Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Доклад с Moscow Python Conf 2016 (http://conf.python.ru) Слайды: https://conf.python.ru/django-orm/
В докладе будут затронуты большинство тем, которые необходимо знать современному python-разработчику, чтобы эффективно использовать функционал Django-ORM для построения высоконагруженных web-проектов. Поговорим и про классические ошибки при работе с QuerySet’ами и про профилирование и про code style. Выясним как можно сэкономить память и время при выполнении запросов, покажу популярные ошибки при проектировании схемы данных и при использовании миграций, а так же рассмотрим несколько распространенных задач современного веба, которые в Django еще не решены или решены некорректно.
Доклад с Moscow Python Conf 2016 (http://conf.python.ru) Слайды: https://conf.python.ru/metodika-nagruzochnogo-testirovaniya/
Я расскажу об этапах тестирования производительности типичного сервиса, о том, какие виды тестов нужно проводить, как интерпретировать результаты измерений и об инструментах, которые мы применяем для генерации нагрузки и анализа результатов тестов. Слушатели доклада научатся применять opensource и бесплатные инструменты, созданные в стенах Яндекса, для тестирования производительности своих сервисов.
Доклад с Moscow Python Conf 2016 (http://conf.python.ru) Слайды: https://conf.python.ru/optimizaciya-proizvoditelnosti-pri-pomoshi-cython/
Тридцать лет назад все стремились писать быстрые программы. Сейчас ничего не изменилось. Лекция расскажет о методиках ускорения программ на Python вообще и применении для этого Cython в частности. О том когда надо ускорять, что и надо ли вообще. Каких результатов можно достичь и какую цену за это нужно платить. И, самое главное, на каком месте нужно остановиться.
Скорость развития технологий в наши дни поражает. Скачок научно-технического прогресса в последние годы можно сравнить разве что с темпами развития космической отрасли в период с конца 50-х по середину 70-х годов ХХ века. Как тогда присутствие человека в космосе стало реальностью, так же и сейчас повсеместная замена людей машинами уже не кажется чем-то заоблачным.
Django-pushall предназначен для отправки Push-уведомлений через систему Pushall как всем пользователям сайта, так и персонально. Можно использовать для отправки уведомлений самому себе в каких-либо скриптах
Расскажем о том, как подключить шлюз Intel для интернета вещей к Amazon Web Services (AWS) и приступить к созданию приложений, рассчитанных на работу с этой платформой, с использованием Node-RED и Python. В итоге мы придём к решению, в котором шлюз будет передавать в облако данные, используя протокол MQTT.
Вы скажете, что самый простой способ — выделить весь текст в pdf, скопировать его в буфер обмена и вставить из буфера обмена в текстовый файл. И будете правы. Но это не наш случай. Файл pdf — результат сканирования многостраничного документа. Т.е. содержимое pdf — это изображения текста. Предлагаемый вариант решения реализован под Windows-8, но с небольшими корректировками, думаю, вполне может быть использован для Linux и OS X.
Возможно вы уже сталкивались с ситуаций, когда у вас есть программа написанная на python (таких программ может быть множество и написаны они могут быть вашими коллегами) и вам надо встроить этот запуск в программный код SAS.
Буквально статью тому назад, большинством голосов, было решено начать серию уроков по созданию аналога нативного приложения, написанного для Android на Java, но с помощью фреймворка Kivy + Python. Будет рассмотрено: создание и компоновка контроллов и виджетов, углубленное исследование техники разметки пользовательского интерфейса в Kv-Language, динамическое управление элементами экранов, библиотека, предоставляющая доступ к Android Material Design, и многое другое...
JSON — это стандарт де-факто, когда заходит речь о (де)сериализации, обмене данными в сети и мобильной разработке. Но насколько хорошо вы знакомы с JSON? Все мы читаем спецификации и пишем тесты, испытываем популярные JSON-библиотеки для своих нужд. Я покажу вам, что JSON — это идеализированный формат, а не идеальный, каким его многие считают. Я не нашёл и двух библиотек, ведущих себя одинаково. Более того, я обнаружил, что крайние случаи и зловредная полезная нагрузка могут привести к багам, падениями и DoS, в основном потому, что JSON-библиотеки основаны на спецификациях, которые со временем развиваются, что оставляет многие вещи плохо или вообще не задокументированными.
Я сам сторонник идеи что если нравится продукт то нужно покупать его и своими деньгами поддержать программистов. Но иногда бывает что компания на этот софт денег тратить не может или не хочет. Особенно сложно платить от 100$ в месяц когда есть бесплатные аналоги или если чаты используются в некоммерческих целях.
В Django встроена прекрасная система аутентификации пользователей. В большинстве случаев мы можем использовать ее «из коробки», что экономит много времени разработчиков и тестировщиков. Но иногда нам необходимо расширить ее, чтобы удовлетворять потребностям нашего сайта. Как правило возникает потребность хранить дополнительные данные о пользователях, например, краткую биографию (about), дату рождения, местоположение и другие подобные данные. В этой статье пойдет речь о стратегиях, с помощью которых вы можете расширить пользовательскую модель Django, а не писать ее с нуля.
Насколько сложно построить полноценный сервис email-маркетинга? Что для этого нужно предусмотреть? Какие подводные камни могут встретиться на пути пытливых умов разработчиков? Давайте попробуем разобраться вместе. В рамках нескольких статей я расскажу о том, как я за год сделал свой собственный сервис email-рассылок, какие уроки для себя извлек и что планирую со всем этим делать дальше.
Когда речь заходит про машинное обучение, обычно подразумевают большие объемы данных — миллионы или даже миллиарды транзакций, из которых надо сделать сложный вывод о поведении, интересах или текущем cостоянии пользователя, покупателя или какого-нибудь аппарата (робота, автомобиля, дрона или станка). Однако в жизни обычного аналитика самой обычной компании много данных встречается нечасто. Скорее даже наоборот — у вас будет мало или очень мало данных — буквально десятки или сотни записей. Но анализ все же нужно провести. Причем не какой попало анализ, а качественный и достоверный.
Цель этой книги — как можно быстрее ввести читателя в курс дела, чтобы тот начал писать на Python работоспособные программы (игры, визуализации данных и веб-приложения), и одновременно заложить основу в области программирования, которая пригодится ему на протяжении всей жизни. Книга написана для людей любого возраста, которые прежде никогда не программировали на Python или вообще никогда не программировали. Если вы хотите быстро изучить азы программирования, чтобы сосредоточиться на интересных проектах, а также проверить свое понимание новых концепций на содержательных задачах — эта книга для вас. Книга также прекрасно подходит для преподавателей, желающих предложить вводный курс программирования, основанный на проектах.
Представляем вам перевод серии статей посвященных глубокому обучению. В первой части описан выбор фреймворка с отрытым кодом для символьного глубокого обучения, между MXNET, TensorFlow, Theano. Автор подробно сравнивает преимущества и недостатки каждого из них. В следующих частях вы узнаете о тонкой настройке глубоких сверточных сетей, а также о сочетании глубокой сверточной нейронной сети с рекуррентной нейронной сетью.
Продолжаем серию статей о разработке мобильных приложений с фреймворком Kivy. Сегодня речь пойдет о замечательной библиотеке KivyMD — библиотеке для построения нативного интерфейса в стиле Android Material Design, написанной с использованием и для фреймворка Kivy. Откровенно говоря, лично я бесконечно рад, что отпала необходимость лепить и созерцать кривые, темные и страшные кастомные виджеты в Kivy приложениях. Используя в своих проектах библиотеку KivyMD плюс немного фантазии, вряд ли кто-то сможет визуально отличить, написана ли ваша программа на Java или с использованием фрейворка Kivy и Python.
С момента публикации статьи про «В меру Универсальное Устройство Управления» прошло немало времени (а если быть точным, больше года). Немало, но недостаточно много, чтобы я таки написал нормальную программную начинку для этого устройства. Ведь не для красоты ж оно есть — оно должно собирать данные с датчиков и делать так, чтобы эти данные оказывались в системе мониторинга (в моём случае Zabbix)
В своей первой статье я описал предысторию появления системы удаленного управления отоплением в загородном доме через Telegram-бота, которым я и моя семья пользовались долгое время.
С выходом iOS 10, Apple представила пользователям приложение Дом — свою реализацию интерфейса управления умным домом через HomeKit. Меня весьма заинтересовала данная тема и, потратив несколько вечеров на изучение доступного материала, я решил реализовать интеграцию данного продукта с моей системой. В статье я подробно изложу процесс ее установки и настройки, а также поделюсь видео с результатами того, что получилось в итоге.