Python Дайджест. Выпуск 449

Я уже пять лет обучаю наших сетевых инженеров Python. Не отправляю их на курсы по программированию для новичков, а выбираю именно формат внутреннего обучения. В этом посте я постараюсь дать развернутый ответ, чем мне не угодили массовые курсы, и расскажу об одном серьезном недостатке многих из них. Еще будет немного прикладной пользы для сетевых инженеров, которые самостоятельно хотят освоить Python и упростить себе работу.

История о том, как выявлять новые иски к клиенту.Решил заменить ручной труд по конкретной задаче программой. Смотри, что из этого вышло.

В прошлый раз мы отделили логику от инфраструктуры и разбили последнюю на четыре слоя: Server → Parser → Application → Repository. Классы инфраструктуры составляют основной фреймворк, который берет на себя всю рутинную работу, а нам предоставляет писать одну только логику.

За два года с момента релиза GPT-3 эту языковую модель использовали в множестве интересных задач — например, для сочинения поэзии, написания футурологических эссе и подготовки научных статей. Но как алгоритм обработки естественного языка может быть полезен программистам?

В данном цикле статей мы реализовываем систему автоматического поиска хайлайтов в матчах Dota 2. Для ее создания нам требуется размеченный датасет с тайм-кодами. На YouTube есть множество каналов, где люди выкладывают нарезки с интересными моментами из профессиональных матчей по Dota 2. Зачастую на видео есть маленькие часы из интерфейса игры. Время на них мы и будем распознавать.

В связи с уходом ИКЕА с российского рынка 5-го июля 2022 года в магазине стартовала онлайн-распродажа. Желающих купить стильные и недорогие вещи для дома оказалось настолько много, что сайт компании в первый день распродажи перестал работать, из-за чего её перенесли на пару дней. Сотрудники компании нашли выход из сложившийся ситуации - создали электронную очередь.

Это помогло снизить нагрузку на сервера, но стрессовое бремя на пользователей сайта возросло. Потенциальным покупателям приходилось часами/днями ждать своей очереди, обновлять страницу и не отходить от компьютера. Некоторые мои знакомые потеряли 3 дня отпуска на «сизифов труд», но справедливости ради они успели сделать 4 заказа. Чтобы не тратить столько времени на сайте компании, я решил реализовать следующую идею:

Python отличается от таких языков программирования, как C# или Java, заставляющих программиста давать классам имена, соответствующие именам файлов, в которых находится код этих классов.Python — это самый гибкий язык программирования из тех, с которыми мне приходилось сталкиваться. А когда имеешь дело с чем-то «слишком гибким» — возрастает вероятность принятия неправильных решений.

Допустим, у нас большие планы, и мы хотим реализовать серверную часть для всех основных игровых жанров. Однако, прежде, чем приступить к этому, нужно хорошенько подготовиться. Нужно создать такую основу, которая бы подходила для каждой игры, чтобы потом не нужно было ничего переделывать на пол-пути. В том числе и все сделанные на тот момент игры.

Сегодня мы поговорим об интеграционном тестировании платежного шлюза, но перед этим расскажу немного про нашу команду и наш проект. Мы (ContactPay) — самостоятельный финтех-стартап внутри QIWI, строим высокопроизводительный отказоустойчивый платежный шлюз и соответствуем стандартам безопасности PCI DSS. 

Как платежный шлюз мы интегрированы со множеством внешних API, это могут быть и платежные системы, и сторонние сервисы мониторинга, антифрода, KYC (know your customer) и так далее. 

Появилась задачка: взять примерно сто тридцать шотов, настроить в них освещение, пофиксить проблемы при наличии, отправить на рендер. Софт — Autodesk Maya, а каждый шот представляет из себя отдельный файл с анимацией и всеми пирогами. И так двадцать пять раз, потому что двадцать пять эпизодов.

Сделать вклад в развитие сообщества, прокачать скилы или сэкономить на разработке – у каждого есть свой мотив, чтобы участвовать в open source проектах. Мы поговорили с Андреем Власовских, участником программного комитета Pycon Russia и одним из фанатов открытого кода, как войти в open source и как добиться в нем успеха (и в чем этот успех можно измерить). Ну и немножко про Python, конечно.

При переходе от On-Cloud размещений ПО на On-Premises в большинстве случае перед вами неизбежно встанет задача защиты интеллектуальной собственности – и она особенно критична для рынка AI, где задействуются модели, обладающие высокой ценностью для компании. К тому же, в этой сфере широко используется интерпретируемый язык Python, ПО на котором содержит алгоритмы, являющиеся интеллектуальной собственностью компании, но фактически распространяется в виде исходных кодов. Это не является проблемой для On-Cloud решений, но в случае с On-Premises требует особой защиты как от утечек кода, так и самих данных.

В данной статье хочу рассказать про поиск объектов на изображении. В качестве изображения может быть использована как Captcha, так и любое другое изображение.Полный код и все исходники можно найти на моем Github. Для того, чтобы написать легковесное приложение для обнаружения объектов на изображении, установим необходимые библиотеки

Мы уже писали про специфику тестирования высоконагруженного бэкенда в финтехе, но сегодня я хочу рассказать, какое место в нашем процессе занимают компонентные тесты, и как мы их готовим.

Учимся использовать и реализовывать на Python алгоритм поиска в ширину (BFS) для решения реальных задач.

Давайте поговорим о популярном алгоритме, который называется «Поиск в ширину» (BFS). Затем реализуем этот алгоритм, чтобы найти решение для реальной задачи: как выбраться из лабиринта.

Судя по количеству закладок на первой части, работа моя  —  не зряшная.
В прошлый раз разбирали скучное открывание-закрывание картинки, в этот раз засунем в неё руки поглубже