Собрали в одном месте самые важные ссылкии сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Данная статья представляет собой очень краткую, но емкую выжимку всего, что должен знать начинающий разработчик или QA-инженер о языке Python. Надеюсь, что усердие, приложенное при написании данной статьи, поможет многим подготовиться к собеседованиям на соответствующие вакансии и расширить свой IT-кругозор.
Если проанализировать форумов о рынках (в том числе Форекс), можно выделить два достаточно устойчивых мнения, назовём их пессимистическим и оптимистическим: Пессимисты утверждают: рынок случаен «потому что я построил график случайного процесса и мой друг (профессиональный трейдер) не смог отличить его от графика EURUSD», а значит иметь стабильный доход на рынке( на Форекс) невозможно по определению! Оптимисты им возражают: если бы рынок был случаен, котировки не гуляли бы в окрестности 1, а ушли в бесконечность. Значит рынок неслучаен и на нём можно зарабатывать. Я видел реально стабильно зарабатывающую стратегию с большим профит-фактором (больше стольки-то)! Попробуем остаться реалистами и извлечь пользу из обоих мнений: предположим, что рынок случаен, и на основании этого предположения построим методику проверки доходности торговой системы на неслучайность.
Мне очень захотелось поделиться опытом и я хотел бы поговорить о том, почему важно проверять значения возвращаемые функцией. В качестве примера возьмём python и ctypes. Некоторое время назад я столкнулся с достаточно интересным багом суть которого сводилась к тому, что при запуске скрипта на Linux-системе были неправильные данные, но не было трэйсбэка, а на Windows-системе сразу же получали трэйсбэк. Исследование кода показало, что виноваты были некорректные данные даты приходящие в функцию strptime(). Теперь, давайте, посмотрим на пример работы с функцией strptime() в питоне.
Рассмотрим различные фабрики встроенные в Django, как они работают и что можно там улучшить
Используем Slack API и цепи Маркова
Вышел PyPy3 v5.5.0 - альтернативный интерпретатор Python с встроенным JIT компилятором (данная версия реализует совместимость с Python 3.3.5)
2 года назад передо мной встала задача реализовать удаленное управление обогревательными приборами в своем загородном доме. В данной статье я хочу поделиться моим вариантом автоматизации и удаленного управления, к которому я в итоге пришел. Постараюсь охватить весь процесс и подробности создания этого хобби-проекта и поделиться всеми сложностями, с которыми пришлось столкнуться. В процессе реализации, как видно из названия статьи, я использовал Noolite (о нем расскажу в статье), Telegram и совсем немного Python.
Экосистема языка python стремительно развивается. Это уже не просто язык общего назначения. С его помощью можно успешно разрабатывать веб-приложения, системные утилиты и много другое. В этой заметке мы сконцентрируемся все же на другом приложении, а именно на научных вычислениях.
Мы попытаемся найти в языке функции, которые обычно требуем от математических пакетов. Рассмотрим сильные и слабые стороны идеи использования python вместо MATLAB, Maple, Mathcad, Mathematica.