Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Чем популярнее становится FastAPI, тем сильнее критикуют Django. И не просто критикуют. Брезгуют? Пренебрегают? Всего понемножку. Всё чаще слышу, что Django — пережиток прошлого. Любой проект на Django — устаревший мусор. Любой «джанговод» — просто не знает, что тоже устарел. Объективно ли это? Нет, не объективно. Если отвёртка плохо забивает гвозди, это не значит, что отвёртки устарели — просто это не их задача.
Эта статья по сути является продолжением моей прошлогодней статьи, в которой я автоматизировал отклики на hh.ru. Кстати, если кому это интересно, тот проект до сих пор живой, недавно проверял :-) В этой статье я расскажу о том, как я сделал тоже самое, но для LinkedIn, и как тоже самое можете сделать вы, потратив примерно полчаса своего времени и 0 рублей (при соблюдении определенных условий, разумеется).
Всё началось с подготовки к финалу RuCode – масштабному соревнованию для всех увлечённых алгоритмическим программированием. Погружаясь в разбор заданий прошлых лет, мне кое-что совершенно случайно попало в руки, интересная задача: реализовать шахматы с "туманом войны" в консолиИдея показалась мне настолько вдохновляющей, что я решил пойти дальше, а что если превратить эту консольную головоломку в настоящую игру с графикой и той самой атмосферой тумана войны, который так знаком игрокам в стратегиях. Идея зацепила сразу, представьте классические шахматы, но с элементом неожиданности.
Многие начинающие разработчики обходят *args и **kwargs стороной, считая их чем-то необязательным или слишком сложным. Но на самом деле, понимание этого механизма — это качественный скачок в вашем умении писать чистый, масштабируемый и по-настоящему "пайтонический" код.
Модуль itertools мне известен многим вдоль и поперёк. Ну действительно, что там сложного? Пара функций вроде chain да product, и кажется, что ничего нового для себя уже не найти. Однако стоит копнуть глубже, и выясняется, что у itertools есть немало нюансов и даже новых возможностей, появившихся в свежих версиях. В этой статье рассмотрим многие функции itertools: от базовых до самых интересных
В этом материале я покажу, как всего за 30 минут встроить в ваш CI/CD пайплайн полноценное AI-кодревью и ассистента на базе открытого инструмента AI Review — без платных API и лишней инфраструктуры.
Эта статья — продолжение материала про универсальный прототип бэкенд-приложений. В ней я поделюсь практическим опытом написания тестов и покажу, как выбранная архитектура упрощает этот процесс.
Статья посвящена автоматической генерации видеороликов на основе нейросети Sora с автоматическим монтажём и созданием сюжета без участия человека.
Model Context Protocol (MCP) — это единый стандарт разработки API для сервисов, с которыми могут взаимодействовать LLM.В этой статье на простом примере разберем, как создать свой MCP-сервер и как использовать его в связке с LLM.
Недавно увидел на просторах телеграмма заметка о том как решать алгоритмические задачи на деревья. Вспомнил, что в свое время у меня тоже были некоторые наработки, при этом они непохожи на то что описывается по умолчанию в статьях и курсах. Поэтому делюсь ими с вами и очень рассчитываю на ваш фидбэк, вдруг вам эта информация пригодится во время подготовки к собеседованиям.
Я состою в айтишном чате — человек двести, может, чуть больше. Там всё как обычно: обсуждаем новости, спорим про фреймворки, кидаем мемы.Сообщений очень много, и когда новички приходят, пишут интро о себе — через пару минут их уже никто не видит, всё уходит в ленту. В какой-то момент стало интересно: можно ли эту проблему решить алгоритмом?Так появилась идея бота, который помогает людям знакомиться по интересам, а не случайно. В этой статье я расскажу, как мы с командой его сделали.
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Могут ли игральные кости быть нечестными? Чтобы ответить на этот вопрос, недостаточно просто бросить кости пару раз. Нужны тысячи, а лучше сотни тысяч бросков. Делать это вручную — путь в никуда. Поэтому мы решили научить компьютер делать это за нас. В этой статье — история о том, как мы создали систему, способную распознавать игральные кости в реальном времени, и с какими трудностями столкнулись.
Сегодня я хочу рассказать об универсальном декораторе, который может принимать аргументы, а также вызываться без их приема. Для тех кто хорошо знает тему декораторов - ничего нового они тут не увидят! Этот пост для тех, кто, возможно, хочет более подробно понять тему декоратора. Итак, поехали.Для начала приведу пример конструкции универсального декоратора:
Как все знают, GIL (Global Interpreter Lock) не позволяет нескольким потокам CPython выполнять CPU-bound задачи параллельно. Глобальная блокировка интерпретатора предоставляет каждому потоку лишь небольшой интервал времени для работы. При этом планирование работы потоков (какому именно потоку из ожидающих предоставить разрешение на выполнение) осуществляется планировщиком операционной системы. Интерпретатор не является полноценным планировщиком работы потоков, он делегирует эту функцию операционной системе. GIL использует мьютексы ОС для блокировки работы потоков так, чтобы в один момент времени мог выполняться только один поток из нескольких.
В этой статье я хочу поделиться опытом создания полностью локального AI-ассистента на основе Microsoft Phi-3-mini — компактной, но мощной модели, способной анализировать данные из CSV, JSON и TXT файлов. Весь проект представляет собой набор Python-скриптов с открытым исходным кодом, которые автоматизируют установку и предоставляют интуитивно понятный чат-интерфейс.
Paradox: что если заменить финансовые рынки математической моделью? В статье я смоделирую экономику блокчейн-протокола, где цена токена вычисляется по формуле, и покажу, как разные стратегии поведения влияют на доходность участников. Полный разбор механики и результатов.
Я занимаюсь разработкой и поддержанием инструментов тестирования, которыми пользуется весь банк. Сегодня я хотел бы поделиться опытом сбора технических метрик pytest и их анализа в целях выявления узких мест и ускорения выполнения тестов.
MSK144 — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и его командой в 2016 году для проведения связей через метеорное рассеивание.В предыдущей части были рассмотрены общие характеристики протокола, а также алгоритмы, формирующие сигнал. В этой части статьи рассматриваются механизмы детектирования и декодирования сигналов в протоколе MSK144. Статья может быть интересна радиолюбителям и людям, интересующимся темой цифровой обработки сигналов.