Работа с pdf файлами с помощью библиотеки fitz
https://habr.com/ru/post/577776/?utm_campaign=577776&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Возникла идея создать небольшую утилиту на Python, которая будет парсить PDF и сверять со списком швов, взятых из BIM модели. Изначально я обратился к библиотеке pdfminer, вернее к ее форку pdfminer.six. Но скорость работы меня совершенно не устраивала. Вот, например, загрузка файла в 10 страниц и парой картинок.

Python 101 – How to Work with Images
https://www.blog.pythonlibrary.org/2021/09/14/python-101-how-to-work-with-images/

Test and Code: 164: Debugging Test Failures with pytest
https://testandcode.com/164

Audio

Как мы “повернули реки вспять” на Emergency DataHack 2021, объединив гидрологию и AutoML
https://habr.com/ru/post/577886/?utm_campaign=577886&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Под катом хотелось бы поговорить об опыте участия нашей команды из лаборатории моделирования природных систем Национального центра когнитивных разработок Университета ИТМО в хакатоне Emergency DataHack 2021. И победы в нём :)

PyCharm 2021.2.2 Is Out!
http://feedproxy.google.com/~r/Pycharm/~3/90AVCAF_GHs/

MPIRE — быстрая альтернатива multiprocessing
https://habr.com/ru/post/578014/?utm_campaign=578014&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

MPIRE комбинирует функции, подобные map из multiprocessing.Pool, с преимуществами общих объектов multiprocessing.Process, добавляя к этому также функции копирования при записи. В пакете также есть простые в работе функции состояния рабочего процесса, информирования о нём и индикатора выполнения.

Сколько на самом деле вакансий на Python в веб-разработке (на примере Москвы)
https://habr.com/ru/post/578204/?utm_campaign=578204&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В Коммунарке начинается осень, значит пришло время пересмотреть Бегущего (теперь уже два), открыть бутылочку Амаретто и написать следующую статью про всеми любимый Python. В данном случае поговорим о том, сколько на самом деле у нас вакансий на Python для веб-разработчиков.

#python #pydigest

Сборник Python новостей уже перед вами.

В выпуске Python Дайджест вы найдете:

- Python и Ruby под нагрузкой: высокое искусство некромантии
- MPIRE — быстрая альтернатива multiprocessing
- Как определить самый авторитетный фильм всех времен и народов
- PyPy: Better JIT Support for Auto-Generated Python Code
- Фотогалерея на максималках
- Выполняем глубокое обучение быстро при помощи Fast AI
- PyCharm 2021.2.2

Заходите в гости - https://pythondigest.ru/issue/404/
Присылайте интересные новости через форму на сайте.

P.S.
27-28 сентября пройдет Moscow Python Conf++
https://conf.python.ru/moscow/2021
Хороший повод лично пообщаться про Python экосистему.

Involution: Attention is not what you need, или Как скрестить Self-Attention из NLP и Convolution в задачах CV
https://habr.com/ru/post/578308/?utm_campaign=578308&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Если говорить про Self-Attention в картиночных моделях, то тут есть 2 варианта. Олдскульный  “давайте просто перевзвесим фичи” в разных вариантах: поканально, пространственно, в некоторой проекции. И новомодный "давайте обучим трансформер" с представлением патчей как визуальных слов. Первый подход рабочий, но не дает значительного улучшения в плане метрик. Второй подход слишком вычислительно сложный и часто заточен на размер картинок. Подход коллег из ByteDance AI Lab и университета Пекина сильно отличается от этих крайностей и является переосмыслением Attention-механизма трансформеров в работе свёрток.

Отображение объектов на картах в админке Django
https://habr.com/ru/post/578288/?utm_campaign=578288&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Бесплатная, с открытым исходным кодом библиотека DjangoAdminGeomap (https://github.com/vb64/django.admin.geomap) предназначена для отображения объектов на карте в админке Django.

Фотогалерея на максималках
https://habr.com/ru/post/578254/?utm_campaign=578254&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

~1 год назад я начал разрабатывать свою фотогалерею (песочницу для теста всяких технологий). Данная статья – это описание её архитектуры, а также различные твики/лайфхаки/микрогайды которые я узнал за время разработки + немного про производительность.

Introducing django-upgrade, a tool for upgrading your Django projects
https://adamj.eu/tech/2021/09/16/introducing-django-upgrade/

Property-Based Testing for ML Models
https://brianschmidt-78145.medium.com/property-based-testing-for-ml-models-83847d6a781a

Python Bytes: #250 skorch your scikit-learn together with PyTorch
https://pythonbytes.fm/episodes/show/250/skorch-your-scikit-learn-together-with-pytorch

Audio

Как определить самый авторитетный фильм всех времен и народов
https://habr.com/ru/post/578526/?utm_campaign=578526&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Какое произведение киноискусства оставило самый большой отпечаток в современной поп культуре? Предлагаю подумать над этим вопросом некоторое время. Может быть это Апокалипсис сегодня (https://www.imdb.com/title/tt0078788)? Или Крестный отец (https://www.imdb.com/title/tt0068646)? А вдруг главный фильм всех времен и народов это шедевр отечественного кинематографа - фильм Викинг (https://www.imdb.com/title/tt5157456)?
 

The Real Python Podcast – Episode #78: Learning Python Through Illustrated Stories
https://realpython.com/podcasts/rpp/78/

Audio

[Видео] Moscow Python Podcast. Хорошие практики построения инфраструктуры ML-моделей (level: all)
https://www.youtube.com/watch?v=vdjeQjXfwqU

В гостях у Moscow Python Podcast Data Scientist компании Лаборатория Касперского Дмитрий Аникин. Поговорили с Дмитрием о Python в машинном обучении, инфраструктуре моделей и многом другом.

Python⇒Speed: Using Podman with BuildKit, the better Docker image builder
https://pythonspeed.com/articles/podman-buildkit/

PyPy: Better JIT Support for Auto-Generated Python Code
https://www.pypy.org/posts/2021/09/jit-auto-generated-code.html

Talk Python to Me: #334: Microsoft Planetary Computer
https://talkpython.fm/episodes/show/334/microsoft-planetary-computer

Audio