Python/ django

Deterministic hashing of Python data objects https://death.andgravity.com/stable-hashing @pythonl

How to Join Strings in Python 3 https://www.pythonforbeginners.com/python-strings/how-to-join-strings-in-python-3 @pythonl

Узнайте о навыках, которые необходимы для создания web-сайтов на Python. 22 марта пройдет встреча с Леонидом Орловым, главным разработчиком zval ru. Леонид расскажет о своем профессиональном пути и представит программу онлайн-курса «Python Web-Developer». Вы узнаете об особенностях курса и как организована практика. В конце встречи у вас будет возможность занять место в группе по спец.цене. Регистрируйтесь и задайте свои вопросы эксперту в прямом эфире https://otus.pw/wCdx/

A Simple Way to Time Code in Python https://www.kdnuggets.com/2021/03/simple-way-time-code-python.html @pythonl

Python AI: How to Build a Neural Network & Make Predictions https://realpython.com/python-ai-neural-network/ @pythonl

How to remove punctuation from a Python String https://www.pythonforbeginners.com/python-strings/how-to-remove-punctuation-from-a-python-string @pythonl

Разбираем, чем отличается версионирование в ML-разработке по коду от версионирования по коду и состоянию. Ситуация: вы работаете над проектом, например занимаетесь ML-прототипированием или анализом данных. По ходу работы в системе сохраняется код, и вы спокойно продолжаете, не боясь что-то упустить из виду. Но в конце недели понимаете, что где-то свернули не туда. Вы откатываетесь на несколько шагов назад по коду, и все бы ничего, но вычисления ведь придется делать заново. Это главный недостаток версионирования по коду. Версионирование по коду и состоянию отличается тем, что во время работы сохраняется не только сам код, но и состояние вычислений. То есть состояние = код + вывод + переменные. Это значит, что если вы откатитесь назад, то получите не только прежний код, но и значения переменных. Вам не придется заново запускать вычисления, терять время и ресурсы. Попробуйте версионирование по коду и состоянию в Yandex DataSphere, где каждому новому пользователю доступны бесплатные ресурсы на ML-разработку: 👉 https://clck.ru/TjbYR

How to Split a List Into Even Chunks in Python https://stackabuse.com/how-to-split-a-list-into-even-chunks-in-python/ @pythonl

18 марта в 18:00 ОЭЗ “Иннополис” приглашает на онлайн-митап. Поговорим об открытом банкинге, его плюсах и минусах, драйверах и барьерах технологии для финансовых организаций. Эксперт банка Точка расскажет о проблемах Open API и их решениях с помощью python и aiohttp, а также о выгодах единого стандарта при интеграции финтех-решений в крупную банковскую организацию, а Игорь Голдовский поговорит про экосистемность в Open Banking. Спикеры: — Игорь Голдовский, эксперт в области платежных систем — Сергей Васечко, разработчик банка Точка Эксперты: — Рафаэль Валеев, генеральный директор Ak Bars Digital Technologies — Владимир Субботин, исполнительный директор департамента инноваций НСПК Когда: 18 марта в 18:00 Регистрация по ссылке: https://oez-innopolis.timepad.ru/event/1579453/

How to Convert DOCX To Html With Python Mammoth https://stackabuse.com/how-to-convert-docx-to-html-with-python-mammoth/ @pythonl

Представляем новый практический способ освоения, закрепления и развития навыков веб-разработки на Python и Django - «Лаборатория Django-разработки» 22 марта стартует уже второй поток - осталось всего несколько мест. В отличие от курсов и школ, мы не будем в сотый раз рассказывать одно и то же и грузить теорией, которую вы уже знаете. Вместо этого, во время Лаборатории, мы будем работать над практическим проектом маркетплейса и вы уже должны хорошо знать Python и основы Django. Тематику вы выбираете сами. Всё это будет происходить под чутким руководством наставника, которому всегда можно задать вопрос и обратиться за помощью. Участвуя в Лаборатории вы за 8 недель прокачаетесь больше, чем за полгода самостоятельно. Подробнее

Illustrating Gershgorn disks with NumPy https://www.johndcook.com/blog/2021/03/14/illustrating-gershgorn-disks-with-numpy/ @pythonl

Introduction To Python Tkinter GUI Programming https://www.nbshare.io/notebook/449534188/Introduction-To-Python-Tkinter-GUI-Programming/ @pythonl

Docker + Flask | Dockerizing a Python API https://pub.towardsai.net/docker-flask-dockerizing-a-python-api-168d3899f482 @pythonl

Планируете первые шаги в Data Science? Поможем пройти путь с нуля до Middle специалиста в Machine learning за 1 год. Узнайте, с чего начать, на бесплатных вебинарах онлайн-курса «Специализация Machine Learning»: 📌«Demo Day курса»: https://otus.pw/lVtk/ — Ответим на все вопросы, расскажем о хардкорной программе и преподавателях. Поделимся инсайдами о карьерных перспективах и максимальных скидках на курс. 📌«Чему можно научить машину»: https://otus.pw/DOBR/ — Разберём, зачем нужно машинное обучение и какие интересные вещи вы научитесь делать, когда пройдёте специализацию. На примере реальных проектов из разных индустрий увидим, какие полезные практические задачи можно решать при помощи «всего пары строк кода» и обсудим, почему за этой парой строк обязательно должно стоять основательное понимание теории. Вебинары проведёт преподаватель-практик курса Дмитрий Сергеев (Senior Data Scientist в Oura). Регистрируйтесь сейчас — напомним в день вебинара

Essential Math for Data Science: Integrals And Area Under The Curve https://www.kdnuggets.com/2020/11/essential-math-data-science-integrals-area-under-curve.html @pythonl

Как создавать сложные web-сайты на Python? Первые шаги в этой специальности вы сделаете уже 15 марта на демо-занятии «Использование сторонних библиотек в django». Вместе с Леонидом Орловым вы рассмотрите общие принципы установки и использования сторонних библиотек вместе с django, а также научитесь пользоваться несколькими популярными библиотеками (django-debug-toolbar, django-cms, django-cleanup). Демо-занятие является часть онлайн-курса «Python Web-Developer» и дает возможность познакомиться с преподавателем и оценить курс. Для участия пройдите вступительный тест https://otus.pw/Jguk/

AdonisJs vs. Django: Which web framework should you use? https://blog.logrocket.com/adonisjs-vs-django-which-web-framework-should-you-use/ @pythonl

Обучаете нейронки и работаете с Big Data? Тогда у Яндекса для вас есть DataSphere — новая облачная среда для ML-разработки и анализа данных 🔥Почему ее стоит попробовать: ⏳ Не нужно торопиться из-за временных ограничений, ноутбуки там никуда не пропадают. 💸 Стартовый грант на 3 000 ₽ каждому новому пользователю. Его хватит, например, на 50+ часов вычислений с GPU. 🧾 Когда грант закончится — Pay as you Go — платите только за вычисления. 🖥 Отлично знакомый многим из нас интерфейс Jupyter Notebook и документация на русском. ☁️ Бессерверные технологии, благодаря которым ML становится значительно дешевле всего, что было раньше. ✅ Есть NVIDIA V100 в конфигурациях с одной и четырьмя картами, и можно бесшовно переключаться c CPU на GPU без потери прогресса. В DataSphere можно работать одному и в командах, использовать для работы, учебы и личных проектов! 👉Начните бесплатно по ссылке: https://clck.ru/TfXpu Любые вопросы задавайте ребятам в официальном чате DataSphere — продуктовая команда проекта оперативно там отвечает: https://t.me/yandex_datasphere

Build a Contact Book With Python, PyQt, and SQLite https://realpython.com/python-contact-book/ @pythonl