👩‍💻 Введение в MLflow: настройка и запуск

Расскажу, как развернуть MLflow с нуля и вытащить его наружу, если хочется следить за экспериментами не только локально. Подойдёт для пет-проектов и просто тренировки

Читать...

⚙️ Что такое __getattr__ в Python и зачем он нужен?

__getattr__ — это магический метод, который вызывается, когда атрибут не найден обычным способом. Он позволяет управлять доступом к несуществующим атрибутам, создавать прокси-объекты, ленивую загрузку и динамические значения.

➡️ Пример:

class LazyUser:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def __getattr__(self, attr):
        return f'Атрибута "{attr}" нет, но мы что-нибудь придумаем'

user = LazyUser('Анна')
print(user.name)      # Анна
print(user.email)     # Атрибута "email" нет, но мы что-нибудь придумаем

🗣️ В этом примере, если атрибут не найден (например, email), вызывается __getattr__, который возвращает кастомный ответ. Это может быть полезно для отладки, логирования, создания API-обёрток и сериализации

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Full-stack в аналитике: почему это будущее Data Science?

Поговорим, почему современный дата-сайентист обязан быть фулл-стеком: от сбора данных до деплоя модели и фронта. И как иначе не угробить проект на ровном месте

Читать...

🌪 Используй правило «шторма идей» для архитектуры

Когда проектируешь систему, не останавливайся на первом решении. Оно почти всегда не лучшее.

👉 Совет: придумай минимум три разных способа решить задачу: через очереди, через события, через разные структуры данных. Потом выбери оптимальный. Даже если останешься при первом варианте — альтернативы покажут слабые места.

👩‍💻 Код как кисть: как Python превращается в художника с помощью генеративных алгоритмов

Пробую научить Python создавать странные картины с помощью случайностей, математики и шума Перлина. Без нейросетей — только код, немного философии и много визуального абсурда

Читать...

🧠 Самые интересные статьи за последние дни:

• Пишем Wake-on-LAN сервис на ESP8266 при помощи ChatGPT

• Необычные вкусы покупателей: что такое товарные пары и как их исследовать

• Kafka. Лучшие практики применения. Настройки Producer & Consumer

• Словари в Python: обзор и как пользоваться

• Хотите, покажу вам магию живого кода на p5py?

👩‍💻 Основные паттерны микросервисной архитектуры: Strangler Fig, API Gateway, Service Mesh и другие

В статье показываю, какие архитектурные паттерны помогают правильно строить микросервисы: от миграции через API Gateway до Event Sourcing, с примерами кода и диаграммами

Читать...

👩‍💻 Как я строю удобную инфраструктуру вокруг Python-проектов: линтеры, Poetry, CI/CD и Docker

Рассказываю, как я строю инфраструктуру для Python-проектов: подключаю линтеры, Poetry, CI/CD через GitHub Actions и заворачиваю всё в Docker — и заодно критикую странные практики

Читать...

👩‍💻 BI умер, да здравствует BI

В статье рассказывают, как скрипты победили GUI в ETL, а BI-гиганты вроде PowerBI и Tableau постепенно теряют трон, уступая место новым, более гибким подходам

Читать...

⚙️ Что такое with open в Python и зачем он нужен?

with open — это контекстный менеджер для работы с файлами в Python. Он автоматически закрывает файл после работы с ним, даже если произошла ошибка.

Это помогает избежать утечек ресурсов и делает код чище

➡️ Пример:

with open('example.txt', 'r', encoding='utf-8') as file:
    data = file.read()
    print(data)

🗣️ В этом примере файл открывается для чтения ('r'). После выхода из блока with файл закрывается автоматически, без необходимости вручную вызывать file.close().

Контекстный менеджер делает код безопасным и защищённым от ошибок при работе с файлами.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Зачем нужны эмбеддинги?

Статья исследует методы нечеткого поиска для больших языковых моделей, включая триграммный и фонетический анализ, косинусное и евклидово сходство. Рассматриваются преимущества и ограничения методов для работы с неструктурированными данными.

Читать...

👩‍💻 Файловая система без фокусов: как hard links и XOR сэкономят ваши гигабайты

Статья объясняет концепцию символьных и жёстких ссылок на файлы, акцентируя внимание на hard links в Windows, малоизвестных многим веб-разработчикам. В простых примерах раскрывается принцип работы ссылок и их отличия от привычных ярлыков.

Читать...

👩‍💻 Приложение на Go шаг за шагом. Часть первая: скелет, НТТР-сервер и конфигурация

Статья предлагает структурированный подход к обучению Go для новичков. Автор курса «Go-разработчик с нуля» делится опытом и помогает пошагово создать API для управления библиотекой книг, чтобы закрепить полученные знания.

Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Пришёл на вакансию дизайнера, а стал питонистом: как IT-специалисты нашли свою первую работу

• На сколько денег может рассчитывать ИТ-предприниматель в разных ветках развития

• Анализ задачи с собеседования в Google: конь и телефонные кнопки

• Быстрый старт в QA Fullstack: чем вооружиться будущему стажеру в Альфа-Банке

• Как убить самоорганизацию в команде: вредные советы для лидера

👩‍💻 Реализация паттерна «Одиночка» на Python

Мечтаешь о коде, который работает как швейцарские часы? Паттерн «Одиночка» может стать тем самым механизмом, который заставит все шестеренки крутиться идеально.

Читать...

👩‍💻 Как автоматизировать инфраструктуру с помощью Terraform и Ansible

Terraform и Ansible — два популярных инструмента, которые помогают автоматизировать инфраструктуру и управлять ей. Рассказываем, в чем их особенности и как их можно интегрировать в разработку.

Читать...

👩‍💻 Использование библиотеки OpenCV для продакшен-среды

Поговорим об использовании библиотеки OpenCV при решении задач машинного зрения в контексте развертывания в продакшен-среде.

Читать...

🎯 Тренируй навык «быстрого старта»

Первая проблема в новом проекте — потратить день только на разбор папок и структуры.

👉 Совет: тренируй умение быстро ориентироваться в незнакомом коде. При изучении нового проекта ставь себе задачу: за 30 минут понять базовые сущности и их связи. Это навык, который делает тебя бесценным в любой команде.

👩‍💻 Бэктест на Python: оцениваем торговую стратегию

Бэктестинг — мощный инструмент, который помогает определить потенциальную доходность, выявить неоправданные риски и внести необходимые коррективы до того, как вы начнете торговать на реальные деньги.

Читать...

🔝 Самые интересные статьи за последние дни:

• SOLID на котиках

• Mount — ещё один способ уменьшения размера Docker-образа

• Pydantic 2: Полное руководство для Python-разработчиков — от основ до продвинутых техник

• PinkHash: Незабываемые розовые хеши

• Архитектура и реализация виртуальной машины CPython