Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Я собрал датасет метаданных по ~40 млн публичных репозиториев GitHub. Внутри — звёзды, форки, лицензии, язык, описание, размер, дата создания и др. Схема по смыслу максимально совместима с GH Archive/GitHub API.
Асинхронность в Python кажется простой — добавил async/await, и всё летает. Но на практике синхронные вызовы внутри асинхронного кода превращаются в «бутылочное горлышко», блокируя event loop и приводя к непредсказуемым последствиям: от подвисших запросов до деградации производительности. Как разбираться в таком случае и почему важно знать особенности фреймворков в подкате...
Разбираем самые странные антипаттерны в автотестах на Python: от sleep(0.1) и стрелочек вниз до глобальных курсоров и "фреймворков" на 3500 строк. Почему так делать не стоит и какие есть взрослые альтернативы.
В мире web и тонких клиентов по-прежнему приходится тестировать классические приложения: Office apps, Explorer, Telegram, WhatsApp. Сегодня для примера мы возьмем WhatsApp. Погрузившись в автоматизацию ручных кликов в приложениях Windows с помощью Python, я попробовал несколько известных библиотек, каждая из которых поодиночке оставляла ощущение «чего-то не хватает».
В новостях всё чаще говорят об «ИИ‑диктофонах» — гаджетах, которые записывают каждый ваш разговор в течение дня, отправляют аудио в облако, превращают его в текст и даже готовят краткую сводку по итогам. Звучит футуристично, но такие решения стоят дорого, требуют постоянной подписки и вызывают вопросы о приватности.
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Мощный web-фреймворк. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/Django/
Как легко «сломать» внешние ключи в Django и что с этим делать. Если кратко, то unique_together больше не нужен, индексы на ForeignKey работают не так, как вы думаете, миграции могут блокировать продакшен, а правильный порядок операций и частичные индексы экономят гигабайты и спасают нервы.
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Установка Arch Linux на ZFS всегда была не очень тривиальным делом: нужно знать много тонкостей, прочитать кучу статей и различные вики, разобраться с флагами создания датасетов и пула, с конфигурацией initramfs и с тем, какие systemd сервисы стоит включать, с параметрами командной строки ядра и правильными конфигами. Если ставить вручную, то установка занимает целый вечер, с вдумчивым раскуриванием мануалов перед черной консолью. А можно ли проще?
С тех пор, как «банда четырёх» ещё в 90-е выпустила свою легендарную книгу «Паттерны объектно-ориентированного проектирования», сами «паттерны проектирования» стали краеугольным камнем всевозможных рассуждений о программной архитектуре. Однако, со временем этот термин становится всё более размытым.
В основном моделирование развития пожара провожу в специализированном программном обеспечении Fire Dynamics Simulator (FDS), оно используется от Японии до США при обосновании отступлений требований пожарной безопасности. При моделировании развития пожара очень много времени занимает обработка результатов моделирования.
Связка одноплатного компьютера с различными устройствами в виде датчиков и исполнительных механизмов является отличным образовательным инструментом, позволяющим изучать работу с датчиками, интерфейсами и осваивать программирование. А работа с одноплатными компьютерами открывает огромный интересный Мир embedded-программирования, работы с Linux и создания собственных проектов автоматизации и систем сбора данных.
Inside CPython's attribute lookupPython's attribute lookup logic seems pretty simple at a first glance: "firstlook in the instance __dict__, then look in its type".However, the actual logic is much more complex because it needs to take intoaccount the descriptor protocol, the difference between lookups on instancesvs types, and what happens in presence of metaclasses.
В этой статье расскажу, как мы создали систему автоматического обучения и развёртывания моделей машинного обучения с открытым исходным кодом. Первый вопрос, который может задать себе читатель, знакомый с темой современного машинного обучения: «Почему бы не взять одну из десятков (если не сотен) открытых AutoML-библиотек?»Ответ прост: мы не стремились создать ещё один «стандартный» проект AutoML. Наша цель — сфокусироваться на вещах, которые редко встречаются в готовых решениях:
Сегодня расскажу, как сделать двухфакторную аутентификацию через звонок с применением технологии text-to-speech. Работает просто — пользователь получает код, продиктованный роботом во время голосового вызова. Этот альтернативный SMS и push-уведомлениям способ доставки кода, при этом относительно простой в реализации, дешевле SMS и работает без интернета.Я покажу, как это работает, на конкретном кейсе.