Поиграем в слова? Автоматическое распознавание букв и нахождение слов в игре Слово
https://habr.com/ru/post/576820/?utm_campaign=576820&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Однажды я играл в игру "Слово", основная суть которой заключается в составлении слов из прилегающих друг к другу букв, которые даны на игровом поле 5 на 5. И ко мне пришла идея о создании программы, которая могла бы автоматически решать поставленную задачу. В итоге был реализован shortcut на iPhone1, который совместно с дополнительными программами помогает находить слова.

Программа раннего доступа к JetBrains DataSpell открыта для всех
https://habr.com/ru/post/576866/?utm_campaign=576866&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

С тех пор, как мы анонсировали JetBrains DataSpell в марте, наша новая IDE для Data Science была доступна для ограниченного числа пользователей, которые помогали нам с тестированием IDE и обратной связью. Сегодня мы запускаем программу раннего доступа для всех желающих. Всем, кто хотел участвовать в программе, придут приглашения. Вы можете скачать свежую EAP-сборку на сайте JetBrains DataSpell (https://jetbrains.com/ru-ru/dataspell) (регистрация не требуется).

Быстрый, мощный интерфейс на Python
https://habr.com/ru/post/576912/?utm_campaign=576912&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Dear PyGui принципиально отличается от других фреймворков GUI Python. Рендеринг на GPU, более 70 виджетов, встроенная поддержка асинхронности — это лишь некоторые возможности Dear PyGui. Руководством по работе с этим пакетом делимся к старту курса по разработке на Python.

Python Bytes: #249 All of Linux as a Python API
https://pythonbytes.fm/episodes/show/249/all-of-linux-as-a-python-api

Audio

Add Web app manifest to Django
https://www.accordbox.com/blog/add-web-app-manifest-to-django/

Kedro — ключ к модульной Data Science
https://habr.com/ru/post/577022/?utm_campaign=577022&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Kedro (https://kedro.readthedocs.io/en/stable/index.html) — фреймворк модульного кода в Data Science. С его помощью вы можете создавать проекты по шаблону, настраивать конвейер в YAML, делить его на части, документировать проект — и это далеко не всё.

Podcast.__init__: Doing Dask Powered Data Science In The Saturn Cloud
https://www.pythonpodcast.com/saturn-cloud-scaling-open-source-python-data-science-episode-331/

Audio

The Real Python Podcast – Episode #77: Advantages of Completing Small Python Projects
https://realpython.com/podcasts/rpp/77/

Audio

 

#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами.

В выпуске Python Дайджест вы найдете:

- Python-культура в российских* IT-компаниях. Часть 2: Provectus
- Поиграем в слова? Автоматическое распознавание букв и нахождение слов в игре Слово
- «Оптимизируем» функции на уровне AST
- Использование API-схем для property-based-тестирования
- Как объединить 5 языков программирования в одном Python проекте?
- Рисовалка для атомных орбиталей на Python
- Как классифицировать данные без разметки
- relatorio - шаблонизация файлов для odt, ods, png, svg

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/403/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.

Простая нейронка без библиотек и многомерных массивов
https://habr.com/ru/post/577348/?utm_campaign=577348&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Руководство? Гайд? В общем описание моего опыта создания :)

Talk Python to Me: #333: State of Data Science in 2021
https://talkpython.fm/episodes/show/333/state-of-data-science-in-2021

Audio

Weekly Python StackOverflow Report: (ccxcii) stackoverflow python report
http://python-weekly.blogspot.com/2021/09/ccxcii-stackoverflow-python-report.html

Как серверу на Django знать своих клиентов на React в лицо, практическое руководство
https://habr.com/ru/post/512746/?utm_campaign=512746&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В предыдущей статье (https://habr.com/ru/post/512526/) я писал веб-приложение и совершенно бездумно реализовал там авторизацию, построенную на JWT. В этой статье я хотел бы устроить небольшое погружение в технические детали того, как это устроено, перебрать разные альтернативы.
Достаточно несложно в React нарисовать форму, где можно позволить пользователям вводить свои учетные данные, включающие в себя логин и пароль. Не стоит практически никаких усилий, чтобы на Django сверить пароль, соответствующий логину в базе данных. Но что дальше? Обзор получился достаточно объемный с примерами кода, которые помогут воссоздать реализацию всех схем аутентификации/авторизации.

relatorio - шаблонизация файлов для odt, ods, png, svg
https://discuss.tryton.org/t/release-of-relatorio-0-10-0/4612

Сводка от pythonz 05.09.2021 — 12.09.2021
https://pythonz.net/articles/394/

А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.

Подгонялка соотношения белков, жиров и углеводов
https://habr.com/ru/post/576348/?utm_campaign=576348&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В один прекрасный день я сидел и прикидывал в голове, сколько и чего надо съесть, чтобы получилось 30 гр. белка, 25 гр. жиров и 60 гр. углеводов. Из продуктов у меня были: гречка, яйца и авокадо. Json (БЖУ указанно на 100 гр. сырого продукта):{"Гречка": {"Белки": 11.7, "Жиры": 2.7, "Углеводы": 75}, "Яйца": {"Белки": 12.7, "Жиры": 11.5, "Углеводы": 0.7}, "Авокадо": {"Белки": 2, "Жиры": 15, "Углеводы": 9}}Если вы программист, возможно, вам будет интересно остановиться на чтении и прикинуть, как бы вы ее решали. Статья рассказывает об одном из способов.

Рисовалка для атомных орбиталей на Python
https://habr.com/ru/post/577450/?utm_campaign=577450&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Начался новый учебный год, и преподавателям, студентам и школьникам, возможно, требуется (или просто хочется) посмотреть на то, как выглядят орбитальки, на которых сидят электроны в атомах: все эти завораживающие буковки s, p, d, f, и т.д. Да, картинок полно как в учебниках, так и в Интернете, но покрутить орбитальки на картинке не получится, а картинку из учебника/с левого сайта в презентацию/реферат без мороки с лицензией пихать (по-хорошему) не стоит. Поэтому в этом посте мы разберём одну из возможных реализаций рисовалки для этих самых орбиталек.

Выполняем глубокое обучение быстро при помощи Fast AI
https://habr.com/ru/post/577548/?utm_campaign=577548&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Нейронные сети повсеместно используются для выполнения самых разных задач, можно даже сказать, что это самый настоящий «универсальный солдат». Однако, может показаться, что начать работать с нейросетями довольно сложно, несмотря на наличие огромного количества информации в источниках, существование готовых фреймворков, например, tensorflow, pytorch и других.
 

Python и Ruby под нагрузкой: высокое искусство некромантии
https://habr.com/ru/post/576160/?utm_campaign=576160&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Уже больше 20 лет я пишу код на разных языках программирования. Так как многие из этих языков считаются мертвыми, то сегодня я буду говорить о высоком искусстве некромантии — о том, как якобы мертвые языки используются в больших и иногда высоконагруженных проектах. Обрабатывая тысячи веб-запросов в секунду и не порождая необходимости писать свой компилятор PHP или переходить на Go или Rust.

Возможное будущее ИИ, Python как модель мышления или незаслуженно забытый Акинатор
https://habr.com/ru/post/577582/?utm_campaign=577582&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В процессе познания нейронных сетей я практически не увидел информации о том, чтобы кто-то приближался или хотя бы шёл к созданию сущности, похожей на настоящий ИИ. Большая часть задач, которые решаются нейросетями, это довольно тривиальные вещи, вроде распознавания объектов, имитации чего-либо, автоматизации какой-то задачи с условиями или предсказания поведения объектов, чьи математические модели слишком сложны для моделирование и/или вообще неизвестны. Однако что же с исследовательской частью проблемы? Где и как люди отвечают на вопрос "Как улучшить сам ИИ, чтобы было легче выполнять задачи?" или "Есть ли что-то, что можно добавить в основу ИИ, кроме структуры нейронов и принципов их взаимодействия?"