Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
"Протокол HTTP/2 поддерживается всеми современными браузерами. Google performance team пропагандирует его адаптацию. Всё больше известных сайтов начинают предоставлять его поддержку наравне с обычным HTTP. Доклад о том, зачем нам это всё надо, какие преимущества в целом даёт и как это готовить в питоне. Да, про Django тоже будет".
Слайды: https://conf.python.ru/http2-glazami-potrebitelya/
Cегодня я хотел бы вам рассказать о том, как сделать модель, которая хранит в себе обычные страницы, а не отдельные записи в базе данных (для ListView, TemplateView и тд). Речь пойдёт о том, как расширить и дополнить существующие в Django flatpages. Но хотелось бы рассказать о проблеме, с которой я столкнулся и почему решил поделиться данным функционалом. Часто возникает ситуация, когда в админке для администратора сайта нужно реализовать функционал самой обычной страницы (одна запись в БД – это одна страница, где прописывается url, контент и доп. инфа для конкретной страницы). Тем самым можно создавать прямо из админки новые страницы с любым url и контентом.
Jinja2 — Python-библиотека для рендеринга шаблонов, являющаяся де-факто стандартом при написании веб-приложений на Flask и довольно популярной альтернативой встроенной системе шаблонов Django. Хотя и будучи сильно привязана к языку, Jinja2 позиционирует себя как инструмент для дизайнеров и верстальщиков, упрощающий вёрстку и отделяющий её от разработки, и пытающийся по мере возможностей изолировать не-разработчиков от Python. Вёрстка, впрочем, не единственное возможное её применение; например, в своей работе я использую шаблоны Jinja2 для генерации SQL-запросов.
Ivideon (http://ivideon.com/) - это популярный облачный сервис для домашнего и бизнес-видеонаблюдения.
Наша highload-платформа постоянно обрабатывает, хранит и стримит видео с десятков тысяч камер по всему миру. У нас собственные подсистемы кодирования видео, биллинг, распределённое хранилище архива и ещё десятки микросервисов для разных задач. Всё это работает на стеке Python/Tornado, C++/Asio, MongoDB, Redis, Hg (BitBucket).
В нашу backend-команду мы ищем сильного разработчика, который поможет нам развивать сервисы стриминга видео.
Нужно хорошо разбираться в:
1. Программировании в целом (алгоритмы/структуры данных);
2. Проектировании и технологиях разработки (архитектурные паттерны/тестирование/документирование);
3. Сетевом программировании и распределённых системах;
4. Серверных Linux;
5. Грамотном выражении своих идей.
У нас в облаке софт на смеси C++ и Python, поэтому нужен приличный уровень владения хотя бы чем-то одним, в идеале - обоими, но это дело наживное. Ещё существенный момент - нужен не просто кодер, а человек, который сможет под задачу сам придумать архитектуру решения + реализовать.
Что придется разрабатывать:
Компоненты облака, занимающиеся обработкой видео: геобалансировку, стриминг, облачное кодирование, архив, видеоаналитику и т.д.
Формальные требования:
- Знание современного Python (PEP-8, 2.7 vs 3.x);
- Опыт разработки под Linux и высокий общий уровень владения этой системой (bash, популярные утилиты);
- Опыт работы с сетью (TCP, HTTP + REST);
- Знание классических алгоритмов и структур данных;
- Опыт работы с системами контроля версий (мы используем Mercurial).
- Опыт разработки с использованием одного из распространенных веб-фреймворков (Tornado, Flask, Django);
- Опыт работы с SQL- и NoSQL-базами (идеально - MongoDB);
- Плюсом будет владение C++ и опыт коммерческой разработки на нём;
- Опыт работы с project management-системами и багтрекерами.
- Знание паттернов и принципов проектирования;
- Плюсом будет опыт работы с видео-кодеками, передачей видео по сети или VoIP.
Кратко про нас и что предлагаем:
- Самому проекту уже более 10 лет, работаем по всему миру (тот же сайт и личный кабинет у нас уже доступен на 8 языках), есть представители в США и Европе.
- Команда облачного направление - 6 человек (хотим найти ещё парочку), it отдел - 45 человек, всего в компании нас более 170.
- По количеству пользователей сейчас приближаемся к 2.5 млн.
У нас большое облако на сервис-ориентированной архитектуре, решающее спектр задач от биллинга пользователей до элементов internet of things.
- Ключевые подсистемы: публичный API, стриминговая платформа, облачный архив, видеоаналитика, биллинг, бэкофисные сервисы. Также команда облака поддерживает свои CI и test automation-платформу. Используем Python+Tornado, C++, Linux, MongoDB.
- Гибкий график. Работа в офисе в Москве на ст. м. Варшавская. От метро до офиса курсирует бесплатный автобус (2 минуты в пути) или 10 минут пешком;
- Удобная кухня в офисе с чаем/кофе и запасами печенек, тортиков, сладостей, фруктов и прочего;
- Настольный теннис для любителей активного отдыха и массажное кресло для всех остальных, часто играем в настольные игры и начали формировать команду для соревнований по пейнтболу;
- Молодой амбициозный коллектив, демократичная, дружеская атмосфера и очень адекватное руководство;
- Способствуем развитию и профессиональному росту сотрудников, помогаем с покупкой необходимой профессиональной литературы;
- Оформляем по ТК РФ с первого дня. Всё белое. Зарплатная вилка, в которой идеально было бы найти специалиста - до 230 000 рублей, но готовы обсуждать и выше.
Контакты:
Почта - m.kuzmin@ivideon.com
Telegram - https://telegram.me/maxim_kuzmin
Skype - kuzmin.maks
Настройка логов и их внешнего вида в Django
Наступила осень, и, несмотря на хорошую погоду, наши зрители потянулись за новым видеоконтентом. Бекенд-серверы, обслуживающие эмбеды с видео, стали упираться в CPU. С криками "а-а-а" прибежали системные администраторы и начали отбирать у отдела разработки ноутбуки и десктопы, грозясь поставить их в датацентры "на усиление". Разработке это конечно всё не понравилось и все поувольнялись с этой хренью решили что-нибудь сделать.
Для работы с пользователями, Django предоставляет готовую модель User. Часто, одной этой модели недостаточно. Приходится ее расширять, либо переписывать, если не устраивает стандартная реализация.
improvado.io - агрегация, анализ и визуализация больших рекламных данных.
Куча модных технологий и buzzwords, в числе которых: Big Data, Machine Learning.
Главный офис располагается в Сан-Франциско. Центр разработки - в Томске.
Компания успешно прошла программу акселерации в 500 Startups и уже получила более 3 миллионов долларов инвестиций от крайне известных людей в маркетинговой индустрии из Кремниевой долины.
Что мы предлагаем?
- Работа в офисе, в центре Томска;
- Гибкий график с плавающим началом дня;
- Бесплатные обеды в офисе;
- Уютное рабочее место;
- Футбол;
- Курсы английского языка;
- И, конечно же, крутая команда и взаимоуважение!
Какие навыки нам необходимы?
- Опыт разработки на Python;
- Плюсом будет: опыт Django, Apache Spark, PostgreSQL, Tornado.
Зарплата:
- От 70 000 до 150 000, по результатам собеседования.
Если твой опыт соответствует требованиям - будем рады ознакомиться с твоим резюме!
Присылай на ivan@improvado.io
Использование Google reCAPTCHA для форм на Django сайте с использованием декоратора.
Для django уже есть множество библиотек для кеширования и они уже обсуждалось на хабре, но, к сожалению, проблемы с производительностью не решить добавлением строчки в INSTALLED_APPS. В библиотеках патчащих queryset кеш инвалидируется либо слишком часто, либо слишком редко и самое главное у программиста мало контроля за этим процессом. Можно написать инвалидацию вручную, но потребуется много кода, в котором легко допустить ошибку.
Видео со встречи сообщества PyNSK.
Докладчик: Анатолий Щербаков
О докладе:
Софт для автоматизации бизнеса составляет значительную часть всего существующего на планете программного обеспечения. Рассмотрим требования к нему и особенности его разработки. Оценим, насколько Python для этого подходит, и облегчают ли фреймворки жизнь в кровавом энтерпрайзе.
Слайды: https://www.slideshare.net/PyNSK/python-django-79202374
Привет, Хаброжители! В том году мы делали обзор книги Эрика Мэтиза. На данный момент вышло новое издание с исправленными опечатками и листингами. Сама книга показывает базовые принципы программирования, знакомит со списками, словарями, классами и циклами, учит создавать программы и тестировать код. Во второй части книги вы начнете использовать знания на практике, работая над тремя крупными проектами: создадите собственную «стрелялку» с нарастающей сложностью уровней, займетесь работой с большими наборами данных и освоите их визуализацию и, наконец, создадите полноценное веб-приложение на базе Django, гарантирующее конфиденциальность пользовательской информации.
Что делать, если за неделю надо сделать MVP, но не такой, чтобы показать инвестору в лифте, а чтобы с его помощью заработать денег? В докладе мало питона (import django, requests) и много суровой реальности: сайты не нужны, про Телеграм никто не знает, программист может работать без ТЗ
Большинству разработчиков сервисов на Python приходилось менять схему базы данных в какой-то момент жизни сервиса. Эта задача настолько типична, что для неё есть отдельный подмодуль для Django. Всё становится сложнее, если приложение, как типичный микросервис, работает в нескольких экземплярах. И ещё сложнее, если допускать даунтайма сервиса нельзя. В докладе будет рассказано, как эта проблема была решена в Keystone -- сервисе аутентификации и авторизации в OpenStack
Реализуем систему лайков через GenericForeignKey и пишем для нее API силами Django Rest Framework.