Python *

Многие проекты на Django начинаются просто: есть база данных и к приложению, которое крутится на сервере, идут обращения. Например, так начиналась Dodo IS (информационная система компании Додо Пицца, где работал автор сегодняшней статьи). Но если использовать Django из коробки, можно натворить много бед и встретить пачку антипаттернов. Возможно, вы встречали такое на старых legacy-проектах.

Евгений Пешков развивает сообщество DDD-практиков, рассказывая, какие проблемы решает Domain-Driven Design (предметно-ориентированное проектирование) в современном мире. На конференции Russian Python Week 2020 он выступил с рассказом об этом. Кстати, 19 августа пройдет встреча DDDevotion-сообщества, присоединяйтесь, будем о чем поговорить.

В сегодняшней статье будет его рассказ про то, как устроен Domain-Driven Design и какие инструменты использует, чтобы наиболее точно описать требования бизнеса и сам бизнес.

Вы продаете билетов на самолеты? - Нет, только показываю. - Красивое…

Люди делятся на два типа: одни летают за тысячу рублей из Питера во Владивосток, другие сутками скрупулезно высчитывают маршруты через Казахстан, отказываются от багажа, соглашаются на микро кресла и в итоге все равно получают космический ценник. 

Почему так происходит, как формируются цены на авиабилеты и как в итоге покупать их дешевле - рассказываю под катом.

Насколько мне известно, в большинстве русскоязычных тестировщиков скорости печати используется метрика CPM, наткнувшись на следующее видео мне стало интересно посмотреть на свои показатели метрики WPM.

По окончанию тестирования пользователю показывается результат написанный на картинке. И мне она показалась не совсем корректной.

27-28 августа во Владивостоке и Приморском крае произошли массовые оползни. К счастью, обошлось без жертв. Однако, материальные потери оказались существенными: разбитые машины, перекрытые дороги, повреждённые здания и детские площадки. Оползни сошли в момент прохождения циклона с обильными дождями. Мы робко предположили, что "осадки виновны", распаковали методы классической статистики и приступили к исследованию.

Обработка естественного языка — это не только нейронные сети, а данные — это не только строки, числа и перечисления. Область работы с данными простирается намного дальше. К старту флагманского курса по Data Science представляем вашему вниманию перевод из блога разработчиков графовой базы данных neo4j о том, как при помощи SpaCy и Selenium извлечь из книги граф взаимоотношений героев. Подробности и код, как всегда, под катом.

На конференции Russian Python Week 2020 мы пообщались с двумя людьми, от которых непосредственно зависит будущее Python. 

На наши вопросы ответили Core-developer community on Google Cloud Дастин Инграм и Director at Python Software Foundation Кэрол Виллинг. Их ответы о том, чего не хватает языку и как он будет развиваться дальше, вы узнаете, заглянув под кат. 

RuGPT-3 - AI-модель для русского языка, которая умеет писать тексты. Она может генерировать истории, стихи и новости, которые люди не могут отличить от настоящих. Похожая модель лежит в основе Балаболы от Яндекса. В этой статье мы описываем способ генерации длинных текстов без потери смысла на примере модели ruGPT-3 Large. Мы назвали этот метод Cross-Fold Generation. С ним можно генерировать последовательности более 2000 токенов с сохранением идеи текста.

Допустим, вам потребовалось на языке программирования python, построить трёхмерную модель некоторого объекта, затем визуализировать его, или подготовить файл для печати на 3D принтере. Существует несколько библиотек, помогающих в решении этих задач. Поговорим о том, как строить трёхмерные модели из точек, граней и примитивов в python. Как выполнять элементарные приемы 3D моделирования: перемещение, поворот, объединение, вычитание и другие.

В декабре 2020 года, завершив работать в научном институте, я увлёкся задачей добычи данных из соцсетей, в частности из Инстаграма. Прежде я работал только с готовыми данными, поэтому мне всегда было интересно, как эти данные можно добывать. За несколько дней до Нового Года я написал достаточно базовую статью про то как парсить Инст. В первых числах января мне написал заказчик и попросил сделать для него масштабный парсер инстаграма, который был бы способен делать более 10.000 запросов в сутки.

С тех пор прошло уже больше полугода, за которые я набил всевозможные шишки в данной области и написал промышленный парсер, который способен делать сотни тысяч, если не миллионы запросов в сутки.

В рамках данной статьи я хочу рассказать про путь развития своего Pet-Project в потенциально мощный и серьёзный инструмент. Впереди вас ждёт увлекательное путешествие от хранения данных в простых Json-ах на жестком диске сервера, до облачной базы данных и автоматической инициализации cron расписания запуска процессов внутри докер контейнера, поехали!

Продолжение публикации: "Что недоговаривают Тинькофф Инвестиции. Вытаскиваем все данные по портфелю через API в большую таблицу Excel".

В этот раз поговорим о совершённых доработках, всплывших подводных камнях, исправленных ошибках, участии сообщества, подсчитаем XIRR и попробуем сравнить доходность портфеля за 3 года с другими видами инвестиций.

Славянские языки, в том числе и русский, считаются довольно сложными для обработки. В основном, из-за богатой системы окончаний, свободного порядка слов и других морфологических и синтаксических явлений. Распознавание именованных сущностей (далее, NER) представляется трудной задачей для славянских языков, где синтаксические зависимости часто маркируются морфологическими чертами, нежели определенным порядком словоформ. Поэтому NER сложен для этих языков в сравнении с германскими или романскими языками.

Всем привет!

В этой статье я расскажу, как я автоматически генерировал 42 стикера для Телеграма на основе изображений из интернет-магазина плакатов. На сайте продаются плакаты с разными забавными надписями, но соответствующих стикеров в Телеграме нет. Попробуем сделать сами. Единственная проблема состоит в следующем: чтобы сделать один стикер, нужно скачать фотографию плаката с сайта, отделить надпись от фона в фотошопе и сохранить в нужном разрешении, чтобы она соответствовала требованиям телеграма к стикерам. Поскольку изображений 42, это муторное и трудоемкое занятие.

Работая с несколькими словарями, иногда нужно сгруппировать их и управлять ими как единым словарём. В других ситуациях у вас есть словари, представляющие различные области видимости, контексты и, чтобы получить данные в определённом порядке или с определённым приоритетом, нужно работать с ними как с единым словарём.

В обоих случаях можно воспользоваться ChainMap из модуля коллекций. ChainMap группирует словари и отображает их в единое, обновляемое представление с поведением, подобным поведению словаря, а также представляет возможности для эффективного управления различными словарями, определения их ключей, свойств и не только. К старту курса о Fullstack-разработке на Python делимся статьёй о ChainMap, где вы найдёте ссылку на истоки появления класса — баг в Python и, конечно, примеры его применения на практике и в стандартной библиотеке Python.

Сериализация и десериализация данных — это преобразование между необработанной структурой данных и экземплярами классов для их хранения и передачи. Например, преобразование объектов Python в JSON-представление. Мы рассмотрим две популярные Python-библиотеки Marshmallow и Pydantic, которые помогут нам справиться как с преобразованием, так и с валидацией данных. Сначала я представлю вам каждую библиотеку, используя небольшие примеры, а потом мы сравним их и разберем различия. Я также расскажу, чего вам стоит избегать при работе с обеими библиотеками.

Многие знакомы с методологией Test-Driven Development и, в частности, Behavior-Driven Development. Этот подход к разработке и обеспечению качества ПО набрал большую популярность, поскольку позволяет выстроить четко установленное соответствие между бизнес-требованиями и технической реализацией продукта.

На Russian Python Week 2020 Владислав Мухаматнуров, Senior QA automation на примере проекта голосового ассистента в Tinkoff, рассказал о задачах, которые решает BDD. В своем докладе Влад разобрал, что такое BDD и Gherkin, откуда возникает потребность в поведенческом тестировании на проекте и как выглядит имплементация предметно-ориентированного языка для тестирования, базирующейся на диалогах системы. А под катом мы предлагаем вам прочитать расшифровку доклада.

Одним из недостатков гибких языков, таких как Python, является предположение, что если что-то работает, то скорее всего оно сделано правильно. Я хочу написать скромное руководство по эффективному использованию исключений в Python, правильной их обработке и логировании.

Генеративно-состязательные сети (Generative Adversarial Networks — GAN), предложенные Goodfellow и др. в 2014 году, произвели революцию в области создания изображений в компьютерном зрении — никто не мог поверить, что эти потрясающие живые изображения на самом деле создаются машинами с нуля. И даже больше — люди раньше думали, что задача генерации невозможна, и были поражены мощью GAN, потому что традиционно в этой области просто не существует каких-либо эталонных данных, с которыми мы могли бы сравнить наши сгенерированные изображения.

В этой статье представлена ​​простая идея, лежащая в основе создания GAN, за которой следует реализация сверточной GAN с помощью PyTorch и процедура ее обучения.

Как создать Viber чат-бота на Python для диспетчеризации технологического процесса.