Публикации о языке Python   страница 4

[Из песочницы] Web crawler с использованием Python и Chrome

Добрый день, дорогие друзья.

Недавно, сидя на диване, я задумался о том, что хочется мне сделать своего паука, который что-то бы смог качать с веб сайтов. Но качать он должен был бы не простой загрузкой, а как настоящий милый добрый браузер (т.е. JavaScript чтобы исполнялся).

В моей голове всплыли такие интересные штуки, как Selenium, PhantomJS, Splash и всякое подобное. Все эти штуки были мне немного втягость. Вот какие причины я выявил:

  • Дело в том, что я хотел бы писать на своем любимом питоне, потому что очень не люблю JavaScript, а это уже означает, что большая часть уже не работала бы (или пришлось их как-то склеивать, что тоже отстой).
  • Еще эти безголовые браузеры обновляются как когда.
  • Но вот Selenium очень милая штука, но я не нашел, как там отслеживать загрузку страниц, или хотя бы адекватного способа выдрать куку или задать её. Слышал, что многие любители селениума инжектят в страничку JavaScript, что для меня



[Перевод] О том, как в Instagram отключили сборщик мусора Python и начали жить

Отключив сборщик мусора Python (GC), который освобождает память, отслеживая и удаляя неиспользуемые данные, Instagram стал работать на 10% быстрее. Да-да, вы не ослышались! Отключив сборщик мусора, можно сократить объем потребляемой памяти и повысить эффективность работы кэша процессора. Хотите узнать, почему так происходит? Тогда пристегните ремни!

Читать дальше →




Python-digest #177. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [8 мая 2017 — 14 мая 2017]

Оставляйте свои комментарии к выпуcкам, пишите нам в Slack (инвайт по ссылке), добавляйте свои новости через специальную форму. Следите за всем этим безобразием в RSS, Twitter или Telegram @py_digest



Поддержите проект рублем или руками




Модель ПИД регулятора на Python

В поисках простой модели ПИД регулятора с объектом


Моделированию работы ПИД регулятора посвящено большое количество публикаций в сети. Лидирует проектирование моделей ПИД регулятора с применением Matlab Simulink [1,2] (134 миллиона ссылок в yandex). Сам процесс создания модели какой-то однообразный. В модель переносят всё новые и новые блоки. Одно движение ручного манипулятора и нате вам ПИД контролер, ещё одно и вот передаточная функция объекта. Соединяешь блоки, настраиваешь параметры, готовишь вычислитель. Да, возможностей много, но как-то слишком всё искусственно. И уже становится совсем непонятным к чему тут дифференциальные уравнения, методы их решения и то операционное исчисление, которым долго морочили голову. Ищу реализацию ПИД в Mathcad, тут ссылок в том же yandex, поменьше, всего то 81 миллион, а математики и формул побольше. Рассматриваю пример ПИД, поставляемый вместе с пакетом Mathcad 14.




[Перевод] 10 основных ошибок, совершаемых Django-разработчиками


В этом руководстве мы рассмотрим основные ошибки Django-разработчиков и узнаем, как их избежать. Статья может быть полезна даже опытным разработчикам, потому что и они совершают такие ошибки, как поддержка неподъёмно больших настроек или конфликтов имён в статических ресурсах.

Читать дальше →



[Из песочницы] Как я писал свой логгер. Разбор ошибок

Относительно недавно я начал изучать Python. На чём бить шишки было непонятно, а делать упражнения ради упражнений наскучило достаточно быстро. Мне хотелось сделать что-то полезное и сделать это с энтузиазмом. Так родилась идея сделать логгер с цветным аутпутом. Проект был назван «SCLogger», начало было положено. Что получилось в итоге и какие ошибки при проектировании были допущены далее под катом. Читать дальше →




Изменяемые свойства классов в питоне: польза для дела и мелкого хулиганства

В питоне аттрибуты класса можно сколько угодно модифицировать во время работы, и изменения видны всем объектам этого класса и других подклассов. Под катом — одно полезное применение этого факта.

Читать дальше →



Python-digest #176. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [1 мая 2017 — 7 мая 2017]

Оставляйте свои комментарии к выпуcкам, пишите нам в Slack (инвайт по ссылке), добавляйте свои новости через специальную форму. Следите за всем этим безобразием в RSS, Twitter или Telegram @py_digest



Поддержите проект рублем или руками




Pygest #8. Релизы, статьи, интересные проекты из мира Python [11 апреля 2017 — 7 мая 2017]

Всем привет! Это уже восьмой выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python. В сегодняшнем выпуске вы найдёте интересные материалы, касающиеся качества кода, тестирования, внутренного устройства Python и многого другого. Присылайте свои актуальные материалы, а также любые замечания и предложения, которые будут добавлены в ближайший дайджест.

А теперь к делу!
Перейти к дайджесту



Простая модель адаптивного фильтра Калмана средствами Python

Проблема


Вечная проблема любых измерений их низкая точность. Основных способов повышения точности два, первый состоит в повышении чувствительности к измеряемой величине, однако при этом как правило растёт чувствительность и к неинформативным параметрам, что требует принятия дополнительных мер по их компенсации. Второй способ состоит в статистической обработке многократных измерений, при этом дисперсия среднего обратно пропорциональна корню квадратному из числа измерений.

Статистические методы повышения точности разнообразны и многочисленны, но и они делятся на пассивные для статических измерений и активные для динамических измерений, когда измеримая величина изменяется во времени. При этом сама измеряемая величина так же, как и помеха являются случайными величинами с изменяющимися дисперсиями.

Адаптивность методов повышения точности динамических измерений следует понимать, как использование прогнозирования значений дисперсий и погрешности для следу