Глубокое и поверхностное копирование в Python
https://webdevblog.ru/glubokoe-i-poverhnostnoe-kopirovanie-v-python/

В этом уроке мы собираемся обсудить поверхностное (shallow) и глубокое (deep) копирование с помощью примеров на Python. Мы рассмотрим определение глубокого и поверхностного копирования, а также их реализации на языке Python, чтобы оценить основные различия между двумя типами копирования.

Во многих программах, которые мы пишем, нам часто приходится копировать объекты по какой либо причине, например, из-за улучшения вычислительной эффективности. Есть два способа сделать это: сделать полную копию или поверхностную копию. Прежде чем мы обсудим различия между ними, давайте сначала рассмотрим, что такое глубокое и поверхностное копирование.

Понимание алгоритма БПФ
https://habr.com/ru/post/449996/?utm_campaign=449996

Быстрое преобразование Фурье (БПФ — англ. FFT) является одним из важнейших алгоритмов обработки сигналов и анализа данных. Я пользовался им годами, не имея формальных знаний в области компьютерных наук. Но на этой неделе мне пришло в голову, что я никогда не задавался вопросом, как БПФ так быстро вычисляет дискретное преобразование Фурье. Я стряхнул пыль со старой книги по алгоритмам, открыл ее, и с удовольствием прочитал об обманчиво простой вычислительной уловке, которую Дж. В. Кули и Джон Тьюки описали в своей классической работе 1965 года (http://www.ams.org/journals/mcom/1965-19-090/S0025-5718-1965-0178586-1/), посвященной этой теме.

Получаем 100% покрытия тестами для Django
https://adamj.eu/tech/2019/04/30/getting-a-django-application-to-100-percent-coverage/

[Видео] Python Junior подкаст. Разбираем код Telegram-бота GoLocal
https://www.youtube.com/watch?v=IwdLuVVlNuQ

Новая серия code review от нашей команды дотошных питонистов. На сей раз разбору подвергся код предназначенного для организации волонтёрских активностей Telegram-бота GoLocal (написан на базе фреймворка Telegram Bot API). Операцию ведут тимлид NVIDIA Злата Обуховская, сооснователь W12 и соорганизатор Moscow Python Conf++ Михаил Осипов, соорганизатор Moscow Python Conf++ и сооснователь Itcanfly Владимир Филонов. Они объясняют, зачем код даже простого бота целесообразно разносить по разным модулям, в чём ужас хардкод-логирования ошибок, как без лишних манипуляций реализовать многоязычность в программе на Python, чем полезен middleware и как всё-таки называть переменные правильно

__main__ функция в Python
https://realpython.com/python-main-function/

black - бескомпромиссное форматирование кода
http://github.com/python/black

Использование functool.wraps в декораторах Python
https://webdevblog.ru/ispolzovanie-functool-wraps-v-dekoratorah-python/

Давайте предположим, что у нас есть простой декоратор, «mydeco», который берет вывод функции и помещает его в строку, за которой следуют три восклицательных знака:

Как Netflix использует Питон
https://habr.com/ru/post/450870/?utm_campaign=450870

Поскольку многие из нас готовятся к конференции PyCon, мы хотели немного рассказать, как Python используется в Netflix. Мы применяем Python на всём жизненном цикле: от принятия решения, какие сериалы финансировать, и заканчивая работой CDN для отгрузки видео 148 миллионам пользователей. Мы вносим свой вклад во многие пакеты Python с открытым исходным кодом, некоторые из которых упомянуты ниже. Если что-то вас интересует, посмотрите наш сайт вакансий (https://jobs.netflix.com/search?q=python) или ищите нас на PyCon.

Разработка белков в облаке с помощью Python и Transcriptic или Как создать любой белок за $360
https://habr.com/ru/post/451124/?utm_campaign=451124

Что, если у вас идея для классного, полезного белка, и вы хотите получить его в реальности? Например, хотите создать вакцину против H. pylori (как словенская команда на iGEM 2008 (http://2008.igem.org/Team:Slovenia)), создав гибридный белок, который сочетает фрагменты флагеллина E. coli, стимулирующие иммунный ответ с обычным флагеллином H. pylori?

Должны ли строки в Python быть итерируемы?
https://habr.com/ru/post/451252/?utm_campaign=451252

И сотворил Гвидо строки по образу C, по образу массивов символов сотворил их. И увидел Гвидо, что это хорошо. Или нет?


Представьте, что вы пишете совершенно идиоматичный код по обходу неких данных с вложенностью. Beautiful is better than ugly, simple is better than complex, так что вы останавливаетесь на следующем варианте кода

[Видео] Аннотации во благо
https://pythonz.net/videos/123/

С тех пор как в Питоне появилась поддержка аннотаций прошло уже немало времени. И сегодня можно с уверенностью говорить о том, что эта функциональность прижилась. Так давайте же посмотрим, как и для чего используются аннотации стандартной библиотекой и сторонними приложениями.

Возможности Python 3, достойные того, чтобы ими пользовались
https://habr.com/ru/post/452564/?utm_campaign=452564

Многие программисты начали переходить со второй версии Python на третью из-за того, что уже довольно скоро поддержка Python 2 будет прекращена (https://pythonclock.org/). Автор статьи, перевод которой мы публикуем, отмечает, что основной объём Python 3-кода, который ему доводилось видеть, выглядит как код со скобками, написанный на Python 2. По его словам, он и сам грешит чем-то подобным (https://datawhatnow.com/introduction-web-scraping-python/). Здесь он приводит примеры некоторых замечательных возможностей, доступных лишь тем, кто пользуется Python 3. Он надеется, что эти возможности облегчат жизнь тем, кто о них узнает.

Быстрый обзор "батареек" Python
https://treyhunner.com/2019/05/python-builtins-worth-learning/

Что внутри asyncio
https://habr.com/ru/post/453348/?utm_campaign=453348

В этой статье я предлагаю читателю совершить со мной в меру увлекательное путешествие в недра asyncio, чтобы разобраться, как в ней реализовано асинхронное выполнение кода. Мы оседлаем коллбэки и промчимся по циклу событий сквозь пару ключевых абстракций прямо в корутину. Если на вашей карте питона еще нет этих достопримечательностей, добро пожаловать под кат.

 

Логирование в Python
https://webdevblog.ru/logging-v-python/

Пакет Logging является очень полезным инструментом в наборе инструментов программиста. Он может помочь вам лучше понять суть программы и обнаружить сценарии, о которых вы, возможно, даже не задумывались при разработке.

Почему вам следует использовать pathlib
https://habr.com/ru/post/453862/?utm_campaign=453862

Когда я открыл для себя тогда еще новый модуль pathlib (https://docs.python.org/3/library/pathlib.html) несколько лет назад, я по простоте душевной решил, что это всего лишь слегка неуклюжая объектно-ориентированная версия модуля os.path. Я ошибался. pathlib на самом деле чудесен (https://jefftriplett.com/2017/pathlib-is-wonderful/)!

 
В этой статье я попытаюсь вас влюбить в pathlib. Я надеюсь, что эта статья вдохновит вас использовать pathlib в любой ситуации, касающейся работы с файлами в Python.

Почему каждый Data Scientist должен знать Dask
https://habr.com/ru/post/454262/?utm_campaign=454262

Возможно, название сегодняшней публикации лучше смотрелось бы с вопросительным знаком — сложно сказать. В любом случае, сегодня мы хотим предложить вам краткий экскурс, который познакомит вас с библиотекой Dask (http://docs.dask.org/en/latest/), предназначенной для распараллеливания задач на Python. Надеемся в дальнейшем вернуться к этой теме более основательно.

Dask – без преувеличения наиболее революционный инструмент для обработки данных, который мне попадался. Если вам нравятся Pandas и Numpy (https://www.piter.com/collection/python/product/python-dlya-slozhnyh-zadach-nauka-o-dannyh-i-mashinnoe-obuchenie), но иногда вам не удается справиться с данными, не умещающимися в RAM, то Dask – именно то, что вам нужно.

ARA: алгоритм для нахождения максимального числа точек на прямой линии
https://habr.com/ru/post/454388/?utm_campaign=454388

Недавно мне попалась классическая задачка для собеседований: поиск максимального числа точек, стоящих на прямой линии (на плоскости, координаты целочисленные). В голову сразу пришла идея полного перебора, которая имеет очевидную сложность по времени в O(n^2), но мне показалось, что здесь обязано быть что-то ещё, хоть какая-то альтернатива в O(n*log(n)). Через полчаса нашлось даже нечто лучшее!

Указатели в Python: в чём суть?
https://habr.com/ru/post/454324/?utm_campaign=454324

Если вы когда-нибудь работали с такими низкоуровневыми языками, как С или С++, то наверняка слышали про указатели. Они позволяют сильно повышать эффективность разных кусков кода. Но также они могут запутывать новичков — и даже опытных разработчиков — и приводить к багам управления памятью. А есть ли указатели в Python, можно их как-то эмулировать?


Указатели широко применяются в С и С++. По сути, это переменные, которые содержат адреса памяти, по которым находятся другие переменные. Чтобы освежить знания об указателях, почитайте этот обзор (https://www.tutorialspoint.com/cprogramming/c_pointers.htm).

Рекомендации в Okko: как заработать сотни миллионов, перемножив пару матриц
https://habr.com/ru/post/454224/?utm_campaign=454224

Знакома ли вам ситуация, когда на выбор фильма вы тратите гигантское количество времени, сопоставимое со временем самого просмотра? Для пользователей онлайн-кинотеатров это частая проблема, а для самих кинотеатров — упущенная прибыль.

 
К счастью, у нас есть Rekko — система персональных рекомендаций, которая уже год успешно помогает пользователям Okko выбирать фильмы и сериалы из более чем десяти тысяч единиц контента. В статье я расскажу вам как она устроена с алгоритмической и технической точек зрения, как мы подходим к её разработке и как оцениваем результаты. Ну и про сами результаты годового A/B теста тоже расскажу.


Для начала немного истории. Okko начал своё существование в 2011 году как часть Йоты, запустившись (https://habr.com/ru/company/yota/blog/124518/) под именем Yota Play.