3週間は、9月18〜19日にエカテリンブルクで開催されるpython開発者Pycon Russia 2015の第3回国際会議まで残ります。
最終グリッドを完成させ、最新のレポートの詳細について議論していますが、プログラムの90％は準備ができています。
それで、今年あなたを待っています。
PyCon Russia 2015レポート
CPython開発者であり、 PyPyやpy.tesを含む多数のPythonプロジェクトに参加しているBenjamin Peterson （ 米国サンフランシスコ ）が「Python Packaging Progress」というトピックについて講演します。
Pythonパッケージは、壊れやすく使いにくいことで悪名が高い。 ありがたいことに、近年多くの進歩がありました。 この講演では、pip、PyPI、virtualenv、wheelsを含む最新のPythonパッケージングのコンポーネントとツールの一部について説明します。
講演は中級から上級の聴衆向けだと思います。 理想的には、参加者は、Pythonパッケージングがどのように機能するかについての明確なアイデアと楽観的な感覚を残します。 :)
フランスの INRIA国立研究所の研究者であり、scikit-learn、joblib、Mayaviおよびnilearnライブラリの開発者であるPSFメンバーのGael Varoquauxは、予算内で高度なデータ処理環境を作成する方法をPyConに伝えます。
無一文の学者として、私は科学のために「ビッグデータ」をやりたかった。 オープンソース、Python、および単純なパターンが前進しました。 今日の成長するデータセットを常に把握することは、人種競走です。 データ分析の仕組み—クラスター、NOSQL、視覚化、Hadoop、機械学習など... —は、チームのリソースを薄く広げることができます。 単純なパターン、軽量テクノロジー、およびアプリケーションの十分な理解に焦点を合わせると、ほんの少しのコストでほとんどの方法が得られます。 これらのパターンは、インタラクティブな3D視覚化のためのMayavi、簡単な機械学習のためのscikit-learn、およびコア外および並列コンピューティングのためのjoblibの設計を強調しています。
Pythonを使用した10年間の科学データ処理に関する個人的な視点を紹介します。 データ処理の新しいパターンは何ですか？ 現代のデータマイニングアイデアは、大きなエンジニアリングチームなしでどのように使用できますか？ scikit-learn、Mayavi、またはjoblibなどのソフトウェアプロジェクトを支配する制約と設計上のトレードオフは何ですか？ シンプルなフレームワークのないコードで分散ハードウェアを最大限に活用するにはどうすればよいですか？
Pythonを教える、学習する、または興味がある人のために、 日本の Sai藤大sukeがMinecraftでのPython学習について講演します。
このレポートでは、Minecraftを使用したPython学習方法を提案しています。 Minecraftは、世界で人気のあるサンドボックスゲームです。 Pythonの学習にはMincraftとMod（Minecraft機能の拡張）を使用しています。 ModはRaspberryJamを使用してPythonをMinecraftに提供しています。 ライブラリのmcpiを使用して、Minecraftを適用してPythonで制御できます。
2つの会議のプログラム委員会のメンバーであるPyConRuの創設者の1人であり、現在はボンの居住者であり、国連のプログラミングスペシャリストであるアントンパトルシェフが、筋金入りのパイニストに語りかけます。
開発中に、アプリケーションのパフォーマンスを向上させるために大規模なリファクタリングを行い、アーキテクチャを変更する必要がある場合がよくあります。 しかし、時間がないため、生産性が今ここで必要な場合はどうでしょうか？ もちろん、まず最初に、ボトルネックをプロファイリングして修正するために、伝統医学に頼る必要があります。 しかし、これについてはすでに多くのことが言われています。 かつてパフォーマンスの問題を克服するのに役立ったいくつかの型破りなテクニックについてお話したいと思います。
Scrapinghub（チェコ共和国、プラハ）の Python開発者であるAlexander Sibiryakovが 、 Scrapinghubで開発された新しいオープンソースフレームワークについて講演します。
Fronteraを使用すると、インターネットから大量のページをリアルタイムでダウンロードするための分散ロボットを構築できます。 また、有名なWebサイトのサブセットを送り出すための集中型ロボットの構築にも使用できます。 フレームワークとシステム要件の説明に加えて、Fronterを使用してスペイン語のインターネットをダウンロードした経験について説明し、いくつかの統計を提示します。
Python Core Developer、 DataRobotのエンジニア、PyCon Russiaのプログラムディレクターの1人であるAndy Svetlov（Kiev）のPyCon Ukraineの主催者は、これまでで最も人気のあるasyncio互換ライブラリであるAiohttpについて語ります。 asyncioアプローチを試したいが、どこから始めればよいかわからない人向け。
レポート内：Webクライアント。 プリミティブリクエスト。 承認とセッションを使用します。 Webサーバー プリミティブな例。 難しいルート。 Webソケット。 クライアントとサーバー。 並列タスクの処理（asyncio.wait）テスト。 明示的なデータベースループ。 Redis、Postgres、モンゴ。 セッション。 承認およびアクセス権。 デバッグツールバー。 * PEP 492
Andrey Vlasovskikh（サンクトペテルブルク） 、 PyCharmおよびJetBrainsのプログラミング環境用のVimエミュレーターの開発者。 Pythonでパーサーを機能的なスタイルで記述するためのfuncparserlibライブラリの作成者は、型注釈がどのように役立つかを説明します。
PEP 484は、Python 3の型注釈を導入します。型注釈は、人とコード分析ツールの両方のコードの可読性を向上させることができます。 コードをより良く、より安全にします。 このレポートでは、なぜそうなのかを説明します。
型注釈が何であるかを簡単にレビューし、それらが有用である可能性のある実際的な例とそれらが与えるものに移ります。 次に、注釈を作成および使用するための便利なヒントについて説明します。 ほとんどの場合、クラスおよび組み込みコレクションに基づく単純な型注釈で、ライブラリのパブリックAPIに十分であることがわかります。 また、サードパーティライブラリのタイプアノテーションが提供できるものについても説明します。
ToptalのPythonバックエンド開発者およびWargaming.NETの QAオートメーションリードKievの Andrey SoldatenkoがPythonを使用した全文検索について説明します。
今日、世界はテキスト情報にdrれています。 ここ数年、既存のテクノロジーはデータの保存と構造化に焦点を合わせてきました。 しかし、このデータを使用してリアルタイムで意思決定を行う必要がある場合はどうでしょうか？ Djangoフレームワークを使用してPythonで記述された全文検索Webアプリケーションを開発した経験と、さまざまな検索エンジンの研究結果、Webアプリケーションとhaystackおよびelasticsearchの統合の経験を喜んで共有します。 また、Django 1.9およびPythonのコンテキストでの全文検索の将来についても説明します。
多くのIT会議の講演者であるVoxImplantの技術エバンジェリストであるGrigory Petrov（モスクワ）は 、Pythonのさまざまな開発分野でのキャッシュへの最新のアプローチに関するレビューレポートを作成し、生態系の現状を概説し、興味深い事例研究を共有します。
RamblerプロジェクトのチームリーダーであるRambler＆Coの Python開発エンジニアであるVideo Pavel Petlinsky（モスクワ）は、トピック「Django ORMの外部DSLの作成」についてPyConRuでプレゼンテーションを行います。
このストーリーでは、JIRAの高度な検索と同じメカニズムをDjangoに実装した方法、そのようなソリューションの内部構造（DSLの記述、文法の解析など）、プロジェクトでそれらを使用する理由と方法について説明します。
科学計算とデータ分析に興味のある方のために、CompSciCenterとアカデミック大学の学生プロジェクトのPyCharm開発者、講師、キュレーターであるEkaterina Tuzova（サンクトペテルブルク）がNumpyライブラリについて話します。
NumPyは、Pythonの科学計算用のベースライブラリです。 NumPyアレイに基づいて、機械学習、シンボリックコンピューティング、生物学データの操作など、さまざまな科学分野向けに多くのライブラリが構築されています。 ただし、NumPyを効果的に使用するには、コードの記述方法を少し変更する必要があります。 Pythonのループの動作が遅い理由と、Numpyのベクトル演算を使用するとパフォーマンスがどのように向上するかを確認します。
Yandexの承認システムの開発者であるKirill Borisov（Moscow）は、プログラマーのルーチンを回避する方法を教えます。
プログラマーの仕事で最も厄介なことの1つは、日常業務です。 残念ながら、それを避けることはできません-既存のコードをサポートするための作業により、一度に複数のファイルに同じ変更を加える必要があります。 プロジェクトが成長するにつれて、このタスクは数百のファイルで数十の編集に成長し、最も辛抱強いプログラマーでさえ人生の意味を考えることを余儀なくされます。 しかし、何をすべきか？ それを自動化する！ この講演では、Pythonのソースコードを操作するさまざまな方法について説明し、それがなぜ楽しいのかを説明します。
Yandex.Taxiサービス開発者、Linux Voice誌のコアテクノロジーのコラムニスト、ウラル連邦大学の講師Valentin Sinitsyn（エカテリンブルグ）がpythonのメモリ管理について語ります。
この講演では、最も一般的なPython実装であるCPythonのメモリ管理サブシステムについて説明します。 メモリとガベージコレクションを割り当てる手順、Pythonコードからそれらを操作する方法、および通常の操作を妨げる可能性のある一般的なエラーについて検討します。 また、Pythonでのメモリの操作は実際にはこのように行われ、そうでないことを証明する一連の簡単な実験も示します。
DataArtのシニアPython開発者、サンクトペテルブルクPythonコミュニティのオーガナイザー、開発者、フリーソフトウェア学者のSergey Matveenkoが、ITの最も人気があり急速に発展している分野でPythonがどのように使用されるかについてプレゼンテーションを行います。
IoTログインのしきい値を下げる方法、最も人気のあるIoTプロトコルの1つである「alljoyn」プロトコルの機能について説明し、実際のデバイスの例で、DeviceHive D-Bus Frameworkを使用して作成できる方法を示しますプロトコル「alljoyn」で動作するデバイスが手元にあります。
Marilyn Alexander Shvets（モスクワ）のプロダクトディレクターが、 Celeryの優れたレシピを紹介します。
•セロリの秘密の構成またはセロリアーキテクチャの非公式の紹介。
•サンプルの成分を選択します。 キューを正しく記録およびデバッグする方法。
•長い仕上げの世話をします。 ダウンタイムやタスクの損失なしにキューを安定して動作させる方法。
•料理競技会の準備をする。 タスクの完了中にレースを避ける方法。
•大規模プロジェクト向けにCeleryを設定するためのプロのシェフレシピ。
今年、PyCon-2014の講演者であるオブジェクトリレーショナルマッパーPony ORMの著者であるAlexander KozlovskyとAlexey Malashkevich（サンクトペテルブルク）は 、PonyORM / PonyJSオブジェクトをモデルとして使用するReactJSで1ページのアプリケーションを作成する方法を教えます。
7歳のWebアプリケーション開発者であるbro.agency チームリーダーであるIlya Beda（Krasnoyarsk）は、Webアプリケーションのキャッシングについて説明します。
ほとんどのWEBアプリケーションでは、何らかの方法でデータベースと対話します。 それ自体に情報を保存し、プログラマとして、私たちはこのデータをhtmlページまたはAPIに変換するコードを作成します。 また、データベースは単一の真実であるため、WEBアプリケーションはその状態に基づいてキャッシュする必要があります。 私の講演では、ORMに基づいたキャッシュ方法についてお話します。 データベースクエリとそれらに依存する関数をキャッシュする方法について。 そして最も重要なのは、そのようなキャッシュを適切に無効にする方法です。
Dmitry Vakhrushev（Omsk） 、Web開発者、Pythonist、Linuxoid、多数のオープンソースプロジェクトの著者、 技術ブログが 、PyramidでRESTful APIを構築する方法について講演します。
Pyramidは、必要なものを正確に知っている開発者にとって理想的な非常に柔軟なフレームワークです。 その柔軟性の裏側は、問題を解決するために著者によって承認された唯一の真の方法がないことです。 この講演では、PyramidでRESTful APIを構築するための実績のあるレシピを共有します。
いくつかの人気のある（ファンシー、cacheops）および少し人気のないライブラリの作者であるAlexander Shchepanovsky（Krasnoyarsk）は、リンターのために独自のルールを記述し、行為からの耐え難い痛みを経験しない方法を説明します。
コーディングスタイルとそのセマンティクスの両方の標準を維持するために、しばしばlinterを使用します。 ただし、独自のルールを追加することは非常に困難です。 したがって、ほとんどのチームでは、ツールは特定のプロジェクトまたはチーム全体にまったく適応しないか、ほとんど適応しません。 コードレビューにより、この欠陥を部分的に閉じることができますが、指を突いて「これを二度としない」と言いたい場合があります。 このような状況の自動化を簡単に、したがって柔軟で実用的にする方法に関する私の研究プロジェクトについてお話します。
MSTUを卒業。 バウマン（コンピューターサイエンスおよび管理）および高等経済学部（ビジネスコンピューターサイエンス）、 Qrator Labs研究部門のコンスタンチンイグナトフ（モスクワ）のプログラマーは、setup.pyおよびsetup.cfgファイルの作成についてPyConRuに指示します。
レポートでは、setup.pyファイルとsetup.cfgファイルの作成について説明します。 相互にやり取りする1つ以上のプロジェクト、各新しいプロジェクトにお気に入りの機能を持つフォルダーをコピーする、git clone、copy、rsyncなどを使用してプロジェクトをインストールする、展開の複雑さのために拡張機能を作成しない、コンソールスクリプトを作成するすべての人に役立ちますdef main（）... if name == 'main' ...を使用すると、プロジェクトが相互に依存しすぎているため（パッケージ内の変更が1つにつながるため）、パッケージ化が回避されます。
ここで完全な要約を読んでください 。
学生割引
できるだけ多くの人に会議に参加してほしい。 同時に、学生は常にチケットの代金を支払うことができないことを理解しています。 そのため、伝統的に学生に価格の50％の割引を提供しています。 つまり、学生用の会議チケットの費用は5,000ルーブルです。
割引を受けるには、学生スキャンをom@it-people.ruに送信してください。これに応じて、登録用のコードを送信します。
Pythonの分野に関係する教師は無料で会議に参加します。
登録
こちらから登録してください 。 昨年の価格を節約しました-チケットは10,000ルーブルかかります。
チケットの価格には、会議の2日間の参加（この時点でプログラムをもう一度確認する必要があります）、9月18日の昼食、9月18日の夕食、9月19日の昼食、コーヒーブレークとアフターパーティ、エカテリンブルクの中心から会場までのバスが含まれます。 別途支払い：居住地（たとえば、オリオール-朝食付きの1泊2部屋で2800から）、およびアフターパーティでのアルコール。
PyCon Russia-2015年9月18〜19日、エカテリンブルク、オリオールトレーニングセンター。