Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
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.
Кажется, мы уже все привыкли работать с контейнерами, но до сих пор у текущих имплементаций контейнерных рантаймов был фатальный недостаток — они написаны не на Python. Попробуем это исправить?
Как добавить в существующую систему логирования Django поддержку syslog. Форматы, как их готовить и как документировать этот хаос. И кстати, зачем?
Расскажем про принцип Dependency Injection (DI). На конкретных примерах покажем как правильно его использовать в ваших сервисах и какие выгоды он принесёт.
Мы переписали бекенд с FastAPI на Django. Расскажу, почему и как нам пришло это в голову, и что из этого получилось.
Улучшаем себе DX при помощи консольных инструментов Многие программисты до сих пор считают, что терминал — это инструмент бородатых админов из 80-х годов. На самом деле это не так — каждый год в сообществе появляются новые консольные инструменты, которые улучшают ежедневную рутину программиста: упрощают работу с гитхабом, поиск файлов, переход между проектами. Есть инструменты с говорящими названиями, к примеру tldr ускоряет чтение документации, а fuck — исправляет ошибку в последней введённой команде. На докладе я сделаю краткий обзор современных консольных инструментов, и расскажу о том, что ещё можно делать в терминале — к примеру редактировать текст быстрее, чем в GUI.