Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
В Python существует библиотека Trio – библиотека асинхронного программирования. Знакомство с Trio в основном будет интересно тем, кто работает на Asyncio, потому что это хорошая альтернатива, позволяющая решать часть проблем, с которыми не может справиться Asyncio. В этом обзоре рассмотрим, что из себя представляет Trio и какие фичи она нам дает.
Первого апреля в Челябинске стартует школа разработки на языке Python. Это отличная возможность для старта карьеры в IT. Обучение будет включать в себя теоретическую подготовку и разработку учебного проекта. Эксперты поделятся фундаментальными знаниями, необходимыми каждому профессиональному разработчику для создания современных веб-приложений на Python. Они передадут свой опыт, начиная с основ языка, заканчивая разработкой реального проекта на фреймворке Flask. Обучение бесплатное.
Оригинальная статья: Luke Plant – Double-checked locking with Django ORM
Шаблон блокировки с двойной проверкой может быть полезен, когда:
Этот пост о том, как можно реализовать этот шаблон в Django, используя функции ORM и блокировки на уровне базы данных. Шаблон может использоваться с любой другой ORM, но я проверил его только с Django, и подтвердил, что он работает, как и ожидается, используя PostgreSQL.
At Kiwi.com we have lots and lots of Python projects, some important ones are more than 5 years old. With our explosive growth from a small start-up into an international company, it's critical for us to manage code quality at scale. If we find some issue with nginx configuration, we need an automated way to check all projects for it.
REPL (read-eval-print loop) бесполезен в Python, даже если это волшебный IPython. Сегодня я предложу одно из возможных решений этой проблемы. В первую очередь доклад и мое расширение TheREPL будет полезны тем, кого интересует более быстрая и эффективная разработка, а также тем, кто пишет stateful-системы.
Перевод официальной документации Beautiful Soup на русский язык.
Мы живем в неидеальном мире. Здесь код пишут люди, а люди по своей природе склонны совершать ошибки. Все бы ничего, ошибки можно отловить на этапе тестирования и не дать им никому навредить. Можно, если писать тесты. Чего люди делать почему-то не любят. Но возможно, есть надежда — автогенерация тестов из написанного кода.
Cегодня расскажем о своем опыте работы с USB-девайсами через Python PyUSB и немного о реверс-инжиниринге.
Архитектура определяет наиболее общее устройство программы и взаимодействие её компонентов. Lena как фреймворк реализует конкретную архитектуру для анализа данных (подробнее о ней ниже) и предоставляет пользователю классы и функции, которые могут быть при этом полезны (с учётом данной архитектуры).
Lena написана на популярном языке Python и работает с версиями Python 2, 3 и PyPy. Она опубликована под свободной лицензией Apache (версия 2) здесь. В данный момент она ещё разрабатывается, однако описываемое в данном руководстве уже используется, тестировано (общее покрытие всего фреймворка около 90%) и вряд ли будет изменено. Lena возникла при анализе данных экспериментов в физике нейтрино и названа в честь великой сибирской реки.
18 ноября Telegram запустил соревнование по кластеризации данных: Data Clustering Contest. Нужно было за две недели сделать свой новостной агрегатор. Ограничения, которые были установлены в этом соревновании отпугнули кучу людей, но не меня и моих коллег. Я расскажу от том, каким путём мы прошли, какие выборы сделали и с какими сложностями столкнулись. Решение, которое мы заслали в соревнование обрабатывало 1000 документов за 3,5 секунды, занимало 150 Мб, заняло 6 место на публичном голосовании и 3 место в итоговых результатах. Мы допустили много ошибок, из-за которых не заняли место повыше, большинство из них сейчас исправлены. Весь код и все модели можно найти в репозитории. Все скрипты для обучения моделек перенесены на Colab.
Квестоделы применяют Micropython для разработки квестов в реальности последнего поколения и аркадных игр. Современный квеструм - это около 15 электронно-вычислительных устройств, общающихся по сети (MQTT). Большинство из этих ЭВУ - микроконтроллеры (ESP32), которые управляют периферийными устройствами: mp3-плееры, реле и различные датчики, и используют устройства ввода-вывода: дисплеи, диоды, кнопки, клавиатуры и многие другие
Я написал это руководство, поскольку не смог найти такого, которое будет объединять в себе все полезное о ctypes. Надеюсь, эта статья сделает чью-то жизнь намного легче.
Очень часто можно услышать о методах тестирования, таких как TDD, и о том, как тестировать бизнес-логику приложения. Однако тестирование производительности приложения – это совсем другая задача. Есть много разных способов, но самым общим подходом считается создание среды, в которой можно проводить DDoS-атаку на свое приложение и наблюдать за его поведением. Это очень интересная тема, но это не то, о чем я хочу сегодня поговорить. Сегодня мы рассмотрим более простой тест, тот, который вы можете сделать с использованием юнит-тестов Django по умолчанию: то есть тестирование количество обращений вашего приложения к базе данных.
Создание виртуального ассистента, который хорошо бы справлялся с поставленной бизнес-задачей на сегодняшний день, к сожалению, не такой простой процесс, как этого бы хотелось. В первую очередь — далеко не всегда очевидно, из-за чего чат-бот делает ошибки и, что еще более важно, непонятно, как можно минимизировать эти ошибки в сжатые сроки, выделенные на разработку и запуск платформы. За счет постоянного совершенствования продукта команда IBM Watson Assistant старается сделать процесс создания и запуска виртуального ассистента максимально простым. Сегодня мы расскажем о Dialog Skill Analysis Notebook — фреймворк для Python, который позволяет в кратчайшие сроки разработать высококачественного ИИ ассистента в IBM Watson.
С развитием мобильных устройств, дешевого и доступного мобильного Интернета, объём генерируемых данных пользователями значительно увеличился. IoT устройства уже реалии нашего времени, а не удел фантастов прошлого века. Большая часть имеющихся данных была произведена в течение последнего десятилетия, мне страшно представить что будет в следующие 10 лет.
Инфографика ниже показывает масштабы этой дата-эпидемии.
Mypy помогает нам писать качественный код. Но не со всеми ситуациями он может справиться в одиночку. Для решения этой проблемы в mypy есть плагины. В данном докладе будет рассказано о ситуациях, в которых их нужно писать. Я покажу, как писать свой плагин для решения этих проблем, какие инструменты есть в mypy для этого, и как тестировать свой плагин
С кодами малой плотности проверок на чётность, которые дальше мы будем именовать коротко LDPC (Low-density parity-check codes), мне удалось познакомиться более или менее близко, работая над семестровым научным проектом в ТУ Ильменау (магистерская программа CSP). Моему научному руководителю направление было интересно в рамках педагогической деятельности (нужно было пополнить базу примеров, а также посмотреть в сторону недвоичных LDPC), а мне из-за того, что эти коды были плюс-минус на слуху на нашей кафедре. Не все удалось рассмотреть в том году, и поэтому исследование плавно перетекло в мое хобби… Так я набрал некоторое количество материала, которым сегодня и хочу поделиться!
Недавно на стендапе коллега внес рацпредложение: автоматизировать сборку релизов, взяв за основу готовые уже наработки по взаимодействию с Jira, написанные на Python. Процесс деплоя у нас следующий: когда накапливается достаточное количество задач, прошедших тестирование из них собирается Релиз-кандидат (RC) в каждом проекте, затронутом задачами, затем задачи тестируются в составе RC. После этого RC заливается на стейджинг сервер, где в близком к боевому окружении все еще раз тестируется и проводится полный регресс. И затем, после необходимых деплойных действий свежий релиз заливается в мастер.
Hh.ru — неплохой сайт, не нуждающийся в дополнительном представлении. Поиск вакансий на нем удобен и прозаичен. Однако, порой интереснее посмотреть со стороны работодателя:
В "Домклик" больше 50 Python-разработчиков, и мы используем асинхронное программирование с самого начала наших проектов. Польза от корутин с async и await огромна, но вместе с этой пользой приходят специфические сложности. Неожиданно для разработчиков течет память, не ловятся исключения, а доступные "асинхронные" библиотеки для типовых задач часто очень сырые.