Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Мы просмотрели и сравнили 10 000 open source библиотек для Python и выбрали 34 самые полезные. Мы сгруппировали эти библиотеки в 8 категорий.
Серверный код в Instagram пишут исключительно на Python. Ну, в основном это именно так. Мы используем немного Cython, а в состав зависимостей входит немало C++-кода, с которым можно работать из Python как с C-расширениями.
В этой статье я не буду рассказывать о новых фичах генератора парсера — я достаточно описал его в предыдущих частях. Вместо этого хочу рассказать что я делал на Core Developer Sprint на прошлой неделе, прежде чем всё сотрётся из моей памяти. Хотя большая часть материала так или иначе всё равно касается PEG. Так что мне придётся показать некоторый код, который задаёт направление в реализации PEG-парсера для Python 3.9.
model_cached_property - это декоратор для кэширования свойств объектов моделей данных в Django. Данный декоратор позволяет кэшировать свойства объектов моделей в зависимости от входных параметров на заданный период времени. В статье описываются варианты применения, а также ограничения декоратора.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Вначале была эта статья. Потом к ней появился комментарий. А в результате я углубился в чтение матчасти, закопался в дебаг и смог оптимизировать код из первой части этой истории. Предлагаю вместе со мной пройтись по основным моментам.
Для начала хочу поблагодарить Mogost. Благодаря его комментарию я пересмотрел подход к Пайтону. Я и ранее слыхал о том, что среди пайтонистов достаточно много неэкономных ребят (при обращении с памятью), а теперь выяснилось, что я как-то незаметно для себя присоединился к этой тусовке.
После того, как я собрал все части генератора PEG-парсеров воедино в предыдущем посте, я готов показать как реализовать и некоторые другие интересные штуки.
Руководство для абсолютных новичков.
Фильтр Калмана (ФК) является оптимальным линейным алгоритмом фильтрации параметров динамической линейной системы при наличии неполных и зашумленных наблюдений. Этот фильтр находит широкое применение в технических системах управления до оценок динамики изменения макроэкономических ситуаций или общественного мнения
Ссылки на предыдущие части:
Несколько нечасто обсуждаемых примеров использования декораторов. Один пример в конце, о котором скорее всего вообще никто не задумывается