Публикации о языке Python   страница 3

[Перевод] 10 вещей, которые вы могли не знать о scikit-learn

В этой переведенной статье ее автор, Rebecca Vickery, делится интересными функциями scikit-learn. Оригинал опубликован в блоге towardsdatascience.com.


Фото с сайта Unsplash. Автор: Sasha • Stories

Scikit-learn является одной из наиболее широко используемых библиотек Python для машинного обучения. Ее простой стандартный интерфейс позволяет производить препроцессинг данных, а также заниматься обучением, оптимизацией и оценкой модели.

Этот проект, разработанный Дэвидом Курнапо (David Cournapeau), появился на свет в рамках программы Google Summer of Code и




Как проанализировать рынок фотостудий с помощью Python (1/3). Парсинг данных

В интернете огромное количество открытых данных. При правильном сборе и анализе информации можно решить важные бизнес-задачи. Например, стоит ли открыть свой бизнес?

С таким вопросом ко мне обратились клиенты, желающие получить аналитику рынка услуг фотостудий. Для них было важно понять: стоит ли открывать фотостудию, где отрыть, какая площадь помещения, сколько залов открыть вначале, в какой месяц лучше стартовать и многие другие вопросы.

По итогу выполнения проекта написал серию статей с подробным поэтапным описанием выполняемых задач, используемых инструментов и полученных результатов.

В данной статье, первой из трех, опишу планирование и написание парсинга на Python.
Во второй статье опишу алгоритм взаимодействия парсинга с базой данных и обновления данных.
В третьей статье рассмотрю процесс анализа собранных данных и ответы на вопросы клиента, желающего открыть фотостудию.




Python в Visual Studio Code — июльский релиз

Мы рады сообщить, что июльский выпуск расширения Python уже доступен для Visual Studio Code. Вы можете загрузить расширение Python из Marketplace или установить его прямо из галереи расширений в Visual Studio Code. Если у вас уже установлено расширение Python, вы также можете получить последнее обновление, перезапустив Visual Studio Code. Вы можете узнать больше о поддержке Python в Visual Studio Code в документации.

В этом выпуске мы сделали 51 улучшение, в том числе:

  • Добавлена поддержка нового языкового сервера: Pylance
  • Gather Extension
  • Экспорт записных книжек (notebooks) в HTML и PDF
  • Обратное соединение для отладчика

Если вы заинтересованы, вы можете изучить полный список улучшений в нашем



Динамическое определение класса в Python

Под динамическим определением объекта можно понимать определение во время исполнения. В отличие от статического определения, которое используется в привычном определении класса с помощью ключевого слова class, динамическое определение использует встроенный класс type.

Абстрактный класс type


Класс type часто используется для получения типа объекта. Например так:
h = "hello"
type(h)
<class 'str'>

Но у него есть другое применение. Он может инициализировать новые типы. Читать дальше →



[Перевод] Стоит ли переходить с Python на Nim ради производительности?

Nim — это сочетание синтаксиса Python и производительности C



Несколько недель назад я бродил по GitHub и наткнулся на любопытный репозиторий: проект был полностью написан на языке Nim. До этого я с ним не сталкивался, и в этот раз решил разобраться, что это за зверь.

Сначала я подумал, что отстал от жизни, что это один из распространённых языков программирования, который многие, в отличие от меня, активно используют. И тогда я решил изучить его.
Читать дальше →




[Перевод] Декодируем JPEG-изображение с помощью Python


Всем привет, сегодня мы будем разбираться с алгоритмом сжатия JPEG. Многие не знают, что JPEG — это не столько формат, сколько алгоритм. Большинство JPEG-изображений, которые вы видите, представлены в формате JFIF (JPEG File Interchange Format), внутри которого применяется алгоритм сжатия JPEG. К концу статьи вы будете гораздо лучше понимать, как этот алгоритм сжимает данные и как написать код распаковки на Python. Мы не будем рассматривать все нюансы формата JPEG (например, прогрессивное сканирование), а поговорим только о базовых возможностях формата, пока будем писать свой декодер.
Читать дальше →



[Из песочницы] Создание нейросети по распознаванию лиц на фотографиях из Вконтакте



В этой статье будет рассказан опыт создания нейросети по распознаванию лиц, для сортировки всех фотографий из беседы ВК на поиск определённого человека. Без какого-либо опыта написания нейросетей и минимальными знаниями Python. Читать дальше →



Устройство CPython. Доклад Яндекса

Мы публикуем конспект вступительной лекции видеокурса «Бэкенд-разработка на Python». В ней Егор Овчаренко egorovcharenko, тимлид в Яндекс.Такси, рассказал о внутреннем устройстве интерпретатора CPython.


— Если кратко, какой у нас будет план? Сначала мы поговорим о том, почему будем изучать именно Python. Затем посмотрим, как работает интерпретатор CPython более глубоко, как он управляет памятью, как устроена система типов в Python, на словари, генераторы и исключения. Я думаю, это займет примерно час.
Читать дальше →



[Перевод] Почему стоит начать использовать FastAPI прямо сейчас

Привет, Хабровчане! В преддверии старта занятий в группах базового и продвинутого курсов «Разработчик Python», мы подготовили для вас еще один полезный перевод.



Python всегда был популярен для разработки легковесных веб-приложений благодаря потрясающим фреймворкам, таким как Flask, Django, Falcon и многим другим. Из-за лидирующей позиции Python как языка для машинного обучения, он особенно удобен для упаковки моделей и предоставления их в качестве сервиса.

В течение многих лет Flask был основным инструментом для таких задач, но, если вы еще не слышали, на его место появился новый претендент. FastAPI – это относительно новый фреймворк на Python, создание которого было вдохновлено его предшественниками. Он совершенствует их функционал и исправляет множество недостатков. FastAPI был построен на базе Starlette, и несет в себе куч



Священный холивар «Python vs Go»

Выбери, на какой стороне ты, и встань на защиту своего любимого языка в решающей битве на Russian Python Week.



Что будет?


Бескомпромиссная интеллектуальная битва двух противоборствующих лагерей. Никто заранее не знает, кто победит.

Холивар «Python vs Go» на Russian Python Week не будет:

  • мнением одного «эксперта»;
  • выступлением одного спикера, в котором, пускай и аргументированно, победитель заранее известен;
  • сравнением на синтетических тестах;
  • набором бенчамрков, которые заведомо выгодны для одного участника.

Битву начнут два представителя Python- и Go-сообщества, но каждый участник сможет повлиять на её ход. Конечное решение останется за вами.