Python *

В продолжение статьи о вреде избыточной диверсификации создадим полезный инструментарий по подбору акций. После этого сделаем простую ребалансировку и добавим уникальные условия технических индикаторов, которых так часто не хватает в популярных сервисах. А затем сравним доходность отдельных активов и различных портфелей.

Во всём этом задействуем Pandas и минимизируем количество циклов. Погруппируем времянные ряды и порисуем графиков. Познакомимся с мультииндексами и их поведением. И всё это в Jupyter на Python 3.6.

Системы отсчёта для определения орбиты

Для нахождения траекторий относительных движений в классической механике используется предположение об абсолютности времени во всех системах отсчета (как инерциальных, так и неинерциальных).

Используя данное предположение, рассмотрим движение одной и той же точки в двух различных системах отсчета $$ и $$, из которых вторая движется относительно первой с произвольной скоростью $$, где $$ радиус-вектор, описывающий положение точки начала системы координат $$ относительно системы отсчета $$).

Будем описывать движение точки в системе $$ радиус-вектором $$, направленным из начала координат системы $$ в текущее положение точки. Тогда движение рассматриваемой точки относительно системы отсчета $$ описывается радиус-вектором $$:

$$, (1)

а относительная скорость $$

$$,(2)

Tensor Flow — фреймворк для построения и работы с нейросетями от компании Google. Позволяет абстрагироваться от внутренних деталей машинного обучения и сосредоточиться непосредственно на решении своей задачи. Очень мощная вещь, позволяет создавать, обучать и использовать нейронные сети любого известного типа. Не нашел на Хабре ни одного толкового текста на эту тему, поэтому пишу свой. Ниже будет описана реализация решения задачи про грибы с помощью библиотеки Tensor Flow. Кстати, алгоритм, описанный ниже, подходит для предсказаний практически в любой области. Например, вероятности рака у человека в будущем или карт у соперника в покере.

Хотелось ли вам переключаться между радиостанциями так, как вы делали это в Сан-Андреас?



Саундтрек из GTA прославился хорошим выбором музыки и забавными вставками. Компания Rockstar проделала отличную работу, создавая радиостанции для этой игры – кстати, музыку из Vice City и San Andreas можно даже купить в виде наборов CD.

Чтобы сделать её прослушивание более приятным – и кое-чему обучиться, я решил взломать радиоприёмник так, чтобы он принимал игровые радиостанции.

Идея в том, чтобы можно было крутить ручку настройки приёмника и переключаться между виртуальными станциями, так, как это можно было бы делать с реальным приёмником. Основным препятствием стал софт – мне хотелось бы, чтобы каждая виртуальная станция играла свою музыку, даже когда я её не слушаю. Опять-таки, как в реальном мире.

Давайте начнём!

Сейчас в прессе часто встречаются новости вида “AI научился писать в стиле автора Х”, или “ML создает искусство”. Посмотрев на это, мы решили – было бы здорово, если эти громкие заявления можно было бы проверить на деле.

Можно ли устроить борьбу ботов по написанию стихотворений? Можно ли сделать из этого понятную и воспроизводимую соревновательную историю? Теперь можно точно сказать, что это возможно. А о том, как написать свой первый алгоритм по генерации стихотворений, читайте дальше.

Всем привет!

Мы продолжаем делится с вами интересными найденными вещами про питончик. Сегодня вот решили разобраться с 2D играми. Это, конечно, немного попроще, чем то, что проходят у нас на курсе «Разработчик Python», но не менее интересно это уж точно.

ПЕРЕВОД
Оригинал статьи — opensource.com/article/18/4/easy-2d-game-creation-python-and-arcade
Автор — Paul Vincent Craven

Поехали.

Python — выдающийся язык для начинающих изучать программирование. Он также идеально подходит тем, кто хочет “просто взять и сделать”, а не тратить кучу времени на шаблонный код. Arcade — библиотека Python для создания 2D игр, с низким порогом вхождения, но очень функциональная в опытных руках. В этом статье я объясню, как начать использовать Python и Arcade для программирования игр.

Я начал разрабатывать на Arcade после преподавания азов библиотеки PyGame студентам. Я очно преподавал PyGames в течение почти 10 лет, а также разработал ProgramArcadeGames.com для обучения онлайн. PyGames отличная, но в какой-то момент я понял, что устал тратить время на оправдание багов, которые никогда не фиксятся.

Меня беспокоило преподавание таких вещей, как событийный цикл, которым уже почти не пользовались. И был целый раздел, в котором я объяснял, почему y-координаты повернуты в противоположном направлении. PyGames обновлялась редко и базировалась на старой библиотеке SDL 1, а не чем-то более современном вроде OpenGL. На светлое будущее я не рассчитывал.

В моих мечтах была простая и мощная библиотека, которая бы использовала новые фичи Python 3, например, декораторы и тайп-хинтинг. Ей оказалась Arcade. Посмотрим, как начать ее использовать.

Четвертая часть серии статей про аналоги в Python и JavaScript.

В этой части: аргументы функций, создание и работа с классами, наследование, геттеры-сеттеры и свойства класса.

Краткое содержание предыдущих частей:

1. Часть первая: приведение к типу, тернарный оператор, доступ к свойству по имени свойства, словари, списки, строки, конкатенация строк.
2. Часть вторая: JSON, регулярки, ошибки-исключения
3. Часть третья: современные Python и JS: строковые шаблоны (f-строки), распаковка списков, лямбда-функции, итерации по спискам, генераторы, множества.

Когда я создавал данный инструмент, я не был знаком с logwatch. Мне захотелось видеть ситуацию с логами на своих серверах в целом, и, так я сделал этот велосипед. Думаю, что данный механизм может помочь новичкам в понимании альтернативных возможностей ansible.

Используемые программные продукты:

• python 2.7.14
• ansible 2.3
• сервера asterisk на базе FreePBX 13

Механизм состоит из двух частей – python скрипт, который занимается обработкой лог файла и отправкой отчета на почту, и плейбука для сбора логов с серверов и передачи их скрипту для обработки.

Всем привет!

Андрей Кравчук, преподаватель курса «Разработчик Python», провёл на прошлой неделе открытый урок на тему «Асинхронное программирование в Python», где, собственно, разбирались с организацией асинхронной обработки данных под высоконагруженные системы.


Как всегда ждём комментарии и вопросы здесь или можно зайти с ними к нам на день открытых дверей.

В мае на Build 2018 мы представили расширение Visual Studio IntelliCode. Оно помогает писать код быстрее, избегать ошибок и предлагает разработчикам подсказки, предугадывая их цели. Несколько дней назад вышло обновление, значительно направленное в сторону улучшения взаимодействия с C#. Подробнее под катом!



Кстати, расширение уже работает и с Python.

У. Баффет завещал жене после своей смерти вложить все средства  в биржевой фонд ETF на S&P 500 (VOO) и жить в своё удовольствие. Однако книги, интернет и финконсультанты призывают нас составлять диверсифицированные портфели с обязательным включением в них облигаций. К слову, о диверсификации Баффет тоже отзывается не лестно и призывает все яйца хранить в одной корзине, просто внимательно за ней присматривать.

В данной статье мы попробуем разобраться, стоит ли верить оракулу из Омахи или прислушаться к финансовым консультантам. А поможет нам в этом Python и Quantopian.

Пиши мысль в одном сообщении

Я из тех людей, которые пишут мысль в мессенджерах по одному предложению. Это создает некоторые неудобства при чтении этого потока мысли так как последовательные сообщения быстро занимают свободное место по вертикали. Особенно это заметно в групповых чатах — уведомления отключены и для просмотра обсуждения приходится проматывать чат, если кто то пишет подобным образом.

Хватит это терпеть!

Переучивать себя я не собираюсь — не считаю это проблемой того кто пишет, ему так удобно — переучить миллионы людей сложнее чем научить одну программу. Сообщения должен склеивать сам клиент, чтобы было удобно всем, хотя бы опционально. От команды Telegram я этого так и не дождался — так что решил проблему при помощи небольшого клиента — демона на Python и решил поделиться с сообществом исходниками.
Подробности, исходники и описание под катом.

Небольшой квест о замене кухонного принтера заказов в ресторане на табло заказов 24" монитор с raspberryPi за вечер. Это актуально практически для любой системы erp (все современные 1С системы в торговом оборудовании поддерживают чековые принтеры, аналогично и с другими системами).

Это вторая подборка советов про Python и программирование из моего авторского канала @pythonetc. Предыдущие подборки:

• Июнь 2018

В январе Stack Overflow провели ежегодный опрос, в котором приняли участие 100 тыс. разработчиков из 183 стран. В этом году Python вновь приблизился к вершине рейтинга популярных языков: в прошлом году он оставил позади PHP, в этом ― обошёл C#.

При этом Python стоит на третьем месте в рейтинге наиболее любимых ЯП. Далее расскажем, почему и как его используют крупные корпорации и небольшие стартапы.

В последнее время можно наблюдать рост популярности языка программирования Python. Он используется в DevOps, в анализе данных, в веб-разработке, в сфере безопасности и в других областях. Но вот скорость… Здесь этому языку похвастаться нечем. Автор материала, перевод которого мы сегодня публикуем, решил выяснить причины медлительности Python и найти средства его ускорения.

В мире кроссплатформенной разработки под мобильные платформы сейчас, наверное, как это не прискорбно, доминируют два фреймворка — Xamarin и React Native. Xamarin — потому что является «приемным сыном» компании Microsoft и, гордо размахивая костылями, активно пиарится последней, а React Native — отпрыск не менее известной Facebook, который с не меньшей долей гордости отращивает бороды уставшим на нем разрабатывать программистам. Для себя я уже давно нашел альтернативу, а тех, кто еще не знаком с фреймворком для кроссплатформенной разработки Kivy, добро пожаловать под кат…

В мире Django набирает популярность дополнение Django Channels. Эта библиотека должна принести в Django асинхронное сетевое программирование, которое мы так долго ждали. Артём Малышев на Moscow Python Conf 2017 объяснил, как это делает первая версия библиотеки (сейчас автор уже запилил channels2), зачем она это делает и делает ли вообще.

Прежде всего, дзен Python говорит, что любое решение должно быть единственное. Поэтому в Python всего минимум по три. Сетевых асинхронных фреймворков уже существует большое множество:

• Twisted;
  
• Eventlet;
  
• Gevent;
  
• Tornado;
  
• Asyncio.
  

Казалось бы, зачем писать еще одну библиотеку и надо ли вообще.


О спикере: Артём Малышев независимый Python разработчик. Занимается разработкой распределённых систем, выступает на конференциях по Python. Артёма можно найти по никнейму PROOFIT404 на Github и в социальных сетях.

Привет, Хаброжители! Изучение всех возможностей Python — сложная задача, а с этой книгой вы сможете сосредоточиться на практических навыках, которые действительно важны. Раскопайте «скрытое золото» в стандартной библиотеке Python и начните писать чистый код уже сегодня.

Если у вас есть опыт работы со старыми версиями Python, вы сможете ускорить работу с современными шаблонами и функциями, представленными на Python 3.

Если вы работали с другими языками программирования и хотите перейти на Python, то найдете практические советы, необходимые для того, чтобы стать эффективным питонистом.
Если вы хотите научиться писать чистый код, то найдете здесь самые интересные примеры и малоизвестные трюки.

Отрывок «Самое сумасшедшее выражение-словарь на западе»

Иногда вы наталкиваетесь на крошечный пример кода, который обладает поистине неожиданной глубиной — одна-единственная строка кода, которая способна многому научить, если хорошенько над ней поразмыслить. Такой фрагмент код — это как коан в дзен-буддизме: вопрос или утверждение, используемое в практике дзен, чтобы вызвать сомнение и проверить достижения ученика.