своих побудительных мотивов, но возможность эта показалась мне нужной и полезной.
Для этого в телеграме есть боты. На Хабре есть несколько статей, посвященных ботам, например: "Чат-помощник на сайт".
Бот позволяет читать и посылать сообщения, для регистрации бота не нужен телефон и количество ботов может быть любым. Но название бота включает в себя слово "bot", что может вызвать у хозяина чата ненужные вопросы.
Но, как говорится, правильно поставленный вопрос — половина ответа.
Программирование все больше похоже на составление кубиков. Python с самого начала создавался как идеальный клей для таких готовых блоков.
Корпорация Enron — это одна из наиболее известных фигур в американском бизнесе 2000-ых годов. Этому способствовала не их сфера деятельности (электроэнергия и контракты на ее поставку), а резонанс в связи с мошенничеством в ней. В течении 15 лет доходы корпорации стремительно росли, а работа в ней сулила неплохую заработную плату. Но закончилось всё так же быстротечно: в период 2000-2001гг. цена акций упала с 90$/шт практически до нуля по причине вскрывшегося мошенничества с декларируемыми доходами. С тех пор слово "Enron" стало нарицательным и выступает в качестве ярлыка для компаний, которые действуют по аналогичной схеме.
В ходе судебного разбирательства, 18 человек (в том числе крупнейшие фигуранты данного дела: Эндрю Фастов, Джефф Скиллинг и Кеннет Лей) были осуждены.
](https://habrastorage.org/webt/te/rh/1l/terh1lsenbtg26n8nhjbhv3opfi.jpeg)
Вместе с тем были опубликованы архив электронной переписки между сотрудниками компании, более известный как Enron Email Dataset, и инсайдерская информация о доходах сотрудников данной компании.
В статье будут рассмотрены источники этих данных и на основе их построена модель, позволяющая определить, является ли человек подозреваемым в мошенничестве. Звучит интересно? Тогда, добро пожаловать под хабракат.
Привет всем,
цикл статей по написанию разных полезных штук для IDA Pro продолжается. В прошлый раз мы исправляли процессорный модуль, а сегодня речь пойдёт о написании модуля-загрузчика (лоадера) для одной винтажной операционной системы, а именно — для AmigaOS. Писать будем на Python. Также я постараюсь раскрыть некоторые тонкости при работе с релоками (они же relocations), которые встречаются во многих исполняемых файлах (PE, ELF, MS-DOS и т.п.).
Всем привет.
В статье Звуковые игры: невидимый рынок ждёт героев были рассмотрены звуковые игры с крутым объемным звуком, и библиотеки для его создания.
Ну а я решил начать с малого, и для начала организовать озвучивание синтезатором действий в пошаговых играх на pygame.
Конечно не для всех игр подходит такой прием, но в некоторых очень даже.
Создадим модуль speech.
В нем организуем два варианта работы:
Друзья, добрый день.
Есть четкое понимание, что большая часть ICO проектов это по сути своей совсем нематериальный актив. ICO проект это не автомобиль мерседес-бенц – который ездит вне зависимости от того что его кто любит или нет. И основное влияние на ICO оказывает настроение народа – как настрой на основателя\founder ICO, так и самого проекта.
Было бы хорошо как-то измерить настрой народа по отношению к основателю ICO и\или к ICO проекту. Что и было проделано. Отчет ниже.
Результатом стал инструмент сбора позитивного\негативного настроения из Интернетов, в частности из твиттера.
Моё окружение это Windows 10 x64, использовал язык Python 3 в редакторе Spyder в Anaconda 5.1.0, проводное подключение к сети.
Настрой буду получать из постов твиттера. Сначала выясню, чем сейчас занимается основатель ICO и насколько положительно об этом отзываются на примере пары известных личностей.
Буду использовать python библиотеку tweepy. Для работы с твиттером необходимо в нем зарегистрироваться как разработчику, см. twitter/. Получить критерии доступа к твиттеру.