Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Спецвыпуск с Positive Hack Days! Гости у Moscow Python Podcast на сей раз тоже необычные — всамделишные, но сугубо «белые» хакеры: Ярослав и Анатолий из Positive Technologies. Вместе с ними мы вникаем в особенности работы white hat хакеров, в логику действий взломщиков, находящихся на светлой стороне силы, в специфику хака веб-приложений, а также в отдельные потенциальные уязвимости в технологическом стеке вокруг Python.
«Большая О» в информатике используется при анализе того, как ведёт себя код с увеличением объёма данных. И это полезный инструмент, который зачастую преподносится при помощи отталкивающих математических концепций. В этом выступлении я расскажу вам о большой О то, что действительно важно знать разработчику: как использовать этот инструмент во благо программ. Большая О поможет вам подобрать нужные структуры данных и алгоритмы, таким образом, чтобы производительность не терялась даже на больших объёмах данных. Не нужно быть математиком или зубрить информатику, чтобы освоить большую О — она не так загадочна, как может показаться.
Про тонкости, расширенные возможности, про цепочки подписей x.509, как можно организовать свои цепочки подписей. Ну и в общем, как устроить защищённое общение между своими/сторонними сервисами по стандартам RFC. Ну и конечно, как это все использовать на Python
Сталкивались ли вы с проблемой: как быть с разделяемыми данными для приложения с микросервисной архитектурой? Как держать их в консистентом состоянии? Как сделать так, чтобы API для работы с этими данными не тормозили? Расскажу, какой подход мы выбрали в рамках нашего продукта и почему
Что вам от ещё одного выступления про ГБИ (это глобальная блокировка интерпретатора, из-за которой код на Питоне не может быть распараллелен по ядрам)? Конечно мы посвятим часть времени описанию того, что это такое, того на что она влияет и на что не влияет, и того как её можно обойти. Но главное — мы поговорим о возможном будущем. И вероятно даже о будущем после ГБИ. Будущем, к которому ведут нас изыскания, производимые нами в настоящем. Будущем Питона, исполняемого на многих ядрах.
Должны ли программисты по умолчанию писать качественный код? Как системно формировать для разработки условия, которые не дадут членам команды «проваливаться» в несчастье?
Как Kubernetes улучшает жизненный цикл Python-приложений? Есть ли сложности в организации оркестровки, с которыми могут столкнуться команды, ведущие разработку на Python? Как вся эта благодать вписывается в концепцию cloud native applications?
Предлагаем вашему вниманию «выездной» выпуск Moscow Python Podcast, записанный на Knowledge Conference 2019. Учитывая тематику конференции, на сей раз мы сосредоточились не только на культуре кодинга и подходах к разработке, но и на том, как различные практики закрепляются (или не закрепляются) в Python-сообществе.
Как развивалось пакетирование в Python, что в нём на текущий момент оставляет желать лучшего, какие системы для управления зависимостями актуальны и в какую сторону они развиваются?
Как джуниору сориентироваться в хитросплетениях IT-индустрии? Какая мотивация лучше всего помогает начинающему программисту не капитулировать перед первыми трудностями? Как эффективнее искать вакансии — через рекрутинговые сервисы или через знакомых? Как пробиваться через «HR-заслон» в компанию мечты?
* Видео в низком разрешении.
Беглый обзор некоторых нововведений в Python 3.7: встроенная breakpoint(), классы данных, функции с разрешением в наносекунды, компактные словари, __getattr__ уровня модуля.
С тех пор как в Питоне появилась поддержка аннотаций прошло уже немало времени. И сегодня можно с уверенностью говорить о том, что эта функциональность прижилась. Так давайте же посмотрим, как и для чего используются аннотации стандартной библиотекой и сторонними приложениями.