Менеджер проектов
В обновлении Bot API 6.0 телеграм-боты получили много новых функций. Из них для разработчиков самая примечательная - Telegram Web Apps (Веб-приложения внутри телеграм). С этим нововведением разработчики могут подключать к своим ботам web-приложения, которые открываются в дополнительном окне, что сильно расширяет инструментарий, а, следовательно и функционал ботов в телеграм.
Bash-скрипты: начало
Bash-скрипты, часть 2: циклы
Bash-скрипты, часть 3: параметры и ключи командной строки
Bash-скрипты, часть 4: ввод и вывод
Bash-скрипты, часть 5: сигналы, фоновые задачи, управление сценариями
Bash-скрипты, часть 6: функции и разработка библиотек
Bash-скрипты, часть 7: sed и обработка текстов
Bash-скрипты, часть 8: язык обработки данных awk
Bash-скрипты, часть 9: регулярные выражения
Bash-скрипты, часть 10: практические примеры
Bash-скрипты, часть 11: expect и автоматизация интерактивных утилит
TL;DR написал актуальную на момент августа 2023 года заметку про необходимых для нормального администрирования групп ботов. Желательно бесплатных.
Привет!
В очередной раз собирая образ Docker своего бота для Телеграмм и используя в качестве базы официальный образ python:3.12.2-alpine3.19, обратил внимание на то, что docker scout показывает наличие свежей уязвимости в pip . Я бы не сказал, что она как‑то влияет на мое приложение, но сам факт наличия потенциальной уязвимости «на борту» контейнера с приложением, которое работает под рутом и с проброшенным сокетом Docker (НЕ лучшая практика!) натолкнул меня на мысль, как можно минимизировать этот риск?
django.urls.path.
Архитектура распределяет массы и объемы.Недавно столкнулся со следующей ситуацией, одна крупная ИТ компания подбирала для себя архитектора, с целью доработки компьютерной платформы «собственного исполнения». Такая работа, естественно, требовала привлечения специалиста высокой квалификации. А как это сделать дешево и сердито, чтобы призванный варяг был «и чтец и жнец и на дуде игрец»? Решили без всяких излишеств разработчика ПО, поименовать архитектором, и заполучить помимо кодировщика, еще и профессионала, способного разобраться с чужими решениями, до проектировать их на свое усмотрение, принимать самостоятельные решения и т.п…
Вдохновение превращает инертный камень в драму.
Ле Корбюзье.
В новостях прошла весть, что теперь WSL поддерживает демон systemd. В качестве преимущества использования systemd предлагается установка и запуск приложений и сервисов через snap. Для примера приведены Nextcloud, LXD, MySQL, MicroK8s и Docker. Я пока в преимущества самого snap не вникал. Но возможность запуска и управления демонами через systemd привлекает.
Включаемся в работу над проектом за 4 консольных команды
«Я хочу творить, а не быть следствием чужого творчества. Я хочу принадлежать к тем, кто создает смыслы, а не быть плодом этого смысла».
Представьте себе ситуацию. Скоро истекут сроки подачи документов в колледж. Очередная партия новичков изберет профессию, адепты которой постоянно задаются вопросом: «А нужны ли будут программисты через год... через пять лет... или через десять лет?». И хотя горячие дебаты на этот счет уже улеглись, в воздухе висит немой вопрос: не настанет ли час, когда крупные языковые модели, такие как ChatGPT, заменят нас на поприще написания кода. Неважно, кто ты — абитуриент, зависший в нерешительности перед выбором ВУЗа, или матерый кодер, я предлагаю тебе остановиться и кое-что переосмыслить. А поможет нам в этом деле... кукла Барби.
Мне 21 год и я работаю программистом всего 4 года, за это время я побывал на 2–3 мелких проектах и 3–4 проектах крупных компаний, таких как: Luxoft (упокой его душу), Альфа, ОТП, ГПБ и др. Так же я часто прохожу собеседования и в другие компании, чтобы «держать себя в форме», собирать статистику и т. п. Прохожу собеседования, в том числе и в крупные финтехи и пока что не хочу туда идти.
В разговорах со своими коллегами я очень часто слышал фразу «алгоритмы программистам не нужны», «алгоритмы никогда не используются в работе» и т. п. Я не являюсь ярым приверженцем того, что алгоритмы нужно учить и использовать их повсеместно, но я понимаю, как они могут помочь мне в жизни программиста.
Статья о том, как мы с мужем несколько лет назад придумали себе новое хобби на двоих – пеший туризм – и с тех пор влюбились в него. Здесь делимся ТОП-3 своих маршрутов, советами по снаряжению и его стоимости, нашим опытом путешествий с палаткой, а также про внутреннюю трансформацию и полную перезагрузку мозга во время дальних походов. Надеемся, что наши советы помогут организовать вам свой собственный поход, избежать хотя бы некоторых ошибок и получить от этого времяпрепровождения огромное удовольствие.
Мы будем счастливы, если как можно больше людей заинтересуются этим видом отдыха, а те, кто давно хотел его попробовать, но никак не могут решиться, развеют свои страхи и наконец-то пойдут в поход. Ведь походы – это нечто более глубинное, чем просто перемещение из точки А в точку Б. По крайней мере, для нас.
В данной статье в виде ссылок представлены все популярные алгоритмы классического машинного обучения с их подробным теоретическим описанием и немного упрощённой реализацией с нуля на Python, отражающей основную идею. Помимо этого, в конце каждой темы указаны дополнительные источники для более глубокого ознакомления, а суммарное время прочтения статей ниже составляет более трёх часов!
Одна из новых возможностей, появившихся в Python 3.7 — классы данных (Data classes). Они призваны автоматизировать генерацию кода классов, которые используются для хранения данных. Не смотря на то, что они используют другие механизмы работы, их можно сравнить с "изменяемыми именованными кортежами со значениями по умолчанию".
Все приведенные примеры требуют для своей работы Python 3.7 или выше
Большинству python-разработчикам приходится регулярно писать такие классы:
class RegularBook:
def __init__(self, title, author):
self.title = title
self.author = authorУже на этом примере видна избыточность. Идентификаторы title и author используются несколько раз. Реальный класс же будет ещё содержать переопределенные методы __eq__ и __repr__.
Модуль dataclasses содержит декоратор @dataclass. С его использованием аналогичный код будет выглядеть так:
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Book:
title: str
author: str
В любой компании, занимающейся разработкой электроники в России регулярно поднимаются два вопроса, которые приводят к жарким холиварам: как паять прототипы и где запускать серийное производство. Ответ на каждый вопрос, по сути, сводится к выбору между аутсорсом либо производству собственными силами. В статье описывается личный опыт обустройства лаборатории для прототипирования единичных экземпляров и мелкосерийного производства электроники собственной разработки. Возможно, кому то он окажется полезен при обустройстве собственного свечного заводика.
Чтобы статья получилась максимально практичной в ней будут приводиться ссылки на поставщиков оборудования, которое используется нами. Не сочтите за рекламу.