🐍 Python + Ruff: сложность кода под контролем
На скрине — функция
Линтер Ruff с правилом
📏 McCabe Complexity измеряет количество ветвлений и условий в функции. Чем выше показатель, тем сложнее код для понимания и поддержки.
⚠️ Почему это важно:
• Снижение читаемости
• Рост вероятности багов
• Трудности при тестировании
💡 Решение:
1. Разбить функцию на несколько маленьких с понятными именами
2. Использовать ранние выходы (`return`) вместо вложенных
3. Упрощать логику с помощью вспомогательных функций или структур данных
#Python #Ruff #CleanCode #Refactoring #McCabeComplexity
На скрине — функция
validate_product
, которая проходит несколько вложенных проверок. Линтер Ruff с правилом
C901
(McCabe Complexity) сигнализирует: сложность функции = 7, что выше лимита 5.📏 McCabe Complexity измеряет количество ветвлений и условий в функции. Чем выше показатель, тем сложнее код для понимания и поддержки.
⚠️ Почему это важно:
• Снижение читаемости
• Рост вероятности багов
• Трудности при тестировании
💡 Решение:
1. Разбить функцию на несколько маленьких с понятными именами
2. Использовать ранние выходы (`return`) вместо вложенных
if
3. Упрощать логику с помощью вспомогательных функций или структур данных
#Python #Ruff #CleanCode #Refactoring #McCabeComplexity
❤4👍4🔥1
🔥 Полезный Python-трюк для работы с сетями: `ipaddress` в стандартной библиотеке
Когда нужно быстро проверить IP-адреса, маски подсетей или принадлежность хоста сети — не обязательно тянуть внешние пакеты. В Python уже есть мощный модуль
📌 Чем полезно
Проверка принадлежности адреса подсети
Удобный парсинг IPv4 и IPv6
Генерация диапазонов IP
Всё встроено в Python — никаких сторонних зависимостей
🔥 Отлично подходит для написания сетевых тулзов, firewall-скриптов, DevOps-автоматизации и тестов.
#Python #Networking #Tips #DevOps
Когда нужно быстро проверить IP-адреса, маски подсетей или принадлежность хоста сети — не обязательно тянуть внешние пакеты. В Python уже есть мощный модуль
ipaddress
.
import ipaddress
# Создаём сеть
net = ipaddress.ip_network("192.168.1.0/24")
# Проверяем, входит ли IP в сеть
print(ipaddress.ip_address("192.168.1.42") in net) # True
print(ipaddress.ip_address("10.0.0.5") in net) # False
# Перебираем все адреса подсети
for ip in net.hosts():
print(ip)
break # выведет первый адрес
# Работаем с IPv6 так же просто
ipv6 = ipaddress.ip_network("2001:db8::/32")
print(ipaddress.ip_address("2001:db8::1") in ipv6) # True
📌 Чем полезно
Проверка принадлежности адреса подсети
Удобный парсинг IPv4 и IPv6
Генерация диапазонов IP
Всё встроено в Python — никаких сторонних зависимостей
🔥 Отлично подходит для написания сетевых тулзов, firewall-скриптов, DevOps-автоматизации и тестов.
#Python #Networking #Tips #DevOps
👍8❤4
🚀 Умная система мониторинга Alerta
Alerta — это масштабируемый инструмент мониторинга, который легко настраивается и принимает оповещения из различных источников. Он предлагает быструю визуализацию данных с возможностью глубокого анализа.
🚀 Основные моменты:
- Масштабируемая архитектура
- Минимальная конфигурация
- Поддержка MongoDB и PostgreSQL
- Удобная веб-консоль для визуализации
- Легкая интеграция с облачными платформами
📌 GitHub: https://github.com/alerta/alerta
#python
Alerta — это масштабируемый инструмент мониторинга, который легко настраивается и принимает оповещения из различных источников. Он предлагает быструю визуализацию данных с возможностью глубокого анализа.
🚀 Основные моменты:
- Масштабируемая архитектура
- Минимальная конфигурация
- Поддержка MongoDB и PostgreSQL
- Удобная веб-консоль для визуализации
- Легкая интеграция с облачными платформами
📌 GitHub: https://github.com/alerta/alerta
#python
❤4🔥3🥰1
🚀 CUDA Kernel Benchmarking Made Easy
robust-kbench предоставляет мощный набор инструментов для оценки и валидации CUDA-ядров, созданных с помощью больших языковых моделей. Он решает проблемы традиционных бенчмарков, предлагая надежные критерии оценки и проверку корректности.
🚀Основные моменты:
- Многочисленные настройки инициализации для более точной оценки
- Проверка корректности с учетом различных конфигураций входных данных
- Профилирование производительности для реальных сценариев
- Защита от манипуляций входными данными
📌 GitHub: https://github.com/SakanaAI/robust-kbench
#python
robust-kbench предоставляет мощный набор инструментов для оценки и валидации CUDA-ядров, созданных с помощью больших языковых моделей. Он решает проблемы традиционных бенчмарков, предлагая надежные критерии оценки и проверку корректности.
🚀Основные моменты:
- Многочисленные настройки инициализации для более точной оценки
- Проверка корректности с учетом различных конфигураций входных данных
- Профилирование производительности для реальных сценариев
- Защита от манипуляций входными данными
📌 GitHub: https://github.com/SakanaAI/robust-kbench
#python
GitHub
GitHub - SakanaAI/robust-kbench
Contribute to SakanaAI/robust-kbench development by creating an account on GitHub.
❤2🔥1
🔮 GENIE: Легкий движок синтеза речи на базе GPT-SoVITS
GENIE — это легкий движок для синтеза речи, который использует возможности GPT-SoVITS. Он предлагает высокую производительность на CPU, включая интеграцию TTS, конвертацию моделей ONNX и API сервер для удобного использования.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка моделей GPT-SoVITS V2
- Оптимизирован для быстрого синтеза на CPU
- Включает предустановленные голосовые модели для мгновенного использования
📌 GitHub: https://github.com/High-Logic/Genie
#python
GENIE — это легкий движок для синтеза речи, который использует возможности GPT-SoVITS. Он предлагает высокую производительность на CPU, включая интеграцию TTS, конвертацию моделей ONNX и API сервер для удобного использования.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка моделей GPT-SoVITS V2
- Оптимизирован для быстрого синтеза на CPU
- Включает предустановленные голосовые модели для мгновенного использования
📌 GitHub: https://github.com/High-Logic/Genie
#python
❤2👍2👎1