Python Bytes: #181 It's time to interrogate your Python code
https://pythonbytes.fm/episodes/show/181/it-s-time-to-interrogate-your-python-code

Audio

Не используйте “+” для объединения строк
https://towardsdatascience.com/do-not-use-to-join-strings-in-python-f89908307273

Test and Code: 113: Technical Debt - James Smith
https://testandcode.com/113

Audio

Моделирование потока денег
https://towardsdatascience.com/cash-flow-modelling-with-python-59d3cf8f08a2

Сказка о лишнем и потерянном времени. По версии py3
https://habr.com/ru/post/502088/?utm_campaign=502088&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Несколько недель назад в нашей инфраструктуре я обнаружил небольшую ошибку конфигурации переменной окружения TZ. Исправление этой ошибки нарушило хрупкое равновесие багов во вселенной и графики RPS для одного из проектов в нашем графите буквально сошли с ума. Я расскажу, как гонялся за несколькими часами в течение нескольких дней.

StackOverflow: интересные вопросы за неделю (ccxxviii)
http://python-weekly.blogspot.com/2020/05/ccxxviii-stackoverflow-python-report.html

Сводка новостей от pythonz net 10.05.2020 — 17.05.2020
https://pythonz.net/articles/316/

#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами.

В 334 выпуске Python Дайджест вы найдете:

- Настройка Debian, Nginx и Gunicorn для Django проекта
- MASK-RCNN для поиска крыш по снимкам с беспилотников
- Повторяем когортный анализ, выполненный в Power BI, силами Python
- Внутри виртуальной машины Python. Часть 1
- Сказка о лишнем и потерянном времени. По версии py3
- Пилим веб-опросник как у Meduza: пошаговый гайд для начинающих
- bandit - ищем уязвимости в коде
- Python 3.8.3
- Django 3.1 alpha 1

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/334/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.

nlp - Datasets for Natural Language Processing in NumPy, Pandas, PyTorch and TensorFlow
http://github.com/huggingface/nlp

Сравниваем работу open source Python — библиотек для распознавания именованных сущностей
https://habr.com/ru/post/502366/?utm_campaign=502366&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Мы в компании создаем сервис, который позволяет автоматически создавать, управлять и безопасно хранить лицензионные соглашения и прочие договоры между фрилансерами и их клиентами.


Для решения это задачи я опробовал десятки решений в области обработки естественного языка, в том числе решения с открытым кодом и хотел бы поделиться опытом работы с open source Python — библиотеками для распознавания именованных сущностей.

Материальный Python. Кастомные карточки с OpenGL эффектами
https://habr.com/ru/post/502438/?utm_campaign=502438&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В этой статье я покажу вам, как применять эффекты OpenGL к своим кастомным карточкам, если вы используете в своих приложениях такие кроссплатформенные инструменты как фреймворк Kivy (https://github.com/kivy/kivy) и библиотеку материального дизайна для этого фреймворка — KivyMD (https://github.com/HeaTTheatR/KivyMD). Погнали!

jupyter-book - делаем интерактивную книгу из Jupyter Notebooks
http://github.com/executablebooks/jupyter-book

5 визуализаций, который помогут улучшить Data Story
https://habr.com/ru/post/502568/?utm_campaign=502568&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Сторителлинг – один из важнейших навыков для специалистов, которые занимаются анализом данных. Чтобы доносить идеи и делать это убедительно, нужно простраивать эффективную коммуникацию. В этой статье мы познакомимся с 5 методами визуализации, которые выходят за рамки классического понимания, и могут сделать вашу Data Story более эстетичной и красивой. Работать мы будем с графической библиотекой Plotly (https://plotly.com/python/) на Python (она также доступна на R), которая позволяет создавать анимированные и интерактивные диаграммы с минимальными усилиями.

Podcast.__init__: Easy Data Validation For Your Python Projects With Pydantic
https://www.pythonpodcast.com/pydantic-data-validation-episode-263/

Audio

Исключаем дефекты с изображения с помощью OpenCV
https://www.pyimagesearch.com/2020/05/18/image-inpainting-with-opencv-and-python/

Как не править Python тесты
https://habr.com/ru/post/502278/?utm_campaign=502278&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

И вынести тестируемые результаты вне кода. Это статья об автоматизации и увеличения удобства тестирования на Python.
У меня был проект, который разрабатывался уже несколько лет. В проекте отсутствовали тесты. А также у него были активные зависимости от других команд, которые также влияли на результат.
Регрессионное тестирование было одним из шагов для более уверенной разработки. Его суть в сравнении вычисленных данных с последним канонизированным результатом работы программы.
Результаты выполнения можно проверять в python коде тестов. Это близко к контексту выполнения и зачастую удобно.

Как построить диаграмму Венна с 50 кругами? Визуализация множеств и история моего Python-проекта с открытым кодом
https://habr.com/ru/post/501924/?utm_campaign=501924&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Сегодня хочу рассказать вам про задачу визуализации пересекающихся множеств и про пакет для Python с открытым кодом (https://github.com/gecko984/supervenn/blob/master/README.md), созданный мной для её решения. В процессе мы узнаем, чем различаются диаграммы Венна и Эйлера, познакомимся с сервисом распределения заказов и по касательной заденем такую область науки, как биоинформатика. Двигаться будем от простого к более сложному. Поехали!

Centralized Logging with Django, Docker, and CloudWatch
https://testdriven.io/blog/django-logging-cloudwatch/

Авторизация пользователя при помощи Starlette + Vue.js
https://habr.com/ru/post/502814/?utm_campaign=502814&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Задача — создать пример авторизации пользователя с использованием фреймворков Starlette (https://www.starlette.io/) и Vue.js *, который был бы максимально комфортным разработчикам Django для «миграции» в асинхронный стек.


Почему Starlette? В первую очередь скорость. Starlette ультимативно быстр, и в тестах уступает только BlackSheep (https://pypi.org/project/blacksheep/). Во вторых Starlette весьма прост и писать на нем в силу его продуманности легко и приятно.


В качестве ORM мы будем использовать Tortoise ORM (со моделями и выборками «аля Django ORM»). В качестве сессионного механизма мы будем использовать JWT.

Talk Python to Me: #265 Why is Python slow?
https://talkpython.fm/episodes/show/265/why-is-python-slow

Audio

Как автоматически перезапускать Celery worker при изменении кода
http://www.accordbox.com/blog/how-auto-reload-celery-worker-code-change/