Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
REPL для Postgres. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pgcli/
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/
Панель отладки и профилирования Django приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-debug-toolbar/
The Python Discord server does an annual survey. This page is a giant notebook showing the results for the last four years along with the code that generates the corresponding graphs.
This post explores the “Satellogic EarthView” data feed, starting with determining where the satellites are, and moving to the corresponding ground imagery. The post uses a combination of Python and DuckDB to achieve its objectives.
Много букв
Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/
Абсолютно безобидные технические статьи подчас вызывают бурю агрессии у отдельных лиц. Всех банить тоже нельзя — свобода слова закреплена в Конституции. Но есть решение: давайте используем искусственный интеллект, который будет анализировать комментарий и переписывать его, меняя токсичность на вежливость, сохраняя основную мысль комментария.
Какие-то из этих листингов я находил в литературе, посвященной Python, некоторые листинги я встречал на собеседованиях, а на какие-то натыкался во время выполнения рабочих задач. Однако все эти листинги объединяет одно: на мой взгляд они имеют неплохой образовательный потенциал и помогают лучше понять некоторые концепции Python.
Мы обучаем наших AI-ассистентов, а для этого нужно много данных. В статье расскажу, как быстро собрать информацию практически с любого сайта при помощи фреймворка Scrapy.
Во многих упоминается о том, что Redis можно легко масштабировать горизонтально, добавляя шарды в кластер, при этом логика распределения данных по шардам он берет на себя, без необходимости реализовывать ее на уровне приложения. На деле же все оказывается не совсем так или совсем не так.
Итак, пользователи вашего приложения уже жалуются на долгую загрузку данных, а серверы едва справляются с нагрузкой. Одна из возможных (и частых) причин в том, что API пытается выгрузить тысячи записей за один запрос. Без пагинации базы данных захлебываются под тяжестью SELECT-запросов, а клиенты уходят к конкурентам, не дождавшись ответа. Почему пагинация — это не опция, а must-have для любого API?
Сегодня хочу рассказать о полнотекстовом поиске — как это все работает в django, а как в postgres, и откуда вообще взялось. Современные компании ежедневно сталкиваются с разной текстовой информацией. Эффективный поиск не только ускоряет доступ к нужным данным, но и повышает продуктивность, снижает затраты и открывает новые возможности для анализа и принятия решений.
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
В статье речь пойдет об ALD Pro (Astra Linux Domain Pro). Один заказчик попросил предоставить инструмент нагрузки LDAP-запросов, да не простой, а с GUI и графиками. Наша команда в своей работе активно использует open source инструмент нагрузочного тестирования Locust (англ. Саранча).
Петербургский Фонд капитального ремонта опубликовал документы, в которых указана задолженность за каждую квартиру в городе по итогам 2024 года. Мы изучили эти файлы, чтобы ответить на вопрос: где и почему хуже всего платят за ремонт в своём доме. Я занимаюсь анализом данных и дата-журналистикой в газете "Деловой Петербург". Расскажу о том, как объединяли информацию из множества локальных html-таблиц и приведу примеры кода на "Питоне".
В этой статье разберём несколько вопросов на собеседованиях, связанных с устройством CPython и его C API.
В этой статье на примере решения несложного архитектурного кейса я покажу, что ответов только на 3 вопроса при проектировании систем распределённой параллельной обработки данных будет достаточно для обеспечения жёстких нефункциональных требований.