Функциональное программирование — это очень забавная парадигма. С одной стороны, про неё все знают, и все любят пользоваться всякими паттерн матчингами и лямбдами, с другой на чистом ФП языке обычно мало кто пишет. Поэтому понимание о том, что же это такое восходит больше к мифам и городским легендам, которые весьма далеко ушли от истины, а у людей складывается мнение, что "ФП подходит для всяких оторванных от жизни программок расчетов фракталов, а для настоящих задач есть зарекомендовавший себя в бою проверенный временем ООП".

Хотя люди обычно признают удобства ФП фич, ведь намного приятнее писать:

int Factorial(int n)
{
    Log.Info($"Computing factorial of {n}");
    return Enumerable.Range(1, n).Aggregate((x, y) => x * y);
}

чем ужасные императивные программы вроде

int Factorial(int n)
{
    int result = 1;
    for (int i = 2; i <= n; i++)
    {
        result *= i;
    }
    return result;
}

Так ведь? С одной стороны да. А с другой именно вторая программа в отличие от первой является функциональной.

Как же так, разве не наоборот? Красивый флюент интерфейс, трансформация данных и лямбды это функционально, а грязные циклы которые мутируют локальные переменные — наследие прошлого? Так вот, оказывается, что нет.

1. Flask

Это микро-фреймворк, написанный на Python. Он не имеет валидаций для форм и уровня абстракции базы данных, но позволяет вам использовать сторонние библиотеки для общих функций. И именно поэтому это микро-фреймворк. Flask предназначен для простого и быстрого создания приложений, а также является масштабируемым и легким. Он основан на проектах Werkzeug и Jinja2. Вы можете узнать больше о нем в последней статье DataFlair о Python Flask.

2. Keras

Keras — нейросетевая библиотека с открытым исходным кодом, написанная на Python. Она удобна для пользователя, модульная и расширяемая, а так же может работать поверх TensorFlow, Theano, PlaidML или Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). В Keras есть все: шаблоны, целевые и передаточные функции, оптимизаторы и многое другое. Он также поддерживает сверточные и рекуррентные нейронные сети.

Работа над последним проектом с открытым исходным кодом на основе Keras — Классификация рака молочной железы.

Привет, меня зовут Евгений. Я работаю в инфраструктуре поиска Яндекс.Маркета. Хочу рассказать сообществу Хабра о внутренней кухне Маркета – а рассказать есть что. Прежде всего, как устроен поиск Маркета, процессы и архитектура. Как мы справляемся с внештатными ситуациями: что случится, если упадёт один сервер? А если таких серверов будет 100?

А ещё вы узнаете, как мы внедряем новую функциональность на куче серверов сразу. И как тестируем сложные сервисы прямо в production, не доставляя пользователям никаких неудобств. В общем, как устроен поиск Маркета, чтобы всем было хорошо.