Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Мы всегда хотим писать код быстро, но за это приходится платить. На обычных высокоуровневых гибких языках можно быстро разрабатывать программы, но после запуска они работают медленно. Например, чудовищно медленно cчитать что-то тяжелое на чистом Python. Си-подобные языки работают гораздо быстрее, но в них легче наделать ошибок, поиск которых сведет весь выигрыш в скорости на нет. Обычно эта дилемма решается так: сначала пишут прототип на чем-то гибком, например, на Python или R, а потом переписывают на C/C++ или Fortran. Но этот цикл слишком длинный, можно ли обойтись без этого?
Изученая возможности MicroPython для своих целей натолкнулся на одну из реализаций библиотеки asyncio и, после недолгой переписки с Piter Hinch — автором библиотеки, понял, что мне необходимо глубже разобраться с принципами, базовыми понятиями и типичными ошибками использования методов асинхронного программирования. Тем более, что раздел для начинающих — как раз для меня. Это руководство предназначено для пользователей, имеющих разный уровень опыта работы с asyncio, в том числе содержит специальный раздел для начинающих.
В этой статье я хочу поделиться своим опытом использования TensorRT, RetinaNet на базе репозитория github.com/aidonchuk/retinanet-examples (это форк официальной репы от nvidia, который позволит начать использовать в продакшен оптимизированные модели в кратчайшие сроки). Пролистывая сообщения в каналах сообщества ods.ai, я сталкиваюсь с вопросами по использованию TensorRT, и в основном вопросы повторяются, поэтому я решил написать как можно более полное руководство по использованию быстрого инференса на основе TensorRT, RetinaNet, Unet и docker.
Как это бывает, решил изучить новые технологии 3д печати и купил себе 3D SLA принтер Photon, но его софт а именно слайсер оставляет желать лучшего, очень уж он слабоват. Нет контроля заполнения, поддержки плохо управляются и т.п… В общем решил я это дело обойти с помощью Cura, просто решил что может сработать и можно заюзать его… Поискал в сети описание формата Photon, он оказался довольно простым… И вот что из этого вышло
Перевод главы 13 Параллелизм из книги ‘Expert Python Programming’, Second Edition Michał Jaworski & Tarek Ziadé, 2016
За 3 дня до нового года появилась задача, передать клиенту наше ПО через менеджера, на флешке. ПО – это микросервисная платформа в несколько десятков docker-образов с множеством настроек и “километровым” helm-чартом
Давно собирался написать статью о numba и о сравнении её быстродействия с си. Статья про хаскелл «Быстрее, чем C++; медленнее, чем PHP» подтолкнула к действию. В комментариях к этой статье упомянули о библиотеке numba и о том, что она магическим образом может приблизить скорость выполнения кода на питоне к скорости на си. В данной статье — чуть более подробный разбор этой ситуации (часть 2) и рекомендации по «приручению» numba (часть 1).
Это вторая часть статьи про numba. В первой было историческое введение и краткая инструкция по эксплуатации numba. Здесь я привожу слегка модифицированный код задачи из статьи про хаскелл «Быстрее, чем C++; медленнее, чем PHP» с более детальными бенчмарками, графиками и пояснениями. Сразу оговорюсь, что я видел статью Ох уж этот медленный C/C++ и, скорее всего, если внести в код на си эти правки, картина несколько изменится, но даже в этом случае то, что питон способен превысить скорость си хотя бы в таком варианте, само по себе является примечательным.
Новая подборка советов про Python и программирование из авторского канала @pythonetc.
Знакомы ли вы с историей Python packaging? Ориентируетесь ли в форматах пакетов? Знаете ли, что распутывать клубок зависимостей придется даже когда кажется, что вот оно чудо — zero dependency? Уверен, что знакомы со всем этим не так хорошо, как автор библиотеки DepHell.
Мы рады представить январский релиз 2020 расширения Python для Visual Studio Code. Вы можете скачать расширение из маркетплейса, или установить его напрямую из галереи расширений в Visual Studio Code. Если расширение Python у вас уже установлено, вы можете получить последнее обновление перезапустив Visual Studio Code. Подробности о поддержке Python в Visual Studio Code вы можете прочитать в документации.