«Иногда лучше написать велосипед»: как тестировать кластеры Kubernetes с помощью Python

Сегодня Kubernetes — это основное средство для оркестрации контейнеров на рынке, поэтому их тестирование занимает особую позицию в перечне задач. Большинство тривиальных тестов можно запустить через команду kubectl, либо фреймворк Sonobuoy для тестирования сертификации версий.

Однако для сложных интеграционных тестов, которые завязаны на Kubernetes API, необходимо реализовать что-то свое. Автор воспользовался клиентской библиотекой Python для Kubernetes, которая позволяет работать со всеми прелестями его интерфейса, соединил ее с PyTest и API продукта — Managed Kubernetes. Что из этого вышло, автор рассказал в статье.

Подробнее по ссылке👇

#статьи

@python_practics

Внимание! - Вопрос!

Что такое пакет?

Модули могут объединяться в пакеты. Пакеты служат как пространства имён для модулей и способ их структурирования. Любой пакет является модулем, но не каждый модуль является пакетом. Как правило, модули представляются в виде файлов, а пакеты – каталогов в файловой системе (но не всегда). Для того, чтобы каталог был пакетом, в нём должен находиться файл __init__.py. Он автоматически выполняется при импортировании соответствующего модуля и может содержать определённые действия для инициализации или быть пустым.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

Рисуем Скуби-Ду на модуле turtle

Полный код можно посмотреть по ссылке👇

#sandbox

@python_practics

Перемешать элементы списка

Этот сниппет поможет вам изменить порядок элементов списка на случайный. Обратите внимание на то, что функция shuffle из библиотеки random меняет исходный список.

#полезные_сниппеты

@python_practics

Задача:

Вам нужно посчитать количество делителей натурального числа n.

Пример:

4 --> 3 // 1, 2, 4
5 --> 2 // 1, 5
12 --> 6 // 1, 2, 3, 4, 6, 12

#задачник

@python_practics

Dash

Dash — микрофреймворк Python с открытым исходным кодом, предназначенный исключительно для разработки аналитических приложений для machine learning и data science. Он создан на базе связки Plotly.js, Flask, React.Js, HTML и CSS.

Dash позволяет разработчикам одним щелчком мыши создавать все, что необходимо для надежного управления базами данных и кроссплатформенными мобильными веб-приложениями. Этот популярный фреймворк Python состоит из двух частей: визуальной, описывающей внешний вид приложения и функциональной, описывающей его взаимодействие с пользователями.

Краткое руководство по Dash👇

#фреймворки_библиотеки

@python_practics

Рисуем милую собачку на модуле turtle

Полный код можно посмотреть по ссылке👇

#sandbox

@python_practics

Mimesis: идеальное решение для генерации данных

Сбор данных имеет решающее значение для каждого проекта, связанного с машинным обучением. Однако не всегда искомые данные существуют или общедоступны. Во многих случаях получение данных является дорогостоящим или затрудненным из-за внешних условий. Кроме того, правила конфиденциальности влияют на способы использования или распространения набора данных. По всем этим причинам использование синтетических данных является хорошей альтернативой, поскольку с их помощью можно удовлетворить те же потребности без особых усилий.

В этой статье автор рассмотрел один из лучших пакетов для генерации синтетических данных.

Подробнее по ссылке👇

#статьи

@python_practics

Боль🥺

#мемчики

@python_practics

Modern Data Architectures with Python: A modern approach to building data ecosystems

Архитектура данных на Python научит вас интегрировать потоки машинного обучения и науки о данных в вашу платформу данных. Эта книга даст вам глубокий практический опыт работы с такими инструментами, как Kafka, Apache Spark, MongoDB, Neo4J, Delta Lake MLFlow и SQL Dashboards.
К концу этого путешествия вы накопите богатый багаж практических и теоретических знаний для создания собственных экосистем данных.

Книга в формате pdf👇

#курсы_книги

@python_practics