Если Вам не очень повезло, и на работе нет n-ядерного монстра, которого можно загрузить своими скриптами, то эта статья для Вас. Также если Вы привыкли запускать скрипты на всю ночь (и утром читать, что где-то забыли скобочку, и 6 часов вычислений пропали) — у Вас есть шанс наконец познакомиться с Amazon Web Services.



В этой статье я расскажу, как начать работать с сервисом EC2. По сути это пошаговая инструкция по полуавтоматической аренде спотового инстанса AWS для работы с Jupyter-блокнотами и сборкой библиотек Anaconda. Будет полезно, например, тем, кто в соревнованиях Kaggle все еще пользуется своим игрушечным маком.

Работая над проектами связанными с авионикой мне потребовалось оформить несколько комплектов документации с полным описанием проекта. Также следовало учитывать требования многих ГОСТов на оформление и на содержание документации, таких как ЕСПД, КТ-178B и других.

Описание должно было в себя включать:

• Планы разработки ПО
• Требования к ПО
• Описание реализации требований к ПО
• Таблицы трассируемости(соответствия) требований к ПО и реализации
• Описание тестов на ПО (Примеры и процедуры верификации ПО)
• Таблицы трассируемости(соответствия) требований к ПО и тестов
• Отчет об обнаруженных проблемах
• Указатель конфигурации(описание версии ПО и совместимости со сторонним ПО и оборудованием)

Объем документирования очень большой. Данные во всех документах связаны друг с другом, поэтому при изменении проекта (например добавления нового требования), приходится редактировать практически все документы. Плюс к этому можно где-то ошибиться или забыть поправить, что приводит к ошибкам в документации.



Далее в статье я расскажу как я решил эту проблему.

Пару недель назад, наша команда выпустила свежий релиз FlyElephant — платформа для ученых, которая предоставляет готовую вычислительную инфраструктуру для проведения расчетов, помогает находить партнеров и совместно работать над проектами, а также управлять всеми данными из одного места.

В качестве вычислительного ресурса сейчас используется облако Azure, а пользователи могут запускать вычислительные задачи, написанные с помощью С++ (с поддержкой OpenMP), R, Python, Octave, Scilab, Java, Julia, OpenFOAM, GROMACS, Blender на серверах с количеством ядер от 1 до 32 и оперативной памятью до 448 ГБ.

Сегодня мы хотим поделиться видео-туториалсами запуска задач во FlyElephant. Под катом вы найдете видео, как запускать вычислительные задачи, написанные с помощью С++, R, Python, Octave и рендерить изображения с помощью Blender, а также промо-код для получения бесплатных дополнительных часов работы ваших задач.

"The joy of coding Python should be in seeing short, concise, readable classes that express a lot of action in a small amount of clear code — not in reams of trivial code that bores the reader to death."
Guido van Rossum

Python — язык программирования, на котором приятно писать и который приятно читать. Мы предлагаем тринадцать лекций осеннего курса CS центра, чтобы посмотреть вглубь языка и попробовать понять, как пользоваться всеми его возможностями. Лекции читает Сергей Лебедев, разработчик в компании JetBrains и преподаватель в Computer Science Center.

Мало освоить синтаксис, чтобы узнать язык программирования: нужно осознать идиомы языка и научиться их применять. В течение курса Сергей знакомит слушателей с идиомами и возможностями языка Python.

_{Фотография сделана осенью 2014 года в Страсбурге, за две недели до начала первого прочтения этого курса.}

18 марта в московском офисе Mail.Ru Group прошла очередная встреча «питонистов» — Moscow Python Meetup. В рамках традиционного однодневного формата было три выступления, с видеозаписями и презентациями которых вы теперь можете ознакомиться.

Введение

Недавно заглянув на КиноПоиск, я обнаружила, что за долгие годы успела оставить более 1000 оценок и подумала, что было бы интересно поисследовать эти данные подробнее: менялись ли мои вкусы в кино с течением времени? есть ли годовая/недельная сезонность в активности? коррелируют ли мои оценки с рейтингом КиноПоиска, IMDb или кинокритиков?
Но прежде чем анализировать и строить красивые графики, нужно получить данные. К сожалению, многие сервисы (и КиноПоиск не исключение) не имеют публичного API, так что, приходится засучить рукава и парсить html-страницы. Именно о том, как скачать и распарсить web-cайт, я и хочу рассказать в этой статье.
В первую очередь статья предназначена для тех, кто всегда хотел разобраться с Web Scrapping, но не доходили руки или не знал с чего начать.

Off-topic: к слову, Новый Кинопоиск под капотом использует запросы, которые возвращают данные об оценках в виде JSON, так что, задача могла быть решена и другим путем.

Введение

Не так давно появилось желание скачать из альбома сообщества все изображения, поискав в интернете подходящий сервис, наткнулся лишь на платные сервисы, что мне не совсем подходило.

И вот в преддверии дня рождения, появилось время и отличное настроение для написания сервиса.

В век «онлайна», печатная фотография стала больше походить на диковинку, как это было раньше с фотографией цифровой. В последнее время, различного рода фотобудки, стали набирать популярность, как интересный способ развлечь гостей и получить памятный сувенир в виде фотографии. Я фотограф, который увлекается программированием, и при этом сочетании, было бы странно не попробовать сделать себе фотобудку.
В отличии от коммерческих моделей фотобудок, которые есть в продаже, мне хотелось сделать действительно компактную и автономную систему. Чтоб я параллельно основной работе, мог за пару минут ее установить хоть в поле и не таскать с собой лишние десятки килограмм веса. И у меня это получилось.
Под катом будет рассказ о железе, raspberry pi и программировании всего этого под linuх и конечно же мой любимый python. Забегая вперед, скажу, что мне хотелось именно качественных фотографий, поэтому съемка ведется не на веб камеру, а на DSLR, поэтому статья должна получиться еще больше и интересней.

О чем статья?

В этой статье я хочу рассмотреть один из наиболее известных примеров парадокса Симпсона, попутно немного рассказав о MultiIndex в Pandas.
Обо всем по порядку.

Парадокс Симпсона — контринтуитивное явление в Статистике, когда мы видим в каждой из групп данных определенную зависимость, но при объеденении этих групп зависимость исчезает или становится противоположной. Например, если смотреть изменение среднего заработка женщин 25 лет и старше, работающих полный день, между 2000 и 2012 годами с различным уровнем образования, то мы получим следующие цифры (все расчеты проводились с поправкой на инфляцию):

• Less than 9th grade -3.7%
• 9th-12th but didn’t finish -6.7%
• High school graduate -3.3%
• Some college but no degree -3.7%
• Associate’s degree -10.0%
• Bachelor’s degree or more -2.7%

По этим цифрам можно сделать вывод, что заработок женщин за 12 лет снизился. Однако, на самом деле, средний заработок женщин с полной занятостью вырос на 2.8% (подробнее про этот пример можно почитать тут).

Одним из наиболее известных примеров парадокса Симпсона является случай половой дискриминации при поступлении в Калифорнийский унивеситет Berkeley. Его и будем рассматривать далее.

Есть отличный инструмент для обучения/отчётов/написания умных книг про код — Jupyter Notebook. Если отчёт или книга, например, пишутся на кириллице, а нужно быстро сделать из этого PDF с красивыми формулами и тире правильной длины, то сразу обнаруживается проблема: в стандартном шаблоне, который Jupyter использует для конвертации блокнотов в PDF через LaTeX, нет подключения нужных пакетов с нужными параметрами, поэтому LaTeX просто не компилируется и PDF не получить.

“Absolute statements are the root of all evil.
The key is balance. There are no answers, only questions.”
????

Автор статьи: zolkko.

Оптимизации

Когда говорят про оптимизацию в контексте ПО, часто подразумевают оптимизацию производительности программиста и/или оптимизацию самого ПО.

Исходя из YAGNI-принципа, Python позволяет программисту сосредоточиться на реализации ПО, избавив его от необходимости заботиться о низкоуровневых вещах: регионах памяти, в которых выделяются объекты, освобождении памяти, соглашениях о вызовах.

На обратную проблему в одной из его лекций о Haskell указал Саймон Джонс. У него был слайд со стрелкой, закрашенной градиентом. В начале было написано “no types”, посередине — “Haskell”, в конце — “Coq”. Указав на Coq, он сказал: “This stresses power over usability. Right?! You need a PhD here!”[1]. Несмотря на то, что это была шутка, мантра Python — одна из любимых программистами особенностей этого языка. По моему опыту, это то, что позволяет выпускать готовый продукт несколько быстрее.

Всем привет!

С версией Visual Studio 2015 Community компания Microsoft впервые предложила разработчикам совершенно бесплатно пользоваться полнофункциональной версией своего мощного инструмента для разработки. Напомню, что функционал Visual Studio 2015 Community почти полностью предоставляет функционал версии Professional, но имеет некоторые лицензионные ограничения по использованию в коммерческой разработке.

Visual Studio 2015 Community так же, как и остальные версии инструмента, расширяема, благодаря Visual Studio Marketplace и всем официальным обновлениям инструмента. То есть огромное, постоянно увеличивающееся количество функционала доступно разработчикам совершенно бесплатно. Это касается и инструментов для разработки на языке Python.

Поддержка Python станет доступна, если отметить соответствующий пункт при установке среды. Это касается и CPython, PyPy, IronPython, поддержки IntelliSense, интерактивной отладки, интеграции и других возможностей Visual Studio для Python:

В прошлый раз мы подробно рассмотрели многообразие линейных моделей. Теперь перейдем от теории к практике и построим самую простую, но все же полезную модель, которую вы легко сможете адаптировать к своим задачам. Модель будет проиллюстрирована кодом на R и Python, причем сразу в трех ароматах: scikit-learn, statsmodels и Patsy.

18 марта, в пятницу, приглашаем на Moscow Python Meetup 33 в офис Mail.Ru Group. На встрече планируются следующие выступления спикеров:

— «QuickCheck в Python: проверка гипотез и поиск ошибок», Александр Шорин, Rambler&Co

Существуют три наисложнейшие проблемы в программировании: именование, кэширование и выход за границу массива. Проверка пограничных случаев поведения кода наиболее важна, но эта зона также наименее тестируема. Придумать и предугадать все возможные ситуации человеку тяжело, и порой мы что-то упускаем из виду. Вот было бы здорово, если бы тесты сами находили такие случаи, при которых код падает… Мечты? О том, как превратить их в реальность, пойдет речь в докладе.

О чем речь?

В этой статье я бы хотела рассказать о применении python-библиотеки Pandasql.

Многие люди, сталкивающиеся с задачами анализа данных, уже, скорее всего, знакомы с библиотекой Pandas. Pandas позволяет быстро и удобно работать с табличными данными: фильтровать, группировать, делать join над данными; строить сводные таблицы и даже рисовать графики (для простых визуализации достаточно функции plot(), а если хочется чего-то позаковыристее, то поможет библиотека matplotlib). На Хабре не раз рассказывали о применении этой библиотеки для работы с данными: раз, два, три.

Но по моему опыту далеко не все знают о библиотеке Pandasql, которая позволяет работать с Pandas DataFrames как с таблицами и обращаться к ним, используя язык SQL. В некоторых задачах проще выразить желаемое с помощью декларативного языка SQL, поэтому я считаю, что людям, работающим с данными, полезно знать о наличии такой функциональности. Если говорить о реальных задачах, то я использовала эту библиотеку для решения задачи join'a таблиц по нечетким условиям (необходимо было объединить записи о событиях из разных систем по примерно совпадающему времени, разрыв порядка 5 секунд).

Рассмотрим использование этой библиотеки на конкретных примерах.

О чём эта статья?

Эта статья — краткий рассказ о том, как с помощью подручных средств (Firefox) и Python можно осуществить успешную интеграцию Telegram-бота и внешнего сервиса.

Материал будет интересен тем, кто наслышан о Telegram'ных ботах, но не знает, как к ним подступиться и какие задачи с их помощью можно решать. Предполагается знание Python.

Картинка для привлечения внимания:


(ссылка на оригинал)

TL;DR

Из статьи вы узнаете:

1. Как с помощью браузера узнать, какой запрос отправляется на сервер при клике по кнопке?


2. Как легко отправить запрос на сервер с помощью Python?


3. Как написать бота на Python?

С поддержкой asyncio и вдохновленный Scrapy.

Зачем еще один?

В первую очередь как инструмент для сбора данных, применяемый в моем хобби проекте, который не давил бы своей мощью, сложностью и наследием. И да, кто же будет сознательно начинать что-то новое на python2.x?

В итоге появилось идея сделать простой фреймворк для современной экосистемы python3.x, но такой же элегантный как Scrapy.

Под катом обзорная статья о Pomp в стиле FAQ.

В нашем Django-приложении необходимо было разработать отчет (расчет) бонусов.
Отчет должен иметь вложенную структуру с подведением итогов по пользователям, подразделениям и по всей компании. Схематично его логику можно представить:

print total
for department in departments:
    print department.total
    for user in department.users:
        print user.total
        for row in user.rows:
            print row.data

В Бегете мы долго и успешно занимаемся виртуальным хостингом, используем много OpenSource-решений, и теперь настало время поделиться с сообществом нашей разработкой: файловым менеджером Sprut.IO, который мы разрабатывали для наших пользователей и который используется у нас в панели управления. Приглашаем всех желающих присоединиться к его разработке. О том, как он разрабатывался и почему нас не устроили существующие аналоги, какие костыли технологии мы использовали и кому он может пригодиться, расскажем в этой статье.

Сайт проекта:https://sprut.io
Демо доступно по ссылке: https://demo.sprut.io:9443
Исходный код: https://github.com/LTD-Beget/sprutio

Как-то так получилось, что я написал на Хабре уже несколько статей о библиотеках для хуков. Первая была об общих принципах и реализации на базе Detours, вторая — о более дешевой (но не менее функциональной) библиотеке madCodeHook. Сегодня я расскажу об ещё одном варианте — библиотеке Deviare от компании Nektra. «Ещё одна точно такая же библиотека для хуков?» — спросите вы. «Такая же, да не такая» — отвечу я. У Deviare есть несколько особенностей, отличающих её и от Detours и от madCodeHook и делающей её в некоторых случаях намного более полезной.