Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Молодые разработчики, а иногда и опытные, стремясь сделать код «идеальным», часто уходят в оверинжиниринг и создают трудночитаемые конструкции. В итоге на реализацию уходит больше времени, а поддержка превращается в хард-квест с поиском ответов. Если и у вас есть желание написать какую-нибудь сложную абстракцию «на будущее» или применить новый паттерн просто потому, что вы его выучили — остановитесь на секунду.
Сегодня я хочу рассказать, как мы наводили порядок в коде одного из наших микросервисов, почему отказались от лапши в контроллерах, и главное — почему мы решили выложить наш внутренний архитектурный фреймворк в Open Source. Если вы пишете на Python и хоть раз сталкивались с болью распределенных транзакций, отваливающихся внешних API и проблемой dual-write (двойной записи) — присаживайтесь поудобнее. Речь пойдет про наш open-source фреймворк python-cqrs (он же доступен на PyPI).
В жизни каждого разработчика иногда приходится рассматривать бинарные файлы через специальные HEX-редакторы.Мы открываем его, видим три колонки цифр и букв, и кажется что все предельно ясно-понятно. Но почему адреса считаются шестнадцатеричными, что такое ниббл и зачем он вообще нужен? В этой статье мы не просто напишем свой hex-редактор на Python — мы разберем, как он устроен, от битового представления до цветовой подсветки.
В ML легко перепутать аккуратное число с честной вероятностью: модель выдаёт predict_proba = 0.9, и кажется, что событие произойдёт в 90% случаев. Но это не всегда так. В статье разбираем, почему выход модели может быть просто внутренней оценкой уверенности, чем калибровка отличается от AUC, как увидеть смещение через reliability diagram и Brier score — и когда вероятности нужно обязательно калибровать, прежде чем использовать их в бизнес‑решениях.
За это время в библиотеки были добавлены поддержка CUDA, множество ручных SIMD-оптимизаций с динамическим выбором SIMD, несколько реализаций линейной регрессии и многое другое. Давайте рассмотрим, что на сегодняшний день позволяет сделать моя библиотека.
Музыкальные стриминговые сервисы давно перестали быть просто каталогами треков. Сегодня значительная часть пользовательского опыта формируется рекомендательными системами: персональными подборками, автоматическими плейлистами, «волнами» и похожими механизмами. Пользователь может сам искать музыку, добавлять треки в библиотеку и слушать знакомых артистов, а может переходить по рекомендациям алгоритма. Возникает естественный исследовательский вопрос: рекомендации действительно расширяют музыкальный кругозор или, наоборот, закрепляют уже существующие предпочтения пользователя?
http клиент/сервер для asyncio. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/aiohttp
Minecraft GIS + Google Sheets — отличный инструмент для обучения детей основам работы с данными!
Наверняка, у всех есть групповой чат со всякими приколами, но в котором периодически проскакивают нужные вещи, которые теряются в потоке мемов, флуда и всего прочего. У меня есть такой девчачий чат, в котором мы обсуждаем проблемы, скидываем рецепты, раздаем какие-то рекомендации друг другу что посмотреть, что почитать и т.д. Однажды я полчаса листала чат в поисках новой рекомендованной книги, которую скинули между фоткой с котиком и горением от работы, тогда мне в голову пришла гениальная мысль - создать бота, который будет пересылать сообщения в нужную тему.
В 2024 году я не знал ничего про Arduino и Python. Но за неделю собрал на макетке рабочий прототип для управления музыкой, при помощи сил ИИ и интернета. На этом я не остановился и решил получить очень ценный опыт в разработке, сделав настоящий контроллер!
Learn how SlimToolkit can reduce a Python Docker image by analyzing what your app actually uses at runtime. This tutorial walks through slimming a Chainlit LLM chatbot image, shows where container bloat comes from, and explains how to avoid breaking lazily loaded Python frameworks.
Основная идея: сделать ПО, выглядящее для Telegram-клиента как MTProxy-сервер, и осуществляющее дальнейший обмен данными со сторонними MTProxy-серверами.
with open() знают все. Но контекстные менеджеры в Python — это не только про файлы. Они помогают безопасно управлять соединениями с БД, транзакциями, async‑ресурсами, временными настройками и cleanup‑логикой без бесконечных try/finally. В статье разбираем, как работают контекстные менеджеры, как писать свои через contextlib и где они реально упрощают продакшен‑код.
Утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pip/
Инструмент создания виртуального рабочего окружения. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/virtualenv