Продолжение перевода неофициальной документации Selenium для Python.
Перевод сделан с разрешения автора Baiju Muthukadan.
Оригинал можно найти здесь.

Содержание:

1. Установка
2. Первые Шаги
3. Навигация
4. Поиск Элементов
5. Ожидания
6. Объекты Страницы
7. WebDriver API
8. Приложение: Часто Задаваемые Вопросы

Первое время на новой работе — это жизнь на иголках. Непонятно, куда вы попали, как устроена компания, что ценится в работе. Иногда даже после испытательного срока хочется сбежать от нового коллектива и не до конца понятных задач. Но ведь вы осознанно выбрали эту компанию, вы пришли в неё, потому что вас что-то привлекло. А значит, время бороться за возможности и авторитет — иногда даже матёрым профи. Готовы?



Часть 1. Поиск работы: источники, резюме, собеседование с HR
Часть 2. Устройство и адаптация: собеседуем с боссом, проходим испытательный срок с ветерком
Часть 3. Работа в роли новичка: рост в компании
Часть 4. Работа в роли опытного сотрудника: как не перегореть
Часть 5. Увольнение: я ухожу красиво

В конце июля мы опубликовали общий отчёт по зарплатам за первое полугодие 2019, затем посмотрели на зарплаты и популярность языков программирования, а дальше сравнили зарплаты разработчиков из разных регионов с поправкой на стоимость жизни. 

Сегодня продолжаем углублять наше понимание зарплат и смотрим на зарплаты разработчиков разных квалификаций. Посмотрим на состояние зарплат в первом полугодии 2019, а затем на те же зарплаты в динамике за последние 2 года, и наконец разберем квалификации в каждом языке отдельно.

Как всегда, для исследования мы берем данные из калькулятора зарплат «Моего круга», в котором пользователи указывают зарплаты, получаемые ими на руки после вычета всех налогов, и могут также смотреть любые другие зарплаты в ИТ.

Введение

Авторский коллектив

Автор: Антон Жбанков (AntonVirtual, «BeerPanda. Органично недоразвитый DevOps»)
Со-авторы: Григорий Прялухин, Евгений Парфенов

Общие понятия виртуализации

Пришлось увидеть множество трактовок что такое виртуализация и выслушать множество споров, ни на йоту не приблизивших спорящих к практическому результату. А как известно, спор двух умных людей сводится к спору об определениях. Давайте определим что такое виртуализация и что из этого проистекает.

Наверное, самым близким определением понятия “виртуализация” будет “абстрагирование” из объектно-ориентированного программирования. Или, если переводить на нормальный русский язык — это сокрытие реализации за абстрактным интерфейсом. Что, конечно, все сразу объяснило. Попробуем еще раз, но для тех, кто не изучал программирование.

Виртуализация — сокрытие конкретной реализации за универсальным стандартизованным методом обращения к ресурсам / данным.

Если попробовать применить на практике данное определение, то окажется, что оно вполне работает на совершенно неожиданных предметах. Скажем, часы. Вот были придуманы несколько тысяч лет назад солнечные часы, а в средневековье были придуманы механические. Что же там общего? Солнце и какие-то шестеренки? Бред какой-то. А потом кварцевые генераторы и все остальное.
Суть в том, что мы имеем стандартный интерфейс — стрелочный или цифровой указатель, который в универсальной стандартной форме указывает текущее время. Но имеет ли для нас значение как конкретно реализован этот механизм внутри коробки, если время указывается с достаточной для нас точностью?
— Позвольте, — можете сказать вы, — но я-то думал, что виртуализация про машины, процессоры там, и так далее!
Да, она и про машины, и про процессоры, но это лишь частный случай. Давайте рассмотрим более широко, раз уж статья смело претендует на общую теорию.

В наши дни, если вы пишете некое Python-приложение, то вам, скорее всего, придётся оснащать его функционалом HTTP-клиента, который способен общаться с HTTP-серверами. Повсеместное распространение REST API сделало HTTP-инструменты уважаемыми жителями бесчисленного множества программных проектов. Именно поэтому любому программисту необходимо владеть паттернами, направленными на организацию оптимальной работы с HTTP-соединениями.



Существует множество HTTP-клиентов для Python. Самым распространённым среди них, и, к тому же, таким, с которым легко работать, можно назвать requests. Сегодня этот клиент является стандартом де-факто.

Перед каждым сервисом, генерирующим хотя бы 1 Мбит/сек трафика в интернете возникает вопрос: «Как? по TCP или по UDP?» В прикладных областях, в том числе и платформах доставки уже сложились предпочтения и традиции принятия подобных решений.

По идее, если бы, к примеру, однажды один ленивый разработчик не попробовал развернуть свой ML на Python (потому что только его и знал), мир скорее всего никогда не проникся бы такой любовью к презренному «супер-джава-кодерами» языку. А сегодня слабости этого языка в прошлом контексте применения безоговорочно обеспечивают ему первенство в развертывании и запуске многочисленных майнерских А/Б.

Сравнивать можно многое: ARM с Intel, iOS и Android, а Mortal Kombat с Injustice. И нарваться на космический холивар, поэтому вернемся к теме доставки огромных объемов разноформатного контента.

Десять лет назад все были абсолютно уверены, UDP — это что-то про негарантированную доставку. Если нужен надежный протокол — это TCP. И вопреки традициям в этой статье мы будем сравнивать такие, кажущиеся несравнимыми вещи, как TCP и UDP.


Осторожно, под катом 99 иллюстраций и схем и все важные.

Как я хотела прикинуть, что дешевле – уволить выгоревшего сотрудника, «вылечить» или вовсе стараться не допускать выгорания, и что из этого получилось.

Сейчас небольшое вступление, откуда родилась эта тема.

Я почти что разучилась писать. Сначала нет времени; потом кажется, что все, о чем ты можешь/хочешь написать – это очевидно, а потом ты слышишь историю от коллеги из одной известной компании, который рассказывает, что в пятницу в 10 часов вечера их генеральный на полном серьезе уточняет: «Я тут побывал в департаменте разработки 5 минут назад. Почему еще только 10 вечера, а в офисе уже никого нет?»

Товарищ генеральный, вынуждена заранее огорчить – у меня для тебя крайне плохие новости, чувак.

Современная фронтенд-разработка оставляет полярные впечатления: одни её любят, другие презирают.

Я большая поклонница современной веб-разработки, хотя она мне напоминает некую «магию», со своими плюсами и минусами:

• Когда вы поймёте, как использовать волшебные инструменты (babel! бандлеры! вотчеры! и так далее!), ваш рабочий процесс становится быстрым, мощным и восхитительным
  
• Если вы не понимаете волшебные инструменты, всё ужасно запутанно
  
• …и попытки освоить магию слишком часто неудачны, если вам кто-нибудь не поможет продраться через джунгли жаргона, преувеличений и устаревшей информации в интернете

Telegram тестирует новый вариант обхода блокировок — маскировка трафика под обычный TLS (https).

Предистория: Попытки заблокировать Telegram происходят в разных странах, первый вариант блокировки был простым — блокировка IP адресов серверов Telegram.

Telegram достаточно успешно отбивается от этой атаки, переодически меняя IP с которых он доступен, однако это вызывает долгий первичный Connecting…

Чуть позднее стали доступны Socks прокси, однако протокол не подразумевает шифрования и это позволяло достаточно просто смотреть «внутрь» socks туннеля определяя, что внутри него — Telegram, блокируя прокси.

Следующим раундом стал — выпуск MTProto Proxy — прокси сервера от Telegram, который использует свой протокол MTProto, однако и он обладал некоторыми проблемами — размер пакетов достаточно характерный и специфичный, и многие DPI начали определять Telegram уже после первого пакета — блокируя доступ.

Ответом на такое поведение стало введение новой версии протокола MTProto — с случайной длиной, теперь определить что перед нами Telegram туннель — сложнее, часть DPI начали классифицировать трафик как «другое» часть все же научились выявлять характерный паттерн и с некоторой вероятностью (не 100%) определять, что трафик относится к Telegram

Сейчас мы переходим на следующий этап (похоже финальный или пред-финальный) — стеганография.

Стеганогра́фия (от греч. στεγανός «скрытый» + γράφω «пишу»; букв. «тайнопись») — способ передачи или хранения информации с учётом сохранения в тайне самого факта такой передачи (хранения).

Другими словами — теперь Telegram будет притворяться обычным TLS (https) трафиком.

Перед тем как начать реализацию новой фичи, приходится изрядно поломать голову.

Разработка сложного функционала требует тонкой координации усилий коллектива инженеров.

И одним из важнейших моментов является вопрос распараллеливания задач.

Возможно ли избавить фронтовиков от необходимости ждать реализацию бэка? Есть ли способ распараллелить разработку отдельных фрагментов UI?

Тему распараллеливания задач в веб-разработке мы и рассмотрим в этой статье.

Андрей Бреслав (abreslav) известен прежде всего как человек, возглавляющий работу над языком Kotlin. Но в последнее время он стал выступать с докладами совсем о другом: весной говорил о важности эмоций при работе в IT, а в августе на TechTrain представит доклад «Это выгодно: почему нам нужно больше женщин-программисток?»

И мы взяли соответствующее интервью: не о Kotlin, а о социальном и эмоциональном. Что волнует Андрея помимо разработки языка? Бывает ли у него синдром самозванца? Чем его доклад о женщинах-программистках будет отличаться от большинства других рассуждений о гендерном перекосе в IT? Почему можешь ощущать себя плохо, когда твой проект собирается публично поддержать Google?

Название Kotlin в тексте встречается, но не в контексте «когда появится тернарный оператор», а в контексте «эмоции Андрея по Kotlin-поводам». О языках программирования есть уже очень много текстов. А вот о том, что ощущают их создатели — кажется, очень мало.

Я 18 лет в IT. Последние 10 из них руковожу: под моим подчинением в разное время были 200 человек. 

Интересно, что я помню каждого, кто из них уволился и по какой причине. Помню не потому, что у меня хорошая память, а потому, что увольнялись они очень редко. 

В этой статье я расскажу, что, с моей точки зрения, удерживает человека в команде. Поделюсь приёмами, как сподвигнуть людей по-другому относиться к работе и в конечном итоге побороть проблемы демотивации. А ещё — порассуждаю о том, как мы внутри себя подогреваем разные мысли и интересы, что сильнее всего выжигает, топит людей, и почему утопающие не всегда могут выбраться сами. 



С докладом на эту тему я выступал на Badoo TechLeads Meetup №4 (видео). Мой рассказ, скорее всего, не подойдёт тем, чья команда больше 100 человек: я буду рассказывать про уровень тимлида, техлида, технического директора небольшой компании. Сам я начинал с маленькой компании. Когда пришёл в команду mos.ru, у нас было три инженера. За год мы выросли до 40, за два года — до 80. Сейчас, в разное время дня и в зависимости от погоды, нас до сотни человек. 

Про них я и расскажу.

Привет, я Катя, я не работаю уже год.



Я много работала и выгорела. Уволилась и не стала искать новую работу. Толстая финансовая подушка обеспечила мне бессрочный отпуск. Я отлично провела время, а еще утратила часть знаний и психологически постарела. Какая она, жизнь без работы, и чего не стоит от нее ждать, читайте под катом.

Недавно вышла статья, которая неплохо показывает тенденцию в машинном обучении последних лет. Если коротко: число стартапов в области машинного обучения в последние два года резко упало.


Ну что. Разберём «лопнул ли пузырь», «как дальше жить» и поговорим откуда вообще такая загогулина.

14 мая, когда Трамп готовился спустить всех собак на Huawei, я мирно сидел в Шеньжене на Huawei STW 2019 — большой конференции на 1000 участников — в программе которой были доклады Филипа Вонга, вице-президента по исследованиям TSMC по перспективам не-фон-неймановских вычислительных архитектур, и Хенга Ляо, Huawei Fellow, Chief Scientist Huawei 2012 Lab, на тему разработки новой архитектуры тензорных процессоров и нейропроцессоров. TSMC, если знаете, делает нейроускорители для Apple и Huawei по технологии 7 nm (которой мало кто владеет), а Huawei по нейропроцессорам готова составить серьезную конкуренцию Google и NVIDIA.

Google в Китае забанен, поставить VPN на планшет я не удосужился, поэтому патриотично пользовался Яндексом для того, чтобы смотреть, какая ситуация у других производителей аналогичного железа, и что вообще происходит. В общем-то за ситуацией я следил, но только после этих докладов осознал, насколько масштабна готовящаяся в недрах компаний и тиши научных кабинетов революция.

Только в прошлом году в тему было вложено больше 3 миллиардов долларов. Google уже давно объявил нейросети стратегическим направлением, активно строит их аппаратную и программную поддержку. NVIDIA, почувствовав, что трон зашатался, вкладывает фантастические усилия в библиотеки ускорения нейросетей и новое железо. Intel в 2016 году потратил 0,8 миллиарда на покупку двух компаний, занимающихся аппаратным ускорением нейросетей. И это при том, что основные покупки еще не начались, а количество игроков перевалило за полсотни и быстро растет.


TPU, VPU, IPU, DPU, NPU, RPU, NNP — что все это означает и кто победит? Попробуем разобраться. Кому интересно — велкам под кат!

Грядущий релиз версии 1.11 языка программирования Go принесет экспериментальную поддержку модулей — новую систему управления зависимостями для Go. (прим.перев.: релиз состоялся)

Недавно я уже писал об этом небольшой пост. С тех пор кое-что слегка поменялось, да и мы стали ближе к релизу, поэтому мне кажется, что настало время для новой статьи — добавим больше практики.

Итак, вот, что мы будем делать: создадим новый пакет и потом сделаем несколько релизов, чтобы посмотреть, как это работает.

Полный курс на русском языке можно найти по этой ссылке.
Оригинальный курс на английском доступен по этой ссылке.

Меня зовут Пётр Ромов, я — data scientist в Yandex Data Factory. В этом посте я предложу сравнительно простой и надежный способ начать карьеру аналитика данных.

Многие из вас наверняка знают или хотя бы слышали про Kaggle. Для тех, кто не слышал: Kaggle — это площадка, на которой компании проводят конкурсы по созданию прогнозирующих моделей. Её популярность столь велика, что часто под «кэглами» специалисты понимают сами конкурсы. Победитель каждого соревнования определяется автоматически — по метрике, которую назначил организатор. Среди прочих, Kaggle в разное время опробовали Facebook, Microsoft и нынешний владелец площадки — Google. Яндекс тоже несколько раз отметился. Как правило, Kaggle-сообществу дают решать задачи, довольно близкие к реальным: это, с одной стороны, делает конкурс интересным, а с другой — продвигает компанию как работодателя с солидными задачами. Впрочем, если вам скажут, что компания-организатор конкурса задействовала в своём сервисе алгоритм одного из победителей, — не верьте. Обычно решения из топа слишком сложны и недостаточно производительны, а погони за тысячными долями значения метрики не настолько и нужны на практике. Поэтому организаторов больше интересуют подходы и идейная часть алгоритмов.



Kaggle — не единственная площадка с соревнованиями по анализу данных. Существуют и другие: DrivenData, DataScience.net, CodaLab. Кроме того, конкурсы проводятся в рамках научных конференций, связанных с машинным обучением: SIGKDD, RecSys, CIKM.

Для успешного решения нужно, с одной стороны, изучить теорию, а с другой — начать практиковать использование различных подходов и моделей. Другими словами, участие в «кэглах» вполне способно сделать из вас аналитика данных. Вопрос — как научиться в них участвовать?

В "Черном Зеркале" была серия (S2E1), в которой создавали роботов, похожих на умерших людей, используя для обучения историю переписок в социальных сетях. Я хочу рассказать, как я попробовал сделать что-то подобное и что из этого получилось. Теории не будет, только практика.

Идея была простая — взять историю своих чатов из Telegram и на их основе обучить seq2seq сеть, способную по началу диалога предсказывать его завершение. Такая сеть может работать в трех режимах:

• Предсказывать завершение фразы пользователя с учетом истории разговора
• Работать в режиме чат-бота
• Синтезировать логи разговоров целиком

Вот что получилось у меня

Бот предлагает завершение фразы

Бот предлагает завершение диалога

Бот общается с живым человеком

User: привет
Bot: привет
User: как ты?
Bot: собираюсь
User: баг пофиксил?
Bot: нет
User: почему?
Bot: да не получается
User: ты сегодня когда дома будешь?
Bot: не знаю пока
User: ты занят?
Bot: в магазин еду 

Дальше я расскажу, как подготовить данные и обучить такого бота самому.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи «The Most Expensive Lesson Of My Life: Details of SIM port hack» автора Sean Coonce.

В прошлую среду я потерял более 100000 долларов. Деньги испарились в течение 24 часов в результате «атаки на порт SIM-карты», которая вычистила мой счёт на Coinbase. С тех пор прошло четыре дня, и я опустошён. У меня нет аппетита; я не могу заснуть; я наполнен чувствами тревоги, совести и стыда.