Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Расскажу о том как эволюционировало представление о кодовом стиле у меня и у нашего внутрибанковского комьюнити и к чему мы пришли. Покажу свод правил, конфигурацию и опции настройки для того, чтобы относительно расслабленно систематически достигать очень хорошего качества исходного кода. Здесь не будет срыва покровов, взрывных правил, неожиданных утилит, крутых разработок, скорее собранное вместе руководство. Пригодится тем, кто не заморачивался на кодстайл; тем, кого не устраивает их кодстайл; тем, кого по какой-то причине не устроили существующие гайды.
Django Ninja v1.0 just released! It is a web framework for building APIs with Django and Python 3.6+ type hints.
Поговорим о том что такое SSO, какие IaM есть. Почему мы выбрали Keycloak и какие проблемы он нам решил.
Разработчики являются лакомой целью для злоумышленников. Последние добавляют вредоносные пакеты в опенсорс-репозитории для компрометации пользователей. Мотивы, инструменты, примеры последних месяцев будут рассмотрены в данном докладе.
Мною был подготовлен внутренний курс по Python для обучения сотрудников UCHI.RU. В процессе подготовки и изложения я получил множество интересный инсайтов, которыми и хотел бы поделиться. На мой взгляд, создание своего корпоративного курса — интересное начинание, требующее времени и сил, но сполна их отбивающее. Расскажу про свою мотивацию, итоги преподавания, что стоит и чего не стоит делать на таких курсах.
В своем докладе расскажу о способах интеграции Python и Rust.
Техническое собеседование должно выявлять компетенции, как не попасть на когнитивные искажения? Резюме — человек или chat GPT, как выявить истину. Разница между языком, инструментом и предметной областью. Слайды: https://speakerdeck.com/moscowdjango/moscow-python-meetup-84-maksim-biezrukov-vk-backend-developer-kak-proviesti-tiekhnichieskoie-sobiesiedovaniie-i-nie-soiti-sviesti-s-uma
Проблемы, с которыми мы столкнулись при реализации JSON:API на FastAPI. Что удалось реализовать, что пришлось подпереть костылями, а что осталось нерешенным. Слайды: https://speakerdeck.com/moscowdjango/moscow-python-meetup-84-surien-khorienian-slozhnosti-riealizatsii-json-api-na-fastapi-plus-pydantic
В тусовке есть мнение, что аутсорсеры всегда пишут очень плохой код. На докладе расскажу, как мы в своём аутсорсе системно это опровергаем, сдавая в срок много качественного кода. Слайды: https://speakerdeck.com/moscowdjango/moscow-python-meetup-84-fiodor-borshchiov-piton-v-autsorsie-kak-pisat-khoroshii-kod
История создания платформы. Архитектурные и технические особенности. Опыт внедрения.
Немного покопаемся в протоколах веб-коммуникации. Как и в каких библиотеках они имплементированы в любимом Python. Попробуем запустить этот корабль в космос или просто сыграть в камень-ножницы-бумага. Мир высокоскоростных, эффективных протоколов QUIC и RSocket, мир готов к http3.0 (или нет?)
В эфире обсудим важность архитектуры, как она связана с тестированием и зачем нужны линтеры.
A 40-minute approachable video to new changes coming in Python 3.12.
Многие из вас слышали, что Python 3.11 значительно быстрее 3.10. Как нам это удалось? И как мы делаем 3.12 и последующие выпуски ещё быстрее? В своём выступлении я обзорно расскажу, какие техники мы используем для ускорения CPython. Постараюсь не использовать сложную терминологию и обойтись диаграммами, простыми примерами и математикой из средней школы. Наконец, я попытаюсь спрогнозировать на сколько станут быстрее последующие выпуски CPython, и как далеко можно вообще зайти в деле ускорения Питона.
Python 3.11 вышел в свет 24 октября 2022 года, получив новый «специализирующий адаптивный интерпретатор». Я хочу рассказать вам о том, как ваш код начал оптимизировать сам себя по ходу исполнения, используя разные техники, позволяя в среднем достичь 25% ускорения. Расскажу о сложностях, с которыми можно столкнуться в ходе создания оптимизаций для динамических языков. А также о том, что будет в Python 3.12 и дальше.
Задача поиска людей по фото — это вычислительно сложная задача нечеткого поиска. Для решения этой проблемы используются биометрические вектора, которые извлекаются из фотографий с помощью нейронных сетей. Однако, даже два вектора, полученные из разных фото одного человека, не совпадают на 100%. Поэтому, в отличие от поиска на точное совпадение, эта задача на порядки сложнее. В докладе будет рассказано о том, как мы решили эту задачу и какие сложности пришлось преодолеть, учитывая жесткие требования по скорости ответа при высокой интенсивности запросов: - Оптимизация поиска похожих биометрических векторов: сравнение инструментов и выбор наилучшего подхода. - Как быстро загрузить базу клиентов в память модуля поиска: без C++ и перерасхода памяти. - Как можно искать ещё быстрее? Индексирование базы векторов: подходы и методы для многократного ускорения поиска. Доклад будет интересен не только тем, кто сталкивается с задачами нечеткого поиска по данным с большим количеством категорий, но и для разработчиков, которые заинтересованы в понимании особенностей работы Python при обработке больших объемов данных. Слайды: https://moscowpython.ru/meetup/82/client-search/
Необычный case, когда твоя компания разрабатывает операционную систему и пакеты можно устанавливать только из репозитория. Никакого pip, poetry и пр. Как же сделать коробочку со всем необходимым (python, библиотеки и прочие зависимости и запустить сервис в systemd прямо из неё. Только pyenv, virtualenv и bash. Слайды: https://moscowpython.ru/meetup/82/virtual-env/
Разберем что такое большие языковые модели, рассмотрим принцип генерации текста, и напишем свой генератор текста на Python, используя цепи Маркова.
Python и Golang в чем-то похожи — легкий синтаксис, много библиотек, простота прототипирования. Но в последние годы у Go появляется ряд преимуществ, которые сподвигли меня и моих коллег перейти на этот язык. Я расскажу, что выиграет разработчик и бизнес, выбрав Go. И какие проблемы вы получите взамен.