Публикации о языке Python   страница 3

Python-digest #320. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [3 февраля 2020 — 9 февраля 2020]

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] Получение котировок акций при помощи Python

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «Historical Stock Price Data in Python» автора Ishan Shah.

Статья о том, как получить ежедневные исторические данные по акциям, используя yfinance, и минутные данные, используя alpha vantage.

Читать дальше →



[Из песочницы] 3D картинка на питоне с (почти) нормальной производительностью

Можно считать эту статью ответом на вот эту, где речь идет о написании подобной вещи на C++, с прицелом на новичков, то есть с упором на простой читаемый код вместо высокой производительности.

После прочтения статьи у меня возникла идея повторить написанную автором программу. Я знаком с C++, но никогда не писал на нем сколь-нибудь сложных программ, предпочитая python. Вот тут и родилась идея писать на нем. Особенно интересовала производительность — я был почти уверен, что пара-тройка кадров в секунду это предел для python. Я ошибался.


Читать дальше →



[Из песочницы] Сертификация по программе IBM Data Science Professional Certificate

Статья является кратким обзором о сертификации по программе IBM Data Science Professional Certificate.


Будучи новичком в Python, мне пришлось столкнуться с реализацией задач:


  • Загрузка и парсинг HTML таблиц
  • Очистка загруженных данных
  • Поиск географических координат по адресу объекта
  • Загрузка и обработка GEOJSON
  • Построение интерактивных тепловых карт (heat map)
  • Построение интерактивных фоновых картограмм (choropleth map)
  • Преобразование географических координат между сферической WGS84 и картезианский системой координат UTM
  • Представление пространственных географических объектов в виде гексагональная сетки окружностей
  • Поиск географических объектов, расположенных на определенном расстоянии от точки
  • Привязка географических объектов к полигонам сложной формы на поверхности
  • Описательные ст



Опыт создания web-приложения с Pony ORM

Привет, Хабр!


Недавно передо мной встала задача написать на Python web-приложение для разделения счёта в ресторане между участниками трапезы. Так как нужна DB для хранения данных о заказах и пользователях, встал вопрос выбора ORM для работы с базой. Разработка велась на Flask, так что сразу отметается Django ORM и выбор изначально пал в сторону SQLAlchemy. С одной стороны эта ORM почти всемогущая, но за счет этого она довольно тяжела в освоении. Помучившись с алхимией какое-то время, я решил найти более простой вариант, чтоб разработка пошла быстрее. В итоге для проекта была выбрана Pony ORM.


В глаза сразу бросилось то, что синтаксис написания запросов к базе менее громоздкий, чем в алхимии. Также на написание программы уходит меньше времени и строк кода.


Я решил написать небольшую обзорную статью, чтоб поделится опытом использовани




[Перевод] О реализации библиотеки для глубокого обучения на Python

Технологии глубокого обучения за короткий срок прошли большой путь развития — от простых нейронных сетей до достаточно сложных архитектур. Для поддержки быстрого распространения этих технологий были разработаны различные библиотеки и платформы глубокого обучения. Одна из основных целей подобных библиотек заключается в том, чтобы предоставить разработчикам простые интерфейсы, позволяющие создавать и обучать нейросетевые модели. Подобные библиотеки позволяют своим пользователям обращать больше внимания на решаемые задачи, а не на тонкости реализации моделей. Для этого может понадобиться скрывать реализацию базовых механизмов за несколькими уровнями абстракции. А это, в свою очередь усложняет понимание базовых принципов, на которых основаны библиотеки глубокого обучения.



Статья, перевод которой мы публикуем, нацелена на разбо




Чистое зло Python

Темные силы не дремлют. Они пробираются в дивное королевство Python и используют черную магию, чтобы осквернить главную реликвию — чистый код. Однако опасны не только злые чары.


Сегодня я расскажу о страшных чудовищах, которые, возможно, уже обжились в вашем коде и готовы устанавливать свои правила. Здесь нужен герой, который защитит безмятежный мир от злобных тварей. И именно вы станете тем, кто сразится с ними!



Читать дальше →



Dicts are now ordered, get used to it

There were several moments over the last few weeks when I heard people discuss differences between Python lists and dicts and one of the first ones mentioned was that lists are ordered and dicts are not.

Well, not anymore. Quoting the docs referenced above:

Changed in version 3.7: Dictionary order is guaranteed to be insertion order. This behavior was an implementation detail of CPython from 3.6.

So if you want to discuss fundamental differences you can pretty much only point out that dict values are accessible by keys, which could be of any immutable type, while list values are indexed with integers. That's it :-)

How and why

A plain hash table holds both keys and values in a pseudo random order determined by hashes calculated from keys. It is also sparse, wi




[Из песочницы] Аналитика для Telegram-ботов, написанных на Python

На данный момент бум на создание телеграмм-ботов начал сходить, но тема их создания не теряет актуальности. Написано множество библиотек для облегчение взаимодействия с Telegram Bot API, но после создания бота я так и не нашёл скрипта(библиотеки) для получения статистики бота. Поэтому решил написать скрипт для всех ботов на Python. Статистику будем получать, логируя действия пользователей и обрабатывая логи в удобный вид.

Читать дальше →



[Перевод] Реализация алгоритмической теории игр на Python с Nashpy

Теория игр — это метод изучения стратегических ситуаций, когда результаты зависят не только от ваших действий, но и от того, что предпримут другие.

Что такое стратегическая ситуация? Вспомним типы рыночных структур: есть совершенная конкуренция, когда все компании являются ценообразующими, то есть им не нужно беспокоиться о стратегии формирования цены, и есть монополия, когда на рынке только одна компания, которая устанавливает свои цены. Так вот: все, что между совершенной конкуренцией и монополией, является стратегической ситуацией.

Алгоритмическая теория игр находится на стыке теории игр и компьютерной науки и направлена на изучение и создание алгоритмов для стратегий.



Под катом короткий рассказ про то, как можно задействовать теорию игр на Python при помощи библиотеки Nashpy.