Python Дайджест. Выпуск 523

Эта статья родилась из опыта использования GraphQL в проекте одного из крупнейших аэропортов РФ. Проект посвящен разработке системы по автоматизации обслуживания рейсов и управлению ресурсами аэропорта в реальном времени (MRMS система).

А теперь о том, что происходило в последнее время на других ресурсах.

В этой статье мы расскажем об одной из наших задач – алгоритме, который помогает управлять нашим огромным ассортиментом.

Этот пост про монтаж уличной камеры, на стену многоквартирного дома и программную реализацию - вывод изображения, без использования стандартной программы, оптимизацию, для размещения на raspberry pi.

В качестве тренажёра для отработки навыка выбран CodeWars.

Начинаем гуглить информацию о Python. Все статьи как под копирку: тут хорошо платят, легко учиться, гостеприимное коммьюнити, просто рай на земле. Это ловушка. Я писала на Python полтора года, так что пришло время поговорить о том, как там обстоят дела на самом деле. 

Сегодня я хочу рассказать о библиотеке ortools для решения проблемы маршрутизации транспортных средств с учетом ограничений по времени и грузоподъемности (CVRPTW).

И самое важно поделиться парой важных фичей, которых вы не найдете в документации.

Exploring strategies for optimal Gunicorn, Uvicorn and Hypercorn configurations for Flask, Django, and FastAPI.

Просматривая недавно соцсети, я наткнулся на этот скриншот. Разумеется, его сопровождало множество злобных комментариев, критикующих попытку этого новичка в программировании решить классическую задачу computer science: операцию деления с остатком.

О типизации в Python сказано уже очень много. Если вам выпало сомнительное удовольствие поработать со мной, то вы, вероятно, в курсе, насколько скептически я отношусь к типизации в Python. Причины тому – сложность синтаксиса, mypy еле ползает, реализация языка в принципе переусложнена, а взаимодействовать с ним зачастую неудобно. Сегодня я не буду упирать на эти детали, а хочу пригласить вас в небольшое путешествие в прошлое и рассказать, каковы были мои первые впечатления от работы с Python. Почему? Потому что я думаю, что существует фундаментальный и глубокий конфликт между формообразующей философией Python и концепцией типизации. Причём, этот конфликт не нов.

При выполнении параллельной программы, активно задействующей CPU, нам часто необходимо, чтобы пул потоков или процессов имел размер, сопоставимый с количеством ядер CPU на машине. Если потоков меньше, то вы не будете использовать все преимущества ядер, если больше, то программа начнёт работать медленнее, так как несколько потоков будет конкурировать за одно ядро. Ну, или такова ситуация в теории.

В этой статье пойдет речь о решении, позволяющем упростить написание текстов при работе с офисным пакетом LibreOffice. Мы разработали плагин, который позволяет работать с текстом с помощью большой языковой модели GigaChat от Сбер.

Легкая в использовании и удобная для разработки CMS. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-cms/

Django-приложение для отправки писем.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-mailer/

Простой мощный инструмент тестирования в Python. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pytest/

Мощный и быстрый модуль для обработки XML/HTML. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/lxml/

Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/

Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/

The magical reactive component framework for Django

Добавляет в модели Django дополнительное поле PhoneNumberField которое будет автоматически валидировать телефонный номер.. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-phonenumber-field/