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

Сводка от pythonz 12.09.2021 — 19.09.2021
https://pythonz.net/articles/395/

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

Многоконсольный вывод для Python
https://habr.com/ru/post/578772/?utm_campaign=578772&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Существует много проекты в которых нужно сразу видеть результат переменных в момент выполнения программы. Например обработка нажатий клавиш от пользователя, навигация между страницами в GUI приложениях, обработка данных из форм на веб проектах.

Podcast.__init__: Experimenting With Reinforcement Learning Using MushroomRL
https://www.pythonpodcast.com/mushroomrl-reinforcement-learning-library-episode-332/

Audio

KODI: собираем удобный и функциональный медиацентр для дома. Часть 8. Telegram-бот для qBittorrent
https://habr.com/ru/post/578848/?utm_campaign=578848&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Наделяем наш медиацентр еще одной возможностью - управление торрент-клиентом и его загрузками из мессенджера Telegram через чат-бота. Теперь вы не будете ограничены лишь локальной домашней сетью. Управлять загрузками на домашнем сервере из любой точки мира? Легко!

PULP БЖУ
https://habr.com/ru/post/578796/?utm_campaign=578796&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Пусть у нас есть картофель фри, котлета, хлеб, помидор, огурец и молочный коктейль. Сколько чего нужно съесть, чтобы получилось 30 гр. белка, 25 гр. жиров и 60 гр. углеводов? В прошлый раз я баловался и пытался решить это с помощью матриц (https://habr.com/ru/post/576348/), на этот раз - с помощью линейных уравнений и python библиотеки PuLP (https://github.com/coin-or/pulp).

Python микросервисы с Kafka без боли
https://habr.com/ru/post/578916/?utm_campaign=578916&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В этой статье я бы хотел поделиться способом написания асинхронных микросервисов на Python, общающихся друг с другом через Kafka. В основе этих микросервисов лежит библиотека потоковой обработки  Faust (https://faust.readthedocs.io/en/latest/). Но Faust - это не только работа с Kafka, он также содержит HTTP-сервер и планировщик для выполнения задач с определенным интервалом или по расписанию.
Несмотря на то, что в тестовом проекте используются такие инструменты и библиотеки, как FastAPI, Grafana, Prometheus, основная речь пойдет о Faust.

Serverless хранение файлов с AWS lambda
https://habr.com/ru/post/578974/?utm_campaign=578974&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Добрый день, сегодня мы развернем serverless инфраструктуру на базе AWS lambda для загрузки изображений (или любых файлов) с хранением в приватном AWS S3 bucket. Использовать мы будем terraform скрипты, залитые и доступные в моем репозитории kompotkot/hatchery (https://github.com/kompotkot/hatchery/tree/main/files_distributor) на GitHub.

Фреймворки для тестирования: личный опыт и новые методы
https://habr.com/ru/post/579032/?utm_campaign=579032&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Меня зовут Сергей Радченко, и мы с командой профессионально занимаемся тестированием уже несколько лет. Сегодня я посчитал количество автотестов, которые мы подготовили для веб-интерфейсов, десктопных приложений, API, систем двухфакторной авторизации и так далее (их оказалось более 5000). И мне захотелось рассказать о нашем опыте создания экосистемы для автоматизированного тестирования. В этом посте вы найдете описание полезных для комплексного тестирования фреймворков, а также исходный код некоторых дополнительных методов, которые мы дописали самостоятельно, чтобы написание тестов происходило быстрее, и тестирование приносило больше пользы.

(Not) unravelling generator expressions
https://snarky.ca/not-unravelling-generator-expressions/

Обнаружение таблиц на сканах с использованием Fast-rcnn на Pytorch
https://habr.com/ru/post/579050/?utm_campaign=579050&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Компьютерное зрение — очень интересная и востребованная область искусственного интеллекта. Компьютерное зрение сейчас используется повсеместно, начиная от сегментации медицинских изображений, заканчивая управлением автомобилем. Сейчас мы коснемся одной из основных задач компьютерного зрения — обнаружения объектов.

Автоматическое заполнение файлами документов Word и подписей к ним с помощью Python и библиотеки docx
https://habr.com/ru/post/579094/?utm_campaign=579094&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Рассмотрим пример простой программы на Python с помощью библотекы docx для автоматизации рабочего процесса, а именно автоматической вставки файлов (в данном случае изображений) и их подпись в документах Word (docx).Данная статья будет интересна для начинающих изучающих Python, а также полезна для тех кто работает с большими объемами изображений, графиков, осциллограмм и тому подобное. В ней мы рассмотрим простой и удобный способ вставки изображений в Word и их подписью с помощью Python.Редактирования кода займет 5 минут, выполнение программы займет 5 секунд. Вы сэкономите 300 минут работы. Я опишу свой максимально дубовый и непрофессиональный но простой код который Вы сможете повторить в своих проектах. (Полный код в низу статьи).

Решил 50 задач и ответил на вопрос — Python или JavaScript?
https://habr.com/ru/post/579080/?utm_campaign=579080&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Создаём анимационные обучающие видео на Python с помощью Manim
https://habr.com/ru/post/578910/?utm_campaign=578910&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Построение архитектуры проекта при работе с PySpark
https://habr.com/ru/post/579232/?utm_campaign=579232&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В настоящее время уже сложно найти крупную компанию, которая не использовала бы возможности накопления и использования больших данных.

Первые шаги с aiohttp: часть 2. Подключаем базу данных к приложению
https://habr.com/ru/post/579214/?utm_campaign=579214&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

В прошлой статье (https://habr.com/en/company/kts/blog/560058/) мы познакомились с aiohttp и написали первое веб-приложение: стену с отзывами. Сегодня продолжим изучение и добавим асинхронное взаимодействие с базой данных PostgreSQL.

Помощник – «решатель филвордов» на python (алгоритм поиска слов плюс распознавание текста tesseract)
https://habr.com/ru/post/579432/?utm_campaign=579432&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

На работе, в обеденный перерыв коллега показал игрушку на Яндекс играх – Филворды. Как то не заладилась игра у меня – вроде простые слова, но дело шло медленно. А у товарища уровень был выше 400. Первая  мысль при таком фэйле – конечно, показать глупой машине, что есть кто-то умнее ее! То есть другая машина…

Python⇒Speed: Scanning your Conda environment for security vulnerabilities
https://pythonspeed.com/articles/conda-security-scans/

Моя клубничная чудо-коробка
https://habr.com/ru/post/579478/?utm_campaign=579478&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Я собрал умную коробку для круглогодичного выращивания клубники у себя на балконе. Расскажу как сделал управление освещением, поливом, отоплением, какие датчики использовал, с какими проблемами столкнулся и покажу результат.

Объем, центр масс, моменты инерции тела имея только mesh поверхности
https://habr.com/ru/post/579364/?utm_campaign=579364&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss

Для начала нужно обзавестись этим самым "mesh"-ем поверхности, или триангуляцией поверхности, полигональной сеткой, разбиением двумерного многообразия. В данном случае работа будет вестись именно с треугольной сеткой, но все ниже представленные формулы и код (если немного модифицировать), будет работать с сеткой состоящей из любых полигонов. Главное, чтобы они были малые, от этого зависит точность, чем меньше - тем лучше.