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Simple UPI Integration, Powerful Results

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Getting Started with SprintVerify APIs: A Quick Overview

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Griffin v1.0 – Developer-friendly Bootstrap 4 Admin Dashboard & UI KIt

Griffin v1.0 – Developer-friendly Bootstrap 4 Admin Dashboard & UI KIt

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Griffin is a Bootstrap 4.1.3 & Sass based solid core framework that works well for all screen sizes and modern browsers. HTML5 validated code – kept simple and orderly that any developer can pick up easily.

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Griffin v1.2 - Developer-friendly Bootstrap 4 Admin Dashboard & UI Kit

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Griffin is a Bootstrap 4.3.1 & Sass based solid core framework that works well for all screen sizes and modern browsers. HTML5 validated code – kept simple and orderly that any developer can pick up easily. Demo: https://themeforest.net/item/griffin-developerfriendly-bootstrap-4-admin-dashboard/23503962https://www110.zippyshare.com/v/c5tJ2AF5/file.html http://ul.to/mux0wl9t http:…

[ronanamicel]

PyParis 2017

J'ai participé hier et aujourd'hui à la conférence PyParis 2017, un événement qui couvre deux grosses thématiques :

le développement Python en général ;

l'écosystème lié à la data science et au machine learning en particulier.

C'est toujours l'occasion d'échanger avec la communauté, de recroiser des copains, et de se tenir au courant des tendances et des nouveautés. Voici donc un bref résumé de ce que j'en retiens.

Je suis un fan de Jupyter et de ses notebooks, et j'ai découvert avec joie les dernières nouveautés de cet outil :

Jupyterlab : un environnement intégré qui permet d'associer notebooks, fichiers, console dans différents panneaux et onglets ;

les widgets interactifs qui permettent d'afficher et de modifier des données de manière dynamique.

Une autre découverte, c'est dask, un système qui permet de distribuer facilement des calculs sur des arrays NumPy ou des dataframes Pandas sur un cluster ou sur les différents cœurs d'une machine.

Le sujet de la programmation asynchrone est toujours populaire, avec deux frameworks web basés sur asyncio, la bibliothèque introduite dans Python 3.4 :

aiohttp

sanic, inspiré de Flask

Toujours dans l'asynchrone, le projet Bonobo est un framework d'ETL basé sur Python 3.5+, qui m'a fait pensé à une version modernisée de Pyf et autres frameworks de flow-based programming.

Pour le traitement du langage naturel, j'ai entendu du bien de spaCy, dont les performances sont plus au niveau de l'état de l'art que le classique NLTK.

Côté task queues, je n'ai pas pu rester pour la présentation de Sylvain Zimmer , et côté data pipelines il semble que Luigi est relativement populaire, et j'aurais aimé assister à la présentation d'AirFlow qui a malheureusement été annulée.

Enfin, je note l'existence de line profiler qui permet d'analyser le temps d'exécution d'un programme au niveau de chaque ligne de code, plus finement que le profiling habituel au niveau de chaque fonction.

Voilà pour mes découvertes durant ces deux jours. Merci à tous les organisateurs, orateurs et participants pour ce moment de partage !

[ppiwallet]

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