Автор этой статьи рассказал, как он с командой провели глубокую оптимизацию, чтобы обеспечить стабильность Django-сервиса во время пиковых нагрузок.

👉 Рассмотренные методы — кэширование, использование SIMD (Single Instruction, Multiple Data) и настройка GC (Garbage Collector).

В данной статье рассказывается процессе создания MCP-серверов и их взаимодействии с нейросетями при помощи Python.

👉 Также на примерах показано, как научить ИИ работать с кодом, например, с калькулятором, AI-интерфейсом к API или полноценным агентом для автоматизации действий.

Playwright — это open-source библиотека, позволяющая проводить автотесты веб-приложений, имитирующие реальные действия пользователей.

👉 На этом бесплатном курсе вы обучитесь ключевым навыкам проведения автотестов при помощи данной библиотеки и Python.

Недавно вышла документалка, в которой раскрывается полная история Python — от его появления в начале 90-х и до событий, которые чуть не уничтожили язык.

👉 Вы узнаете, как Python пришёл к тому, что стал самым универсальным языком в мире, использующимся почти во всех отраслях.

Как говорится — кто не падал, тот не поднимался 😂

Сразу приложу первую часть, в которой разобрали паттерны Строитель и Синглтон.

👉 Во второй части говорим ещё о двух (Приспособленец и Прототип). Они оба решают реальные проблемы, но в Python для их решения есть более простые и естественные способы.

Конечно же, эти естественные способы будут также подробно разобраны в статье.

Вы когда-нибудь радовались идеальному прототипу парсера, который у вас летал на демо-странице, а в проде внезапно начал ловить 403, 429, пустые HTML и «куда-то делись карточки»?

👉 Автор этой статьи подробно разобрал, как собирать данные устойчиво и предсказуемо, без излишней магии и с упором на реальную эксплуатацию.

Нашёл для вас отличный ресурс, на котором лежит 17 бесплатных курсов по разным направлениям Python, полезных для Data Science.

👉 Каждый курс содержит в себе тонны практики, а всё обучение проходит прямо в браузере.

Автор этой статьи рассказал, как заменить в программе флаги с конструкциями if-else на словари, чтобы упростить настройку параметров выполнения.

👉 Как итог — такой подход позволил легко дополнять программу необходимым функционалом.

Автор этой статьи разобрал несколько типичных ошибок, которые встречаются при написании автотестов на Python.

👉 Цель чтива — показать абсурдность некоторых подходов, объяснить, как не стоит строить тестовую инфраструктуру и почему это приводит к проблемам.

Держите репозиторий, который представляет собой визуальную шпаргалку по основным темам Backend-разработки.

👉 Весь материал разделён на главы, включающие различные темы.

👉 Каждая тема состоит из трёх основных частей: различные изображения/таблицы, резюме со списком ключевых терминов и концепций, ссылки на источники.

Если кратко, логгер — это специальный модуль или библиотека, которая фиксирует определённые события в программе.

👉 В статье научим наши программы отчитываться о своей работе, чтобы упростить отладку.

Перед вами полезный инструмент для аудита кода — он анализирует поведение кода и тестирует его при каждом git push, чтобы убедиться, что код готов к использованию в продакшене.

👉 Все возможности: анализ кодовой базы, оценка влияния изменений, автоматическая генерация тестов, интеграция с IDE, отладка и диагностика, интеграция с процессом разработки.

В этой статье показан базовый, но рабочий подход к тестированию трансформации данных в ETL-процессах.

Автор, на примере Python-проекта с pytest, allure и psycopg2, демонстрирует, как автоматизировать создание и наполнение таблиц, хранить схемы и данные в JSON, поднимать фикстуры для работы с БД и API, а затем сравнивать результат.

👉 Всё это — с живым стилем, юмором и кучей кода.

Перед вами репозиторий, в котором можно найти почти всё, что угодно для буста знаний в области компьютерных наук.

👉 Довольно полезно для всех, кто интересуется сферой IT и программированием.

Работа аналитика данных включает — парсинг информации, анализ пользовательского поведения, работу с визуализацией и оптимизацию процессов.

👉 Chrome предлагает множество расширений, которые помогают решать эти задачи быстрее и эффективнее. Разберем самые топовые из них.

Автор статьи разбирает 2 пути — «делать больше» (масштабирование инфраструктуры) и «делать меньше» (уменьшение задержек через оптимизацию кода и запросов).

👉 Будут рассмотрены: практические примеры, баг N+1, кэширование и инструменты вроде Django Debug Toolbar, Locust и APM.

В общем, подробно разберём, как сделать сайт на Django быстрее 👍