Собрали в одном месте самые важные ссылки
консультируем про IT, Python
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.
В гостях у Moscow Python Podcast лидер Python практик компании S7 TechLab Антон Якунин. Поговорили с Антоном о опыте запуска MVP в большом компании.
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.
В очередном Python-стриме мы встречаемся с евангелистами MoscowPython Михаилом Корнеевым и Григорием Петровым. Михаил недавно запустил ютуб- и телеграм-канал "Хитрый Питон", в которых он делится небольшими хитростями, которые он находит в процессе работы над курсами Learn Python. На стриме мы обсудим, почему Питон - хитрый и какие хитрости полезно знать и использовать в процессе разработки.