Собрали в одном месте самые важные ссылкиконсультируем про IT, Python
Kubernetes is a tool to manage containers. This type of management is called orchestration because it does more than just manage the containers such as it will scale up and scale down resources as needed (among many other things). Since Kubernetes is a massive tool, we're going to be covering a practical implementation using a Docker-based Django application.
На этом Python-стриме мы встречаемся с Константином Игнатовым, Staff Engineer в Kiwi.com. Поговорим про инженерную культуру в Kiwi.com, работу в распределённых командах и прочих интересных вещах. :)
В гостях у Moscow Python Podcast Python сооснователь компании Epoch8 и Агима искусственный интеллект Андрей Татаринов. Поговорили с Андреем о том, что такое машинное обучение на практике и зачем оно нужно.
В гостях у Moscow Python Podcast Python разработчик компании 4Taps Александр Дегель. Поговорили с Александром о его пути от преподавателя в детско-юношеской спортивной школе до Python разработчика.
Хочу рассмотреть кейс, когда разработчик приходит на проект, а там: автоматизации тестов — нет и команда не хочет ее внедрять; cd/ci — нет и не предвидится. Хочу обсудить: типовые причины, которые приводят к такой ситуации; проблемы, которые будут у разработчиков. Слайды: https://moscowpython.ru/meetup/76/fight-for-autotests/
PostgreSQL — наиболее популярная база данных, которая используется в Python разработке сейчас. Не все разработчики знают, с какими нюансами можно столкнуться при ее использовании. В докладе будет много полезной информации по тому как правильно настроить PostgreSQL под ваш проект чтобы повысить ее эффективность и надежность. Слайды: https://moscowpython.ru/meetup/76/postresql-basics/
В гостях у Moscow Python Podcast Python Техлид компании СберДевайсы Владимир Соколов. Поговорили с Владимиром о том, чем может заниматься Python разработчик в ML системах и о проблемах речевой аналитики.
На нашем стриме Сергей Галич - выпускник курсов Learn Python, который живёт в Сан-Франциско и работает в Tesla. Про его карьерный путь и работу мы и поговорим в этом интервью.
В гостях у Moscow Python Podcast Python руководитель разработки ML систем компании СберДевайсы Денис Усачев. Поговорили с Денисом о том, для чего нужна автоматизация и о возможных вариантах автоматизации.
В гостях у Moscow Python Podcast Python разработчик компании Утконос Онлайн Павел Кузнецов. Поговорили с Павлом о том, что делает Python в retail и в частности в Утконос Онлайн.
В гостях у Moscow Python Podcast Python ведущий разработчик компании BestDoctor Александр Хмелевский. Поговорили с Александром о самоорганизации, ценностях в команде и социальной валюте.
В своем докладе я расскажу о том, что на самом деле может django.contrib.admin, как и зачем преодолевать внутреннее сопротивление при работе с ним. Django Admin Panel — сложный и мало документированный инструмент в Django Framework, который способен значительно повысить скорость разработки, если в нём по-настоящему разобраться. — «A Не проще ли нам написать свой Backend?» Я отвечу: «Нет, не проще!». Семь лет инсайтов и открытий в моем докладе.
В гостях у Moscow Python Podcast Python developer компании Grid Dynamics Russia Лариса Петрова. Поговорили с Ларисой о ее пути в разработку, обсудили опыт прохождения собеседований и подготовку к ним.
На тему использования опциональной статический типизации в Python написано много статей. В докладе мы не будем повторять прописные истины, а попробуем ответить на вопрос для чего нужно ее использовать, на примерах разберем, как это можно делать и покажем преимущества, которая она дает. Также мы коснемся сложностей, которые возникают при использовании типизации и продемонстрируем способы их решения.
В гостях у Moscow Python Podcast ведущий разработчик компании NVIDIA Роман Сакал. Поговорили с Романом о том, на чем писать код, на чем его пишут в NVIDIA и о том, почему Python is the second best language.
Осенью в Python завезут pattern matching. Так же как десять лет назад с аннотациями, разработчики языка пока не очень понимают для чего и как новая фича будет использоваться. И будет ли использоваться вообще. Мы перерыли черновики, обсуждения, посмотрели на другие языки — и поделимся своими прогнозами. В докладе: лучшие применения для pattern matching, концепция «как рассказать кодом историю» и деревья. Много разных деревьев.
Расскажу о том, как можно ускорить пайплайн, который включает в себя обработку данных, обучение XGBoost модели и предсказание, даваемой этой моделью, за счет распределения вычислений на множество процессов. При этом вам не придется изучать новые библиотеки и их API. Фокус будет сосредоточен вокруг небольшого ряда библиотек хорошо известных людям, которые знакомы с Data Science и Machine Learning. В частности, речь пойдет о таких библиотеках как pandas, Modin и XGBoost. Покажу, как Modin позволяет ускорить pandas запросы, всего лишь, изменив одну строку кода вашего сценария, а также расскажу о его распределенной реализации обучения и прогнозирования XGBoost модели.
Часто при выборе шины сообщений для Python проекта выбор сводится к Kafka или RabbitMQ. Однако, есть ещё одна менее известная в Python-сообществе альтернатива — NSQ. Сергей расскажет как прийти к выбору NSQ для вашего проекта, про положительные и отрицательные стороны использования NSQ в продакшене. Олег покажет библиотеку ansq, приемы её удобного использования и расскажет про подводные камни, с которыми пришлось столкнуться. Доклад основан на опыте использования NSQ в большом реальном продукте на протяжении последних 1.5 лет.