Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Audio
У вас настроен супер-стрикт-набор валидаторов кода, обязательная аннотация типов без Any и требования стопроцентного покрытия кода тестами? У меня тоже нет. Это не потому, что мы с вами бесполезные и непрофессиональные разработчики, а потому что надо дело делать, а не типы вылизывать.
Когда вы пишете на низкоуровневом языке, таком как С, вы беспокоитесь о выборе правильного типа данных и спецификаторах для ваших целых чисел, на каждом шаге анализируете достаточно ли будет использовать просто int или нужно добавить long или даже long double. Однако при написании кода на Python вам не нужно беспокоиться об этих «незначительных» вещах, потому что Python может работать с числами типа integer любого размера. В С, если вы попытаетесь вычислить 2^20000 с помощью встроенной функции powl, то на выходе получите inf.
Столкнулся с задачей модификации html-отчета при работе с pytest, в результате чего нашёл удобное для своей задачи решение, хочу им поделиться — возможно кому-то пригодиться.
Мы в ЦИАН любим микросервисы: на C#, на JS и, конечно же, на Python. Когда создаешь микросервис в 50-й раз, уже видишь повторяющиеся шаги и примерно представляешь себе "минимальный джентльменский набор" того, что должно быть внутри.
Большой объем информации в интернете хранится в текстах: новости, комментарии, сообщения и даже вакансии. В докладе мы рассмотрим набор рецептов по анализу текста на Python не углубляясь в теорию. Возможно, рецепты вдохновят вас узнать про лежащие в основе методы больше, но в любом случае сразу после доклада у вас будет понимание, как применять полученные сниппеты у себя в работе
Речь пойдет о том, как мы поддерживаем здоровье кодовой базы в проекте с безумными требованиями к скорости и постоянно меняющимися задачами. Мы поговорим про TDD, SOLID и KISS там, где люди меньше всего к этому готовы — в стартапе, который доставляет стройматериалы
Нейронные сети довольно популярны. Их главное преимущество в том, что они способны обобщать довольно сложные данные, на которых другие алгоритмы показывают низкое качество. Но что делать, если качество нейронной сети все еще неудовлетворительное?
И тут на помощь приходят ансамбли...
В этой статье я расскажу о том, как Parquet сжимает большие наборы данных в маленький файл footprint, и как мы можем достичь пропускной способности, значительно превышающей пропускную способность потока ввода-вывода, используя параллелизм (многопоточность).
Вы что код с ошибками пишете?! Да! И чтобы их обнаружить, в дополнение к программе мы пишем тесты. Но так ли они хороши? Во время доклада обсудим несколько простых техник тестирования, которые мы обычно не применяем.
Big Data сегодня — динамически развивающаяся отрасль. Как бы мы могли использовать python для обработки больших объёмов данных? В этом ознакомительном докладе я расскажу про Apache Spark, и как его можно использовать для обработки данных на python.
Из этого доклада вы узнаете о том, почему REPL в Python бесполезен, даже если это волшебный ipython. Будет предложено одно из возможных решений этой проблемы. В первую очередь доклад будет интересен тем, кого интересует более быстрая и эффективная разработка, а также тем, кто разрабатывает stateful системы.
Почти каждый месяц появляются новости об утечках данных пользователей из социальных сетей. На этой волне я написал twitter-оподобную социальную сеть с заложенной цепочкой уязвимостей для соревнований типа CTF. На ее примере я расскажу про разработку современного web-сервиса и его возможные уязвимости. Рассмотрим, что к ним привело, и как их можно было избежать при проектировании и разработке.
Большинство разработчиков собирают логи своих приложений. Обращения к базе данных, HTTP-запросы и ответы API, задачи Celery. Логи полезны: там видны пятисотки от внешних сервисов, проседания производительности и неожиданно возросшее время ответа после деплоя в пятницу вечером.
Очень часто во время работы над каким-либо проектом возникают задачи решение которых требует ввода в консоль нескольких команд, такие как, например, пересборка фронтенда, запуск/остановка нескольких docker-контейнеров, развертывание окружения на новом девелоперском компе и тому подобные вещи. И вот, собственно, однажды возникла идея как сократить время на это вот все, максимально упростив процесс, реализовав небольшую утилиту, позволяющую обернуть наборы часто производимых действий в пункты удобного меню выводимого в консоль.