🆕🔥Новый.
👉 Набор готовых сценариев для Pandoc
📝 Практический набор готовых сценариев: HTML, PDF, DOCX, EPUB, фильтры, шаблоны, диагностика и CI. Рецепты можно переносить в реальные проекты почти напрямую, адаптируя пути, metadata и defaults.
🌐 https://docs-python.ru/other/utilita-pandoc-linux/nabor-gotovyh-stsenariev-pandoc/
👉 Набор готовых сценариев для Pandoc
📝 Практический набор готовых сценариев: HTML, PDF, DOCX, EPUB, фильтры, шаблоны, диагностика и CI. Рецепты можно переносить в реальные проекты почти напрямую, адаптируя пути, metadata и defaults.
🌐 https://docs-python.ru/other/utilita-pandoc-linux/nabor-gotovyh-stsenariev-pandoc/
👍1
🆕🔥Новый.
👉 Шпаргалка по Pandoc
📝 Краткий рабочий справочник: команды, флаги, профили, диагностика, Python-runner и production-checklist. Цель - быстро вспомнить правильный подход и применить pandoc без хаотичного подбора опций.
🌐 https://docs-python.ru/other/utilita-pandoc-linux/shpargalka-pandoc/
👉 Шпаргалка по Pandoc
📝 Краткий рабочий справочник: команды, флаги, профили, диагностика, Python-runner и production-checklist. Цель - быстро вспомнить правильный подход и применить pandoc без хаотичного подбора опций.
🌐 https://docs-python.ru/other/utilita-pandoc-linux/shpargalka-pandoc/
👍1
🆕🔥Новый.
👉 Модель Prometheus и как мыслить метриками
📝 Базовая модель Prometheus: что именно система собирает, как данные превращаются в time series и почему labels важнее отдельных чисел. После части станет понятно, какие вопросы решаются метриками, где границы Prometheus и как не заложить будущие проблемы.
🌐 https://docs-python.ru/other/model-prometheus-myslit-metrikami/
👉 Модель Prometheus и как мыслить метриками
📝 Базовая модель Prometheus: что именно система собирает, как данные превращаются в time series и почему labels важнее отдельных чисел. После части станет понятно, какие вопросы решаются метриками, где границы Prometheus и как не заложить будущие проблемы.
🌐 https://docs-python.ru/other/model-prometheus-myslit-metrikami/
🆕🔥Новый.
👉 Стенд: Prometheus + Python-приложение + Alertmanager
📝 В этой части собирается минимальный рабочий стенд: Python API отдаёт /metrics, Prometheus забирает метрики, alert rule переводит проблему в алерт, Alertmanager принимает и группирует уведомления. Цель - увидеть весь цикл мониторинга руками.
🌐 https://docs-python.ru/other/model-prometheus-myslit-metrikami/stend-prometheus-python-prilozhenie-alertmanager/
👉 Стенд: Prometheus + Python-приложение + Alertmanager
📝 В этой части собирается минимальный рабочий стенд: Python API отдаёт /metrics, Prometheus забирает метрики, alert rule переводит проблему в алерт, Alertmanager принимает и группирует уведомления. Цель - увидеть весь цикл мониторинга руками.
🌐 https://docs-python.ru/other/model-prometheus-myslit-metrikami/stend-prometheus-python-prilozhenie-alertmanager/
🆕🔥Новый.
👉 Prometheus PromQL: селекторы, фильтры, rate() и агрегации
📝 Часть вводит PromQL как язык вопросов к метрикам: селекторы, типы выражений, фильтры labels, range windows, rate(), increase() и агрегации. После части станет проще читать dashboards, строить базовые alerts и отличать корректные запросы от шумных на практике.
🌐 https://docs-python.ru/other/model-prometheus-myslit-metrikami/prometheus-promql/
👉 Prometheus PromQL: селекторы, фильтры, rate() и агрегации
📝 Часть вводит PromQL как язык вопросов к метрикам: селекторы, типы выражений, фильтры labels, range windows, rate(), increase() и агрегации. После части станет проще читать dashboards, строить базовые alerts и отличать корректные запросы от шумных на практике.
🌐 https://docs-python.ru/other/model-prometheus-myslit-metrikami/prometheus-promql/
🆕🔥Новый.
👉 Dashboarding для Prometheus
📝 Часть показывает, как строить dashboards, которые помогают расследовать инциденты, а не просто украшают мониторинг. Разбираются Grafana, Prometheus data source, variables, golden signals, RED/USE, панели для API, workers и БД, а также dashboard-as-code подход.
🌐 https://docs-python.ru/other/model-prometheus-myslit-metrikami/dashboarding-prometheus/
👉 Dashboarding для Prometheus
📝 Часть показывает, как строить dashboards, которые помогают расследовать инциденты, а не просто украшают мониторинг. Разбираются Grafana, Prometheus data source, variables, golden signals, RED/USE, панели для API, workers и БД, а также dashboard-as-code подход.
🌐 https://docs-python.ru/other/model-prometheus-myslit-metrikami/dashboarding-prometheus/
🆕🔥Новый.
👉 Production-эксплуатация Prometheus
📝 Часть посвящена эксплуатации Prometheus в production: TSDB, WAL, blocks, retention, sizing диска и памяти, query/load management, federation, remote write, HA, backup и upgrade. Главная цель - понимать ресурсы Prometheus и заранее предотвращать перегрузку.
🌐 https://docs-python.ru/other/model-prometheus-myslit-metrikami/production-ekspluatatsiya-prometheus/
👉 Production-эксплуатация Prometheus
📝 Часть посвящена эксплуатации Prometheus в production: TSDB, WAL, blocks, retention, sizing диска и памяти, query/load management, federation, remote write, HA, backup и upgrade. Главная цель - понимать ресурсы Prometheus и заранее предотвращать перегрузку.
🌐 https://docs-python.ru/other/model-prometheus-myslit-metrikami/production-ekspluatatsiya-prometheus/
🆕🔥Новый.
👉 Пакет рецептов Prometheus для ежедневной работы
📝 В части собран практический пакет рецептов Prometheus для ежедневной работы: HTTP, latency, Kubernetes, очереди, exporter health, alerts, recording rules и проверки перед rollout. Материал помогает выбирать готовый шаблон, понимать смысл и адаптировать его под production.
🌐 https://docs-python.ru/other/model-prometheus-myslit-metrikami/paket-retseptov-prometheus-ezhednevnoi-raboty/
👉 Пакет рецептов Prometheus для ежедневной работы
📝 В части собран практический пакет рецептов Prometheus для ежедневной работы: HTTP, latency, Kubernetes, очереди, exporter health, alerts, recording rules и проверки перед rollout. Материал помогает выбирать готовый шаблон, понимать смысл и адаптировать его под production.
🌐 https://docs-python.ru/other/model-prometheus-myslit-metrikami/paket-retseptov-prometheus-ezhednevnoi-raboty/
🆕🔥Новый.
👉 Prometheus PromQL: joins, subqueries, histograms и recording rules
📝 Часть переводит PromQL на production-уровень: joins между векторами, on, ignoring, group_left, subqueries, продвинутые histogram-запросы и recording rules. Главный результат - умение строить быстрые, корректные и поддерживаемые запросы.
🌐 https://docs-python.ru/other/model-prometheus-myslit-metrikami/prometheus-promql-joins-subqueries-histograms/
👉 Prometheus PromQL: joins, subqueries, histograms и recording rules
📝 Часть переводит PromQL на production-уровень: joins между векторами, on, ignoring, group_left, subqueries, продвинутые histogram-запросы и recording rules. Главный результат - умение строить быстрые, корректные и поддерживаемые запросы.
🌐 https://docs-python.ru/other/model-prometheus-myslit-metrikami/prometheus-promql-joins-subqueries-histograms/
👍1
🆕🔥Новый.
👉 Конфигурация Prometheus: scrape, targets, service discovery и relabeling
📝 В части разбирается конфигурация Prometheus: как устроены global, scrape_configs, targets, service discovery и relabeling. Главная цель - научиться управлять сбором метрик осознанно: что scrape-ить, как подписывать targets и что не пускать в TSDB.
🌐 https://docs-python.ru/other/model-prometheus-myslit-metrikami/konfiguratsiya-prometheus/
👉 Конфигурация Prometheus: scrape, targets, service discovery и relabeling
📝 В части разбирается конфигурация Prometheus: как устроены global, scrape_configs, targets, service discovery и relabeling. Главная цель - научиться управлять сбором метрик осознанно: что scrape-ить, как подписывать targets и что не пускать в TSDB.
🌐 https://docs-python.ru/other/model-prometheus-myslit-metrikami/konfiguratsiya-prometheus/
🆕🔥Новый.
👉 Зачем нужен Apache Zeppelin разработчику
📝 Apache Zeppelin - интерактивная среда для анализа данных, кода, SQL, визуализаций и совместных документов. Главная идея части - понять механизм notebook => paragraph => interpreter => вычислительный backend.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-zeppelin/
👉 Зачем нужен Apache Zeppelin разработчику
📝 Apache Zeppelin - интерактивная среда для анализа данных, кода, SQL, визуализаций и совместных документов. Главная идея части - понять механизм notebook => paragraph => interpreter => вычислительный backend.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-zeppelin/
🆕🔥Новый.
👉 Интерфейс Zeppelin и жизненный цикл notebook
📝 Разбирается рабочий экран Zeppelin: как устроены note, paragraph, code section, result section, запуск сверху вниз, очистка результатов, режимы отображения и связь с интерпретаторами. Цель - научиться читать notebook как исполняемый инженерный документ.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-zeppelin/interfei-s-zeppelin-zhiznennyi-tsikl-notebook/
👉 Интерфейс Zeppelin и жизненный цикл notebook
📝 Разбирается рабочий экран Zeppelin: как устроены note, paragraph, code section, result section, запуск сверху вниз, очистка результатов, режимы отображения и связь с интерпретаторами. Цель - научиться читать notebook как исполняемый инженерный документ.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-zeppelin/interfei-s-zeppelin-zhiznennyi-tsikl-notebook/
🆕🔥Новый.
👉 Интерпретаторы: центральный механизм Zeppelin
📝 Часть объясняет, как Zeppelin выбирает исполнительную среду для %python, %sql, %spark и других paragraph-ов. Разбираются interpreter settings, groups, binding modes, lifecycle, зависимости и ошибки изоляции.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-zeppelin/interpretatory-tsentralnyi-mehanizm-zeppelin/
👉 Интерпретаторы: центральный механизм Zeppelin
📝 Часть объясняет, как Zeppelin выбирает исполнительную среду для %python, %sql, %spark и других paragraph-ов. Разбираются interpreter settings, groups, binding modes, lifecycle, зависимости и ошибки изоляции.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-zeppelin/interpretatory-tsentralnyi-mehanizm-zeppelin/
🆕🔥Новый.
👉 Python в Apache Zeppelin
📝 Часть посвящена %python в Zeppelin: выбору Python runtime, устойчивым paragraph-ам, работе с pandas, табличным выводом, графиками, параметрами, зависимостями и диагностике окружения, чтобы notebook был понятным и воспроизводимым.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-zeppelin/python-apache-zeppelin/
👉 Python в Apache Zeppelin
📝 Часть посвящена %python в Zeppelin: выбору Python runtime, устойчивым paragraph-ам, работе с pandas, табличным выводом, графиками, параметрами, зависимостями и диагностике окружения, чтобы notebook был понятным и воспроизводимым.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-zeppelin/python-apache-zeppelin/
🆕🔥Новый.
👉 Архитектурные паттерны для Zeppelin
📝 Часть собирает Zeppelin в архитектурную картину: где он находится в data platform, как сочетать его с Spark, JDBC, объектным хранилищем, BI, Airflow/dbt, Git, API и monitoring, а также как выбрать правильный паттерн под задачу.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-zeppelin/arhitekturnye-patterny-zeppelin/
👉 Архитектурные паттерны для Zeppelin
📝 Часть собирает Zeppelin в архитектурную картину: где он находится в data platform, как сочетать его с Spark, JDBC, объектным хранилищем, BI, Airflow/dbt, Git, API и monitoring, а также как выбрать правильный паттерн под задачу.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-zeppelin/arhitekturnye-patterny-zeppelin/
🆕🔥Новый.
👉 Пакет рецептов для ежедневной работы с Zeppelin
📝 Пакет рецептов для ежедневной работы с Zeppelin: запуск, smoke-tests, Python/Pandas, JDBC, Spark, Dynamic Forms, REST API, scheduled reports, безопасность, backup, troubleshooting и шаблоны командных notebooks.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-zeppelin/paket-retseptov-ezhednevnoi-raboty-zeppelin/
👉 Пакет рецептов для ежедневной работы с Zeppelin
📝 Пакет рецептов для ежедневной работы с Zeppelin: запуск, smoke-tests, Python/Pandas, JDBC, Spark, Dynamic Forms, REST API, scheduled reports, безопасность, backup, troubleshooting и шаблоны командных notebooks.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-zeppelin/paket-retseptov-ezhednevnoi-raboty-zeppelin/
🆕🔥Новый.
👉 Шпаргалка по Apache Zeppelin
📝 Компактная навигационная шпаргалка по Zeppelin: базовые сущности, interpreters, %python, %jdbc, %spark, Display System, Dynamic Forms, REST API, cron, безопасность, storage, troubleshooting и практические правила production-like работы.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-zeppelin/shpargalka-apache-zeppelin/
👉 Шпаргалка по Apache Zeppelin
📝 Компактная навигационная шпаргалка по Zeppelin: базовые сущности, interpreters, %python, %jdbc, %spark, Display System, Dynamic Forms, REST API, cron, безопасность, storage, troubleshooting и практические правила production-like работы.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-zeppelin/shpargalka-apache-zeppelin/
🆕🔥Новый.
👉 Выявление ботов через логи, FCrDNS и Linux-диагностику
📝 Материал описывает практику выявления агрессивных ботов по access.log, FCrDNS, ASN и Linux-состоянию соединений. Цель - пополнять ipset-фильтр осознанно, с временными банами, проверкой поисковиков и минимальным риском ложных блокировок.
🌐 https://docs-python.ru/other/utilita-ipset-linux/vyyavlenie-botov-logi-fcrdns-linux-diagnostiku/
👉 Выявление ботов через логи, FCrDNS и Linux-диагностику
📝 Материал описывает практику выявления агрессивных ботов по access.log, FCrDNS, ASN и Linux-состоянию соединений. Цель - пополнять ipset-фильтр осознанно, с временными банами, проверкой поисковиков и минимальным риском ложных блокировок.
🌐 https://docs-python.ru/other/utilita-ipset-linux/vyyavlenie-botov-logi-fcrdns-linux-diagnostiku/
🆕🔥Новый.
👉 Что такое Jam.py V7 и когда он уместен
📝 Jam.py V7 - Python-ориентированный low-code/more-code инструмент для быстрых database-driven web-приложений. Главная идея: быстро получить CRUD, формы, роли, отчёты и события, а сложную бизнес-логику дописывать кодом.
🌐 https://docs-python.ru/packages/jam-py-v7/
👉 Что такое Jam.py V7 и когда он уместен
📝 Jam.py V7 - Python-ориентированный low-code/more-code инструмент для быстрых database-driven web-приложений. Главная идея: быстро получить CRUD, формы, роли, отчёты и события, а сложную бизнес-логику дописывать кодом.
🌐 https://docs-python.ru/packages/jam-py-v7/
👍1
🆕🔥Новый.
👉 Модель данных Jam.py V7: таблицы, поля, связи и CRUD
📝 Модель данных в Jam.py - фундамент приложения: item связывает таблицу БД, поля, формы, фильтры, события, права и отчёты. В этой части разбирается, как проектировать таблицы, поля, lookup-связи, master-detail и базовый CRUD без хаоса в структуре.
🌐 https://docs-python.ru/packages/jam-py-v7/model-dannyh-jam-py-v7-tablitsy-polya-svyazi-crud/
👉 Модель данных Jam.py V7: таблицы, поля, связи и CRUD
📝 Модель данных в Jam.py - фундамент приложения: item связывает таблицу БД, поля, формы, фильтры, события, права и отчёты. В этой части разбирается, как проектировать таблицы, поля, lookup-связи, master-detail и базовый CRUD без хаоса в структуре.
🌐 https://docs-python.ru/packages/jam-py-v7/model-dannyh-jam-py-v7-tablitsy-polya-svyazi-crud/