Публикации о языке Python   страница 7

Использование Python для формирования отчетов в отдельно взятой компании

Эта история случилась в реальной компании, несмотря на то, что некоторые имена и события вымышлены.

Слава был рядовым разработчиком в небольшой фирме в городе N. Фирма занималась предоставлением услуг образовательным организациям. В наличии было несколько приложений, которые необходимо поддерживать, дорабатывая помаленьку, понемногу. Вот только начальство Славы не верило в его усилия и то, что он ест свой хлеб не просто так. Кроме того, начальство в информационных технологиях не так чтобы очень, но хотело понимать, что делают сотрудники и какая продуктивность у отдела продаж (который надо сказать состоял из одного с половиной человека).
Читать дальше →




Python для Веба: что нужно знать джуниору, чтобы работать и развиваться

Мы сделали сокращенную расшифровку с главными мыслями из Python Junior Podcast: в нем мы обсудили, с чего начинать и куда податься начинающему разработчику на Python. В последнее время у нас много контента для миддлов и сеньоров, но этот выпуск — точно для джунов.


Аудио- и видеоверсия в конце



[Перевод] Практическое использование D-Wave 2000Q: крутая кривая обучения квантовым вычислениям

Переосмыслить концепцию задачи тяжело, но результат стоит того




Примечание автора: я знаю, что неправильно вычислил перенос Брэгга как в классическом, так и в квантовом случае; однако, это достаточно близко к правде для того, чтобы понять разницу между программированием классического и квантового компьютера.

Время: где-то в 2018 году. Место: тухлый канал в Слаке.

«Ты знаешь Python?»

Вопросы Джона Тиммера, научного директора Ars Technica, иногда могут застать врасплох. Если бы в Слаке можно было пропитывать буквы осторожностью, то мой ответ «Да» просто сочился бы ею.

Оказывается, что D-Wave решила дать всему миру доступ к своему квантовому оптимизатору через API. Ars пригласили его опробовать, но нужно было знать Python. Я был готов на это.



Анализ статистики по рекламным кампаниям — создаем в DataFrame новую метрику (python)

Для маленьких клиентов (а также для клиентов, у которых сложная для анализа многоканальность) я слежу за чистым CPC (клики, CTR, цена клика, отказы).

Задача: понять какая рк работает эффективней и, исходя из этого, отредактировать ставки.
Для этого я в аналитике использую стоимость полезного клика (CUC — Cost per Useful Click). Данный показатель учитывает стоимость клика, и показатель отказов.

Формула: Cost/Clicks*((100-BounseRate)/100)
Объясню простым языком:
Мы получили 200 кликов за 2000₽, процент отказов 20%. Значит действительно полезных кликов мы купили 80шт,
2000₽/80 = 25₽

Также данная метрика помогает анализировать статистику в небольших выборках, где по конверсиям нельзя принять решение

Читать дальше →




Moscow Python Conf ++ через три дня: о чем расскажет Bobuk и кто в это время выступит в параллельных залах?

Эксперимент по подготовке докладов на Moscow Python Conf ++ с нуля на финишной прямой. Слайды готовы, прогоны провели, осталось только дождаться премьеры — уже в эту пятницу 5 апреля. В расписании 24 доклада про использование Python в продакшене крупных компаний. Под катом — взгляд на организацию глазами программного комитета и смешные проблемы вроде «кого ставить в параллель хедлайнеру, чтобы не было пустых залов и обиженных спикеров».
Читать дальше →




Python-digest #275. Новости, интересные проекты, статьи и интервью [25 марта 2019 — 31 марта 2019]

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



Поддержите проект рублем или руками




Парадокс Питона (The Python Paradox)

В последнем выпуске подкаста "Цинковый прод" помимо всего прочего обсуждался так называемый парадокс Питона (The Python Paradox).


Как ни странно, на Хабре нет практически ни одного упоминания об этом парадоксе. При том, что, несмотря на свою простоту, мысль очень интересная


В далеком-предалеком 2004-ом году, когда язык Python был чем-то необычным, немейнстримовым, вышла статья Пола Грэма, в которой он поделился своим эмпирическим наблюдением: программисты на Питоне, которых он знает, гораздо сообразительнее, чем Java-программисты.

Читать дальше →



Termux шаг за шагом (Часть 2)

В прошлой части мы с вами познакомились с базовыми командами Termux'а, настроили SSH соединение с ПК, научились создавать alias'ы и установили несколько полезных утилит. В этот раз нам предстоит шагнуть еще дальше, мы с вами:


  • узнаем про Termux:API
  • установим Python и nano, а также напишем "Hello, world!" на Python
  • узнаем про bash-скрипты, и напишем скрипт с использованием Termux:API
  • используя bash-скрипт, Termux:API и Python напишем простую программку
Читать дальше →



[Перевод] Монады за 15 минут

Вступление


На конференции YOW! 2013 один из разработчиков языка Haskell, проф. Филип Вадлер, показал, как монады позволяют чистым функциональным языкам осуществлять императивные по сути операции, такие, как ввод-вывод и обработку исключений. Неудивительно, что интерес аудитории к этой теме породил взрывной рост публикаций о монадах в Интернет. К сожалению, бо́льшая часть этих публикаций использует примеры, написанные на функциональных языках, подразумевая, что о монадах хотят узнать новички в функциональном программировании. Но монады не специфичны для Haskell или функциональных языков, и вполне могут быть проиллюстрированы примерами на императивных языках программирования. Это и является целью данного руководства.

Чем это руководство отличается от остальных? Мы попытаемся не более чем за 15 минут «открыть» монады, используя лишь интуицию и несколько элементарных пр



[Из песочницы] Получение рекламных кампаний Яндекс Директ с помощью API в DataFrame (Python)

Работая сразу с несколькими клиентами, появляется необходимость оперативно анализировать много информации в разных аккаунтах и отчетах. Когда клиентов становится больше 10, маркетолог больше не успевает постоянно следить за статистикой. Но выход есть.

В данной статье я расскажу про то, как следить за рекламными аккаунтами с помощью API и Python.

На выходе мы получим запрос к API Яндекс Директ, с помощью которого будем получать статистику по рекламным кампаниям и сможем обрабатывать эти данные.

Для этого нам нужно:

  1. Получить токен API Яндекс Директ
  2. Написать запрос к серверу
  3. Импортировать данные в DataFrame
Читать дальше →