18.05.2022       Выпуск 439 (16.05.2022 - 22.05.2022)       Видео

Moscow Python Podcast. Domain Driven Design (level: all)

В гостях у Moscow Python Podcast Python руководитель разработки компании МЕДСИ Digital Николай Фоминых. Обсудили с Николаем, что такое DDD, зачем оно нужно и как применяют в МЕДСИ.

     01.05.2022       Выпуск 436 (25.04.2022 - 01.05.2022)       Видео

Moscow Python Podcast. Про генерацию кода (level: all)

В гостях у Moscow Python Podcast Python руководитель разработки компании Магнит Антон Огородников. Обсудили с Антоном, как в Магните используют генерацию кода из OpenAPI спецификации, сбор метрик и как обстоят дела с генерацией кода в Python и Go.

     18.04.2022       Выпуск 435 (18.04.2022 - 24.04.2022)       Видео

Moscow Python Podcast. Из проектирования в разработчики (level: all)

В гостях у Moscow Python Podcast Python QA-инженер компании Genesys Юрий Польников. Обсудили с Юрием его путь из инженера в сфере строительства и преподавателя в разработчики.

     15.04.2022       Выпуск 434 (11.04.2022 - 17.04.2022)       Видео

Денис Толкачев, Сбер,Лаборатория Нейронаук. Производственный брак. Ищем некрасивую рыбу на конвейере

Как разработать систему распознавания рыб на конвейерной ленте, имея на руках только видеозаписи рыб с ленты, raspberry pi и python. При этом хотим близкое к real-time быстродействие системы на rpi и не сойти с ума. Требования к модели: уметь отличать рыбу от остальных предметов, определять вид рыбы, положение рыбы на ленте (головой в сторону движения или хвостом, хребтом вправо или влево), брак. В данном докладе хотелось бы рассказать слушателям про путь в данной задаче: Поиск похожих решений: их достоинства и недостатки, Как формировали собственное решение: Детекция - Сегментация - Выбор моделей, Разметка, Обучение, Первые попытки и интеграции, Попытки обучить «легкие» модели и переразметка имеющихся данных.

     15.04.2022       Выпуск 434 (11.04.2022 - 17.04.2022)       Видео

Павел Мальцев, Speechki. Redis, сова и глобус

Все мы привыкли, что Redis простой инструмент, который прекрасно подходит для кеширования в формате Key-Value. Однако в нём есть более весёлые структуры данных, которые могут сделать нашу жизнь веселее и приятнее. Залезем в кроличью нору и найдём в документации списки, хеши, множества и другие структуры. Покажу несколько кейсов из реального продакшена, где эти структуры полезны и как использовать их особенности себе на пользу. Строим свой велосипед на двух колёсах.

     15.04.2022       Выпуск 434 (11.04.2022 - 17.04.2022)       Видео

Станислав Фатеев, CVisionLab. Pydantic: валидируй это. Как работать с данными быстро и без боли

Вы уверены, что приходящие к вам данные соответствуют вашим ожиданиям? Добавим немного определённости в нашу жизнь с помощью Pydantic. В своём докладе я расскажу о том, как сериализовать и валидировать данные и почему это важно. Поделюсь тем, как мы значительно упростили процесс поддержки и парсинг параметров production приложения. И как использование Pydantic помогло нам: улучшить структурированность параметров, настроить версионирование и проверку в CI текущей схемы на наличие изменений, получить автоматическое построение документации параметров минимальными усилиями. И в целом расскажу о преимуществах, недостатках и полезных особенностях Pydantic. Как уйти от работы со словарями к классам. А также затрону нетривиальные возможности и случаи использования.

     15.04.2022       Выпуск 434 (11.04.2022 - 17.04.2022)       Видео

Матвей Коняев, Точка. Как писать тесты дешевле

Доклад поможет раскрыть несколько важных моментов, которые помогут написать тесты дешево, быстро и правильно: Общая архитектура приложения, при которой удобно использовать интеграционные тесты Общая архитектура тестов Использование pytest и mocker На реальном примере покроем приложение сначала юнит-тестами и убедимся, что такой подход к тестированию не совсем корректный и в итоге пропускает ошибки в функционале. Параллельно посмотрим, что наличие исключительно интеграционных тестов тоже несет не всегда позитивные последствия. На примере доклада рассмотрим подход к разработке, который находится между TDD и "разработал и после покрыл тестами". Помимо всего прочего, сможем посмотреть, как можно тестировать код на максимальную глубину, даже захватывая базовые классы Слушатели смогут убедиться, что высокий процент покрытия тестами — это не всегда хорошо. А так же смогут понять, что разработка и параллельное тестирование собственного кода — это сбалансированный подход в плане качества кода, стоимости разработки. Мы сможем посмотреть на реальном примере, что писать тесты с хорошей архитектурой не так сложно и долго.

     15.04.2022       Выпуск 434 (11.04.2022 - 17.04.2022)       Видео

Данил Ахтаров, Тинькофф. Почему питон не будет функциональным и почему нафиг никому это не нужно

На питоне можно писать так и эдак, но когда ты в команде, кто-то "старший" решает, как лучше это делать. Вы могли слышать, что "этот код не питонячий", "так на питоне не пишут". Стоит разобраться почему. Я совсем недавно открыл для себя функциональное программирование, и мне понравился этот стиль. В основном композиция функций на языке Хаскель. Так как мой основной стек это Python, я предполагал, что такое можно сделать и на нем. Но почему все используют императивный подход в разработке и внедрить в свой рабочий проект новые идеи очень сложно. Если все таки захотим использовать функциональный стиль, с какими проблемами можем столкнуться? Если честно, в питоне мало фичей для ФП, но можно использовать диалекты, с помощью которых ваш код будет декларативным и более читаемым для людей. Но есть свои недостатки, которые нельзя игнорировать. В своем докладе я предлагаю познакомиться с этой темой и, возможно, вы отметите для себя что-то интересное.

     15.04.2022       Выпуск 434 (11.04.2022 - 17.04.2022)       Видео

Тимур Кадыров,Лаборатория Нейронаук. Ускоряем расчет признаков на коротком датасете для HFT на бирже

Для работы HFT необходимы очень маленькие задержки. Поэтому при внедрении ML модели нужно учитывать ограничения на время расчёта признаков. Есть много докладов и статей на тему ускорения расчётов на pandas. Сюда можно отнести и pandarallel, и dask, и polars. Ребята из Intel даже рассказывали на прошлом PyCon-е про modin. Все эти инструменты работают при больших объемах данных. Но что делать, если количество строк меньше 1000 или даже 100? В данном докладе хочу осветить несколько тем: Почему так важна низкая задержка при hft Какие возможны оптимизации для снижения количества расчетов Numpy Structured arrays как замена Pandas DataFrame Вспоминаем математику и ещё немного сокращаем количество операций.

     15.04.2022       Выпуск 434 (11.04.2022 - 17.04.2022)       Видео

Василий Копытов, Авито. Как и почему мы перешли от Python к Go в нашем основном сервисе рекомендаций

Рекомендации Авито — это первое, что видит пользователь, когда попадает на главную страницу. Нагрузка на наш основной сервис — порядка 200 тысяч запросов в минуту. За последние два года мы сильно улучшили качество рекомендаций, но сильно проиграли в latency. Главным врагом производительности и latency стало добавление ML модели второго уровня на основе CatBoost для ранжирования объявлений от базовых ML моделей первого уровня в реалтайм. В докладе я расскажу: Как мы приняли решение переписать все на Go, перед этим мы выжали из Python все, что смогли; Как подружили CatBoost с Go и стали использовать ML модель на основе CatBoost в Go; Что получили по latency и потреблению memory/cpu.

     06.04.2022       Видео

Moscow Python Podcast. Data Science в Кухне на районе (level: all)

В гостях у Moscow Python Podcast Python Data Scientists компании Кухня на районе Кирилл Малев и Сергей Макарин.

     16.02.2022       Выпуск 426 (14.02.2022 - 20.02.2022)       Видео

Moscow Python Podcast. Что нужно знать разработчику помимо разработки (level: all)

В гостях у Moscow Python Podcast Python ведущий разработчик компании Monite Богдан Евстратенко. Обсудили с Богданом CI/CD, Kubernetes и нужно ли сейчас знать это разработчику, собеседования в IT и бизнес подход к решению задач.

     09.02.2022       Выпуск 425 (07.02.2022 - 13.02.2022)       Видео

Moscow Python Podcast. Про утечку мозгов и эйджизм в IT (level: all)

Поговорили о идеальном возрасте разработчика и существует ли он и о том, почему происходит утечка мозгов и возможно ли с этим что-то сделать.

     09.02.2022       Выпуск 425 (07.02.2022 - 13.02.2022)       Видео

Deploy Django into Production with Kubernetes, Docker, & Github Actions. Complete Tutorial Series

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.

     03.02.2022       Выпуск 424 (31.01.2022 - 06.02.2022)       Видео

Python-стрим. Инженерная культура в Kiwi.com

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. :)

     01.02.2022       Выпуск 424 (31.01.2022 - 06.02.2022)       Видео

Moscow Python Podcast. Про машинное обучение (level: all)

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.

     24.01.2022       Выпуск 423 (24.01.2022 - 30.01.2022)       Видео

Moscow Python Podcast. Из преподавателя в разработчики (level: all)

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.

     20.01.2022       Выпуск 422 (17.01.2022 - 23.01.2022)       Видео

MoscowPython Meetup 76 - Автотесты. Борьба за внедрение

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/

     20.01.2022       Выпуск 422 (17.01.2022 - 23.01.2022)       Видео

MoscowPython Meetup 76 - Базовые навыки администрирования PostgreSQL

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/

     27.12.2021       Выпуск 419 (27.12.2021 - 02.01.2022)       Видео

Moscow Python Podcast. Python в ML системах (level: all)

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.





Разместим вашу рекламу

Пиши: mail@pythondigest.ru

Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

Система Orphus