Это статья о том, как максимально скучно разрабатывать и выпускать приложения на Python. В прошлой статье я пояснил, что имею в виду под определением «скучный», давайте напомню: я не имею в виду «надежный», «без багов или «без инцидентов». Хотя некоторые из моих рекомендаций помогут уменьшить количество багов, я также хочу внести ясность: баги все равно будут встречаться. Вы будете продолжать сталкиваться с ситуациями, когда функция или, возможно, весь сервис не работает. «Скучное» для меня связано с источниками этих инцидентов.

👉 Ссылка на статью

В этой статье мы подробнее рассмотрим объект многоточия, где можно использовать его в повседневной практике программиста, и какие известные пакеты Python используют его.

👉 Ссылка на статью

Пишем умный поиск по коду с Open AI

В этой статье мы кратко рассмотрим технологию, которая лежит в основе ChatGPT — эмбеддинги, и напишем простой интеллектуальный поиск по кодовой базе проекта.

👉 Ссылка на статью

Фильтрация и пагинация в FastAPI

Недавно столкнулся с задачей написать фильтрацию на FastAPI, пошёл гуглить и нашёл замечательную библиотеку fastapi-filter, которая сильно упрощает задачу. О ней в этой статье и пойдёт речь, а также заодно покажу простой способ пагинации без библиотек.

👉 Ссылка на статью

Python для автоматизации тестирования: создаем несложный REST-тест за 4 шага

Python для инженера по Quality Assurance – универсальный «швейцарский нож», которым легко воспользоваться. Рассказываем, как создать автотест за 4 простых шага.

👉 Ссылка на статью

Пишем GPT в 60 строк NumPy (часть 1 из 2)

В этом посте мы начнём реализацию с нуля GPT всего в 60 строках numpy. Во второй части статьи мы загрузим в нашу реализацию опубликованные OpenAI веса обученной модели GPT-2 и сгенерируем текст.

👉 Ссылка на статью

Пишем GPT в 60 строк NumPy (окончание, 2/2)

В первой части поста мы начали реализацию с нуля GPT всего в 60 строках numpy.

Во завершающей части мы загрузим в нашу реализацию опубликованные OpenAI веса обученной модели GPT-2 и сгенерируем текст.

👉 Ссылка на статью

VS Code, python, контейнеры — как обуздать эту триаду и разрабатывать внутри контейнера

Это небольшой туториал о настройке VS Code для работы с python. Здесь вы не увидите каких-то божественных откровений — тут будет просто мой опыт о том, как сделать свою работу/хобби немного комфортнее и почему я пришел именно к такой конфигурации.

👉 Ссылка на статью

Алгоритмы быстрого умножения чисел: от столбика до Шенхаге-Штрассена

При написании высокоуровневого кода мы редко задумываемся о том, как реализованы те или иные инструменты, которые мы используем. Ради этого и строится каскад абстракций: находясь на одном его уровне, мы можем уместить задачу в голове целиком и сконцентрироваться на её решении.

👉 Cсылка на статью

Парсинг данных через api vk и google sheets api на python

Появилась потребность собирать статистику постов из группы в контакте и затем проанализировать реакции подписчиков на конкретные посты. Если переформулировать на выходе стоит задача с заданной периодичностью снимать показания статистики постов в вк и сохранять их.

👉 Ссылка на статью

Как разработать канбан-доску на Django, DRF и Alpine.js

Для структурирования и мониторинга рабочих процессов используют канбан-доски — например, Jira и Trello. Они особенно полезны, когда задачи состоят из множества этапов — согласования, выполнения, ревью и продакшена.

👉 Ссылка на статью

Как избежать проблем при запуске MVP

В этой статье автор расскажет, как не допускать ошибок на этапе MVP и какие практики полезно внедрять сразу.

👉 Ссылка на статью

Генерация 2D мира с помощью клеточного автомата на Python

Всем привет! На написание этой статьи меня вдохновил автор YouTube канала PeaAshMeter. В своем видео автор показывает простейший генератор 2D мира, который основан на простейшем правиле клеточного автомата. Что такое клеточный автомат? Какие клеточные автоматы бывают? На эти и многие другие вопросы я попробую ответить.

👉 Ссылка на статью

Визуализация архитектуры модели PyTorch

PyTorch — это библиотека для глубокого обучения. Вы можете создавать очень сложные модели глубокого обучения с помощью PyTorch. Однако бывают случаи, когда вам нужно иметь графическое представление архитектуры вашей модели.

👉 Ссылка на статью

Эргономичный мониторинг на практике

Мониторинг проекта — это комплексная задача. В неё входит не только передача метрик, но и сбор логов, трейсов, health-чеки, правила для алертов и система их доставки до ответственных разработчиков.

👉 Ссылка на статью

Про микросервисы на примерах

И так, эта статья не для разработчиков и опытных архитекторов, а для аналитиков, которые хотят понять, а что же такое микросервисы на самом деле. Пример здесь максимально простой и не претендует на хороший стиль написания кода, чтобы его запустить не нужно обладать вообще никаким ИТ‑бэкграундом и не нужно настраивать никакие IDE.

👉 Ссылка на статью