Zen of Python

​Парсинг FIT файлов c данными тренировок Если вы активно занимаетесь спортом и при этом используете носимую электронику и всякие умные устройства, то у вас, вероятно, найдётся достаточно много различных данных о ваших тренировках. Другой вопрос, можете ли вы правильно их проанализировать и сопоставить, особенно если данные разрозненные и никак между собой не взаимодействуют? Такую задачу можно решить с помощью Python, распарсив эти данных из различных файлов и затем объединив их и проанализировав. Как это сделать можно узнать тут: https://habr.com/ru/post/658675/ #парсинг

​Идеи для проектов на Python С помощью Python можно создать самые разные проекты. Огромное количество библиотек позволяет окунуться в любую сферу разработки, не меняя язык. Если вы хотите попрактиковаться в разработке на Python, но не знаете, что именно сделать, то эта статья вам поможет. Здесь собраны различные идеи проектов с разным уровнем сложности: https://pythonist.ru/idei-dlya-proektov-na-python-aktualnye-v-2020-godu/

​​Уменьшение использования памяти NumPy с помощью сжатия без потерь Если работаете с большими массивами данных в NumPy, то можете столкнуться с тем, что в какой-то момент у вас закончится память. Одним из главных методов сокращения использования памяти является сжатие. Например, это можно сделать с помощью меньших dtypes и разреженных массивов. Подробнее: https://pythonspeed.com/articles/numpy-memory-footprint/ #numpy

​Создание чат-бота на Python Чат-боты повсюду, будь то банковский сайт, пиццерия или магазины электронной коммерции. Они помогают обслуживать клиентов в режиме реального времени по ряду заранее определенных вопросов, относящихся к сфере деятельности компании. При этом боты используют естественный язык и создают иллюзию общения с человеком. Это стало возможным благодаря развитию машинного обучения и алгоритмов обработки естественного языка. Сегодня даже дома можно создать аналогичного бота, который сможет вести диалог с людьми. О том, как это сделать, читайте в этой статье: https://pythonist.ru/sozdanie-chat-bota-v-python/

​Python-разработчик Олег Соколов из FUNCORP поделился простыми способами ускорения нейросетей в продакшене И вот, что он рекомендует: — отказаться от нейросетей в части логики. Зачастую разработчики хотят решить всё с помощью современного ИИ, но его опыт говорит, что нейросети хорошо работают и помогают в 20% случаев, а 80% задач бизнеса можно решать более простыми моделями или без них; — использовать GPU. Видеокарты дают выигрыш по скорости на порядок, но возможно проигрыш по деньгам. Надо считать в каждом отдельном случае; — взять/обучить нейросеть поменьше. У многих нейросетей авторы выставляют среднюю или наиболее точную версию модели. Можно брать архитектуру поменьше, но, вероятно, с этим упадет и точность сети; — берём onnxruntime и не паримся. Для этого достаточно конвертировать модель в onnx формат. Минус — не все слои конвертируются правильно, нужно брать самые последние версии движка, а также считать отклонения ответов onnx-модели на тысячах примеров; — квантизация — понижение точности вычислений. Способ, когда веса модели переводим, например, из float32 в float16. Но нужно следить за деградацией точности, а также степенью ускорения на вашей конкретной платформе; — Knowledge Distillation — один из сложных способов, когда большая модель учит маленькую модель повторять ее ответы. На выходе получаем сопоставимую точность, но с меньшим размером, а, значит, и скоростью. — Pruning — подход, при котором зануляем малозначимые веса модели (которые дают слабый вклад в финальный ответ модели). На личном опыте Олега подход работал плохо, либо сильно влиял на метрики модели. Но возможно просто не повезло. Напишите в комментарии, если здесь нет ещё какого-то способа ускорения. Кстати, в команде Олега открыта вакансия Python-разработчика. Если интересно, переходи читать требования и присылай резюме на job@fun.co. Это #партнёрский пост

Бэкендеры, согласны?

Как включить CORS в Django REST Framework Если мы создаём API с использованием Django REST framework и обращаемся к этим API в интерфейсном приложении, нам нужно включить CORS в Django Rest Framework, иначе мы получим ошибку «Cross-Origin Request Blocked: The Same Origin Policy disallows reading the remote resource at $somesite». В этой статье вы узнаете, как избежать подобной проблемы: https://itsmycode.com/enable-cors-on-django-rest-framework/ #cors #django

​Синтаксический сахар против повторяющегося кода в Python Сделайте свой код чище и более читаемым, добавив в него пару ложек синтаксического сахара. Автор этой статьи рассказал, как это сделать: https://medium.com/using-pythons-syntactic-sugar-to-remove-code/using-pythons-syntactic-sugar-to-remove-code-repetition-ad90313d5eed

​Путь к пониманию декораторов в Python Декораторы — это обёртки вокруг Python-функций (или классов), которые изменяют работу того, к чему они применяются. Один из самых часто встречаемых декораторов — @property. Эта статья поможет вам разобраться в том, как работают декораторы, чтобы вы могли эффективнее применять их, а также создавать собственные: https://habr.com/ru/company/wunderfund/blog/657355/

​Строим математический график на Python Хотите научиться строить математические графики всего за 10 минут? Благодаря этой статье, Python и нескольким полезным библиотекам, вы сможете построить любой математический график: https://pythonist.ru/kak-postroit-matematicheskij-grafik-v-python-za-10-minut/

​Websocket-сервер для геолокации на asyncio Вебсокеты нужны там, где идет взаимодействие с пользователем в режиме реального времени. С их помощью клиент может послать запрос к серверу, как в обычном HTTP. Но самое интересное, что используя вебсокеты, сервер тоже может послать данные клиенту, не дожидаясь от него HTTP-запроса. В этой статье вы узнаете, как создать веб-сервис, который позволяет делиться своим местоположением и отслеживать местоположение всех остальных подключенных к нему людей на карте мира в режиме реального времени: https://habr.com/ru/company/kts/blog/659341/ #веб #websocket #asyncio

Метаклассы в Python Метакласс в Python — это класс классов, определяющий поведение класса. То есть класс сам по себе является экземпляром метакласса. Непонятно? Тогда открывайте статью, ведь там вы узнаете, что такое метаклассы в Python, зачем они нужны и как их создавать: https://pythonist.ru/metaklassy-v-python/ #junior

​Как обойти капчу Гугл с помощью Python Зачем решать капчу, когда это можно делегировать программе? Особенно, если вы занимаетесь веб-скреппингом. Посмотрите, как можно реализовать программу, которая сможет выбирать подходящие описанию изображения из нескольких вариантов: https://habr.com/ru/post/478578/ #веб

​Видеоруководство по Python для начинающих Изучите язык программирования Python на этом ускоренном курсе для начинающих. Вы узнаете всё от настройки системы до базового синтаксиса и работы с API. https://youtu.be/8124kv-632k #видео #урок

The Oregon Trail В 1971 году Дон Равич, Билл Хайнеманн и Пасс Дилленбергер разработали текстовую стратегическую игру. Эта игра стала известна как Орегонская тропа. В этой игре игрок направляет свою группу поселенцев из Миссури в Орегон-Сити, штат Орегон. Различные случайные события преследуют группу, когда они пересекают трудную тропу к своему новому дому. Но мы уже не в 70-х и поэтому можем самостоятельно написать аналогичную игру, а если захотим, то и добавить новые фишки по своему вкусу. Подробный гайд по созданию игры тут: https://keithmfoster.com/the-oregon-trail/ #gamedev

Упаковка приложений PyQt6 для Windows с помощью PyInstaller и InstallForge Этот подробный туториал расскажет и покажет вам, как использовать PyInstaller для сборки сначала простых, а затем всё более сложных приложений PyQt6 в распространяемые EXE-файлы в Windows. Руководство разбито на отдельные этапы, поэтому вы можете пройти его с самого начала или перейти сразу к нужному, если у вас уже есть начальные знания. https://www.pythonguis.com/tutorials/packaging-pyqt6-applications-windows-pyinstaller/ #pyqt

Теперь у ML-разработчиков новая задача — создать робота-клиента

11 актуальных вакансий — Senior Python Developer — DevOps Engineer — Middle DevOps Engineer — QA Engineer — QA Automation Engineer — Junior Data Аналитик — Middle Data Engineer — Middle Data Scientist — Product Owner — Главный Архитектор данных — Преподаватель на курс «Буткэмп Python» #вакансии #работа

​В Python — нет переменных. И как теперь жить? Python Memory Management на пальцах Да, в Python нет переменных. Как так вышло и что с этим делать? Как работать с оперативной памятью? Что такое Stack и Heap и как они используются? Какие особенности mutable и immutable данных связаны с этим? Полезное видео для тех, кто хочет глубже понимать, как работает интерпретатор CPython, и использовать это для написания более эффективных программ: https://www.youtube.com/watch?v=8GpI0PAGniA #видео

​Python для тех, у кого лапки Если вы хотите освоить веб-разработку на Python, машинное обучение, работать аналитиком или научиться решать задачи бизнеса с помощью Python, но у вас еще нет опыта программирования, то этот курс для вас. В программе курса 12 модулей, охватывающих темы: арифметика и числа, структуры данных (словари, списки, множества...), условия, циклы, функции, модули и классы. Курс можно пройти бесплатно и в любое время по ссылке: https://stepik.org/course/85388/promo #курс