Как ускорить Python-код, выжать максимум из AI и не попасть в ловушки импорта?
Подробно разберут на Podlodka Python Crew, где обсуждают практические аспекты и инструменты.
🔹Что за конференция?
Podlodka Crew — это серии IT-конференций с упором на прикладные знания.
Все сессии проходят онлайн, в удобное время утром и вечером, так что легко совмещать с работой.
🔹Что в программе?
🦾 AI для самых ленивых — как делегировать задачи нейросетям и повысить продуктивность (Никита Замулдинов, Сбер)
⚡️Python медленный, Rust быстрый — как писать Python-библиотеки на Rust и интегрировать через PyO3 (Данил Ахтаров)
🖥 Vim, VSCode, PyCharm — кто победит? — обсуждают топовые разработчики из Райффайзена, Яндекса и Контура
🔥Фейлы на проде — открытый микрофон для самых запоминающихся ошибок и решений
Главный фокус — применимость знаний. После конференции вам не придется гадать, что делать с информацией: сразу берите и внедряйте.
📅 Даты: 17 - 21 марта 2025 года
🎟 Билеты и подробности: https://podlodka.io/pythoncrew
А наш промокод digest_4 дает скидку в 500р🥳
Подробно разберут на Podlodka Python Crew, где обсуждают практические аспекты и инструменты.
🔹Что за конференция?
Podlodka Crew — это серии IT-конференций с упором на прикладные знания.
Все сессии проходят онлайн, в удобное время утром и вечером, так что легко совмещать с работой.
🔹Что в программе?
🦾 AI для самых ленивых — как делегировать задачи нейросетям и повысить продуктивность (Никита Замулдинов, Сбер)
⚡️Python медленный, Rust быстрый — как писать Python-библиотеки на Rust и интегрировать через PyO3 (Данил Ахтаров)
🖥 Vim, VSCode, PyCharm — кто победит? — обсуждают топовые разработчики из Райффайзена, Яндекса и Контура
🔥Фейлы на проде — открытый микрофон для самых запоминающихся ошибок и решений
Главный фокус — применимость знаний. После конференции вам не придется гадать, что делать с информацией: сразу берите и внедряйте.
📅 Даты: 17 - 21 марта 2025 года
🎟 Билеты и подробности: https://podlodka.io/pythoncrew
А наш промокод digest_4 дает скидку в 500р🥳
SQLAlchemy - 2.0.39
https://ift.tt/XT61KU5
Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/
https://ift.tt/XT61KU5
Библиотека работы с базами данных. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/SQLAlchemy/
От NSX к OVN: 4 года подготовки и успешная миграция облака «на лету»
https://ift.tt/wipOXcz
В этой статье по мотивам моего доклада для конференции Highload++ 2024 расскажу об истории смены SDN в публичном облаке с проприетарного VMware NSX на Open Source решение OVN. Ввиду того, что текст статьи, в отличие от выступления на конференции не ограничен по времени, я решил разобрать некоторые моменты более подробно.
https://ift.tt/wipOXcz
В этой статье по мотивам моего доклада для конференции Highload++ 2024 расскажу об истории смены SDN в публичном облаке с проприетарного VMware NSX на Open Source решение OVN. Ввиду того, что текст статьи, в отличие от выступления на конференции не ограничен по времени, я решил разобрать некоторые моменты более подробно.
Под чешуёй асинхронности: from yield to await
https://ift.tt/7pH3fFC
В данной статье мы рассмотрим основы асинхронного программирования в python, фокусируясь на ключевых концепциях и их практическом применении. Мы начнем с изучения генераторов и итераторов — фундаментальных механизмов, лежащих в основе асинхронности python. Затем поговорим о потоках и процессах, чтобы понять, как они соотносятся с асинхронным подходом.
https://ift.tt/7pH3fFC
В данной статье мы рассмотрим основы асинхронного программирования в python, фокусируясь на ключевых концепциях и их практическом применении. Мы начнем с изучения генераторов и итераторов — фундаментальных механизмов, лежащих в основе асинхронности python. Затем поговорим о потоках и процессах, чтобы понять, как они соотносятся с асинхронным подходом.
Python Bytes: #423 Traveling the Python Universe
https://ift.tt/gopDxhl
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
https://ift.tt/gopDxhl
Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes
LitestarCatsCV. Тренируемся на кошках. Реализация API и работа с данными
https://ift.tt/gOU1oMF
Если в первой части мы заложили фундамент проекта (выбор инструментов, настройка окружения и структура), то здесь мы превратим этот каркас в полноценное API для управления резюме кошек (или людей — как вам ближе). Мы подключим базу данных, добавим тесты, настроим миграции и даже проверим всё в действии. К концу статьи у вас будет рабочее API, которое можно потрогать руками (или лапками 🐾).
https://ift.tt/gOU1oMF
Если в первой части мы заложили фундамент проекта (выбор инструментов, настройка окружения и структура), то здесь мы превратим этот каркас в полноценное API для управления резюме кошек (или людей — как вам ближе). Мы подключим базу данных, добавим тесты, настроим миграции и даже проверим всё в действии. К концу статьи у вас будет рабочее API, которое можно потрогать руками (или лапками 🐾).
Полезные советы для парсинга данных веб-сайтов
https://ift.tt/IivhYoR
В одной из предыдущих статей мы узнали, что такое парсинг, и изучили примеры получения данных с HTML-страниц с помощью Python. В этой инструкции продолжаем продвигаться в этом направлении и предлагаем советы, использование которых поможет автоматизировано извлекать данные из большинства существующих сайтов.
https://ift.tt/IivhYoR
В одной из предыдущих статей мы узнали, что такое парсинг, и изучили примеры получения данных с HTML-страниц с помощью Python. В этой инструкции продолжаем продвигаться в этом направлении и предлагаем советы, использование которых поможет автоматизировано извлекать данные из большинства существующих сайтов.
👍1
kombu - 5.5.0
https://ift.tt/leO3d9F
Фреймворк для работы с AMQP. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/kombu/
https://ift.tt/leO3d9F
Фреймворк для работы с AMQP. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/kombu/
Как я сделал RAG для своей компании (часть 2). И как начал делать AI Агента
https://ift.tt/kG9pTmJ
Итак, в первой части я сделал первый подход к RAG для нашей небольшой компании с большим кол-вом документов на wiki, и множеством переписок в Slack. Стек технологий: Python, ChromaDB, простой SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2"), Slack API, OpenAI API, Google Gemini API, YandexGPT API, Sber Gigachat API.
https://ift.tt/kG9pTmJ
Итак, в первой части я сделал первый подход к RAG для нашей небольшой компании с большим кол-вом документов на wiki, и множеством переписок в Slack. Стек технологий: Python, ChromaDB, простой SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2"), Slack API, OpenAI API, Google Gemini API, YandexGPT API, Sber Gigachat API.
Почему мы построили монолит на чистой архитектуре. И почему это взбесило системных аналитиков
https://ift.tt/WROfViB
На одной из прошлых работ мы с ребятами попробовали внедрить так называемую чистую архитектуру на монолитном проекте. И это был интригующий опыт. Во-первых, мы начали намного рациональнее подходить к оценке задач. Во-вторых, заметно сократили time-to-market. А в-третьих, сильно разозлили наших аналитиков. Считаю, такими впечатляющими результатами стоит делиться.
https://ift.tt/WROfViB
На одной из прошлых работ мы с ребятами попробовали внедрить так называемую чистую архитектуру на монолитном проекте. И это был интригующий опыт. Во-первых, мы начали намного рациональнее подходить к оценке задач. Во-вторых, заметно сократили time-to-market. А в-третьих, сильно разозлили наших аналитиков. Считаю, такими впечатляющими результатами стоит делиться.
Beating LinkedIn “Queens” With Python
https://ift.tt/niXF75A
LinkedIn publishes a daily logic puzzle called “Queens” that is a cross between a chess queen placement puzzle and Sudoku. This article shows how to write a Python script to solve the puzzles.
https://ift.tt/niXF75A
LinkedIn publishes a daily logic puzzle called “Queens” that is a cross between a chess queen placement puzzle and Sudoku. This article shows how to write a Python script to solve the puzzles.
Pokémon With Reinforcement Learning
https://ift.tt/ILbv03H
David and his colleagues have been using reinforcement learning to beat “Pokemon Red”, a single player JPRG from 1996. Learn about how they did it and see the code.
https://ift.tt/ILbv03H
David and his colleagues have been using reinforcement learning to beat “Pokemon Red”, a single player JPRG from 1996. Learn about how they did it and see the code.
Гуглить баги — это нормально. Как AI Debugger освоил этот навык и сам исправляет ошибки
https://ift.tt/n5k47HR
Автоматический дебаг с помощью языковых моделей уже не новость, и разработчики используют LLM‑модели и среды разработки с интегрированным ИИ, чтобы анализировать код и предлагать исправления. Но что если встроить в этот процесс ещё один мощный инструмент — поиск в интернете?
https://ift.tt/n5k47HR
Автоматический дебаг с помощью языковых моделей уже не новость, и разработчики используют LLM‑модели и среды разработки с интегрированным ИИ, чтобы анализировать код и предлагать исправления. Но что если встроить в этот процесс ещё один мощный инструмент — поиск в интернете?
Как я создавал Telegram-бота с помощью ChatGPT
https://ift.tt/GUOnm1Q
Не так давно мне пришла мысль попробовать создать собственного Телеграм-бота (просто из любопытства). И тут мне в голову пришла идея воспользоваться популярным ChatGPT и попробовать создать бота с нуля, во всём следуя инструкциям нейронки. Устанавливать дополнительный софт на своём основном ПК мне не очень хотелось, поэтому разместить бота я решил на VDS-сервере.
https://ift.tt/GUOnm1Q
Не так давно мне пришла мысль попробовать создать собственного Телеграм-бота (просто из любопытства). И тут мне в голову пришла идея воспользоваться популярным ChatGPT и попробовать создать бота с нуля, во всём следуя инструкциям нейронки. Устанавливать дополнительный софт на своём основном ПК мне не очень хотелось, поэтому разместить бота я решил на VDS-сервере.
Как сделать livenessProbe для Kafka-консьюмеров и перестать перезапускать их вручную
https://ift.tt/5Mk4gpW
Kafka-консьюмеры не всегда работают так стабильно, как хотелось бы. Иногда они просто зависают — без ошибок, без падений, но и без обработки сообщений. LivenessProbe в Kubernetes помогает автоматически перезапускать зависшие сервисы, но с Kafka-консьюмерами всё не так просто: стандартного решения для них нет. В этой статье разберём, как правильно реализовать livenessProbe для консьюмеров с помощью паттерна Heartbeat, чтобы не перезапускать их вручную.
https://ift.tt/5Mk4gpW
Kafka-консьюмеры не всегда работают так стабильно, как хотелось бы. Иногда они просто зависают — без ошибок, без падений, но и без обработки сообщений. LivenessProbe в Kubernetes помогает автоматически перезапускать зависшие сервисы, но с Kafka-консьюмерами всё не так просто: стандартного решения для них нет. В этой статье разберём, как правильно реализовать livenessProbe для консьюмеров с помощью паттерна Heartbeat, чтобы не перезапускать их вручную.