Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Всем хорош pytest, но его терминальный вывод можно сделать ещё полезней. Наверняка для этого есть готовые плагины и даже фреймворки. Но можно сделать и самостоятельно. А попутно разобраться в хуках и создании плагинов, увидеть основы ООП в действии и по достоинству оценить открытость кода pytest.
В данной статье пойдет речь о стилях в Qt, конкретно я буду использовать для примера PySide6.
Сегодня рассмотрим тему автоматизации процессов в хранилищах данных с помощью мощного тандема — Snowflake и Python. Разберем, как с помощью Python можно легко подключаться к Snowflake, загружать данные, управлять таблицами и автоматизировать повседневные задачи.
Некоторое время назад у нас появился интересный проект по созданию сервиса, генерирующего документы в формате PDF. И появилась задача — написать тесты, которые проверят документ в мельчайших деталях, включая и содержимое, и вёрстку. В данной статье мы расскажем, каким образом справились с этой задачей.
Хотите сделать процесс тестирования более эффективным и покрыть больше случаев с меньшим количеством кода? Тогда параметризованные тесты в Pytest — именно то, что вам нужно. В этой статье мы разберёмся, как с помощью параметризации можно существенно ускорить и упростить тестирование вашего приложения.
В этой статье я расскажу о Swagger и о том, как сгенерировать API и Pydantic модели из Swagger-документации для FastAPI, используя инструмент OpenAPI Generator. В конце статьи вы найдете ссылки на исходный код.
8 апреля 2024 года автор статьи, основатель и СЕО компании Modal Labs, Эрик Бернхардссон планировал посмотреть свое первое полное солнечное затмение. За день до этого ему пришла в голову идея — что, если попробовать рассчитать периодичность этого явления в прошлом и будущем, используя Python?
Практически все боты используют какое-нибудь хранилище информации. Чаще всего применяются базы данных, но иногда их использование может быть избыточным, особенно если вам не нужны ACID-транзакции и есть желание менять данные руками в максимально простом интерфейсе. Для хранения информации можно использовать гугл-таблицы. Сегодня мы разберём пример телеграмм бота для проведения тестов, где вопросы и ответы хранятся в разных вкладках одной Google-таблицы.
Learn about the differences between Requests, HTTPX, and AIOHTTP, and when to use each library for your Python projects.
In data science you’ll sometimes hear a debate between R and Python. Cosima says ‘why not choose both?’ She outlines a data pipeline that uses the best tool for each job.
5 лет назад я задался целью создать сильный искусственный интеллект (СИИ).Думаю, стоит начать с того, как я создал бота для Телеграма с цепями Маркова.
Здесь я не буду детально объяснять базовый алгоритм CUPED аб-тестирования: про это уже достаточно материала в сети. Основное внимание уделим рассмотрению метода через призму регрессий. Цель статьи - познакомить читателя с теоремой, безумно полезной для понимания работы регрессий, а главное - продемонстрировать, как с помощью этой теоремы проводить CUPED тесты не в три последовательных шага (как в базовом алгоритме), а с помощью одной регрессии.
Дело в том, что для своего пет-проекта мне нужна была рисовалка на минималке, но при этом, должна иметь базовый функционал, от нее не требуется быть полноценным графическим редактором.
Представьте: вы только что написали модель машинного обучения и вам нужно протестировать её работу в конкретном сценарии. Или вы собираетесь опубликовать научную статью о пользовательском решении в области Data Science, но имеющиеся датасеты нельзя использовать из-за юридических ограничений.
Подчёркивание _ — это символ, который используются в именах в коде на Питоне. Он влияет на то, как код работает и как код читают. Знания о том, куда поместить подчёркивание, помогает писать код.