Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Вы, вероятно, уже видели немало статей с заголовками вроде «Python, Rust — производительность, бла-бла-бла…». Печально, но почти все эти статьи демонстрируют лишь самые простые примеры уровня «hello world». В отличие от них, в этой статье я хочу поделиться тем, как я проектирую крупные расширения для реальных проектов и почему принимаю при этом те или иные решения.
Идея создания электронного курвиметра возникла в процессе разработки инструментальной выверки вращающейся печи. Для точного измерения диаметров опорных роликов и определения их износа необходимо было создать специальный прибор.Износ роликов, возникающий в результате неправильной работы печи, требует ремонта, который заключается в шлифовке и выравнивании их профиля.
Хотелось бы подчеркнуть, что в обеих статьях рассматривается только один из алгоритмов. Он, на мой взгляд, наиболее понятен для начинающих разработчиков, хотя существуют и другие способы. О них можно узнать из документации Django.
Появилась у меня задача по мониторингу и оценке производительности проекта на микросервисной архитектуре. Для решения был выбран Jaeger. Он давно на рынке, активно развивается (не так давно вышла версия 2, в которой упростилось развертывание и появилась интеграция OpenTelemetry)
Практика — лучший способ глубокого понимания теории. Рассмотрим на примере, как работают веб-сервисы с протоколом SOAP, для чего нужен WSDL и как он связан с XML-документом в теле POST-запроса.
Представьте, что лингвист внезапно стал экспертом по живописи. Именно это произошло в 2020 году, когда архитектура для обработки текста — трансформеры — научилась "видеть" изображения.
Обнаружил у себя довольно внушительный набор инструментов, разработанных для Django в разное время и для разных целей. Все инструменты под лицензией LGPL, и почти все так или иначе используются в активных проектах. Возможно, какие-то из них окажутся полезны вам, поэтому хочу рассказать о них в этой - кратко, - и возможно, последующих подробных статьях по каким-то из инструментов отдельно.
Моя работа — искать новые идеи, проверять гипотезы и улучшать продукты. На этом пути иногда приходится изобретать уникальные решения. Например, мы создали собственный фильтр, чтобы отсеивать нежелательный контент с помощью LLM. Рассказываю, как мы к этому пришли и с какими сложностями столкнулись.
Небольшой православный телеграм-канал на ~4 тыс. чел., где я состою в числе редакторов, ежедневно атакуют спамеры. Ввиду его тематики к обычному спаму прибавляется еще и разный специфический, о чем я скажу позже. Поэтому без бота-модератора нам не обойтись.Сначала я написала простого бота на aiogram, который фильтровал сообщения по ключевым словам. Но этого оказалось недостаточно... Код на Python, скрины и цифры
Современная наука невозможна без компьютерных вычислений — от обработки результатов измерений до моделирования процессов. Одним из наиболее широко используемых инструментов для вычислений в ядерной физике и физике высоких энергий является фреймворк ROOT, разрабатываемый в CERN.
ㅤ
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Доклад с DjangoCon Europe 2025
We've all heard that we should test our software, but what happens when we don't? Sometimes, it leads to strange and unexplainable events.
Возможность запускать язык специализированный на машинное обучение из Python экосистемы
Enabling native connection pooling in Django 5 gives me a 5.4x speedup.
Audio