(издание 2018)
Miguel Grinberg
Это четырнадцатая часть Мега-Учебника Flask,k, в которой я собираюсь добавить функцию перевода текста в реальном времени, используя службу перевода Microsoft и немного JavaScript.
Рубрика «flask» - 3
Мега-Учебник Flask, Часть XIV: Ajax
2018-03-06 в 19:57, admin, рубрики: ajax, flask, python, translation, Разработка веб-сайтовНепрерывная интеграция и развертывание Docker в GitLab CI
2017-12-10 в 10:06, admin, рубрики: devops, docker, flask, vscale, руководство, системное администрированиеВ этом руководстве рассмотрим вариант настройки непрерывной интеграции и развертывания Flask приложения на Docker Swarm через GitLab CI.
Сначала мы рассмотрим настройку рабочей среды, включая создание серверов для нодов Docker Swarm. Затем создадим простое приложение Flask с Redis и подготовим GitLab CI для непрерывной доставки.
Читать полностью »
Классификация на гуманитариев и технарей по комментариям в VK
2017-11-17 в 5:48, admin, рубрики: data mining, data science, flask, machine learning, python, xgboost, визуализация данных, гуманитарии, машинное обучение, нейронные сети, технариПривет! Хочу поделиться своим опытом классификации пользователей социальной сети по их комментариям на два класса по складу ума: гуманитарный или технический. В данной статье не будут использоваться последние достижения глубокого обучения, но будет разобран завершенный проект по классификации текстов: от поиска подходящих данных до предсказаний. В конце будет представлено веб-приложение, в котором вы сможете проверить себя.
Руководство по созданию расширений для Jinja2
2017-10-19 в 9:56, admin, рубрики: flask, jinja, jinja2, python, если тебя заставляют читать теги, мигни, Программирование, расширения, шаблоны
Jinja2 — Python-библиотека для рендеринга шаблонов, являющаяся де-факто стандартом при написании веб-приложений на Flask и довольно популярной альтернативой встроенной системе шаблонов Django. Хотя и будучи сильно привязана к языку, Jinja2 позиционирует себя как инструмент для дизайнеров и верстальщиков, упрощающий вёрстку и отделяющий её от разработки, и пытающийся по мере возможностей изолировать не-разработчиков от Python. Вёрстка, впрочем, не единственное возможное её применение; например, в своей работе я использую шаблоны Jinja2 для генерации SQL-запросов.
Jinja2 расширяема, и многие возможности (например, интернационализация и управление циклами) реализованы именно как расширения. Однако, документация по написанию расширений, как мне кажется, несколько неполна; от примера несложного (но тщательно прокомментированного) расширения она перескакивает сразу к описанию API некоторых классов Jinja2, которое довольно трудно читать подряд. В этой статье я попытаюсь исправить это упущение и создать в голове читателя полную и ясную картину того, как работает Jinja2, как устроены её расширения и как с помощью расширений модифицировать разные этапы обработки шаблонов.
Читать полностью »
Английские субтитры с Лео
2017-10-03 в 19:31, admin, рубрики: flask, LinguaLeo, python, sqlalchemy, английский языкПривет!
Я продолжительное время учу английский и хочется достичь идеала, но этот процесс не быстрый. На данный момент уровень моего английского позволяет мне довольно таки неплохо распознавать разговорную речь, но фильмы, пока, я смотрю всё так же с субтитрами. Даже без них, я уверен, в видео могут попадаться слова, которых я не знаю и хоть общий смысл будет понятен, мне всё равно захочется узнать, что это за слово.
Таким образом при просмотре фильма получается такой порядок действий:
- смотрим
- встречаем незнакомое слово
- переключаемся на браузер, вкладку lingualeo
- ищем слово, выбираем перевод, добавляем
- смотрим фильм дальше
Вроде бы достаточно неплохо, но утомляет. Хочется смотреть фильм беспрерывно, а если точно знаешь, что все слова будут знакомыми — отказаться от субтитров, слушать и заодно тренировать. Как я решил эту проблему, читайте дальше.
Pygest #17. Релизы, статьи, интересные проекты из мира Python [29 августа 2017 — 11 сентября 2017]
2017-09-11 в 7:35, admin, рубрики: deep learning, digest, django, flask, machine learning, pygest, python, web, дайджест, машинное обучение, Программирование, Разработка веб-сайтов
Всем привет! Это уже семнадцатый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.
Присылайте свои актуальные материалы, а также любые замечания и предложения, которые будут добавлены в ближайший дайджест.
А теперь к делу!
Читать полностью »
Pygest #15. Релизы, статьи, интересные проекты из мира Python [01 августа 2017 — 14 августа 2017]
2017-08-14 в 4:46, admin, рубрики: deep learning, digest, django, flask, machine learning, pygest, python, web, дайджест, машинное обучение, Программирование, Разработка веб-сайтов
Всем привет! Это уже пятнадцатый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.
В сегодняшнем выпуске вы найдёте интересные материалы, касающиеся Django, машинного обучения, алгоритмов, внутреннего устройства Python и многого другого. Присылайте свои актуальные материалы, а также любые замечания и предложения, которые будут добавлены в ближайший дайджест.
А теперь к делу!
Читать полностью »
Pygest #14. Релизы, статьи, интересные проекты из мира Python [18 июля 2017 — 31 июля 2017]
2017-07-31 в 6:35, admin, рубрики: deep learning, digest, django, flask, machine learning, pygest, python, web, дайджест, машинное обучение, Программирование, Разработка веб-сайтов
Всем привет! Это уже четырнадцатый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.
В сегодняшнем выпуске вы найдёте интересные материалы, касающиеся рефакторинга и тестирования, Docker, фреймворков и многого другого. Присылайте свои актуальные материалы, а также любые замечания и предложения, которые будут добавлены в ближайший дайджест.
А теперь к делу!
Читать полностью »
Pygest #13. Релизы, статьи, интересные проекты из мира Python [04 июля 2017 — 17 июля 2017]
2017-07-17 в 4:38, admin, рубрики: deep learning, digest, django, flask, machine learning, pygest, python, web, дайджест, машинное обучение, Программирование, Разработка веб-сайтов
Всем привет! Это уже тринадцатый выпуск дайджеста на Хабрахабр о новостях из мира Python.
В сегодняшнем выпуске вы найдёте интересные материалы, касающиеся оптимизации Python, его внутренностей, Django, машинного обучения и многого другого. Присылайте свои актуальные материалы, а также любые замечания и предложения, которые будут добавлены в ближайший дайджест.
А теперь к делу!
Читать полностью »
Делаем сервис по распознаванию изображений с помощью TensorFlow Serving
2017-07-14 в 12:00, admin, рубрики: bazel, deep learning, flask, neural networks, ods, production, python, TensorFlow, tensorflow serving, Блог компании Open Data Science, машинное обучение
Всегда наступает то самое время, когда обученную модель нужно выпускать в production. Для этого часто приходится писать велосипеды в виде оберток библиотек машинного обучения. Но если Ваша модель реализована на Tensorflow, то у меня для Вас хорошая новость — велосипед писать не придется, т.к. можно использовать Tensorflow Serving.
В данной статье мы рассмотрим как использовать Tensorflow Serving для быстрого создания производительного сервиса по распознаванию изображений.