​​⏰Разработка алгоритмов обработки данных в реальном времени на Python

В этой статье мы рассмотрим ключевые аспекты разработки алгоритмов обработки данных в реальном времени на Python, начиная с выбора инструментов и заканчивая оптимизацией производительности и обеспечением безопасности системы.

Читать...

​​🦾Две мощных возможности Python, упрощающие код и улучшающие его читабельность

В этой статье мы подробно разберёмся с тем, как работают механизмы, а так же изучим несколько примеров, которые позволят вам познакомиться с синтаксисом и семантикой соответствующих конструкций.

Читать...

​​⌛️Время изменений: депрекация datetime.utcnow() в Python

В этой статье я подробно расскажу о том, почему эти функции попали под нож и чем их можно заменить.

Читать...

​​🔥Многопоточный Python на примерах: токены отмены

В этой статье мы обсудим паттерн "Cancellation Token", популярный в некоторых других языках, но почему-то обойденный вниманием в Python-сообществе.

Читать...

​​⌨️Виртуальная клавиатура на Python+OpenCV

В данной статье разберемся, как написать виртуальную клавиатуру, используя Python+Opencv.

Читать...

​​🧙Предсказательное моделирование (Predictive Modeling)

В этой статье рассмотрим несколько примеров кода для предсказательного моделирования с использованием линейной регрессии.

Читать...

​​⚡️Создание фреймворка автоматизации на Python с использованием Pytest, Selene, и других библиотек

В данной статье мы рассмотрим подробный план создания фреймворка автоматизации на Python, используя популярные библиотеки, такие как Pytest, Selene, WebDriver‑Manager, Selenium, Requests, Allure, Pydantic, SQLAlchemy, Mimesis, Black, Isort и Flake8.

Читать...

​​📈Самые малоиспользуемые функции Pytest

В этой статье мы рассмотрим топ малоизвестных, но полезных функций Pytest.

Читать...

​​🧐16-, 8- и 4-битные форматы чисел с плавающей запятой

В этой статье мы исследуем самые популярные форматы чисел с плавающей запятой, создадим с использованием некоторых из них простую нейронную сеть и понаблюдаем за тем, как она работает.

Читать...

​​😈Как я за месяц написал интерпретируемый язык программирования на Python

В данной статье я хотел рассказать устройство интерпретируемых языков и как их создать.

Читать...

​​🚀Make It Right! Максимум пользы, минимум проблем: рекомендации по написанию API автотестов на Python

В этой статье я хочу поделиться советами, как сделать ваш код более «чистым», легким в понимании и расширении.

Читать...

​​🚀О динамическом программировании на пальцах

В этой статье мы разберем динамическое программирование на пальцах с примерами на Python.

Читать...

​​🚀Архитектура fast api приложений. Внедрение зависимостей

В этой статье разберем как заложить «чистую архитектуру» в fast api проект.

Читать...

​​😶‍🌫Создание рекомендательных систем на основе анализа поведения пользователей на сайте

В этой статье мы рассмотрим все необходимые знания и инструменты для создания собственной рекомендательной системы на основе анализа поведения пользователей с использованием Python.

Читать...

​​Работаете с бэкендом? Тогда вам будет интересно послушать, как облегчить создание новых продуктов в большой компании с помощью автоматизированной собственной PaaS для деплоя, девтулинга, кодогенерации и прочих радостей.

Именно об этом двенадцатый выпуск подкаста «Магнитное Поле», гостем которого стал Антон Огородников, руководитель разработки онлайн-платформы Магнита. Поговорили про эту Platform as a Service, созданную для облегчения жизни разработчиков внутри Магнита – это такой сборник автоматизированных блюпринтов для быстрого деплоя в облачную инфраструктуру. Кроме того, обсудили актуальный спор GoLang vs Python, какие стеки используются в Магните, а какие придется включить в ближайшее время, до какой степени можно кодогенерировать уже сейчас, как строится у них среда разработки и куда стоит двигаться новичку-бэкендеру.

«Магнитное Поле» создается совместно @zavtracast и IT-командой Магнита — в нем рассказывают про интересные аспекты работы самых разных команд. В предыдущих выпусках было про devops с человеческим лицом, дизайн-системы, data governance, IT HR, зачем нужен agile, geo BI, облачные архитектуры, InnerSource и многое другое.

🎧Послушать
📹Посмотреть

​​😉Сервис проверки пользовательских файлов «powered by pytest»: нужно повозиться, но оно того стоит

В этой статье автор расскажет, как заставить pytest работать внутри сервиса.

Читать...

​​👥Бот и нет забот: как с помощью telegram-бота мы сделали приятнее жизнь автотестировщиков

В этой статье я расскажу, как с помощью telegram-бота, работающего в связке с Test IT, мы сделали жизнь тестировщиков немного приятнее.

Читать...

​​🔒Безопасная разработка в Python. 2 часть

В этой статье мы рассмотрим более свойственные для языка Python уязвимости.

Читать...

​​🤖Свой бесплатный телеграм-бот на базе GPT4free

В этой статье я покажу, как создать свой телеграм-бот ChatGPT на базе библиотеки GPT4free.

Читать...

​​🤔Как мы научили заводчан строить красивые инженерные отчеты из Jupyter Notebook на Python

В этой статье я расскажу про то, как преобразовывать и экспортировать математические формулы, таблицы и другие элементы из Jupyter в красивый и удобный вид.

Читать...

​​🦾Правильное подключение к БД: почему, зачем и как

В этой статье, я последовательно буду создавать подключения к БД, а затем показывать на примере, что может пойти не так.

Читать...