Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Avoid performance pitfalls by replacing the length template filter with count() for QuerySet objects to prevent excessive memory and database usage.
Сегодня будем сравнивать две библиотеки — Polars и Pandas. Обсудим, какие преимущества есть у Polars и за счет чего она выигрывает в производительности.
From RAG chatbots to code assistants to complex agentic pipelines and beyond, build LLM systems that run better, faster, and cheaper with tracing, evaluations, and dashboards.
В этой статье мы рассмотрим базовые шаги по созданию простой игры на Pygame, познакомимся с её основными возможностями и построим простой проект от начала до конца. Прочитать статью
А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.
Сегодня расскажу вам о базовой настройке SAST и DAST для django в gitlab cicd. В разработке использование SAST (Static Application Security Testing) и DAST (Dynamic Application Security Testing) в последние годы стало уже стандартом.
Эта статья написана для начинающих пользователей, которые хотят разобраться в работе сервиса отдачи информации zakupki.gov.ru. Мы шаг за шагом разберем, как получить токен для физического лица, как выглядит XML-документ для запроса и как написать простую программу на Python для взаимодействия с сервисом.
Сегодня я расскажу о том, как мы реализовали систему подбора аудиокниг и зачем это вообще было сделано. В статье мы фокусируемся на принципе рекомендации похожих книг (а подходы для авторов в нашем случае были сделаны аналогично).
Сегодня расскажу про наш сервис Remote Config и A/B-эксперименты — это переработка одного из моих докладов
Я патентный поверенный, мне интересно работать с данными, у Роспатента появилась открытая и удобная для обработки статистика по зарубежным заявителям, и мне стало интересно поизучать ее.Коротко о процессе: скачал два файла с данными (за 2023 год и за 2024 год (с учетом даты выхода статьи это почти полные данные за 2024 год)), с помощью небольшого скрипта на питоне построил следующие графики:
Расскажу, как обеспечить соблюдение командных конвенций и порядок в хранилище тестовых артефактов с помощью синтаксического анализа. Также поделюсь опытом написания и внедрения собственного линтера для проекта с пятьюстами тестовыми сценариями, который значительно упростил работу ревьюеров и улучшил читабельность отчетности.
Расскажу про успешный опыт ускорения многопоточного приложения написанного на pandas. Покажу сравнение синтаксиса и производительности polars с другими решениями. Дам полезные советы по миграции
Подход к ведению словаря терминов используемых в коде Python-проекта. Как он может помочь в уменьшении когнитивной нагрузки при чтении кода и помочь новому разработчику быстрее погрузиться в контекст проекта.
PyTorch — это мощный и гибкий фреймворк для машинного обучения, широко используемый для создания нейронных сетей. Он особенно популярен благодаря простоте использования, динамическим вычислительным графам и богатой экосистеме инструментов для обучения моделей. В этой статье мы продолжим реализовывать собственную библиотеку машинного обучения на NumPy!
На этот раз мы создадим полноценного Telegram-бота для продажи цифровых товаров с базой данных, которой будем управлять через SQLAlchemy 2, админ-панелью, пользовательской частью и интегрированной оплатой через Юкассу.
Audio
Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/