PythonDigest – Telegram
PythonDigest
1.89K subscribers
23 photos
1 video
17.1K links
Сборник Python новостей: https://pythondigest.ru

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

Создано в @incidenta_tech
Download Telegram
Dependency Injector 4.0 — упрощенная интеграция с другими Python фреймворками
https://habr.com/ru/post/522988/

Вышла новая мажорная версия Dependency Injector 4.0. Основная фича этой версии — связывание (wiring). Она позволяет делать инъекции в функции и методы без затягивания их в контейнер. Статья расскажет о том как применять новую фичу, и как она упрощает интеграцию с другими фреймворками.
Голосовой бот + телефония на полном OpenSource. Часть 2 — учим бота слушать и говорить
https://habr.com/ru/post/522842/?utm_campaign=522842&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В первой (https://habr.com/ru/post/511722/) части статьи я описал как создать простого чат бота, в этой статье мы научим нашего бота говорить и слушать русскую речь и переводить ее в текст.
Мобильные танки и тесты: интервью о тестировании World of Tanks Blitz
https://habr.com/ru/post/522690/?utm_campaign=522690&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

У всех есть какое-то представление о франшизе World of Tanks. Но, как правило, оно «снаружи» (пользовательское) и общее. А что, если посмотреть изнутри, и рассмотреть какие-то очень конкретные вопросы? Скажем, на каком языке пишут тесты для мобильной World of Tanks Blitz (https://ru.wotblitz.com/ru/#/), и по каким причинам выбрали его?
[Видео] Moscow Python Podcast. Нужно ли программисту знать больше одного языка (level: All)
https://www.youtube.com/watch?v=DBMdbymE7VM

В гостях у Moscow Python Podcast разработчик в компании JetBrains Виталий Брагилевский.
Почему интернационализация и локализация имеют значение
https://habr.com/ru/post/523112/?utm_campaign=523112&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Согласно всегда правдивой информации на Википедии, в мире насчитывается около 360 миллионов носителей английского языка. Мы, как разработчики, настолько привыкли писать код и документацию на английском языке, что не осознаем, что это число – это всего. 4,67% населения всего мира. Единый язык общения между разработчиками – это, конечно, хорошо, но это не значит, что пользователь должен чувствовать дискомфорт при использовании вашего продукта.

В этой статье мы начнем говорить о понятиях интернационализации и локализации, а также обозначим их важность для вашего приложения. Затем рассмотрим некоторые элементы интернационализации, доступные разработчикам для работы над проектами на Python и Django. Под конец расскажем о том, как мы изменяли свой процесс разработки, чтобы добавить интернационализацию.
Test and Code: 134: Business Outcomes and Software Development
https://testandcode.com/134

Audio
Using ggplot in Python: Visualizing Data With plotnine
https://realpython.com/ggplot-python/
Podcast.__init__: Cloud Native Application Delivery Using GitOps - Episode 284
https://www.pythonpodcast.com/gitops-cloud-native-operations-episode-284/

Audio
Оценка качества газонных травостоев с использованием системы Lawn-Master
https://habr.com/ru/post/523232/?utm_campaign=523232&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Работа посвящена разработке метода учёта проективного покрытия растений на основе использования фотоплощадок. Оценка учётных газонных площадок показала высокую точность разработанной системы учёта.
Делаем нейронную сеть, которая сможет отличить борщ от пельмешек
https://habr.com/ru/post/519330/?utm_campaign=519330&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Как то раз смотря видос про достижения Поднебесной, я увидел прикольную штуку. Столовую будущего, точнее для Китая настоящего, а для нас будущего. Суть заключалась в полном самообслуживание клиента. Он брал блюда на поднос и подносил поднос к видео камере где нейросетка детектировала и распознавала еду, выставляла ему счет и он через еще одну нейронную сеть, которая распознавала его лицо, оплачивал свою покупку. Мне тоже захотелось сделать что то подобное. Размечать датасет под YOLO, что бы можно было детектировать блюда мне было совсем не охото. Готово размеченного с борщами и пельмешками я не нашел, поэтому решил сделать только классификацию.
Насколько плох переезд
https://habr.com/ru/post/523360/?utm_campaign=523360&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В хорошем подмосковном городе есть плохой железнодорожный переезд. В час пик встает не только он, но и соседние перекрестки и дороги. Проезжая в очередной раз, я задался вопросом — какая у него пропускная способность и можно ли что-то изменить?
Логирование запросов к приложению Django
https://habr.com/ru/post/523068/?utm_campaign=523068&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В статье - наработки по логированию запросов к приложению Django. С помощью небольшого количества кода Django/Python можно быстро и просто собрать различные характеристики запросов к приложению и провести их анализ.
Алгоритм Jerdella: решаем проблемы семантического безумия в IT-системах банков
https://habr.com/ru/post/523414/?utm_campaign=523414&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
Система рекомендаций фильмов с GUI на Python
https://habr.com/ru/post/523132/?utm_campaign=523132&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

«Без опыта я никому не нужен! Где взять опыт?» — часто думают люди, осваивающие новую для себя сферу или изучающие новый язык программирования. Решение есть — делать пет-проекты. Представленный под катом проект системы рекомендации фильмов не претендует на сложность и точность аналогичных систем от энтерпрайз-контор, но может стать практическим стартом для новичка, которому интересны системы рекомендации в целом. Этот пост также подойдет для демонстрации как использовать Python-библиотеку EasyGUI на практике.


Важное предупреждение: если вы крепкий миддл либо сеньор, то проект может показаться вам простым. Однако не стоит спешить опускать палец вниз и забывать про тех, кто не так опытен, и кому пост может быть полезен, ведь все мы когда-то были джунами.
Data Management With Python, SQLite, and SQLAlchemy
https://realpython.com/python-sqlite-sqlalchemy/
Generating Synthetic Data with Numpy and Scikit-Learn
https://stackabuse.com/generating-synthetic-data-with-numpy-and-scikit-learn/
Разработка онлайн-сервиса для инвесторов на pythonanywhere.com с использованием данных Yahoo Finance
https://habr.com/ru/post/523612/?utm_campaign=523612&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Цель настоящей статьи — поделиться опытом разработки аналитического онлайн-сервиса для инвесторов на python. Основное внимание уделено в большей степени концептуальным моментам, а не детальному описанию какой-то отдельной технологии. Надеюсь, что любые детали читатель легко найдет, немного погуглив. Ради наглядности даю ссылку на сервис в самом начале изложения (http://www.emarkoff.com/)
DataArt запустил бесплатную платформу Kiddo — онлайн-задачник для школьников, изучающих Питон
https://habr.com/ru/post/523602/?utm_campaign=523602&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Пополнить базу собственными задачами может любой желающий, а на свой сайт встроить Kiddo (https://kiddo.academy/) не сложнее, чем плеер YouTube.
Как построить диаграмму на Python
https://habr.com/ru/post/523140/?utm_campaign=523140&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Каждый, кому хоть раз приходилось строить диаграммы в draw.io или Google Diagrams, помнит всю утомительность и медлительность этого процесса. Сегодня делимся с вами материалом, в котором шаг за шагом показывается, как можно строить красивые архитектурные диаграммы с помощью Python. Главное удобство — встроенные узлы для обозначения сервисов и языков программирования. Только код и никакой мыши.