Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Twitter
В очередном Python-стриме мы поговорим с выпускниками курсов Learn Python Тим Одинцовым и Екатериной Поповой, которые недавно стали разработчиками в компании Zipsale. Обсудим, каким был их путь в IT и каково это работать в британской компании джуном на удалёнке.
В гостях у Moscow Python Podcast выпускник курсов Learn Python, QA Automation engineer компании Voximplant Ася Макаровская.
В гостях у Moscow Python Podcast партнер в gms tech и g-mate Алексей Исаев. Обсудили с Алексеем основные этапы найма, ошибки и рекомендации при составлении резюме и многое другое.
В очередном Python-стриме мы встречаемся с евангелистами MoscowPython Михаилом Корнеевым и Григорием Петровым. Михаил недавно запустил ютуб- и телеграм-канал "Хитрый Питон", в которых он делится небольшими хитростями, которые он находит в процессе работы над курсами Learn Python. На стриме мы обсудим, почему Питон - хитрый и какие хитрости полезно знать и использовать в процессе разработки.
Иван Гончарук из Antida software рассказывает про библиотеку Pydantic и показывает, как быстро и просто создавать Web API, используя современные возможности Python. Воркшоп подойдёт как для начинающих разработчиков, так и для специалистов с опытом, не знакомых с технологией FastAPI.
В гостях у Moscow Python Podcast лидер Python практик компании S7 TechLab Антон Якунин. Поговорили с Антоном о опыте запуска MVP в большом компании.
В очередном Python-стриме мы встречаемся с евангелистами MoscowPython Михаилом Корнеевым и Григорием Петровым. Михаил недавно запустил ютуб- и телеграм-канал "Хитрый Питон", в которых он делится небольшими хитростями, которые он находит в процессе работы над курсами Learn Python. На стриме мы обсудим, почему Питон - хитрый и какие хитрости полезно знать и использовать в процессе разработки.
В гостях у Moscow Python Podcast психолог Виталий Афанасьев разработчик в компании Leroy Merlin. Поговорили с Виталием о преимуществах микросервисной архитектуры и о том, как Leroy Merlin на нее переходит.
О том, как быстро создать скелет веб-проекта на Django, uWSGI и PostgreSQL, доставить его в облако и запустить там.
О том, почему я в своих текстах и переводах использую слово «нить» вместо слова «поток».
В гостях у Moscow Python Podcast выпускник курсов Learn Python, разработчик в компании Appello Павел Кузнецов.
В гостях у Moscow Python Podcast Евгений Пешков разработчик в компании Dodo Engineering. Поговорили с Евгением о том, что такое DDD и зачем он нужен.
В гостях у Moscow Python Podcast Фёдор Борщёв. Поговорили с Фёдором о текущем состоянии Django, асинхронности в нём и о его будущем.
В гостях у Moscow Python Podcast исполнительный директор компании СберДевайсы Алекс Редер. Поговорили о том, может ли Python в highload и что такое highload
В гостях у Moscow Python Podcast разработчик в компании JetBrains Виталий Брагилевский.
В гостях у Moscow Python Podcast выпускник курсов Learn Python, разработчик в компании АТОЛ Юрий Кошевой. Поговорили с Юрием о его пути от учителя математики до разработчика.
В гостях у Moscow Python Podcast куратор курсов Learn Python, аналитик-разработчик в компании Тинькофф Глеб Синяков. Поговорили о том, что нового происходит в индустрии и как в нее войти.
Буду рассказывать о ложной дихотомии ORM и запросов в голом SQL. Расскажу, как Django с одной стороны и aiohttp+asyncpg с другой позволяли нам катиться как угорелые
Будут затронуты следующие темы: основная идея трейсинга микросервисов в контексте APM (application performance management), основные понятия в трейсинге на примере OpenTracing и Jaeger; краткий обзор существующих инструментов, библиотек для трейсинга. Как обеспечить 80% трейсинга и почти не писать код; особенности подготовки к трейсингу кода многопоточных и асинхронных (Tornado и Asyncio) приложений; советы по тестированию кода с трейсингом; краткий обзор будущего трейсинга — OpenTelemetry
Soon or later in their career, every programmer has to deal with data validation. Be it a web, desktop or mobile application, you just cannot avoid data validation. A robust, powerful yet easy-to-use data validation library can be a valuable tool in your toolset. Cerberus is a lightweight and extensible open source data validation library for Python. It provides type checking and other validation, transformation and normalization rules out of the box and it is designed to be easily extensible and customized.