В начале года я решил поменять работу и начал готовиться к собеседованиям. Понял, что мне нужно подтягивать английский, так как после звонка с hr меня бросало в холодный пот. В конце подготовки, я уже спокойно проходил собеседования на английском языке. В статье будут: план подготовки, виды упражнений, инструменты, которыми пользовался.
User
GlitchTip вместо Sentry. Как мы бесплатно настроили мониторинг ошибок
Привет, хабр! Меня зовут Алексей и я системный инженер в компании Constanta, мы с командой занимаемся практиками DevOps, развиваем процессы ci/cd и мониторинга.
Представьте, что у вас есть 10 серверов и 20 микросервисов на них, а релизы проходят каждую неделю. Вы уже мониторите жизнеспособность сервисов и докера с помощью zabbix или prometheus, а с помощью ELK или grailog собираете логи. Кажется, что хорошо, но в таком потоке релизов, хотфиксов и строчек кода нужно быстро ориентироваться в ошибках внутри приложения, которые не влияют на жизнеспособность сервиса, но мешают его правильной работе.
Стоп! Есть же Sentry, скажете вы. И будете правы. Он удобен, хорошо описан, есть документация, комьюнити и поддержка. Однако, есть одно "но".
Нельзя так просто взять и всё успеть: как работать с задачами
Два года назад я задался вопросом "Как мне все успевать?". Вопрос пришел в веселой компании усталости, прокрастинации и выгорания...
Наглядное руководство по SSH-туннелям
Прим. переводчика: автор статьи рассматривает практические сценарии и примеры организации SSH-туннелей. А для лучшего понимания того, как это работает, графически показывает потоки трафика.
Туннели SSH — это зашифрованные TCP-соединения между клиентами и серверами SSH. Трафик входит с одной стороны туннеля и прозрачно выходит с другой. Изначально этот термин относился к туннелям на виртуальных сетевых интерфейсах TUN/TAP, однако сейчас так обычно называют проброс портов SSH.
17 убойных репозиториев GitHub, которые нужно сохранить
Здесь собраны лучшие и самые полезные репозитории Github, которые будут служить вам долгое время.
Если у вас нет плюсов
Мой друг Алексей ищет работу и ходит на собеседования. После которых интересуется, как бы я ответил на некоторые из заданных вопросов.
Отвечая на один такой вопрос, я слегка увлёкся, и материала набралось на целую статью. Впрочем, небольшую и несерьёзную - пятничного формата.
Хотите немного развлечься? Вопрос лёгкий. Надеюсь, вы попытаетесь ответить на него самостоятельно, прежде чем читать дальше. Итак:
"Сложить два целых числа (от 1 до 99) без использования оператора 'плюс'. Дайте пять разных ответов"
И еще несколько полезных библиотек для Python (с примерами)
У python одно из самых крупных комьюнити, это обусловлено тем, что этот язык любят многие за его простоту и универсальность. Очень много энтузиастов, которые создают всё новые и новые библиотеки для облегчения разработки, поэтому среди всего этого разнообразия каждый может подобрать несколько библиотек для себя. На github существует много проектов, которые каждый может встроить к себе в проект, чтобы оптимизировать, улучшить или просто расширить его функционал.
Хотелось бы рассмотреть несколько интересных на мой взгляд библиотек.
Погружаемся в статистику вместе с Python. Часть 1. Z-статистика и p-value
Не знаю как вам, а мне статистика далась очень не просто. Причем "далась" - это еще громко сказано. Да, оказалось что можно довольно долго ехать на методичках, кое как вникая в смысл четырехэтажных формул, а иногда даже не понимая результатов, но все равно ехать. Ехать и не получать никакого удовольствия - вроде бы все понятно, но ощущение, что ты "не совсем в теме" все никак не покидает. Какое-то время пытался читать книги по R и не то что бы совсем безрезультатно, но и не "огонь". Нашел наикрутейшую книгу "Статистика для всех" Сары Бослаф, прочитал... все равно остались какие-то нюансы смысл которых так и не понятен до конца.
В общем, как вы догадались - эта статья из серии "Пробую объяснить на пальцах, что бы самому разобраться." Так что если вы неравнодушны к статистике, то прошу под кат.
Погружаемся в статистику вместе с Python. Часть 2. Распределение Стьюдента
Доброго времени суток, хабраледи и хабраджентельмены! В этой статье мы продолжим погружение в статистику вместе с Python. Если кто пропустил начало погружения, то вот ссылка на первую часть. Ну, а если нет, то я по-прежнему рекомендую держать под рукой открытую книгу Сары Бослаф "Статистика для всех". Так же рекомендую запустить блокнот, чтобы поэкспериментировать с кодом и графиками.
Как сказал Эндрю Ланг: "Статистика для политика – все равно что уличный фонарь для пьяного забулдыги: скорее опора, чем освещение." Тоже самое можно сказать и про эту статью для новичков. Вряд ли вы почерпнете здесь много новых знаний, но надеюсь, эта статья поможет вам разобраться с тем, как использовать Python для облегчения самостоятельного изучения статистики.
Domain-driven design, Hexagonal architecture of ports and adapters, Dependency injection и Python
Пролог
- Глянь, статью на Хабр подготовил.
- Эм... а почему заголовок на английском?
- "Предметно-ориентированное проектирование, Гексагональная архитектура портов и адаптеров, Внедрение зависимостей и Пайто..."
С пронзительным хлопком в воздухе материализуется обалдевший Сатана в обличии сине-жёлтого питона.
--
Эта техническая статья о применении практик гексагональной архитектуры и всего остального вышеперечисленного в разработке приложений. На примере рассматривается как элегантно вплести гексагональную архитектуру в устоявшуюся, консервативную и казалось бы совершенно безкомпромиссную структуру веб-приложений на Django
Декораторы Python: хватит это терпеть
Всем привет! В этой статье я расскажу об инструменте, разработанным мной, который изменяет работу декораторов в Python и делает их более «Питоничными».
Я не буду рассказывать про области применения декораторов. Есть множество статей на эту тему.
Для начала, давайте вспомним: что же такое декораторы в Пайтон.
Если совсем просто, то это удобный способ передать одну функцию в другую и получить третью. В этом определении нет ни одного слова правды, но мы вернёмся к этому позже.
Давайте разбираться!
Искусство написания циклов на Python
Цикл
for
— самый базовый инструмент потока управления большинства языков программирования. Например, простой цикл for
на C выглядит так:int i;
for (i=0;i<N;i++)
{
//do something
}
Не существует более изящного способа написания цикла
for
на C. В сложных случаях обычно приходится писать уродливые вложенные циклы или задавать множество вспомогательных переменных (например, как i
в показанном выше коде).К счастью, в Python всё более удобно. В этом языке есть множество хитростей, позволяющих писать более изящные циклы, которые упрощают нашу жизнь. В Python вполне можно избежать вложенных циклов и вспомогательных переменных, и мы даже можем самостоятельно настраивать цикл
for
.Эта статья познакомит вас с самыми полезными трюками по написанию циклов на Python. Надеюсь, она поможет вам ощутить красоту этого языка.
Абстрактные синглтоны, фабрики или 665 принцип ООП
В современном мире ООП стало неотъемлимой частью разработки. Многие популярные языки, такие как Pyhon, Jaba, Hachkell, GOO и C== поддерживают данную парадигму. В этой статье я постараюсь раскрыть смысл таких архитектурных конструкций, как абстрактный синглтон и фабрика абстрактных синглтонов.
5 разных библиотек Python, которые сэкономят ваше время
В этой подборке, переводом которой мы решили поделиться к старту курса о машинном и глубоком обучении, по мнению автора, каждая библиотека заслуживает отдельной статьи. Всё начинается с самого начала: предлагается библиотека, которая сокращает шаблонный код импортирования; заканчивается статья пакетом удобной визуализации данных для исследовательского анализа. Автор также касается работы с картами Google, ускорения и упрощения работы с моделями ML и библиотеки, которая может повысить качество вашего проекта в области обработки естественного языка. Посвящённый подборке блокнот Jupyter вы найдёте в конце.
22 полезных примера кода на Python
Python — один из самых популярных языков программирования, чрезвычайно полезный и в решении повседневных задач. В этой статье я вкратце расскажу о 22 полезных примерах кода, позволяющих воспользоваться мощью Python.
Некоторые из примеров вы могли уже видеть ранее, а другие будут новыми и интересными для вас. Все эти примеры легко запоминаются.
Что вернёт эта функция в Python?
Всем привет! Сегодня хотел бы обсудить очень простой, но, на мой взгляд, интересный вопрос по Python и его внутреннему устройству. Как вы думаете, что вернёт эта функция:
def foo():
try:
return 1
finally:
return 2
Если вам интересно, что получится в результате и как это работает, добро пожаловать под кат.
Андрей Карпати: Bitcoin на Python (часть 1)
Андрей Карпати — директор по искусственному интеллекту и Autopilot Vision в Tesla.
Я считаю, что блокчейн — классная штука, потому что он расширяет open source разработку софта до open source + state. Это кажется интересным нововведением в компьютерных парадигмах; Мы не просто делиться кодом, мы можем предоставить общий доступ к работающему компьютеру, и любой человек в любом месте может использовать его открыто и без разрешения. Семена этой революции, возможно, начались с биткойна, поэтому мне стало любопытно вникнуть в него более подробно, чтобы получить интуитивное понимание того, как он работает. И в духе «то, что я не могу создать, я не понимаю», что может быть лучше, чем реализовать биткойна с нуля?
Мы собираемся создать, поставить цифровую подпись и транслировать биткойн-транзакцию на чистом Python, с нуля и с нулевыми зависимостями. В процессе мы немного узнаем о том, как биткойн представляет ценность. Давай попробуем.
(кстати, если визуальный формат этого поста вас раздражает, посмотрите версию jupyter notebook, у которой идентичный контент).
Шаг 1: создание крипто сущности
Для начала мы хотим создать совершенно новую криптографическую сущность, которая представляет собой всего лишь пару ключей: публичный и приватный. Биткойн использует криптографию на эллиптических кривых (Elliptic-Сurve Сryptography, ECC) вместо чего-то более распространенного, например RSA, для защиты транзакций. Я не собираюсь здесь углубляться в ECC, потому что другие проделали значительно лучшую работу, например, я считаю серию постов в блоге Андреа Корбеллини очень полезным ресурсом. Здесь мы просто напишем код, но чтобы понять, почему он работает математически, вам нужно прочитать эти посты.
Разработка большого проекта за 6 месяцев: как не облажаться
Я Леша Половинкин, работаю руководителем Python-разработки в AGIMA. Сегодня сказ будет о том, как разработать в очень короткие сроки с нуля классифайд для авто (а попросту огромную доску объявлений с кучей прикрученных к ней сервисов) и совершить те ошибки, которые неизбежны.
Пишем на Питоне сразу хорошо
Привет Хабр!
Сегодня я сниму костюм аниматора и вместо развлечений расскажу вам немного за питон.
Я довольно посредственный программист, но иногда мне удаётся усыпить что-нибудь бдительность, и меня считают сеньором. И вот как-то так получилось, что я стал делать много код ревью. Просматривая файл за файлом, я вдруг увидел, что люди и проекты меняются, а вот моменты, к которым я, зануда такая, придираюсь, остаются теми же. Поэтому я решил собрать самые частые паттерны в эту сумбурную статью и надеюсь, что они помогут вам писать более чистый и эффективный питон-код.
Python: неочевидное в очевидном
Изучение любого языка - очень долгий процесс, в ходе которого могут возникать ситуации, когда очевидные с виду вещи ведут себя странно. Даже спустя много лет изучения языка не все и не всегда могут с уверенностью сказать “да, я знаю этот на 100%, несите следующий”.
Python - один из самых популярных языков программирования на сегодняшний день, но и он имеет ряд своих нюансов, которые на протяжении многих лет изменялись, оптимизировались и теперь ведут себя немного не так, как это может показаться, глядя на строчки незамысловатого кода.
Information
- Rating
- 4,223-rd
- Location
- Россия
- Registered
- Activity