Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Во время тестирования приложений под Android (не только, но далее речь пойдет только про данную платформу), приходится устанавливать множество сборок тестируемого продукта / продуктов. Этот процесс отнимает время и силы, которые эффективнее потратить на поиск багов.
В настоящей статье мы рассмотрим существующее решение, напишем свое на Python и сравним их.
Традиционно Python используют для создания сетевых сервисов, бэкенда в вебе и, конечно, для сбора и обработки данных, как правило Больших. Эти направления в равных долях с экосистемными докладами и постараемся обсудить на грядущей Moscow Python Conf++. Эта конференция для Python-разработчиков состоится в Москве 22 и 23 октября, и я возглавляю её Программный комитет. Программа, можно сказать, выстрадана, нам удалось сделать её именно такой, как мы и планировали, — разнообразной. Бэкенд, Big Data и особенности языка, у нас гармонично сочетаются с докладами по тестированию, искусственному интеллекту, безопасности и DevOps. Хочется заранее поделиться с вами результатом, поэтому предлагаю обзор докладов по секциям — то, что к вам никак не относится, можно проматывать.
Проект Невидимый Интернет (далее просто I2P) представляет разработчикам платформу для разработки приложений с усиленными требованиями по приватности пользователей. Это виртуальная сеть поверх обычного Интернета, в которой узлы могут обмениваться данными и при этом не раскрывать свой настоящий IP адрес. Вместо IP адресов внутри Невидимого Интернета соединения происходят между виртуальными адресами, которые называются I2P Destination. Можно иметь сколько угодно таких адресов и менять их хоть для каждого соединения, они не предоставляют другой стороне никакой информации о настоящем IP адресе клиента.
В этой статье описаны базовые вещи, которые нужно знать для написания I2P приложений. Примеры кода приведены на Python с использованием встроенного асинхронного фреймворка asyncio.
Собственно, заголовок этой замечательной статьи от Джеффа Кнаппа (Jeff Knupp), автора книги "Writing Idiomatic Python" полностью отражает ее суть. Читайте внимательно и не стесняйтесь комментировать.
Поскольку очень не хотелось оставлять в тексте важный термин латиницей, мы позволили себе перевести слово «docstring» как «докстрока», обнаружив этот термин в нескольких русскоязычных источниках.
У большинства наверняка возникнет резонный вопрос: зачем?
С прагматической точки зрения незачем) Всегда можно воспользоваться условным Вольфрамом, а если нужно это сделать в питоне, то использовать специальные модули, которыми не так уж и сложно овладеть.
Но если вдруг вам дали такое задание или вы просто очень любите программирование, как я, то вам предстоят увлекательные — а временами и не очень — часы написания программы и ее отладки)
Вот так можно мемоизировать питоновскую функцию:
Когда-то давно, в студенческие годы, меня укусил питон, правда инкубационный период затянулся и получилось так, что я стал программистом на перле.
Однако в какой-то момент перл исчерпал себя и я решил заняться питоном, сначала просто делал что-то и разбирался с тем, что нужно для данной задачи, а потом понял, что нужны какие-то систематизированные знания и прочитал несколько книг
Реализация алгоритмов на языке Python с использованием символьных вычислений очень удобна при решении задач математического моделирования объектов, заданных дифференциальными уравнениями. Для решения таких уравнений широко используются преобразования Лапласа, которые, говоря упрощенно, позволяют свести задачу к решению простейших алгебраических уравнений.
В данной публикации предлагаю рассмотреть функции прямого и обратного преобразования Лапласа из библиотеки SymPy, которые позволяют использовать метод Лапласа для решения дифференциальных уравнений и систем средствами Python.
Мы продолжаем говорить о метапрограммировании в Python. При правильном использовании оно позволяет быстро и элегантно реализовывать сложные паттерны проектирования. В прошлой части этой статьи мы показали, как можно использовать метаклассы, чтобы изменять атрибуты экземпляров и классов.
Популярные инструменты для анализа кода Python делают плоды вашего труда лучше и эффективнее. Как? Рассказываем в статье.
Курс: асинхронный Python