От переводчика: Привет, хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи Why you should be using pathlib и её продолжения, No really, pathlib is great. Много внимания нынче уделяется таким новым возможностям Python, как asyncio, оператору :=, и опциональной типизации. При этом за радаром рискуют пройти не столь значительные (хотя, := назвать серьёзным нововведением язык не поворачивается), но весьма полезные нововведения в язык. В частности, на хабре статей, посвящённых сабжу, я не нашел (кроме одного абзаца тут), поэтому решил исправить ситуацию.

Когда я открыл для себя тогда еще новый модуль pathlib несколько лет назад, я по простоте душевной решил, что это всего лишь слегка неуклюжая объектно-ориентированная версия модуля os.path. Я ошибался. pathlib на самом деле чудесен!

В этой статье я попытаюсь вас влюбить в pathlib. Я надеюсь, что эта статья вдохновит вас использовать pathlib в любой ситуации, касающейся работы с файлами в Python.

Поводом для написания статьи послужило отсутствие упоминаний данного события в Рунете. Виной тому, предположительно, является несоблюдение провайдерами требования РКН, о котором пойдет речь ниже. Мне его удалось обнаружить только в корпоративной сети. Но нет никаких сомнений, что рано или поздно это коснётся всех.

Разбор и детали под катом.

Предыстория

Так произошло, что сервер был атакован вирусом шифровальщиком, который по "счастливой случайности", частично отставил нетронутыми файлы .ibd (файлы сырых данных innodb таблиц), но при этом полностью зашифровал файлы .fpm (файлы структур). При этом .idb можно было поделить на:

• подлежащие восстановлению через стандартные средства и гайды. Для таких случаев, есть отличная статья;
• частично зашифрованные таблицы. Преимущественно это большие таблицы, на которые (как я понял), злоумышленниками не хватило оперативной памяти на полное шифрование;
• ну и полностью зашифрованные таблицы, не подлежащие восстановлению.

В этой статье я предлагаю читателю совершить со мной в меру увлекательное путешествие в недра asyncio, чтобы разобраться, как в ней реализовано асинхронное выполнение кода. Мы оседлаем коллбэки и промчимся по циклу событий сквозь пару ключевых абстракций прямо в корутину. Если на вашей карте питона еще нет этих достопримечательностей, добро пожаловать под кат.

Введение

 from pylab import*
import scaleogram as scg
axes = scg.plot_wav('cmor1-1.5', figsize=(14,3))
show()

Для всех хабравчан, у которых возникло ощущение дежавю: Написать этот пост меня побудили статья "Введение в Python" и комментарии к ней. К сожалению, качество этого "введения" кхм… не будем о грустном. Но ещё грустнее было наблюдать склоки в комментариях, из разряда "C++ быстрее Python", "Rust ещё быстрее C++", "Python не нужен" и т.д. Удивительно, что не вспомнили Ruby!

Как сказал Бьярн Страуструп,

«Есть всего два типа языков программирования: те, на которые люди всё время ругаются, и те, которые никто не использует».

Добро пожаловать под кат всем, кто хотел бы познакомиться с Python, не опускаясь при этом до грязных ругательств!

Подборка датасетов для машинного обучения:

• Данные смертей и сражений из игры престолов — этот набор данных объединяет три источника данных, каждый из которых основан на информации из серии книг.
• Глобальная база данных терроризма — Более 180 000 террористических атак по всему миру, 1970-2017.
• Биткойн, исторические данные — данные биткойнов с интервалом в 1 минуту с избранных бирж, январь 2012 г. — март 2019 г.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи "Land Cover Classification with eo-learn: Part 1" автора Matic Lubej.

Часть 2
Часть 3

Предисловие

Примерно полгода назад был сделан первый коммит в репозиторий eo-learn на GitHub. Сегодня, eo-learn превратился в замечательную библиотеку с открытым исходным кодом, готовую для использования кем угодно, кто заинтересован в данных EO (Earth Observation — пр. пер.). Все в команде Sinergise ожидали момента перехода от этапа построения необходимых инструментов, к этапу их использования для машинного обучения. Пришло время представить вам серию статей, касающихся классификации покрова земли используя eo-learn

Введение

Все привыкли считать телеграм надежной и безопасной средой для передачи сообщений любого сорта. Однако, под капотом у него крутится совершенно обычная комбинация а- и симметричного шифрований, а это ведь совсем не интересно. Да и в конце концов, зачем вообще явно доверять свои сообщения третьей стороне?

TL;DR — изобретаем приватный скрытый канал через блокирования пользователями друг друга.

Материал, описанный ниже, является результатом совместной работы с преподавателями ТУ Ильменау в рамках местного курсового проекта (Advanced Research Project). Опыт интересный, но и не лишенный определенных сложностей. Делали мы этот проект (и ещё один) вместе с моей тогда ещё невестой — да, так вот нам повезло и учиться вместе, и поехать на стажировку в Германию. По правде сказать, эту часть работы делала в большей степени именно она, но популяризировать эту тему хочется мне.

Итак, однажды мы назначили встречу, чтобы выбрать тему научной работы...

Введение

Когда нужно использовать вейвлет-преобразование вместо преобразования Фурье