Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Реализацией RPC запросов поверх брокеров сообщений никого не удивишь: очередь для запроса, очередь для ответа — ничего сложного. Тот же RabbitMQ имеет пример в официальной документации. Других примеров там нет, поэтому создается впечатление, что отправка ответных сообщений в другую очередь — единственный возможный способ реализации RPC.
Незаметная жизнь Bluetooth: как ваши устройства могут стать незаметными маячками для трекинга. Как собрать данные окружающих Bluetooth-устройств без кода на коленке прямо на телефоне, как обработать данные, и как это можно использовать не только в коммерческих целях, но и для слежки. Эксперимент и результат.
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
Обычно мы подключаем сбор метрик в prometheus к нашим web‑приложениям с помощью каких‑то клиентских библиотек, которые отдают метрики на /metrics. В этой статье я хочу рассказать как визуализировать Latency с помощью Histogram метрики.Будет полезно тем, кто еще не строил метрики из Prometheus, а так же тем, кто хочет понять как их интерпретировать.
Я смотрю на технологии ИИ с точки зрения человека, кто знает что хочет, но не имеет навыков это сделать через код. Я протестировал новый плагин Code Interpreter на реальных задачах в бизнесе и остался приятно удивлён. Посмотреть кейсы применения
Часто Python-разработчики выбирают Flask в качестве «быстрого старта» для создания веб-приложений. Он прост в использовании и имеет много преимуществ перед другими фреймворками — например, легкий синтаксис, удобные шаблоны и инструменты для гибкой настройки сайтов. Однако у начинающих могут быть трудности в работе с фреймворком. Чтобы свести их к минимуму и помочь с погружением в Flask, наши коллеги собрали полезные материалы. Сохраняйте подборку в закладки и делитесь своими вариантами в комментариях.
Для Python существует более 137 тысяч библиотек с открытым исходным кодом, автоматизирующих работу в разных областях — от отдельных рутинных рабочих процессов в компаниях до создания сложных многофункциональных приложений. Одна из самых популярных областей применения «змеиного языка» — наука о данных, а также задачи, связанные с искусственным интеллектом и машинным обучением.В этой обширной «шпаргалке» для начинающих AI/ML специалистов мы собрали опенсорсные библиотеки Python, сгруппированные по областям практического применения. Этот список с кратким описанием функций каждого инструмента будет полезен всем, кто постоянно работает с «Питоном» и ищет эффективные инструменты для решения возникающих задач.
Сегодня я хочу поговорить о том, как можно получить и декодировать сигналы точного времени, которые передаются по радио. Чтобы выполнить эту задачу, вам даже не понадобятся специальные устройства. Достаточно будет компьютера с более-менее быстрым интернет-соединением. Технология передачи точного времени по радио не нова. Сигналы точного времени начали передавать практически сразу, как появился радиотелеграф. Сейчас передача сигналов точного времени осуществляется с помощью различных технологий. Помимо радио, информация о времени с разной степенью точности передаётся: в интернете (NTP); в сетях мобильной связи (NITZ); в системах спутниковой навигации GPS, ГЛОНАСС, BeiDou-3, Galileo. Хотя в этих случаях используются более современные технологии, передача сигналов точного времени по радио продолжает существовать и выполнять свои функции. Промышленностью выпускаются различные устройства, принимающие эти сигналы, например, часы Casion Wave Ceptor. Изучив основы передачи точного времени по радио, вы узнаете много интересного, а также закрепите свои знания в различных областях.
Каждый день разработчики и тестировщики сталкиваются с рутиной, которая отнимает время и энергию. А ведь хочется заниматься более творческими задачами. К счастью, технологии сегодня позволяют автоматизировать многие рутинные процессы, что значительно экономит время и повышает эффективность работы. В этой статье я расскажу о неочевидных автоматизациях, которые сделали нашу жизнь проще, и покажу, как реализовать их. В большинстве случаев нужна только техническая учётка для баг-трекера или DevOps-платформы.
Сегодня я хочу рассказать вам о том, как можно интегрировать два мощных инструмента – Dagster и Great Expectations.Great Expectations позволяет определить так называемые ожидания от ваших данных, то есть задать правила и условия, которым данные должны соответствовать. Dagster, с другой стороны, это платформа с открытым исходным кодом для управления данными, которая позволяет создавать, тестировать и развертывать пайплайны данных. Написан на python, что позволяет пользователям гибко настраивать и расширять его функциональность.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Возвращаясь к бытовому применению нейронных сетей, изначально была идея усовершенствовать модель детекции свободного парковочного места из предыдущей моей статьи (Определение свободного парковочного места с помощью Computer Vision), сделать возможность сегментации дороги, тротуара и исключать из парковочных мест, автомобили, которые стоят на газоне (было несколько гневных комментариев на этот счёт).
У меня есть несколько групп в ВК, в которые нужно периодически публиковать посты. В целом мое желание можно описать фразой «А когда мне это делать, если я все время не хочу». Мотивация в моем случае это лень. Я не являюсь разработчиком, но решил набросать скрипт, который будет публиковать посты.
Возникла задача сделать уведомления в Телеграм о сделках на Binance: открытие и закрытие позиций, текущий профит, баланс и прочее. Это актуально если кто-то или что-то торгует на вашем счете и вы хотели бы быть в курсе. Задача выглядела несложной - из Binance API забираем последние сделки и шлём в Телеграм - работы на пару часов. Но на практике это превратилось в квест на пару дней в котором 90% времени ушло на изучение особенностей работы с Binance API, их довольно странную логику и жесткие лимиты.
Давайте попробуем немного разобраться в теме импульсных нейронных сетей (spiking neural network, SNN). Напишем простую импульсную нейронную сеть, используя только NumPy и Pandas, для классической задачи машинного обучения с использованием кодирования рецептивными полями.
В этой небольшой заметке я рассказываю про именованные цвета tkinter и показываю как с ними можно работать. Попутно вы узнаете как с помощью python можно вытащить и обработать данные из web страницы и получить список всех возможных цветов. И, наконец, мы соорудим, две простецкие программы для просмотра списка цветов.
Вы изучаете данные и хотите поделиться своим кодом Python с другими, не раскрывая исходный код и не требуя от них установки Python и других компонентов? Если да, то вас может быть интересна конвертация вашего скрипта Python в исполняемый файл.
Весной 2023 года прошел хакатон MTS True Tech Hack, на котором был представлен кейс улучшения сервиса просмотра видео для людей с ограниченными зрительными способностями. Предоставить решение во время хакатона нам не удалось, но зато за следующие два месяца мы смогли закончить пилотную версию сервиса, помогающего слабовидящим людям лучше понимать происходящее на экране. В этом посте мы решили поделиться результатами и деталями проделанной работы.
Во время собеседований QA-инженеров я заметил, что многие знают про то, как создавать фикстуры, но мало кто знает про существование встроенных фикстур в Pytest. Встроенные фикстуры — хороший инструмент, чтобы не создавать свои велосипеды и эффективно использовать мощь фреймворка, которую хотели передать авторы. Фикстуры помогают в разных случаях: при работе с выводом ошибок, логировании, создании отчетов и так далее. В статье разберем основные встроенные фикстуры и их применение в Pytest.