Публикации о языке Python   страница 3

Голосовой ассистент на Python (Виталий alfa 2.0)

Привет хабр! Меня зовут Глеб Пряхин, мне 14 лет, я написал голосового ассистента на python 3 и скомпилировал его в exe.

Ссылка на скомпилированный вариант.

Прошу протестировать помощника и позадавать ему вопросы,

если у вас появились вопросы или вы хотите написать в поддержку: в комментах под постом, или на эл. почту glebilic@gmail.com.

(P.S.) Аватарку для проекта предоставил Юрий Москвин. Большое ему спасибо.

Смотреть код.



Поиск известных паттернов на Forex с Python

Технический анализ биржевых графиков основывается на гипотезе существования повторяющихся моделей, паттернов, способных приносить прибыль. Увидели две черные свечки и три белые в определенном порядке - открывайтесь и получите деньги. Но почему-то мало информации (или она отсутствует вовсе) именно о доказательстве данной гипотезы и как и на основе чего она вообще была сформирована. Т.е. сколько раз на исторических данных та или иная фигура отработала как надо. Откуда и кто решил, что существует ниспадающий треугольник, тоннели, голова с плечами и т.д. Кем проверялось на скопившихся за все время существования биржи котировках их прибыльность? Почему не две параллельные линии и параллелепипед или кружок с овалом? Об этом доказательстве мы и поговорим в данной статье, т.е. запустим скрипт python по поиску паттернов, исторические данные получим путем копирования графиков из румуса.

Начнем с одной из самых популярных моделей - голова и плечи на 6-часовых графиках по 10 валют




[Перевод] Скрапинг современных веб-сайтов без headless-браузеров



Многие разработчики считают скрапинг сложной, медленной и неудобной для масштабирования задачей, особенно при работе с headless-браузерами. По моему опыту, можно заниматься скрапингом современных веб-сайтов даже не пользуясь безголовыми браузерами. Это очень простой, быстрый и хорошо масштабируемый процесс.

Для его демонстрации вместо Selenium, Puppeteer или любого другого решения на основе безголовых браузеров мы просто используем запросы на Python. Я объясню, как можно скрапить информацию из публичных API, которые потребляет на фронтэнде большинство современных веб-сайтов.

На традиционных веб-страницах наша задача заключается в парсинге HTML и извлечении нужной информации. На современных веб-сайтах фронтэнд скорее всего не будет содержать особо много HTML, потому что данные получаются асинхронно после первого запроса. Поэтому большинство людей использует безголовые бра



Реализация распределённых вычислений на языке python с использованием технологии docker

Распределённые вычисления представляют собой способ решения трудоемких вычислительных задач с использованием нескольких компьютеров, чаще всего объединённых в параллельную вычислительную систему.

Одно из первых упоминаний распределенных вычислений относится к 1973 году. Сотрудники научно-исследовательского центра Xerox PARC Джон Шох и Джон Хапп написали программу, которая рассылала себя по другим работающими компьютерам через локальную сеть PARC.

Впоследствии, в связи с развитием и ростом количества персональных компьютеров, распределённые вычисления стали использоваться всё более и более широко. Так, в конце 1980- х годов Арьен Ленстра и Марк Менес написали программу для факторизации длинных чисел. Она рассылала задания на компьютеры участников по электронной почте и таким же образом принимала ответы.

Ещё одним значимым событием было создание проекта SETI@Home (Search for Extra-Terrestrial Intelligence at Home) для поиска внеземного разума путём анализа да




Приложение для конвертирования jpg файлов в pdf файл

Здравствуйте, читатели моего блога. Сегодня я расскажу про программы, которые помогут при конвертации большого числа рисунков или фотографий формата jpg или bmp в файл pdf.

Данный способ очень хорош тем, что сохраняет качество изображений и позволяет конвертировать и упаковывать огромное количество файлов.

Аналогичных программ в интернете не так много и, в основном, они платные.

Разработать такой способ вынудило меня острая необходимость. Так как мне часто приходится работать с большим количеством файлов, которые необходимо структурировать с сохранением качества.

А те программы, которые бесплатные имеют ряд ограничений по количеству конвертируемых файлов и по качеству конвертации.

Представленные программы очень полезны для людей, занимающихся написанием книг, составлением огромных презентаций и вёрсткой литературы и другой бумажной продукции.

Программы написаны на языке python

Всего программ две.
Первая программа конвертирует файлы




Стилометрия, или как отличить Акунина от Булгакова с помощью 50 строк кода?

Привет, Хабр.

Довольно интересным направлением "прикладной статистики" и NLP (Natural Languages Processing а вовсе не то что многие сейчас подумали) является анализ текстов. Интересно, что появилось это направление задолго до первых компьютеров, и имело вполне практическую цель: определить автора того или иного текста. С помощью ПК это, впрочем, гораздо легче и удобнее, да и результаты получаются весьма интересные. Посмотрим, какие закономерности можно выявить с помощью совсем простого кода на Python.

Для тех кому интересно, продолжение под катом.

Читать далее



Чистый Cython VS nvc++: жжем металлические пластины на GPU для сравнения скорости




Будем греть металлические пластины на GPU

Все знают, что Python не блещет скоростью сам по себе. На мой взгляд язык прекрасен своей читабельностью, но основная ниша его применения там, где вы большую часть времени ожидаете ввода/вывода каких-то данных. Условно, вы можете написать суперпроизводительный код на Rust или С, но 99% времени он будет просто ждать.

Тем не менее, Python прекрасен еще и как высокоуровневый синтаксический клей. В этом случае, его неторопливая интерпретируемая часть вызывает быстродействующий код, написанный на компилируемых языках программирования. Обычно для этого используются такие традиционные библиотеки как NumPy.

Но мы пойдем чуть дальше попробуем распараллелить вычисления на CUDA и задействуем странный, но работающи



Клиент-серверный IPC на Python multiprocessing

Статья отражает личный опыт разработки CLI приложения для Linux.

В ней рассмотрен способ выполнения привилегированных системных вызовов процессом суперпользователя по запросам управляющей программы через строго описанный API.

Исходный код написан на Python для реального коммерческого приложения, но для публикации абстрагирован от конкретных задач.

Читать далее



Python-digest #368. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [4 января 2021 — 10 января 2021]

Добавляйте свои новости через специальную форму. Следите за всем этим безобразием в RSS, Twitter или Telegram @py_digest



Поддержите проект рублем или руками




[Перевод] Анимации градиентного спуска и ландшафта потерь нейронных сетей на Python

Во время изучения различных алгоритмов машинного обучения я наткнулся на ландшафт потерь нейронных сетей с их горными территориями, хребтами и долинами. Эти ландшафты потерь сильно отличались от выпуклых и гладких ландшафтов потерь, с которыми я столкнулся при использовании линейной и логистической регрессий. Здесь мы создадим ландшафты потерь нейронных сетей и анимированного градиентного спуска с помощью датасета MNIST.


Рисунок 1 — Ландшафт потерь свёрточной нейронной сети с 56 слоями (VGG-56, источник)