PythonDigest
1.86K subscribers
23 photos
1 video
17.9K links
Сборник Python новостей: https://pythondigest.ru

Наш IT-тренажер: https://app.incidenta.tech/

Создано в @incidenta_tech
Download Telegram
Напиши свою песню за 10 минут
https://habr.com/ru/post/464973/?utm_campaign=464973&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Сегодня попробуем обучить свою собственную нейронную сеть, чтобы писала текст для песен. Обучающей выборкой будут тексты группы "Руки Вверх". Ничто не мешает чтобы поменять данные на тексты своих любимых групп. Для извлечения данных с веб-сайтов используем Python3 (модуль BeautifulSoup).
Простой mock сервис на Starlette
https://www.mattlayman.com/blog/2019/starlette-mock-service/
Несколько способов отладки Python кода
https://stribny.name/blog/2019/06/debugging-python-programs
Podcast.__init__: AI Driven Automated Code Review With DeepCode
https://www.pythonpodcast.com/deepcode-automated-code-review-episode-226/

Audio
Работаем с Excel с помощью openpyxl
https://realpython.com/openpyxl-excel-spreadsheets-python/
Test and Code: 85: Speed Up Test Suites - Nicklas Meinzer
https://testandcode.com/85

Audio
MicroPython and the Internet of Things. Часть V: Температура
http://blog.miguelgrinberg.com/post/micropython-and-the-internet-of-things-part-v-temperature-and-humidity
Консультант+: небольшое улучшение выдачи. Шрифт, стили, выравнивание текста в python
https://habr.com/ru/post/465229/?utm_campaign=465229&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

«Консультант+» — справочная система для юристов, бухгалтеров и так далее. Работает стабильно, как часы. В этом посте предлагается немного эти часы настроить под свои нужды в части выдачи текста, а именно: взглянуть как можно переработать с помощью python текстовую информацию, которую выдает система. Попутно поработать с элементами текста, заявленными в заголовке.
Производительность — это не только CPU: создание собственных профилировщиков для Python
https://habr.com/ru/post/464133/?utm_campaign=464133&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Предположим, ваша Python-программа оказалась медленной, и вы выяснили, что это лишь отчасти обусловлено нехваткой процессорных ресурсов (https://pythonspeed.com/articles/blocking-cpu-or-io/). Как выяснить то, какие части кода вынуждены ожидать чего-то такого, что не относится к CPU?
Давайте напишем простой интерпретатор. Часть 17: Call Stack and Activation Records
https://ruslanspivak.com/lsbasi-part17/
Guide по использованию PyCharm
https://realpython.com/pycharm-guide/
nlp - Natural Language Processing Best Practices & Examples
http://github.com/microsoft/nlp
Talk Python to Me: #227 Maintainable data science: Tips for non-developers
https://talkpython.fm/episodes/show/227/maintainable-data-science-tips-for-non-developers

Audio
Как я учил змейку играть в себя с помощью Q-Network
https://habr.com/ru/post/465477/?utm_campaign=465477&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Однажды, исследуя глубины интернета, я наткнулся на видео (https://www.youtube.com/watch?v=zIkBYwdkuTk), где человек обучает змейку с помощью генетического алгоритма. И мне захотелось так же. Но просто взять все то же самое и написать на python было бы не интересно. И я решил использовать более современный подход для обучения агентных систем, а именно Q-network. Но начнем с начала.
From Django 0.9 to Present - Russell Keith-Magee
https://django-chat.simplecast.com/episodes/russell-keith-magee-GtDbkmPI

Audio
Распаковка вложенных списков неопределенной глубины
https://habr.com/ru/post/465531/?utm_campaign=465531&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Сегодня я хотел бы поговорить о распаковке вложенных списков неопределённой глубины. Это достаточно нетривиальное занятие, поэтому я бы хотел рассказать тут о том, какие реализации есть, их плюсы и минусы и сравнение их производительности.
 
Используем Firebase для хостинга Flask приложения
https://medium.com/firebase-developers/hosting-flask-servers-on-firebase-from-scratch-c97cfb204579