Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
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
В рамках нашего курса «Разработчик Python» мы провели ещё один открытый урок на тему «Как не нужно писать на Python». Занятие вёл преподаватель и создатель курса Станислав Ступников, имеющий большой опыт промышленной и научной разработки. Рассматривались антипаттерны программирования, bad practice и прочее зло, о котором нужно знать и которого следует избегать в процессе написания кода.
Хочу поделиться опытом написания миграций для postgres и django. Речь в основном пойдёт про postgres, django же здесь хорошо дополняет, так как из коробки имеет автоматическую миграцию схемы данных по изменениям модельки, то есть имеет довольно полный список рабочих операций по изменению схемы. Django можно заменить на любой любимый фрэймворк/библиотеку — подходы скорее всего будут похожи.
Изучаешь Python? Пройди профессиональный курс с поддержкой куратора и начни разрабатывать игры, создавать ботов, управлять умным домом!
[Реклама]
Многие считают, что метапрограммирование в Python излишне усложняет код, но если использовать его правильно, то можно быстро и элегантно реализовать сложные паттерны проектирования. Помимо этого, такие известные Python-фреймворки, как Django, DRF и SQLAlchemy, используют метаклассы, чтобы обеспечить легкую расширяемость и простое переиспользование кода.
В преддверии нашей Moscow Python Conf++ мы кратко поговорили с Олегом Чуркиным, техлидом финтех-стартапа, о его обширном опыте работы с Celery: полмиллионе фоновых задачах, багах и тестировании.
В статье рассмотрены популярные инструменты для анализа кода Python, рассказано об их специфике и основных принципах работы.
Всё Python-сообщество надеется, что это не отразится на экосистеме негативно. Но одного этого недостаточно. Мы вот, например, считаем важным поддерживать сообщество и, как одно из мероприятий, проводим большую конференцию под названием Moscow Python Conf++. Там сможем обсудить этот и другие важные вопросы. А пока частично познакомлю вас с Программным комитетом. А задал им несколько вопросов, которые как раз и раскроют взгляды на экосистему, и расскажут о людях лучше их профессиональных достижений.
Оказывается для этого достаточно запуcтить всего лишь такой набор команд:
Запустили юбилейный пятый поток курса «Разработчик Python». Перед стартом каждого потока часто спрашивают какую версию мы используем в обучении (вообще обе и не только, как бы это странно не звучало, учитывая как называется курс, Python) и разные нюансы миграции с одной версии на другую. Сегодня мы хотим поделиться статьёй об опыте миграцию с 2 на 3 в Facebook, которую рассказывали на PyConf.