Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Была у нас тут история, когда легкий перфекционизм помог привести в порядок конструкторскую документацию и регулярно экономить инженерам кучу дней на прохождение бюрократических процедур. В ее основе – создание системы управления расчетными данными и переход от трудночитаемых и трудноинтегрируемых отчетов Mathcad к гибкой связке Jupyter Notebook с Python и Teamcenter. Но основной рассказ будет про то, как преобразовывать и экспортировать математические формулы, таблицы и другие элементы из Jupyter в красивый и удобный вид.
В данной статье будет рассмотрено одно из решений обучающей задачи на платформе Kaggle по распознаванию рукописных цифр. Будут продемонстрированы несколько трюков, которые могут помочь читателю добиться высоких результатов в данном соревновании.
Расскажу, как я написал бота на Python, который находит дубли мемов в нашем мем-чате, и какие методы сравнения изображений для этого использовал.
Почти на всех собеседованиях задают вопросы про SOLID: что это такое, зачем нужен, как его применяет кандидат, как понимает принципы из него? Мы тоже спрашиваем кандидатов про SOLID.
В нашей команде в качестве системы управления тестированием программных продуктов используется Test IT. Система в целом нам нравится, претензий к функционалу почти совсем нет. Однако инструментарий Test IT не всегда позволяет настроить работу тестировщиков так, как удобно. Например, тот, кто с ней работал, знает, что при большом количестве тестов может быть затруднительным поддержание соответствия между автоматизированными и ручными тест-кейсами, если их слишком много.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Возникла задача проверки нескольких типов пользовательских документов Excel. Проверка должна покрывать такие аспекты, как корректность шаблона (наличие ожидаемых страниц, колонок таблиц) и корректность данных (присутствие обязательных значений, соответствие форматам, отсутствие дубликации, итд).
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Недавно в мои руки попала портативная игровая консоль Steam Deck. Замечательное устройство, которое полностью поглощает внимание. В этом я вскоре нашел минус: телефон генерирует уведомления и приходится откладывать приставку, чтобы посмотреть сообщение.
В апреле 2023 года Андрей Карпати, один из основателей OpenAI и бывший директор по ИИ в Tesla, поделился своим занятным проектом выходного дня – системой поиска и рекомендации кино.
Работа с календарными данными является неотъемлемой частью многих приложений и проектов, связанных с планированием событий, управлением ресурсами и анализом данных. Базовой библиотекой для работы с датами и временем является datetime, но иногда её функционала оказывается недостаточно для решения каких‑то задач, и приходится обращаться к сторонним библиотекам.
Недавно мне поручили собрать результаты запросов в один файл. Единственное условие: эти запросы абсолютно разные. Они все агрегирующие, но с разным количеством столбцов и типами данных. Классический сценарий исполнения этих запросов выглядит так: я исполняю их через любой менеджер БД и записываю результат в один файл. Это слишком скучно и муторно, поэтому я решил написать программу, которая делала всю скучную работу за меня.
Как динамическое программирование может упростить нашу жизнь? Как можно оптимизировать решение задач?Сегодня мы разберем динамическое программирование на пальцах с примерами на Python!
Всегда существовало множество альтернативных реализаций Python, и хотя cpython развивается, развиваются и альтернативы. В этом докладе мы пройдемся по самым популярным и современным из них, посмотрим, что они предлагают, какие проблемы решают и, наконец, для каждого из них найдем ответ на вопрос: "Стоит ли мне перейти с cpython на X прямо сейчас?"
Расскажу о своем опыте технических собеседований с обеих сторон — и как претендент, и как интервьюер. Поделюсь своим видением на что смотреть при найме с одной стороны и на то, как проходить техничку самому с другой. Также обсудим боли и радости собеседований.
Расскажу о том как эволюционировало представление о кодовом стиле у меня и у нашего внутрибанковского комьюнити и к чему мы пришли. Покажу свод правил, конфигурацию и опции настройки для того, чтобы относительно расслабленно систематически достигать очень хорошего качества исходного кода. Здесь не будет срыва покровов, взрывных правил, неожиданных утилит, крутых разработок, скорее собранное вместе руководство. Пригодится тем, кто не заморачивался на кодстайл; тем, кого не устраивает их кодстайл; тем, кого по какой-то причине не устроили существующие гайды.
Рассказываю о том, как писал интерпретатор языка Brainfuck на Python (с показом исходного кода и его объяснения).
Автор статьи обращает внимание на проблему, которая заключается в использовании метода __init__ для сложной логики создания объектов, что приводит к разрастанию и усложнению кода. Статья предлагает использовать вспомогательные методы, чтобы разделить логику создания объектов на более мелкие и понятные части. Это упростит код и облегчит понимание того, как объекты создаются и инициализируются.
Профилирование приложений — это процесс анализа программы для определения её характеристик: времени выполнения различных частей кода и использования ресурсов.Для асинхронного python-кода существует конечное количество специфических "узких мест", которые лучше перечислить заранее.
Прежде чем начать писать сам автотест, очень важно изучить документацию по вашему проекту и сделать сценарии, по которым вы будете создавать автотесты. В большинстве случаев автотестировщики пишут автотесты по уже готовым сценариям, поэтому на данном пункте мы долго останавливаться не будем, а вот изучение документации перед написанием автотестов является неотъемлемой частью процесса разработки. Только с таким знанием мы сможем написать качественные и полнофункциональные автотесты, которые будут эффективно проверять работу нашего программного продукта.