Публикации о языке Python   страница 5

[recovery mode] Есть и нет

Сначала пример олимпиадной задачи по логике. На острове живут мудрецы и лжецы. Причем, их да и нет звучат как пиф и паф. Что именно из них что – неизвестно.

Решаем. Мудрец ответит следующим образом: (А = А), (А ≠ not А). Ответ же лжеца в таком случае: (А ≠ А), (А = not А). Пусть на их языке пиф – это да. Тогда на вопрос (пиф – это да?) мудрец ответит пиф. Если же на их языке (пиф – это нет), то его ответ будет таким же: пиф. Лжец же всегда будет высказывать несуществующее (то, чего нет), говоря паф.

Итак, конструкция истины (тождественно истинной формулы) А=А, лжи (тождественно ложной формулы) А≠А. Эти же формулы позволяют передавать логические примитивы: есть А, нет А. Вот пример на языке python.
Читать дальше →




От двух камертонов из опытов Лиссажу к одной эллиптической уровнемерной трубке с шагом в столетия и всё на Python




Картинки из сети, качество желает лучшего, но они достаточно точно отражают суть опыта по визуализации фигур. Зри в корень – основа мудрости поколений.

Немного истории


Ещё в школе на уроках физики я вглядывался в осциллограф, на экране которого, сменяя друг друга, появлялись разные фигуры: сначала простые – линия, парабола, круг, эллипс, потом фигуры становились всё более насыщенные непрерывными волнообразными линиями, напоминающие мне кружева. Автором этого кружевного дива был Жюль Антуан Лиссажу французский физик, член — корреспондент Парижской АН (1879) [1]. Сами фигуры — это замкнутые траектории, прочерчиваемые точкой, совершающей одновременно два гармонических колебания в двух взаимно перпендикулярных направлениях [2]. Думаю, что в те далёкие от современности г



Юбилейный PYCON RUSSIA пройдёт 16-17 июля

Пятый российский PyCon пройдёт 16-17 июля в отеле «Cronwell Яхонты Таруса» в 95 км. от Москвы. Если вы не знаете, что такое PyCon, посмотрите ролик ниже — в нём коротко про PyCon-2016 и историю конференции.


Чтобы оценить уровень спикеров, посмотрите видео и презентации прошлогодних докладов или почитайте отчёт на Хабре о PyConRu-2016.

Регистрация для участников открыта. Early Bird билеты стоят 14 500 рублей. Таких билетов будет 50, потом стоимость увеличится. Для студентов действует спец.цена.

Присоединяйтесь!
Читать дальше →



[Из песочницы] Поиск в Django REST Framework с помощью Elasticsearch

Пользователи ищут товары в интернет-магазине, ищут стати, поиск это неотъемлемый компонент сайта. Быстрый и гибкий поиск сложно реализовать средствами реляционных баз данных. Для таких задач используют поисковые движки, один из которых Elasticsearch. Elasticsearch хорошо документирован и доступен из коробки на AWS.


Для работы с elasticsearch используется библиотека elasticsearch-py или elasticsearch-dsl-py. elasticsearch-dsl-py это надстройка над elasticsearch-py, она проста в использовании и поддерживает elasticsearch версии 5.x. На базе этой библиотеки была создана библиотека django-rest-elasticsearch, которая основана на идеологии существующего поиска в Django REST Framework




Python-digest #175. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [24 апреля 2017 — 30 апреля 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




Открытый курс машинного обучения. Тема 9. Анализ временных рядов с помощью Python

Доброго дня!


Мы продолжаем наш цикл статей открытого курса по машинному обучению и сегодня поговорим о временных рядах.



Посмотрим на то, как с ними работать в Python, какие возможные методы и модели можно использовать для прогнозирования; что такое двойное и тройное экспоненциальное взвешивание; что делать, если стационарность — это не про вас; как построить SARIMA и не умереть; и как прогнозировать xgboost-ом. И всё это будем применять к примеру из суровой реальности.

Читать дальше →



The uWSGI Spooler


Когда проектируешь масштабируемые системы, где приходится обращаться ко множеству внешних компонентов, например, использование стороннего API, отправка почты или конвертация видео, лучшим способом реализации является асинхронная модель с системой очередей, которая является связующим звеном для взаимодействия всех компонентов системы.


Самой популярной системой очередей в Python является Celery, она обладает широким набором возможностей по управлению задачами. К сожалению, системы на базе Celery сложно поддерживать в работоспособном состоянии, и когда что-то идёт не так, то найти проблему бывает весьма не просто. Можете спросить любого девопса об опыте работы с Celery, но будьте готовы услышать не очень приятные слова.


К счастью, есть альтернативное решение — uWSGI Spooler, и в этой статье я расскажу о нём подробнее.





Python-digest #174. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [17 апреля 2017 — 23 апреля 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




[Из песочницы] Чат-бот для ВКонтакте на Python на Callback API

Чат-боты стали уже очень распространенным явлением, и появляются во всех мессенджерах ежедневно.

В этой статье по шагам разберем создание бота с набором простых команд и узнаем, как в дальнейшем можно расширить его функционал. Статья будет полезна для самых новичков, которые никогда не пробовали создавать чат-ботов.
Читать дальше →




Простой веб-сервис с нейронной сетью

В своих проектах активно использую сверточные сети на базе фреймворка Caffe. Но они все работают в изолированных средах, а обмен данными идет либо через СУБД, либо через достаточно сложные http-сервисы.


Поэтому, пару недель назад тренируясь с питоном и caffe задумался как можно попроще запускать нейросеть на caffe для веб-сервиса на node.js


Кому интересно — внутри коротко как это реализовал и ссылка на пример.

Читать дальше →