Три необсуждаемых вопроса о параллельной распределённой обработке данных — чтобы жить стало легче
https://ift.tt/hOvw5Kg

В этой статье на примере решения несложного архитектурного кейса я покажу, что ответов только на 3 вопроса при проектировании систем распределённой параллельной обработки данных будет достаточно для обеспечения жёстких нефункциональных требований.

CPython C API: 5 вопросов на собеседовании
https://ift.tt/Mr6T9fE

В этой статье разберём несколько вопросов на собеседованиях, связанных с устройством CPython и его C API.

Как мы искали должников при помощи Pandas
https://ift.tt/GYspRaU

Петербургский Фонд капитального ремонта опубликовал документы, в которых указана задолженность за каждую квартиру в городе по итогам 2024 года. Мы изучили эти файлы, чтобы ответить на вопрос: где и почему хуже всего платят за ремонт в своём доме. Я занимаюсь анализом данных и дата-журналистикой в газете "Деловой Петербург". Расскажу о том, как объединяли информацию из множества локальных html-таблиц и приведу примеры кода на "Питоне".

Как мы ускорили ванильную FreeIPA в 20 раз!!! (почти)
https://ift.tt/G70c8RY

В статье речь пойдет об ALD Pro (Astra Linux Domain Pro). Один заказчик попросил предоставить инструмент нагрузки LDAP-запросов, да не простой, а с GUI и графиками. Наша команда в своей работе активно использует open source инструмент нагрузочного тестирования Locust (англ. Саранча).

Python Bytes: #424 We Will Test in Production
https://ift.tt/Wu0CKY3

Очередной выпуск англоязычного подкаста Python Bytes

Делаем жизнь легче: быстрый поиск в django и postgresql с помощью search_vector
https://ift.tt/8neguiP

Сегодня хочу рассказать о полнотекстовом поиске — как это все работает в django, а как в postgres, и откуда вообще взялось. Современные компании ежедневно сталкиваются с разной текстовой информацией. Эффективный поиск не только ускоряет доступ к нужным данным, но и повышает продуктивность, снижает затраты и открывает новые возможности для анализа и принятия решений. 

Оптимизация работы с REST API: когда и как использовать пагинацию (+ простой пример на Python)
https://ift.tt/RFk27NQ

Итак, пользователи вашего приложения уже жалуются на долгую загрузку данных, а серверы едва справляются с нагрузкой. Одна из возможных (и частых) причин в том, что API пытается выгрузить тысячи записей за один запрос. Без пагинации базы данных захлебываются под тяжестью SELECT-запросов, а клиенты уходят к конкурентам, не дождавшись ответа. Почему пагинация — это не опция, а must-have для любого API?

Шардирование гео-данных в Redis
https://ift.tt/k2wczS9

Во многих упоминается о том, что Redis можно легко масштабировать горизонтально, добавляя шарды в кластер, при этом логика распределения данных по шардам он берет на себя, без необходимости реализовывать ее на уровне приложения. На деле же все оказывается не совсем так или совсем не так.

Настраиваем паука для сбора данных: как работает фреймворк Scrapy
https://ift.tt/aLD7Ado

Мы обучаем наших AI-ассистентов, а для этого нужно много данных. В статье расскажу, как быстро собрать информацию практически с любого сайта при помощи фреймворка Scrapy. 

5 листингов для лучшего понимания Python
https://ift.tt/gbMw1nc

Какие-то из этих листингов я находил в литературе, посвященной Python, некоторые листинги я встречал на собеседованиях, а на какие-то натыкался во время выполнения рабочих задач. Однако все эти листинги объединяет одно: на мой взгляд они имеют неплохой образовательный потенциал и помогают лучше понять некоторые концепции Python.

Боремся с токсичными комментариями с помощью ИИ, FastAPI и React
https://ift.tt/deuXGwa

Абсолютно безобидные технические статьи подчас вызывают бурю агрессии у отдельных лиц. Всех банить тоже нельзя — свобода слова закреплена в Конституции. Но есть решение: давайте используем искусственный интеллект, который будет анализировать комментарий и переписывать его, меняя токсичность на вежливость, сохраняя основную мысль комментария.

pylint - 3.3.6
https://ift.tt/wJm9oGa

Статический анализатор Python-кода. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pylint/

Игра в имитацию: используем Python для генерации синтетических данных для ML и не только
https://ift.tt/vfdWpOX

Много букв

Satellogic’s Open Satellite Feed
https://ift.tt/InaPT9C

This post explores the “Satellogic EarthView” data feed, starting with determining where the satellites are, and moving to the corresponding ground imagery. The post uses a combination of Python and DuckDB to achieve its objectives.

Python Discord 2024 Survey Report
https://ift.tt/G29oaXM

The Python Discord server does an annual survey. This page is a giant notebook showing the results for the last four years along with the code that generates the corresponding graphs.

django-debug-toolbar - 5.1.0
https://ift.tt/yp2xPoW

Панель отладки и профилирования Django приложений. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/django-debug-toolbar/

stumpy: Modern Time Series Analysis
https://ift.tt/jHXPRZ6

opendbc: A Python API for Your Car
https://ift.tt/HAm6DOE

coverage - 7.7.1
https://ift.tt/VdXgUAr

Утилита позволяющая измерить процент покрытия тестами. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/coverage/

pgcli - 4.3.0
https://ift.tt/H9KLrBU

REPL для Postgres. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pgcli/