Python Дайджест. Выпуск 442

Это пост-отчёт с митапа «Быстрый бэкенд», который прошёл в офисе Joom. С коллегами из Джум Лабс и Авито обсудили, как живётся с большим кластером MongoDB, как битмап-индексы помогают быстро искать по каталогам и как анализировать большие объемы Jaeger-трейсов. В этом посте — видеозаписи докладов, презентации спикеров и несколько фотографий со встречи.

Моя морская свинка по какой-то причине не стачивает зубы естественным путем. Каждые две-три недели ее зубы отрастают и начинают вызывать раздражение полости рта, из-за чего она не может ни есть, ни пить. Свинку приходится везти к ветеринару на обточку зубов, после чего уже на следующий день она снова начинает нормально питаться. Но для здоровья морской свинки большие перерывы между приемом пищи нежелательны. Поэтому задача заключается в том, чтобы максимально быстро определить, когда свинка перестала есть и сразу отвести ее к ветеринару. Самостоятельно следить за такой проблемой не так сложно, но есть вероятность заметить ее слишком поздно.

Последние несколько лет async вообще и asyncio в частности в питоне все больше набирают популярность и их все чаще используют. При этом иногда забывают о принципе KISS (Keep it simple, stupid) и о том, какие вообще проблемы решает асинхронный код и зачем он нужен. В этой статье я бы хотел описать пример, когда задачу можно и, на мой взгляд, нужно решать без использования async. И вообще, практически без всего.

YAML - это широко используемый язык сериализации данных. Все разработчики сталкиваются с необходимостью обработать YAML время от времени. Но обработка YAML, особенно с использованием PyYAML в Python, мучительна и полна ловушек. Здесь изложены некоторые советы, которые могут облегчить Вашу жизнь с PyYAML.

Попробуем в несколько итераций написать API тесты на Python и рассмотрим типичные ошибки, с которыми можно столкнуться.

Неинтересная цель этой статьи — показать, как можно смержить две свертки пайторча в одну. Если интересна лишь реализация — прошу в конец статьи.

А интересная цель — потыкать непосредственно в веса моделей на примере объединения свёрток. Узнать, как они хранятся и используются конкретно в pytorch, не вдаваясь в хардкорные интересности по типу im2col.

В веб-разработке Python используется в основном на бэкенде с такими фреймворками, как Django и Flask. А сегодня, к старту курса по Fullstack-разработке на Python, расскажем о PyScript, который даёт возможность запускать Python прямо в HTML.

Поставщик высоконагруженного API Stream перешёл с Python на Go, хотя этот язык знают немногие.

Если вам хочется разбавить общение в telegram чате нелепыми, но зачастую меткими и смешными комментариями, или вы ищете информацию по интеграции языковой модели в бота, или хотите сами обучить языковые модели на данных с 2ch, то в этой статье описаны шаги, как это сделать.

В этой статье расскажем, как команда выпускников курса «Мидл Python-разработчик» создала рекомендательную систему для онлайн-кинотеатра с нуля. Читать далее

В последние годы рынок телемедицины (дистанционных медицинских услуг) и в целом медтеха активно растет, и пандемия коронавируса только ускорила его развитие. Такие технологии востребованы, потому что они относительно дешевы, доступны вне зависимости от места проживания пациента и дают возможность самостоятельно выбирать врачей. 

Я всегда скептически относился к чат-ботам. Когда-то они были на хайпе. Говорили, что это новый UI – он же No UI. Но я всегда утверждал, что пользователю проще и быстрее все действия сделать через сайт, а не играть с ботом в вопрос-ответ. Каково же было моё удивление, когда через несколько лет я сам буду пропагандировать чат-ботов всем моим друзьям - backend-разработчикам? В данной статье расскажу, как я до этого дошел.

В первой части анализа аудиоданных мы рассмотрели характеристики, которые есть у каждого аудиосигнала.

Чтобы научиться ходить – надо ходить, чтобы научиться подтягиваться – надо подтягиваться, чтобы научиться решать задачи по физике – надо решать задачи по физике. Так говорил преподаватель физики в моём университете, и эта аналогия применима и к программированию.

В один из тех летних дней, когда на улице стояла ясная, солнечная, жаркая погода, когда стрижи быстро пролетали за окном, распространяя веселые звуки, мы закончили очередную задачу по проекту (в нашем проекте используется Python). Задача заключалась в получении различными способами (очередь, сервисы, файловая система и т.д.) входящих документов (JSON формат), обработке этих документов и сохранении обработанных документов обратно в JSON формате в архивную базу данных. Завершив кодирование и юнит тесты, мы выкатили решение на одно из тестовых окружений и стали ждать результатов. По функциональности решение работало отменно, но, оценив скорость работы решения, я задался вопросом, а можно ли его ускорить?

Полезная программка ведь не обязана быть большой, правда? Пусть у нас есть процессы, для которых известны времена их начала и завершения. Таких в любой системе пруд пруди. Тот же ExecutionLogStorage в MS SQL Reporting Server, SQL server Profiler Trace, плюс куча кастомных метрик, которые есть у каждого.

Заканчивался 1 квартал 2020 года, ажиотаж вокруг пандемии ковид в РФ был на своем пике. Симптоматика первых переболевших показывала, что даже в случае относительно легко перенесенной болезни вопрос реабилитации и восстановления работоспособности (в том числе и психологическо-когнитивной) - встает на первое место. И мы наконец-то решили "Хватит сидеть, пора делать свое дело. Если не сейчас, то когда?!".

Вся аргументация «за питон» строится исключительно по принципу «не думать», «рука рынка, «ну у нас же уже есть в проде 10 строк кода на питоне, что же делать?». Хотя элементарные технологические тесты и оценка экономической эффективности частенько дают неопровержимые доказательства, что DS питон является безответным поглотителем доли ИТ бюджета компаний. Взглянем ниже более пристально на отдельные моменты.

В гостях у Moscow Python Podcast Python руководитель группы разработки компании MTS AI Сурен Хоренян. Поговорили с Суреном о том, как быть техлидом и не мешать разработчикам.