Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
Код высокого качества — это не просто код без ошибок. Он должен быть чистым, удобочитаемым и простым в сопровождении. Путь от рядового питониста к профи не прост, для этого вам нужно разбираться в стиле, архитектуре приложений и процессе разработки. Книга «Секреты Python Pro» научит проектировать ПО и писать качественный код, то есть делать его понятным, сопровождаемым и расширяемым.
В повседневной практике мне постоянно приходится анализировать взаимодействие различных сетевых элементов, которые участвуют в предоставлении той или иной услуги абонентам.
Для оценки качества услуги обычно используются отчёты об ошибках, которые формируются на основе сообщений об ошибках от различных сетевых элементов. Анализ достоверности отчётов об ошибках — важный этап оценки качества услуги. В этой статье рассмотрим, как различные статистические методы могут применяться в инженерной практике при оценке достоверности отчётов об ошибках.
Наверняка вы читали мой пост про введение в Apache Airflow. Многое с тех пор изменилось в инструменте, в декабре 2020 года вышла новая версия Apache Airflow 2.0. В ней появилось множество интересных фишечек:
Те, кто работает с Python, знают, что этот язык хорош благодаря своей обширной экосистеме. Можно даже сказать, что язык программирования не выделялся бы ничем особенным, если бы не его замечательные пакеты, которые добавляют новые функции к основным.
Сегодня хочу рассказать про Apache Airflow, который, на мой взгляд, является хорошим инструментом для построения ваших пайплайнов.
Что связывает языки Python и C++? Как извлечь из этого выгоду лично для себя? На большой конференции Pytup Александр Букин показал способы, благодаря которым можно оптимизировать свой код, а также выбирать и эффективно использовать сторонние библиотеки.
Представьте, что у вас есть свой канал в Телеге. Допустим, вы высказываете непопулярную политическую точку зрения и, соответственно, ловите хейт в личку со стороны читателей и проходящих мимо.
Очень часто приходится сталкиваться с проектами в которых DRF Serializer используется только для вывода данных. А для ввода данных и их верификации используются какие то отдельные функции. Что как мне кажется совершенно неправильно. Если в проекте используется DRF Serializer то именно он и должен быть задействован для ввода и для вывода.
Прогноз кликабельности (CTR), цель которого - предсказать вероятность того, что пользователь нажмет на объявление или товар, имеет решающее значение для многих онлайн-приложений, таких как онлайн-реклама и консультирующие (рекомендательные) системы. Эта проблема очень сложна, поскольку: 1) входные функции (например, идентификатор пользователя, возраст пользователя, идентификатор элемента, категория элемента) обычно разрежены; 2) эффективное предсказание опирается на комбинаторные функции высокого порядка (они же кросс-функции), которые очень трудоемки для ручной обработки экспертами предметной области и не перечислимы. Поэтому были предприняты усилия по поиску низкоразмерных представлений разреженных и высокоразмерных необработанных объектов и их значимых комбинаций.
Как обычно проходит собеседования на позицию разработчика Python? Обычно одним из первых вопросов будет просьба рассказать о типа данных (или составных типах данных) в Python. Потом через несколько других общих вопросов разговор обязательно перейдет к теме дескрипторови метаклассов в Python. И хотя это такие вещи которые в реальной практике редко когда приходится использовать, каждый разработчик должен иметь хотя бы общее представление о них. Поэтому в этой статье я хочу немного рассказать о метаклассах.