Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте авторский блог
В статье рассказывается о развертывании Django приложения в облаке AWS с помощью Bitbucket Pipelines. Тем, кому интересна эта тема, добро пожаловать под кат.
Представляю вашему вниманию перевод статьи "Animal detection in the jungle — 1TB+ of data, 90%+ accuracy and 3rd place in the competition".
Или чему мы научились, как выигрывать призы в таких соревнованиях, полезные советы + некоторые мелочи
Изучай Python на настоящих задачах! Освой за 5 месяцев основные инструменты и практики разработчика, и получи приглашение на собеседование в топовую IT компанию. (Avito компенсирует обучение в случае трудоустройства) Получай опыт напрямую от разработчиков Mail_ru Group и Sunlight и становись специалистом.
Инструмент для встроенного в Пайтон дебаггера pbd — pdbe. С ним можно дебажить старые проекты, когда не знаешь с чего начать их изучение (например, какие-то фреймворки типа Джанго) или же отдельные части вашего приложения. А также работать с вашей отладкой в стиле Git (сохранять в коммиты состояние вашей отладки).
Python – это замечательный язык программирования, но есть одна вещь, которая ограничивает нашу свободу творчества, и называется она GIL. Спикер расскажет, как можно с ним договориться и не ограничивать себя одним потоком
В своём докладе Марина расскажет об использовании Python в качестве "продвинутых bash-скриптов" и кейсах, когда его знание помогает менеджеру проектов автоматизировать собственный труд. А также о continious integration и continious delivery – когда в проекте еще нет девопса
Команда DWH игрового направления Mail.Ru Group расскажет о своем проекте, основных понятиях и архитектуре Airflow; фичах и программируемых операторах Airflow. А также резюмируют, где можно и нужно Airflow, а где можно, но не нужно :)
for integration testing and data validation
Security fixes
Наверное, каждому программисту приходилось сталкиваться с задачами вида «прочитать что-то в формате А и произвести с ним некие манипуляции». Будь то json, логи nginx, cfg, sql, yaml, csv или что-то еще. Хорошо, когда можно воспользоваться библиотекой, однако, по разным причинам, это удается не всегда. Тогда и встает вопрос создания собственного парсера для заданного формата. И это, как говорят англичане, часто оказывается PITA (болью в ...). В этой статье я постараюсь облегчить эту боль. Кому интересно, добро пожаловать.