🆕🔥Новый материал.
👉 Settings (конфиги) с pydantic-settings в Pydantic v2
📝 Создание конфигураций в Pydantic, включая загрузку настроек из переменных окружения, файлов и секретов с тонкой настройкой через SettingsConfigDict. Также рассматриваются работа с алиасами, вложенными структурами, кастомными источниками данных и лучшие практики организации конфигов.
🌐 https://docs-python.ru/packages/vvedenie-v-pydantic-v2/settings-konfigi-s-pydantic-settings/
👉 Settings (конфиги) с pydantic-settings в Pydantic v2
📝 Создание конфигураций в Pydantic, включая загрузку настроек из переменных окружения, файлов и секретов с тонкой настройкой через SettingsConfigDict. Также рассматриваются работа с алиасами, вложенными структурами, кастомными источниками данных и лучшие практики организации конфигов.
🌐 https://docs-python.ru/packages/vvedenie-v-pydantic-v2/settings-konfigi-s-pydantic-settings/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Дженерики, RootModel и композиция моделей в Pydantic v2
📝 Создание универсальных и переиспользуемых структур данных в Pydantic, включая дженерик-модели, RootModel для простых типов и композицию через вложенные модели. Также рассматриваются особенности их сериализации и практические подводные камни при работе со сложными схемами
🌐 https://docs-python.ru/packages/vvedenie-v-pydantic-v2/dzheneriki-rootmodel/
👉 Дженерики, RootModel и композиция моделей в Pydantic v2
📝 Создание универсальных и переиспользуемых структур данных в Pydantic, включая дженерик-модели, RootModel для простых типов и композицию через вложенные модели. Также рассматриваются особенности их сериализации и практические подводные камни при работе со сложными схемами
🌐 https://docs-python.ru/packages/vvedenie-v-pydantic-v2/dzheneriki-rootmodel/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Паттерны и best practices в Pydantic v2
📝 Проектирование и эволюция DTO-слоя с помощью Pydantic, включая разделение доменных и транспортных моделей, версионирование схем и обеспечение безопасности. Вопросы производительности, частичного обновления данных и типичные антипаттерны при построении API
🌐 https://docs-python.ru/packages/vvedenie-v-pydantic-v2/patterny-i-best-practices/
👉 Паттерны и best practices в Pydantic v2
📝 Проектирование и эволюция DTO-слоя с помощью Pydantic, включая разделение доменных и транспортных моделей, версионирование схем и обеспечение безопасности. Вопросы производительности, частичного обновления данных и типичные антипаттерны при построении API
🌐 https://docs-python.ru/packages/vvedenie-v-pydantic-v2/patterny-i-best-practices/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Миграция с Pydantic v1 на v2 и подводные камни
📝 Основные изменения в Pydantic v2: представлены новые методы валидации и сериализации, обновлённый формат конфигурации через ConfigDict, а также перечислены устаревшие подходы v1 и их современные аналоги для лёгкого перехода на новую версию
🌐 https://docs-python.ru/packages/vvedenie-v-pydantic-v2/migratsiya-s-pydantic-v1-na-v2/
👉 Миграция с Pydantic v1 на v2 и подводные камни
📝 Основные изменения в Pydantic v2: представлены новые методы валидации и сериализации, обновлённый формат конфигурации через ConfigDict, а также перечислены устаревшие подходы v1 и их современные аналоги для лёгкого перехода на новую версию
🌐 https://docs-python.ru/packages/vvedenie-v-pydantic-v2/migratsiya-s-pydantic-v1-na-v2/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Шпаргалка по Pydantic v2
📝 Базовый шаблон. Ключевые флаги model_config. Поля и ограничения. Валидаторы и сериализаторы. Сериализация/дамп. RootModel и дженерики. Методы модели. Partial update. Settings. Мини‑рецепты
🌐 https://docs-python.ru/packages/vvedenie-v-pydantic-v2/shpargalka-pydantic/
👉 Шпаргалка по Pydantic v2
📝 Базовый шаблон. Ключевые флаги model_config. Поля и ограничения. Валидаторы и сериализаторы. Сериализация/дамп. RootModel и дженерики. Методы модели. Partial update. Settings. Мини‑рецепты
🌐 https://docs-python.ru/packages/vvedenie-v-pydantic-v2/shpargalka-pydantic/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Брокеры сообщений и бэкенды результатов в Celery
📝 Брокер сообщений (например, Redis или RabbitMQ) обеспечивает передачу задач от приложения к воркерам, а бэкенд (часто Redis или БД) хранит статус и результаты их выполнения - это ключевые компоненты для асинхронной обработки в Celery.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/brokery-soobschenii/
👉 Брокеры сообщений и бэкенды результатов в Celery
📝 Брокер сообщений (например, Redis или RabbitMQ) обеспечивает передачу задач от приложения к воркерам, а бэкенд (часто Redis или БД) хранит статус и результаты их выполнения - это ключевые компоненты для асинхронной обработки в Celery.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/brokery-soobschenii/
👍1
🆕🔥Новый материал.
👉 Определение и запуск задач в Celery
📝 Задачи в Celery объявляются через @app.task, запускаются асинхронно с delay или apply_async, а их статус и результаты можно отслеживать через AsyncResult; при необходимости задачи можно вызывать синхронно или настроить автоматический повтор при сбоях.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/opredelenie-i-zapusk-zadach/
👉 Определение и запуск задач в Celery
📝 Задачи в Celery объявляются через @app.task, запускаются асинхронно с delay или apply_async, а их статус и результаты можно отслеживать через AsyncResult; при необходимости задачи можно вызывать синхронно или настроить автоматический повтор при сбоях.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/opredelenie-i-zapusk-zadach/
👍1
🆕🔥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