Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Краткий обзор разных вариантов использования gDrive API, так же вы узнаете как получить доступ к gDrive API, конечно же с примерами подключения, авторизации и выполнения различных запросов на питоне.
Мы узнаем, что из себя представляет дерево синтаксического разбора (AST / Abstract Syntax Tree) в языке Python и какие магические возможности можно получить с помощью модификации AST.
Слышали про магию в Python? Одно из магических заклинаний называется дескрипторы. Мощная фича языка, которая позволяет определять свое поведение атрибута объекта при доступе к этому атрибуту. Сложно звучит? А вы знали, что дескрипторами уже наверняка пользовались, если хотя бы раз писали на Python. Я расскажу о том, что такое дескрипторы и как их осознанно можно применять в собственном коде.
Краткое введение в основы работы хеш-функций. Из доклада вы узнаете, что такое хеши и какими способами их можно формировать; немного о структурах данных, в которых используется хеширование; о фильтре Блума и его применении в упомянутых структурах; о том, какие функции хеширования следует применять для решения различных задач, в частности, для безопасного хранения данных. Слайды: http://curtis.lassam.net/projects/hash_presentation/
Rust — язык программирования, разрабатываемый в компании Mozilla, предлагающий свойства, гарантируемые компилируемыми низкоуровневыми языками (в частности быстродействие), и позволяющий не заботится о ручном управлении памятью. Rust неплохо сочетается с ctypes и cffi, что позволяет достаточно удобно обращаться к написанным на нём библиотекам из кода Python. Доклад является кратким введением в Rust с несколькими примерами вызова функций при помощи cffi.
Слайды: https://speakerdeck.com/pycon2015/dan-callahan-my-pythons-a-little-rust-y
Кирилл Перевозчиков
Николай Карелин
Евгений Климов
Анатолий Бабеня
Владимир Шебуняев Владимир показал на примерах, как и зачем использовать BDD в Continuous Integration, какие есть преимущества и проблемы у этого подхода. Также он познакомил слушателей с инструментами Behave, Lettuce, pycukes, specloud, freshen, pyvows, pytest-bdd.
Евгений Климов В своем докладе Евгений рассказал о том, как быстро понять, что приложение «тормозит», настроить детектор аномалий и alert на SMS. Также речь зашла об основных показателях, на которые необходимо обращать внимание при оценке производительности веб-приложений.
В докладе расскажу, как добиться дополнительного ускорения сложных вычислений. Будут разобраны подводные камни многопоточности в CUDA, перечислены особенности оптимизации программ для графического процессора и представлены полезные средства отладки и профилирования. Дополнительно приведу примеры из собственного опыта распараллеливания и оптимизации такого рода программ.
Мы рассмотрим python-библиотеку под названием readability-lxml (https://github.com/buriy/python-readability), её применение и механизм работы для задачи извлечения текстов новостных страниц.
В мини-докладе пойдёт речь о коммите, ускорившим Python 2.7.11 на 30%, а также о некоторых нововведениях в Python 3.5: PEP 448 — Дополнительное обобщение распаковки, PEP 484 — Новый стандарт для аннотирования типов, PEP 492 — Сопрограммы с использованием async и await.
На данный момент существуют три пользующихся популярностью подхода к реализации конкурентных вычислений в Питоне: нити, событийные циклы и сопрограммы. Каждый из этих подходов окружён своей завесой тайны и рисками. В этом докладе, на коде, который будет написан прямо по ходу, мы разберём каждый из упомянутых путей: плюсы, минусы, места, на которые следует обратить особое внимание. Не обойдётся также без вездесущей глобальной блокировки интерпретатора (GIL).
В этот раз Максим Климишин расказывает о трансдюсерах в Python, Игорь Давыденко о React.js для Python разработчика, Дмитрий Чаплинский и Дмитрий Гамбаль о том, как строится опенсорс краудсорсинговая платформа "Vulyk", Андрей Светлов о PEP 492, Павел Коломиец о проекте Vagga
Запись велась с экрана ноутбука и докладчику давался микрофон. Звук может быть иногда странный, но вроде бы те части которые послушал вполне слышимы. Видео в порядке выступления: - Дмитрий Николаев, "Опыт работы с большими объемами данных на примере компании HealthJoy" http://youtu.be/9LYS0DvLGsI - Михаил Кашкин, "Flask API backend" http://youtu.be/3Iw73IF_6OU - Алексей Москаленко, "Does Python Need Type Checking" http://youtu.be/Q2VzHH61C5k
К своему стыду мы пропустили информацию о прошедшей на прошлой недели микроконференции с двумя интересными докладами о именовании переменных и об удобствах применения применении pundle вместо pip и virtualenv
Бесценная подборка 25 материалов для обучения и ознакомления с чем-то новым.