Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
В прошлой статье я уже рассмотрел основные возможности Web App. Cегодня же подведём итоги, расскажем все особенности и нюансы работы с Web App в Telegram и соберём простенькое веб-приложение.
Как можно догадаться из названия, он считает многие общепринятые сведения о производительности Python как минимум вводящими в заблуждение. На множестве примеров он показал, где, по его мнению, таятся истинные проблемы. Инженер пришёл к выводу, что управление памятью в конечном итоге наложит ограничения на возможности повышения производительности Python, но у него есть проект SPy, который, возможно, станет способом реализации сверхбыстрого Python.
В прошлой статье мы показали, как тесты помогают найти изъяны в архитектуре. Для этого мы попытались протестировать скрипт на Python, проверяющий погоду. Нам пришлось разбить его на несколько функций в зависимости от зон ответственности, и это позволило написать несколько тестов. Но у них были существенные недостатки
Программисты делятся на два типа: те, кто автоматизирует установку ALD Pro, и те, кто ещё не понял, сколько времени они теряют. Когда-то я вручную прописывал DNS, как средневековый монах переписывающий манускрипты, но потом осознал, что компьютеры должны работать вместо нас. В этой статье — мой путь от консольных скриптов, которые пугали коллег, до веб-интерфейса, где даже бухгалтер (почти) разберётся.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Оверинжиниринг — это когда простую задачу решают так, словно строят космический корабль: с абстракциями, фабриками и паттернами «на будущее». Разбираем живые примеры, почему так происходит и как находить баланс между гибкостью и простотой.
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Пошаговое руководство для Manual QA, которые хотят перейти в автоматизацию. Как выбрать направление, язык и инструменты, какие шаги пройти и что добавить в портфолио, чтобы уверенно расти в Automation QA.
Большие данные в Excel — большая головная боль Представьте: перед вами тысячи строк в Excel с опечатками и разными форматами. VBA и Python помогают, но... что если есть способ быстрее? Я нашел решение, которое экономит часы ручной работы.
Статья описывает процесс создания проложения для распознавания текста на изображении и общения с распознанным текстом.
Недавно VK сделал новый мессенджер - Max - который рекламируют как отечественный аналог WeChat. Пока что он немного сыроват, но в нём видно потенциал. Сегодня мы будем делать бота для него на Python.
Актуальная утилита для управления модулями в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.org/project/uv/
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Казалось бы - все бьются над увеличением количества подписчиков в своих Telegram-каналах - зачем уменьшать их число? Я сам заинтересовался этой темой после странного всплеска трафика. Опубликовал статью про голосовых ассистентов - и из-за неудачного заголовка она внезапно стала вирусной. Обычно мои тексты собирают около 7 тысяч просмотров (медиана), но в этот раз счётчик вырос до 140 тысяч.
Надоел Pinokio? Мне тоже. Популярный установщик для нейросетей оказался медленным, тяжеловесным и, что самое страшное, — закрытым "котом в мешке". Я заглянул под капот, ужаснулся и за пару вечеров написал свою альтернативу — PortableSource. Внутри статьи — полное разоблачение Pinokio с доказательствами и рассказ о создании по-настоящему портативного и честного инструмента.
Многие знают, что в Windows есть встроенная функция «Распознавание речи», а в новых версиях — «Голосовой ввод» (Win + H). Это неплохие инструменты, но меня в них всегда смущали несколько моментов: непрозрачность в вопросах приватности, ограниченная кастомизация и глубокая интеграция в систему, которую не всегда удобно настраивать. Хотелось чего-то простого, гарантированно оффлайнового и с открытым исходным кодом, чтобы точно знать, как оно работает.
В первой части курса по созданию ИИ-агентов разбираем фундаментальные основы LangGraph: что такое графы состояний, как работают узлы и рёбра, зачем нужны условные переходы и циклы.Учимся строить архитектуру будущих AI-агентов без единой строчки ML-кода — только чистая логика и понятные примеры. От простого калькулятора возраста до сложных циклических процессов с визуализацией графов. Готовим фундамент для интеграции с нейросетями в следующих частях.
В последнее время AI агенты стали главным трендом. Многие используют готовые шаблоны, такие как create_react_agent из langchain, но не понимают, как они работают под капотом. При этом агенты становятся все сложнее, и придет время, когда нужно будет писать свою реализацию.
Автоматизация тестирования — это не только про код и фреймворки, но и про подходы, архитектуру и опыт. Многие начинающие автоматизаторы быстро погружаются в написание тестов, но при этом совершают ошибки, которые кажутся «мелочами» — пока не вырастают в большие проблемы: нестабильные тесты, сложность поддержки или путаницу в результатах.
Проект по распознаванию алфавита глухонемых (РЖЯ)