Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Когда Python был совсем маленьким, мир был другим. Компьютеры были в большинстве своем одноядерными, а одновременная работа потоков невостребована. С тех пор железо сделало огромный шаг вперед, но Python остался прежним. Добавленный еще на заре языка GIL строго запрещал нам параллельную работу потоков, но из этого правила было много исключений и способов обхода, и такая ситуация устраивала всех. Почти всех. Нам предстоит вспомнить, зачем в наш любимый язык добавлена глобальная блокировка, как она работает, какие ограничения и способы их обхода у нас есть. Также мы обсудим самые горячие новости из мира python, а именно pep-703, принятый совсем недавно. Он обещает нам свободу от оков GIL, но сможет ли он нам её дать?
У долгоживущего проекта рано или поздно может возникнуть потребность проверки новых фич на группе пользователей до выкатки на всех. Как следствие, требуется одновременное существование разных версий приложения, работающих с одной базой данных. Расскажу, как мы в Яндексе решали эту задачу, а именно: В чём польза такого решения для бизнеса С какими техническими проблемами столкнулась команда в процессе перехода: на уровне БД и на уровне кода Какие решения применили и к чему это привело
На рынке постоянно появляются новые фреймворки, многие исчезают с радаров так же быстро, как и появились. Можно подумать, что не стоит даже задумываться об этом и искать альтернативы существующим решениям, пока они не появятся в требованиях вакансий. Но Litestar это совершенно другое дело. Это восходящий более быстрый конкурент FastAPI с сommunity-driven философией и кучей функциональности внутри (от кэширования до Dependency Injection и MessagePack), который определённо заслуживает вашего внимания.
В нашей команде мы используем ML-модели, чтобы в онлайн-режиме рассчитывать скор-баллы для оценки кредитных рисков. Я расскажу вам о том, как мы перешли от слабо структурированного кода конвейеров ML-моделей к графам, чтобы упорядочить код и начать внутри команды говорить на одном языке, как мы ловим события для мониторинга и метрик, собираем артефакты, осуществляем тестирование и отладку конвейеров и при всём этом до сих пор сохраняем рассудок. Также покажу пример реализации простого графового движка для запуска конвейеров в оперативной памяти, с управляющими конструкциями и распараллеливанием вычислений.
Код читают чаще, чем пишут. Каждая строчка, написанная нами и отправленная в "долгое плавание", будет прочитана — может, нашими коллегами, может, совершенно незнакомыми разработчиками. Поэтому код — это в том числе и время разработчиков, которые будут с этим кодом работать. Давайте сделаем этих людей чуточку счастливее! В докладе рассмотрим самые распространённые антипаттерны и ошибки на Питоне, как с ними бороться и, главное, как заставить компьютер помогать нам в этой борьбе.
При покупке дорогостоящего устройства, такого как машина, мы хотим быть уверены, что все документы и его прошлое соответствуют друг другу и нашим ожиданиям. Основными данными на этом этапе для нас являются госномер и VIN — длинные последовательности букв и цифр, в которых легко сделать ошибку при вводе, их нужно внимательно заполнять и перепроверять.
Поделюсь своим опытом и расскажу, как пришёл к решению разрабатывать игры на Python. Вместе мы рассмотрим современные инструменты для создания игр на Python и обсудим, возможно ли вообще разрабатывать игры на этом языке. Изучим вопрос, какие задачи может решать язык в игровой индустрии и какие конкретно игры можно создать. Мы также обсудим, чего не хватает языку, чтобы стать лидером индустрии, и какие инструменты изменят ситуацию в обозримом будущем.
Узнать автоответчик до тарификации Не все звонки получают ответы, и это нормально. Но когда во время обзвона берёт трубку автоответчик, то продолжать разговор совсем не хочется, да и за это придётся платить. В этом докладе я расскажу вам, как успеть до трёх секунд распознать роботу то, что начинает разговор автоответчик, а не живой человек. Что для этого необходимо, какие математические методы помогут решить эту задачу, где нас ожидает успех, а где, возможно, неудача. И самое главное, чего это стоит бизнесу.
Экосистема пакетов Python существует очень давно, и в этом есть как плюсы, так и минусы. С одной стороны, мы имеем один из самых больших репозиториев пакетов на все случаи жизни. С другой — почти каждый месяц выходит очередной новый менеджер пакетов, который уж точно должен исправить все фатальные недостатки предыдущих, но получается не очень. Давайте взглянем на корни проблем и на качественные достижения, которые происходят в системе управления пакетами, а также пофантазируем на тему того, что будет дальше.
На трех уровнях - для junior, middle, senior
- Магические методы float - Способы записи float - Неточность float - Популярные ошибки при работе с float - Float and double memory layout или устройство памяти float и double - NaN, +Infinity, -Infinity
Расскажем о том, как KION мы создали свой Remote Config и разбивалку для проведения АБ экспериментов (аналог firebase).
Как добавить динамичности на страницы Django проекта
На докладе вы узнаете о сложностях распределенных транзакций, исследуете оркестровую и хореографическую сагу, а также разберетесь в вызовах, с которыми сталкиваются разработчики при применении этих методов в мире микросервисов.
В KION в сутки поступает свыше 400 миллионов продуктовых событий (помимо технических). На основе этих событий продуктовые вертикали строят аналитику, следят за продуктом, принимают бизнес решения. Качество поступаемых данных критично важно. В докладе расскажу про весь pipeline событий, как мы их готовим для аналитиков и продактов.
Код на C# и на Go часто пронизан специальными объектами, отвечающими за прекращение работы — они называются токенами отмены, либо в случае Go — контекстами. Это супер-удобно и делает программы компактнее + надежнее, но питонисты про такое почему-то не в курсе. Мне пришлось решать эту проблему и написать свой инструмент + начать популяризировать паттерн.
Когда у вас достаточно большой и разношёрстный спектр запросов клиентов, а вам необходимо все это валидировать, и на это нет ресурсов в виде LLM или NN — "Что же делать?". Расскажу, как сделать классификацию быстро и без больших затрат на разметку и обучение.
Основной профит, который можно будет вынести с доклада — сакральные знания (нет), темплейт упаковки, док, как это паковать. Ну и еще поговорим про: текущую ситуацию на рынке serverless сервисов с поддержкой gpu — какие еще есть сервисы плюсы и минусы serverless (священный холивар selfhosted vs serverless) как съехать с них на другой serverless или на self-hosted особенности/грабли/боль двух платформ выше