Собрали в одном месте самые важные ссылки
и сделали Тренажер IT-инцидентов для DevOps/SRE
Я обожаю копаться в данных своих тренировок из Strava: анализировать мощность, пульсовые зоны, темп. Но мне всегда не хватало одной вещи — единой, понятной и, главное, прозрачной метрики, которая бы отвечала на простой вопрос: "А насколько я сейчас в хорошей форме?".В этой статье я расскажу, как устроен этот механизм "под капотом".
(05.08.2019 - 11.08.2019)
На днях состоялся Moscow Python Meetup #66 — сообщество продолжает обсуждать актуальные инструменты, которые усиливают язык и адаптируют его к разным окружениям. В том числе на митапе прозвучал и мой доклад. Меня зовут Наиль, я делаю Яндекс.Коннект.
Мы сидели в Бине и за чашкой кофе обсуждали возможности тестирования идей с моделями искусственного интеллекта на близком и не очень круге друзей. Лена, моя бывшая коллега, и во всех отношениях не блондинка, только что закончившая магистратуру, рассуждала так. Создав бота, можно сэкономить силы и время на интерфейсе, сосредоточившись на ядре с машинным обучением. Согласитесь, что устоять против такой логики “спортсменки, комсомолки и просто красавицы” в то прекрасное воскресное утро было невозможно. Решено. Телеграм-бот, значит телеграм-бот.
Уж не помню точно, из-за чего я решил поискать официальную документацию API данного сервиса, вроде бота хотел для Telegram написать, но столкнулся с тем, что её нет… Спустя некоторое время наткнулся на issue в репозитории yandex/audio-js. Там ребятки задают точно такой же вопрос, как и я: "А где API?". Не многие горят желанием слушать музыку через браузер, они хотят приложение, но приложения под Linux тоже нет! Интегрировать к своему любимому плееру невозможно!
Тут я загорелся идеей сделать это. Естественно, мне нужно как-то работать с сервисом, городить костыли вокруг веб-приложения не вариант. Я понимал, что имея такой сервис, имея мобильные приложения и приложения под Windows (из Microsoft Store) просто невозможно не иметь своё внутреннее API для взаимодействия. Я оказался прав!
Определение взаимозависимых лиц согласно ст. 105.1 Налогового кодекса РФ достаточно тривиальная задача для корпоративного юриста.
Обычно это не вызывает сложностей и, кажется, зачем здесь что-то автоматизировать?
Все верно, если общество два или три сравнить их составы СД нет никаких проблем. Но, если обществ больше двух десятков и при этом в разных обществах разные составы директоров в том числе по количеству членов? Здесь уже надо потратить время. Потратим его на программу, которая за нас вычислит взаимосвязанные стороны, анализируя составы советов директоров.
Это вторая часть статьи, в которой я посвящу время запросам и серверам telegram. Если кто-то еще не видел первую часть, то рекомендую её почитать. В третьей части скорее всего будет описана работа с базами данных.
Встала передо мной задача написать социальную сеть. А коль скоро язык программирования, которым я более-менее владею — это Python, я выбрал фреймворк Django для реализации проекта. Чтобы не тратить время на написание HTML шаблонов и CSS стилей, эти файлы я беру в интернете с пометкой Free. В основном это шаблоны от Colorlib. Поехали. Сразу оговорюсь, что использую PyCharm, поэтому могу не знать все команды из файла manage.py.
Сегодня же я расскажу вам об одном из 2х основных фреймворков — AirTest. AirTest — это кросс-платформенный фреймворк для автоматизации UI, основанный на принципах распознавания изображений (Image Recognition), который, как заявляют разработчики, подходит для игр и приложений. AirTest Project на GitHub содержит 4 проекта: Airtest, Poco, iOS-Tangent, multi-device-runner.
Это двенадцатая подборка советов про Python и программирование из авторского канала @pythonetc.
Поддержка удаленного доступа к файлам на компьютерах в сети. Система «виртуально» поддерживает все основные файловые операции (создание, удаление, чтение, запись и др.) путём обмена транзакциями (сообщениями) по протоколу ТСР.
Как выдерживать целостность бизнес-логики в разработке? Чем инструментарий domain-driven design может быть полезен программистам разных уровней? Какие проблемы решает DryPython и чем он отличается от аналогов?
Разбираем «под капотом» кастомную фитнес-метрику: от идеи до реализации на Python
Polars — «убийца Pandas» на максималках
CI/CD Pytest для тестирования качества данных здравоохр. в Великобритании
Оптимизация сервиса АБ тестирования.
Как научить Алису рецептам дореволюционной кухни
Обработка результатов моделирования Fire Dynamics Simulator на Python (часть 2)
VibeVoice - Open-Source Text-to-Speech
Memento - Fine-tuning LLM Agents without Fine-tuning LLMs
Предиктивная аналитика в нефтедобыче или как я проходил практику
Визуализация управления памятью в Python: что творится внутри?
Собираем «идеального душнилу»: как создать ИИ-агента, который завалит вашего чат-бота
Какой Python-фреймворк выбрать: Django, Flask или FastAPI?
Comparison of New Python Type Checkers: Ty, Pyrefly, and Zuban
CodeBoarding - Interactive Diagrams for Code