Что умеет:
- следит за локальными и удалёнными Docker-хостами в одном окне
- умно перезапускает контейнеры с настраиваемой логикой повторов
- шлёт алерты в Telegram, Slack, Discord, Gotify и почту
- обновляет контейнеры по расписанию
- позволяет разворачивать Docker Run и Compose-пресеты прямо из UI
- показывает health-чеки и события в реальном времени
Github: https://github.com/darthnorse/dockmon
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8❤4👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 27 ноября пройдет Pytup — митап для разработчиков, ML-инженеров и энтузиастов Python. Встречаемся в Екатеринбурге и онлайн, чтобы в неформальной обстановке обсудить новые подходы, решения и вызовы индустрии.
Разработчик системы контроля качества умных устройств на производстве Яндекс Алисы Арсений Саблин поделится, как используется Python при тестировании станции с Алисой. Техлид VK Tech Никита Улько разберет чистую архитектуру с практической точки зрения. А технический менеджер проектов Yandex Cloud Егор Гордовский расскажет о работе дата-центров.
Помимо докладов участников митапа в Екатеринбурге ждут дискуссионные столы по актуальным темам, нетворкинг с экспертами из разных компаний, а также гонки на роверах и соревнования по игре в змейку.
📅 27 ноября в 17.00 (по Екб)
📍 Екатеринбург
🛜 Офлайн/онлайн
Регистрируемся
Разработчик системы контроля качества умных устройств на производстве Яндекс Алисы Арсений Саблин поделится, как используется Python при тестировании станции с Алисой. Техлид VK Tech Никита Улько разберет чистую архитектуру с практической точки зрения. А технический менеджер проектов Yandex Cloud Егор Гордовский расскажет о работе дата-центров.
Помимо докладов участников митапа в Екатеринбурге ждут дискуссионные столы по актуальным темам, нетворкинг с экспертами из разных компаний, а также гонки на роверах и соревнования по игре в змейку.
📅 27 ноября в 17.00 (по Екб)
📍 Екатеринбург
🛜 Офлайн/онлайн
Регистрируемся
❤9👍1🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Напиши функцию, которая распарсит вложенные структуры (списки, кортежи, множества, генераторы) в одну последовательность, но не трогает строки и не падает из-за циклов.
Вот как сделать это без рекурсии, только через стек:
def flatten(obj):
stack = [obj]
seen = set()
while stack:
x = stack.pop()
if isinstance(x, (str, bytes)):
yield x
elif isinstance(x, (list, tuple, set)):
xid = id(x)
if xid in seen:
continue
seen.add(xid)
stack.extend(reversed(list(x)))
else:
yield x
# пример
data = [1, [2, 3], ("ab", [4, 5]), 6]
data.append(data) # создаём цикл
print(list(flatten(data)))
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10👍5🔥4🤩2
🤖 Python + ИИ — лёгкий старт и быстрый рост в карьере разработчика.
Освойте с нуля один из популярных языков программирования и усильте свой вес на рынке знанием ИИ-инструментов для разработчиков на расширенном курсе «Python-разработчик».
Вы научитесь:
- разрабатывать веб-приложения и API;
- работать с фреймворками Django, Flask, FastAPI и с базами данных SQL, PostgreSQL;
- разбираться в принципах ООП, многопоточности, асинхронности.
Вы выполните более 90 практических заданий, добавите в портфолио 23 проекта и научитесь проходить технические интервью. А сразу после окончания курса пройдёте собеседования в наших компаниях-партнёрах: Ozon Банке, Авито и ВТБ.
Весь ноябрь в Нетологии — чёрная пятница: заберите курс со скидкой 50% и получите приятные подарки.
➡️ Узнать подробности
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5wAW1AZ
Освойте с нуля один из популярных языков программирования и усильте свой вес на рынке знанием ИИ-инструментов для разработчиков на расширенном курсе «Python-разработчик».
Вы научитесь:
- разрабатывать веб-приложения и API;
- работать с фреймворками Django, Flask, FastAPI и с базами данных SQL, PostgreSQL;
- разбираться в принципах ООП, многопоточности, асинхронности.
Вы выполните более 90 практических заданий, добавите в портфолио 23 проекта и научитесь проходить технические интервью. А сразу после окончания курса пройдёте собеседования в наших компаниях-партнёрах: Ozon Банке, Авито и ВТБ.
Весь ноябрь в Нетологии — чёрная пятница: заберите курс со скидкой 50% и получите приятные подарки.
➡️ Узнать подробности
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5wAW1AZ
❤3🔥2👍1😱1
⚡️ Rust vs Python - как найти баланс между скоростью и простотой
JetBrains выпустили подробный разбор, где сравнивают Python и Rust без фанатизма — по скорости, синтаксису, памяти, экосистеме, конкурентности и даже по карьерным сценариям.
Главный вывод: Python нужен там, где важна скорость разработки и богатая экосистема, Rust, когда критична производительность, безопасность и масштабируемость. Всё чаще их используют вместе: Python для логики, Rust для самых горячих участков.
Ключевые моменты
Рост и популярность
- Python уверенно расширяет аудиторию: быстрый вход, огромная экосистема, удобство для ML, веба и автоматизации.
- Rust годами остаётся самым любимым языком разработчиков — благодаря безопасности памяти, скорости и надёжности.
Типы и управление памятью
- Python — динамическая типизация и удобный GC: легко начать, но ошибки всплывают в рантайме.
- Rust — строгая типизация, система владения и заимствований, отсутствие GC: ошибки ловятся на этапе компиляции, производительность предсказуема.
Производительность и конкурентность
- Python ограничен GIL: хорош для I/O, но CPU-параллелизм требует multiprocessing или расширений.
- Rust не имеет GIL — настоящая параллельность, «бесстрашная» конкурентность и контроль безопасности компилятором.
Экосистема
- Python — PyPI, Jupyter, зрелые фреймворки для DS/ML, веба, автоматизации.
- Rust — Cargo и crates.io, сильная база для CLI, системного софта, WebAssembly.
Комбинация Python + Rust
- Тренд — ускорять Python-проекты Rust-модулями.
- Библиотеки типа pydantic-core или Ruff показывают огромный прирост скорости.
- PyO3 делает интеграцию очень простой: Rust-код можно вызывать как обычный Python-модуль.
Карьера
- Python - широкие вакансии, огромный спрос в данных и ML.
- Rust - меньше позиций, но выше специализация в инфраструктуре, системной разработке и высоконагруженных сервисах.
Как выбирать
- Нужна скорость разработки и гибкость — Python.
- Нужна производительность и надёжность — Rust.
- Нужны и то, и другое — гибридный подход Python + Rust.
Подробный разбор - в блоге JetBrains:
https://blog.jetbrains.com/rust/2025/11/10/rust-vs-python-finding-the-right-balance-between-speed-and-simplicity/
#Rust #Python #Programming #Backend #Performance
@pythonl
JetBrains выпустили подробный разбор, где сравнивают Python и Rust без фанатизма — по скорости, синтаксису, памяти, экосистеме, конкурентности и даже по карьерным сценариям.
Главный вывод: Python нужен там, где важна скорость разработки и богатая экосистема, Rust, когда критична производительность, безопасность и масштабируемость. Всё чаще их используют вместе: Python для логики, Rust для самых горячих участков.
Ключевые моменты
Рост и популярность
- Python уверенно расширяет аудиторию: быстрый вход, огромная экосистема, удобство для ML, веба и автоматизации.
- Rust годами остаётся самым любимым языком разработчиков — благодаря безопасности памяти, скорости и надёжности.
Типы и управление памятью
- Python — динамическая типизация и удобный GC: легко начать, но ошибки всплывают в рантайме.
- Rust — строгая типизация, система владения и заимствований, отсутствие GC: ошибки ловятся на этапе компиляции, производительность предсказуема.
Производительность и конкурентность
- Python ограничен GIL: хорош для I/O, но CPU-параллелизм требует multiprocessing или расширений.
- Rust не имеет GIL — настоящая параллельность, «бесстрашная» конкурентность и контроль безопасности компилятором.
Экосистема
- Python — PyPI, Jupyter, зрелые фреймворки для DS/ML, веба, автоматизации.
- Rust — Cargo и crates.io, сильная база для CLI, системного софта, WebAssembly.
Комбинация Python + Rust
- Тренд — ускорять Python-проекты Rust-модулями.
- Библиотеки типа pydantic-core или Ruff показывают огромный прирост скорости.
- PyO3 делает интеграцию очень простой: Rust-код можно вызывать как обычный Python-модуль.
Карьера
- Python - широкие вакансии, огромный спрос в данных и ML.
- Rust - меньше позиций, но выше специализация в инфраструктуре, системной разработке и высоконагруженных сервисах.
Как выбирать
- Нужна скорость разработки и гибкость — Python.
- Нужна производительность и надёжность — Rust.
- Нужны и то, и другое — гибридный подход Python + Rust.
Подробный разбор - в блоге JetBrains:
https://blog.jetbrains.com/rust/2025/11/10/rust-vs-python-finding-the-right-balance-between-speed-and-simplicity/
#Rust #Python #Programming #Backend #Performance
@pythonl
❤15👍8🔥2😁1