Podcast.__init__: Teaching Python Machine Learning
https://www.pythonpodcast.com/python-machine-learning-book-episode-260/

Audio

Пишем Python модуль на Rust используя PyO3
https://kushaldas.in/posts/writing-python-module-in-rust-using-pyo3.html

Подбор экипировки игровому персу при помощи генетики/эволюции на Python
https://habr.com/ru/post/499450/?utm_campaign=499450&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Как подобрать лучшую экипировку в любимой игре? Конечно, можно банально перебрать все её возможные сочетания (например, для разбойника из World of Warcraft) и найти наилучшее. Без всякой магии и машинного обучения. Но можно ли добиться этого результата не «в лоб», а при помощи генетических алгоритмов, не примеряя каждую комбинацию? Интересно узнать, как размножаются и эволюционируют разбойники? Поехали.

Извлекаем данные из request.data в Django REST framework
https://www.valentinog.com/blog/drf-request/

ovh / celery-director - реализуем workflow поверх Celery
https://github.com/ovh/celery-director

PEP 257 на русском. (Соглашение о Docstrings)
https://habr.com/ru/post/499358/?utm_campaign=499358&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Бывают моменты, когда тебе хочется максимально погрузиться в язык и понять все его тонкости. В случае Python один из лучших способов это сделать — читать на официальном сайте документацию и PEP-ы. В своё время я этого не делал, поскольку не мог понять многих «технических» моментов, а вариантов русского перевода не было. Сейчас же я решил сам перевести PEP-257, где рассказывается о правильном документировании кода, ведь наверняка это поможет новичкам лучше понять истинный «пайтоновский» подход к написанию кода. Я переводил примеры кода на русский язык, но только для того, чтобы лучше донести смысл. В реальном программировании старайтесь писать документационные строки на английском. Также говорю сразу, что как синоним термина «docstring» я использовал слова: «документация» и «документационные строки». Что же, перейдём к самому переводу.

Django. Как изменить queryset и возможность редактирования в ModelAdmin в зависимости от пользователя
https://evileg.com/ru/post/592/

Небольшая заметка о том, как поправить queryset форме администрирования admin.ModelAdmin или UserAdmin . Собственно разницы никакой, поскольку форма UserAdmin наследована от admin.ModelAdmin . Но тем не менее покажу на примере UserAdmin

Django. Переопределение модели пользователя
https://evileg.com/ru/post/611/

Заметка о переопределение пользовательской модели в Django, а также описание некоторых нюансов, которые нужно учитывать при разработке третьесторонних библиотек для Django, которые используют пользовательскую модель.

Python 101: условные выражения
https://www.blog.pythonlibrary.org/2020/04/29/python-101-conditional-statements/

Практическое руководство по разработке бэкенд-сервиса на Python
https://habr.com/ru/post/499534/?utm_campaign=499534&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Привет, меня зовут Александр Васин, я бэкенд-разработчик в Едадиле. Идея этого материала началась с того, что я хотел разобрать вступительное задание (Я.Диск (https://yadi.sk/i/dA9umaGbQdMNLw)) в Школу бэкенд-разработки Яндекса. Я начал описывать все тонкости выбора тех или иных технологий, методику тестирования… Получался совсем не разбор, а очень подробный гайд по тому, как писать бэкенды на Python. От первоначальной идеи остались только требования к сервису, на примере которых удобно разбирать инструменты и технологии. В итоге я очнулся на сотне тысяч символов. Ровно столько потребовалось, чтобы рассмотреть всё в мельчайших подробностях. Итак, программа на следующие 100 килобайт: как строить бэкенд сервиса, начиная от выбора инструментов и заканчивая деплоем.

Корреляции мертвы, введение в Predictive Power Score метод
https://towardsdatascience.com/rip-correlation-introducing-the-predictive-power-score-3d90808b9598

Регулярные выражения в Python
https://realpython.com/regex-python/

[Видео] КБМПи №1 Как имитировать ответ внешней системы в pytest?
http://pythonz.net/videos/129/

Из цикла «Как бы мне?… в Питоне»

Pylint: детальная проверка работы анализатора кода
https://habr.com/ru/post/499870/?utm_campaign=499870&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Когда Люк работал с Flake8 и одновременно присматривался к Pylint, у него сложилось впечатление, что 95% ошибок, выдаваемых Pylint, были ложными. У других разработчиков был иной опыт взаимодействия с этими анализаторами, поэтому Люк решил детально разобраться в ситуации и изучить его работу на 11 тыс. строк своего кода. Кроме того, он оценил пользу от Pylint, рассматривая его как дополнение к Flake8.

Python Bytes: #179 Guido van Rossum drops in on Python Bytes
https://pythonbytes.fm/episodes/show/179/guido-van-rossum-drops-in-on-python-bytes

Pip 20.1
http://feedproxy.google.com/~r/PythonInsider/~3/6Lb4AOXLqx4/pip-20-1-released.html

Динамические визуализации и анимации с интерактивными графиками
https://towardsdatascience.com/intro-to-dynamic-visualization-with-python-animations-and-interactive-plots-f72a7fb69245

[Видео] КБМПи №2 Как прочитать или создать торрент в Питоне?
http://pythonz.net/videos/130/

Из цикла «Как бы мне?… в Питоне»

Геокодирование. Как привязать 250 тысяч адресов к координатам за 10 минут?
https://habr.com/ru/post/499990/?utm_campaign=499990&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В этой статье я хотел бы поделиться опытом решения маленькой проблемы с большим количеством адресов. Если вы когда-либо работали с API геокодирования или пользовались онлайн инструментами, то думаю вы разделяете мою боль ожидания результата в течение нескольких часов, а то и больше.


Речь идет не о сложных алгоритмах оптимизации, а об использовании сервиса пакетного геокодирования, который принимает на вход список адресов и возвращает файл с результатами. Тем самым можно сократить время обработки с нескольких часов до минут.

Пишем клон neofetch на python
https://dantealighierin.github.io/neofetch.html

Думаю, что каждому пользователю UNIX-подобных систем знакома утилита neofetch. Эта маленькая программа позволяет вывести информацию о системе и аппаратной части компьютера в удобном формате. Так давайте же напишем свою версию на python!

Talk Python to Me: #262 Build a career in data science
https://talkpython.fm/episodes/show/262/build-a-career-in-data-science

Audio