50+ вопросов по структурам данных и алгоритмам
https://medium.com/hackernoon/50-data-structure-and-algorithms-interview-questions-for-programmers-b4b1ac61f5b0

Test and Code: 82: pytest - favorite features since 3.0 - Anthony Sottile
https://testandcode.com/82

Audio

Разработка надёжных Python-скриптов
https://habr.com/ru/post/462007/?utm_campaign=462007&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Python — это язык программирования, который отлично подходит для разработки самостоятельных скриптов. Для того чтобы добиться с помощью подобного скрипта желаемого результата, нужно написать несколько десятков или сотен строк кода. А после того, как дело сделано, можно просто забыть о написанном коде и перейти к решению следующей задачи.


Если, скажем, через полгода после того, как был написан некий «одноразовый» скрипт, кто-то спросит его автора о том, почему этот скрипт даёт сбои, об этом может не знать и автор скрипта. Происходит подобное из-за того, что к такому скрипту не была написана документация, из-за использования параметров, жёстко заданных в коде, из-за того, что скрипт ничего не логирует в ходе работы, и из-за отсутствия тестов, которые позволили бы быстро понять причину проблемы.

Реляционно-сетевая модель данных
https://habr.com/ru/post/462025/?utm_campaign=462025&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Требования функциональности и структурированности баз данных (БД), наиболее полно реализованные в реляционных системах, сейчас находятся под давлением новых требований.

cloud-custodian - инструмент автоматизации работы с облаками
http://github.com/cloud-custodian/cloud-custodian

Airtest IDE — новый путь в автоматизации тестирования мобильных игр?
https://habr.com/ru/post/461773/?utm_campaign=461773&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Сегодня я хочу вам рассказать о достаточно новом open-source инструменте для автоматизированного тестирования под названием Airtest (http://airtest.netease.com/). В дальнейшем я сделаю ещё несколько статей с подробным рассказом об отдельных элементах данного инструментария и как с ними работать, а сейчас у меня цель познакомить вас с ним и дать общее представление о нем.

Django security releases issued: 2.2.4, 2.1.11 and 1.11.23
https://www.djangoproject.com/weblog/2019/aug/01/security-releases/

Разбираемся с деревьями решений в Python
https://towardsdatascience.com/understanding-decision-trees-for-classification-python-9663d683c952

F-strings или как сделать код чуть более быстрым и читаемым
https://habr.com/ru/post/462179/?utm_campaign=462179&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В Python есть 3 способа форматировать строки, и один из них лучше других. Но не будем забегать наперед — о каком именно форматировании вообще речь? Каждый раз когда мы хотим поприветствовать пользователя по имени нам нужно вставить строку с именем в строку-шаблон. Большинство полезных записей в логах так же содержат значения переменных

Почти самый простой MIMO канал с замираниями (модель Кронекера прилагается)
https://habr.com/ru/post/447172/?utm_campaign=447172&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Рассматривая тему пространственного разнесения (https://habr.com/ru/post/452494/), вскользь мы уже коснулись и вопросов замираний в каналах связи, и того, почему такие замирания возникают. Сегодня предлагаю поговорить об этой теме чуть более подробно.

[Видео] Moscow Python Podcast. Как дорасти до senior-разработчика не поседеть (level: junior+)
https://www.youtube.com/watch?v=D6qxUF_rvaQ

Как понять, что ты перестал быть джуниором и стал миддлом? Какие навыки нужно освоить миддлу, чтобы называть себя сеньором? Что разработчику нужно делать на любой стадии профессионального развития, чтобы однажды не упереться в потолок? Насколько вообще условна классификация junior — middle — senior и нужна ли она самим программистам?

py.test + django: делаем скриншоты в тестах
https://behind.pretix.eu//2018/11/15/automated-screenshots/

Traceback в Python
https://webdevblog.ru/traceback-v-python/

Перевод статьи Chad Hansen (https://realpython.com/python-traceback/#author) : Understanding the Python Traceback (https://realpython.com/python-traceback/)

Создание простого разговорного чатбота в python
https://habr.com/ru/post/462333/?utm_campaign=462333&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Как выдумаете, сложно ли написать на Python собственного чатбота, способного поддержать беседу? Оказалось, очень легко, если найти хороший набор данных. Причём это можно сделать даже без нейросетей, хотя немного математической магии всё-таки понадобится.
Идти будем маленькими шагами: сначала вспомним, как загружать данные в Python, затем научимся считать слова, постепенно подключим линейную алгебру и теорвер, и под конец сделаем из получившегося болтательного алгоритма бота для Телеграм.


Этот туториал подойдёт тем, кто уже немножко трогал пальцем Python, но не особо знаком с машинным обучением. Я намеренно не пользовался никакими nlp-шными библиотеками, чтобы показать, что нечто работающее можно собрать и на голом sklearn.

Ищем поломку в авто по звуку: призываем немного машинного обучения для поиска аномалий в работе двигателя
https://habr.com/ru/post/460467/?utm_campaign=460467&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В школьные годы у меня был одноклассник, который мог послушать, как работает машина во дворе, и с серьезным лицом вынести вердикт: все в порядке, или что-то сломалось, и нужно срочно бежать за новыми деталями/маслом/инструментами! Я, как абсолютный чайник в автомобильном деле, всегда слышал обычное дребезжание очередной двенашки, никаких отличий не замечая и просто молча поражаясь его слуху и скилам.

[Видео] Matplotlib Tutorials
https://www.youtube.com/playlist?list=PL-osiE80TeTvipOqomVEeZ1HRrcEvtZB_

Статистика на службе у бизнеса. Методология расчёта множественных экспериментов
https://habr.com/ru/post/462345/?utm_campaign=462345&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Как и было обещано в предыдущей статье (https://habr.com/ru/post/451488/), сегодня мы продолжим разговор о методологиях, применяемых в A/B-тестировании и рассмотрим методы оценки результатов множественных экспериментов. Мы увидим, что методологии довольно просты, и математическая статистика не так страшна, а первооснова всего — аналитическое мышление и здравый смысл. Однако предварительно хотелось бы сказать пару слов о том, какие же бизнес-задачи помогают решать строгие математические методы, нужны ли они Вам на данном этапе развития Вашей компании и какие pros and cons существуют в Большой аналитике.

Python Range()
https://www.techbeamers.com/python-range-function/

chainer - framework нейронных сетей для deep learning
http://github.com/chainer/chainer

Быстрая интеграция с 1С: Предприятие
https://habr.com/ru/post/462453/?utm_campaign=462453&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В данной статье я расскажу о наиболее простом, на мой взгляд, способе интеграции сторонних приложений с конфигурациями 1С. Статья будет интересна в первую очередь разработчикам, пишущим на .Net Core, PHP и Python.

#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами.

В 293 выпуске Python Дайджест вы найдете:

- py.test + django: делаем скриншоты в тестах
- Год приключений с graphene-python
- Atlassian Confluence: расширяем на python
- Ищем поломку в авто по звуку
- Создание простого разговорного чатбота в python
- Разработка надёжных Python-скриптов
- 50+ вопросов по структурам данных и алгоритмам
- [Видео] Как дорасти до senior-разработчика не поседеть
- httpx - A next generation HTTP client for Python.
- cloud-custodian - инструмент автоматизации работы с облаками

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/293/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.