🆕🔥Новый материал.
👉 Конфигурация Celery-приложения
📝 Описаны ключевые аспекты работы с Celery: структура проекта, вынос конфигурации, автоматический поиск задач, настройка логирования и инспекция воркеров, а также управление временными лимитами.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/konfiguratsiya-prilozheniya/
👉 Конфигурация Celery-приложения
📝 Описаны ключевые аспекты работы с Celery: структура проекта, вынос конфигурации, автоматический поиск задач, настройка логирования и инспекция воркеров, а также управление временными лимитами.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/konfiguratsiya-prilozheniya/
👍1😱1
🆕🔥Новый материал.
👉 Библиотека NumPy в Python.
📝 Ключевые аспекты работы с NumPy: осознанное создание массивов с учётом типа данных и порядка (dtype, order), эффективное использование векторизации, бродкастинга, метаданных (shape, ndim, dtype и др.), настройка редукций с axis и keepdims, а также воспроизводимость генерации случайных чисел через n
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/
👉 Библиотека NumPy в Python.
📝 Ключевые аспекты работы с NumPy: осознанное создание массивов с учётом типа данных и порядка (dtype, order), эффективное использование векторизации, бродкастинга, метаданных (shape, ndim, dtype и др.), настройка редукций с axis и keepdims, а также воспроизводимость генерации случайных чисел через n
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/
🔥2
🆕🔥Новый материал.
👉 Результаты задач, цепочки и группы в Celery
📝 Рассмотрены продвинутые возможности Celery для построения сложных пайплайнов: работа с результатами задач через AsyncResult, использование Signature (s и si), создание последовательных цепочек (chain), параллельных групп (group) и хоров (chord) - групп с финальным колбэком.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/rezultaty-zadach-tsepochki-i-gruppy/
👉 Результаты задач, цепочки и группы в Celery
📝 Рассмотрены продвинутые возможности Celery для построения сложных пайплайнов: работа с результатами задач через AsyncResult, использование Signature (s и si), создание последовательных цепочек (chain), параллельных групп (group) и хоров (chord) - групп с финальным колбэком.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/rezultaty-zadach-tsepochki-i-gruppy/
❤1👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Ошибки, ретраи и надёжностьв Celery
📝 Ключевые практики надёжной работы с задачами в Celery: правильное использование retry с экспоненциальным backoff и jitter, обеспечение идемпотентности, контроль скорости и времени выполнения, обработка ошибок и логирование, а также стратегии работы с проблемными сообщениями через подход DLQ
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/oshibki-retrai-i-nade-zhnost/
👉 Ошибки, ретраи и надёжностьв Celery
📝 Ключевые практики надёжной работы с задачами в Celery: правильное использование retry с экспоненциальным backoff и jitter, обеспечение идемпотентности, контроль скорости и времени выполнения, обработка ошибок и логирование, а также стратегии работы с проблемными сообщениями через подход DLQ
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/oshibki-retrai-i-nade-zhnost/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Продвинутая конфигурация и масштабирование в Celery
📝 Рассмотрены принципы масштабирования Celery: выбор пула воркеров (prefork, gevent), настройка конкурентности, prefetch и перезапусков, вертикальное и горизонтальное масштабирование, проектирование очередей под разные типы нагрузки и требования к брокеру и backend.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/prodvinutaya-konfiguratsiya-i-masshtabirovanie/
👉 Продвинутая конфигурация и масштабирование в Celery
📝 Рассмотрены принципы масштабирования Celery: выбор пула воркеров (prefork, gevent), настройка конкурентности, prefetch и перезапусков, вертикальное и горизонтальное масштабирование, проектирование очередей под разные типы нагрузки и требования к брокеру и backend.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/prodvinutaya-konfiguratsiya-i-masshtabirovanie/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Интеграция Celery с веб‑фреймворками
📝 Описаны способы интеграции Celery с Django, Flask и FastAPI: создание отдельного файла celery.py, использование shared_task, app_context, а также важные практики, такие как избегание передачи "живых" объектов в задачи и корректная работа с транзакциями.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/integratsiya-celery-s-veb-frei-mvorkami/
👉 Интеграция Celery с веб‑фреймворками
📝 Описаны способы интеграции Celery с Django, Flask и FastAPI: создание отдельного файла celery.py, использование shared_task, app_context, а также важные практики, такие как избегание передачи "живых" объектов в задачи и корректная работа с транзакциями.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/integratsiya-celery-s-veb-frei-mvorkami/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Мониторинг и администрирование Celery
📝 Рассмотрены инструменты мониторинга и управления Celery: веб-интерфейс Flower, команды inspect и control для отслеживания состояния воркеров, отмена задач, сбор и анализ логов, а также общие подходы к метрикам и деплою.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/monitoring-i-administrirovanie/
👉 Мониторинг и администрирование Celery
📝 Рассмотрены инструменты мониторинга и управления Celery: веб-интерфейс Flower, команды inspect и control для отслеживания состояния воркеров, отмена задач, сбор и анализ логов, а также общие подходы к метрикам и деплою.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/monitoring-i-administrirovanie/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Безопасность и оптимизация Celery
📝 Рассмотрены вопросы безопасности, сериализации, настройки брокера, оптимизации производительности через управление очередями, ресурсами и временем выполнения задач, а также анти-паттерны, лучшие практики и вспомогательные техники, такие как кэширование и профилирование.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/bezopasnost-i-optimizatsiya/
👉 Безопасность и оптимизация Celery
📝 Рассмотрены вопросы безопасности, сериализации, настройки брокера, оптимизации производительности через управление очередями, ресурсами и временем выполнения задач, а также анти-паттерны, лучшие практики и вспомогательные техники, такие как кэширование и профилирование.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/bezopasnost-i-optimizatsiya/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Тестирование задач Celery
📝 Рассмотрены методы тестирования Celery: включение eager-режима, проверка задач как обычных функций, тестирование retry и сложных пайплайнов, мокирование вызовов задач и, при необходимости, интеграционные тесты с реальным брокером.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/testirovanie-zadach/
👉 Тестирование задач Celery
📝 Рассмотрены методы тестирования Celery: включение eager-режима, проверка задач как обычных функций, тестирование retry и сложных пайплайнов, мокирование вызовов задач и, при необходимости, интеграционные тесты с реальным брокером.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/testirovanie-zadach/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Типичные паттерны и анти‑паттерны Celery
📝 Рассмотрены полезные паттерны использования Celery (тонкий контроллер, пайплайны, fan-out/in, fire-and-forget), ключевые анти-паттерны (задачи в задачах, ожидание результата в вебе, монолитные таски), подходы к организации кода и принципы проектирования — разделение ответственности и избегание чрез
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/tipichnye-patterny-i-anti-patterny/
👉 Типичные паттерны и анти‑паттерны Celery
📝 Рассмотрены полезные паттерны использования Celery (тонкий контроллер, пайплайны, fan-out/in, fire-and-forget), ключевые анти-паттерны (задачи в задачах, ожидание результата в вебе, монолитные таски), подходы к организации кода и принципы проектирования — разделение ответственности и избегание чрез
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/tipichnye-patterny-i-anti-patterny/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Деплой и эксплуатация Celery в продакшене
📝 Перед запуском Celery в продакшене необходимо обеспечить безопасность брокера и backend, использовать JSON-сериализацию, выставить лимиты на выполнение задач, разделять нагрузку по очередям, настроить мониторинг, централизованный сбор логов и корректный деплой с graceful shutdown и совместимостью в
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/deploi-i-ekspluatatsiya-v-prodakshene/
👉 Деплой и эксплуатация Celery в продакшене
📝 Перед запуском Celery в продакшене необходимо обеспечить безопасность брокера и backend, использовать JSON-сериализацию, выставить лимиты на выполнение задач, разделять нагрузку по очередям, настроить мониторинг, централизованный сбор логов и корректный деплой с graceful shutdown и совместимостью в
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/deploi-i-ekspluatatsiya-v-prodakshene/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Пакет практики по Celery: 40 задач с решениями
📝 Практические задания по Celery. Большинство решений приводится сразу (иногда сокращённо). Рекомендуется сначала подумать, потом смотреть.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/paket-praktiki-po-celery-40-zadach-s-resheniyami/
👉 Пакет практики по Celery: 40 задач с решениями
📝 Практические задания по Celery. Большинство решений приводится сразу (иногда сокращённо). Рекомендуется сначала подумать, потом смотреть.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/paket-praktiki-po-celery-40-zadach-s-resheniyami/
🥰1
🆕🔥Новый материал.
👉 Создание массивов в NumPy
📝 Рассмотрены эффективные способы создания массивов NumPy: np.asarray для данных из внешних источников, zeros/ones/full для инициализации, linspace/logspace для сеток, eye/diag/tri для специальных форм, meshgrid/ogrid для координат, а также важность планирования dtype заранее.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/sozdanie-massivov/
👉 Создание массивов в NumPy
📝 Рассмотрены эффективные способы создания массивов NumPy: np.asarray для данных из внешних источников, zeros/ones/full для инициализации, linspace/logspace для сеток, eye/diag/tri для специальных форм, meshgrid/ogrid для координат, а также важность планирования dtype заранее.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/sozdanie-massivov/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Типы (dtype) и преобразования в NumPy
📝 Материал посвящён типам данных (dtype) в NumPy: их выбору и устройству (числовые, логические, строки и др.), преобразованию с astype и view, промоушну типов, надёжным редукциям с явным dtype, получению информации о диапазонах (iinfo, finfo) и избеганию антипаттернов, таких как object-dtype и усечен
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/dtype-i-preobrazovaniya/
👉 Типы (dtype) и преобразования в NumPy
📝 Материал посвящён типам данных (dtype) в NumPy: их выбору и устройству (числовые, логические, строки и др.), преобразованию с astype и view, промоушну типов, надёжным редукциям с явным dtype, получению информации о диапазонах (iinfo, finfo) и избеганию антипаттернов, таких как object-dtype и усечен
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/dtype-i-preobrazovaniya/
👍2
🆕🔥Новый материал.
👉 Форма и представления данных в NumPy
📝 Материал охватывает манипуляции с формой и структурой массивов NumPy: изменение формы (reshape, ravel), добавление/удаление осей (newaxis, squeeze), перестановки (transpose, moveaxis), объединение (stack, concatenate), разбиение (split), повторы (repeat, tile), бродкастинг (broadcast_to) и важность
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/forma-i-predstavleniya-dannyh/
👉 Форма и представления данных в NumPy
📝 Материал охватывает манипуляции с формой и структурой массивов NumPy: изменение формы (reshape, ravel), добавление/удаление осей (newaxis, squeeze), перестановки (transpose, moveaxis), объединение (stack, concatenate), разбиение (split), повторы (repeat, tile), бродкастинг (broadcast_to) и важность
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/forma-i-predstavleniya-dannyh/
👍2
🆕🔥Новый материал.
👉 Индексация и срезы в NumPy
📝 Материал посвящён индексации в NumPy: базовая (срезы, ..., newaxis) и расширенная (булевы и целочисленные индексы), различие между возвращением вида (view) и копии, комбинация индексов, выбор по маске, операции gather/scatter, а также полезные утилиты и типичные ошибки.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/indeksatsiya-i-srezy/
👉 Индексация и срезы в NumPy
📝 Материал посвящён индексации в NumPy: базовая (срезы, ..., newaxis) и расширенная (булевы и целочисленные индексы), различие между возвращением вида (view) и копии, комбинация индексов, выбор по маске, операции gather/scatter, а также полезные утилиты и типичные ошибки.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/indeksatsiya-i-srezy/
👍2
🆕🔥Новый материал.
👉 Пропуски и маскирование в NumPy
📝 Материал посвящён работе с пропущенными и некорректными значениями в NumPy: обнаружение NaN/Inf, использование устойчивых к пропускам редукций (np.nan*, where), безопасные вычисления через out и where, стратегии заполнения (константы, интерполяция), применение маскированных массивов (np.ma) и типич
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/propuski-i-maskirovanie/
👉 Пропуски и маскирование в NumPy
📝 Материал посвящён работе с пропущенными и некорректными значениями в NumPy: обнаружение NaN/Inf, использование устойчивых к пропускам редукций (np.nan*, where), безопасные вычисления через out и where, стратегии заполнения (константы, интерполяция), применение маскированных массивов (np.ma) и типич
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/propuski-i-maskirovanie/
👍2🤯1
🆕🔥Новый материал.
👉 Ufunc‑и и векторизация в NumPy
📝 Материал охватывает универсальные функции (ufunc) в NumPy: их устройство как быстрых поэлементных операций с поддержкой бродкастинга, ключевые параметры (out, where, dtype), методы (.reduce, .accumulate, .at и др.), а также когда использовать np.vectorize и как избежать создания лишних временных ма
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/ufunc-i-i-vektorizatsiya/
👉 Ufunc‑и и векторизация в NumPy
📝 Материал охватывает универсальные функции (ufunc) в NumPy: их устройство как быстрых поэлементных операций с поддержкой бродкастинга, ключевые параметры (out, where, dtype), методы (.reduce, .accumulate, .at и др.), а также когда использовать np.vectorize и как избежать создания лишних временных ма
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/ufunc-i-i-vektorizatsiya/
👍2
🆕🔥Новый материал.
👉 Редукции и статистика в NumPy
📝 Материал посвящён статистическим операциям и редукциям в NumPy: от базовых (sum, mean, min/max) до продвинутых — квантилей, кумулятивных функций, гистограмм (histogram, bincount), взвешенных величин и численно устойчивых вычислений (например, log-sum-exp). Особое внимание уделено контролю точности
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/reduktsii-i-statistika/
👉 Редукции и статистика в NumPy
📝 Материал посвящён статистическим операциям и редукциям в NumPy: от базовых (sum, mean, min/max) до продвинутых — квантилей, кумулятивных функций, гистограмм (histogram, bincount), взвешенных величин и численно устойчивых вычислений (например, log-sum-exp). Особое внимание уделено контролю точности
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/reduktsii-i-statistika/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Линейная алгебра в NumPy
📝 Материал охватывает линейную алгебру в NumPy: различие между поэлементным и матричным умножением (* vs @), функции np.dot, tensordot, einsum, классические методы линейной алгебры (solve, svd, cholesky и др.), батчевые операции и важные аспекты численной устойчивости, выбора разложений и избегания i
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/linei-naya-algebra/
👉 Линейная алгебра в NumPy
📝 Материал охватывает линейную алгебру в NumPy: различие между поэлементным и матричным умножением (* vs @), функции np.dot, tensordot, einsum, классические методы линейной алгебры (solve, svd, cholesky и др.), батчевые операции и важные аспекты численной устойчивости, выбора разложений и избегания i
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/linei-naya-algebra/
👍2
🆕🔥Новый материал.
👉 Случайные числа в NumPy (новый API Generator)
📝 Материал посвящён современному API генерации случайных чисел в NumPy: использованию default_rng, генерации базовых и сложных распределений, обеспечению воспроизводимости и независимости потоков, а также практическим паттернам и типичным ошибкам, связанным со старым API, типами и эффективностью.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/sluchai-nye-chisla-novyi-api/
👉 Случайные числа в NumPy (новый API Generator)
📝 Материал посвящён современному API генерации случайных чисел в NumPy: использованию default_rng, генерации базовых и сложных распределений, обеспечению воспроизводимости и независимости потоков, а также практическим паттернам и типичным ошибкам, связанным со старым API, типами и эффективностью.
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/sluchai-nye-chisla-novyi-api/
🔥3