FastHTML — это мощный фреймворк для Python, который упрощает процесс создания веб-приложений и статических страниц. Он предлагает уникальное сочетание простоты и мощи, позволяя разработчикам сосредоточиться на создании качественного контента и функциональности, не отвлекаясь на детали фронтенд-разработки. В этом руководстве мы рассмотрим основные возможности FastHTML, предоставим подробные примеры кода и объясним, почему этот фреймворк может стать отличным выбором для вашего следующего проекта.

Микросервис — это подход к разбиению большого монолитного приложения на отдельные приложения, специализирующиеся на конкретной услуге/функции. Этот подход часто называют сервис-ориентированной архитектурой или SOA.

В монолитной архитектуре каждая бизнес-логика находится в одном приложении. Службы приложений, такие как управление пользователями, аутентификация и другие функции, используют одну и ту же базу данных.

В микросервисной архитектуре приложение разбивается на несколько отдельных служб, которые выполняются в отдельных процессах. Существует другая база данных для разных функций приложения, и службы взаимодействуют друг с другом с использованием HTTP, AMQP или двоичного протокола, такого как TCP, в зависимости от характера каждой службы. Межсервисное взаимодействие также может осуществляться с использованием очередей сообщений, таких как RabbitMQ , Kafka или Redis .

? Привет! Возможно, вы что-то знаете о Python, если вы здесь. Особенно о веб-фреймворках Python. Например, есть одна вещь, которая меня очень раздражает при использовании Django: наложение слоя структуры проекта.

Вы можете спросить, почему это проблема, верно? Потому что вы просто следуете официальной документации, а затем у вас просто есть код, который понимает каждый, кто читает эту документацию.

Но как только вы начнете писать «лучшие» приложения, вы освоите другие шаблоны проектирования мирового класса, такие как DDD и его многоуровневая архитектура, и через некоторое время вы еще больше усложните свою систему с помощью CQRS. Лично мне стало труднее поддерживать базу кода, следуя всем этим принципам, когда фреймворк является ЦЕНТРАЛЬНОЙ частью всего приложения. Из него даже выйти невозможно, если через какое-то время решишь сменить фреймворк…

✅В этой статье я постараюсь поднять вопрос, а затем решить его.

? Отказ от ответственности: давайте ограничим проект серверного API интернет-рынком.

Техническая сторона стартапов иногда может быть очень изменчивой и содержать много неизвестного. Какой технологический стек использовать? Какие компоненты могут бытьизлишнее убийствона данный момент, но стоит ли следить за этим в будущем? Как сбалансировать темпы разработки бизнес-функций, сохраняя при этом планку качества на достаточно высоком уровне, чтобы иметь поддерживаемую кодовую базу?

Здесь я хочу поделиться нашим опытом создания https://cleanbee.syzygy-ai.com/ с нуля — как мы формировали наши процессы в зависимости от потребностей и как наши процессы развивались по мере расширения нашего технологического стека новыми компонентами.

Бизнес хочет завоевать рынок, а инженеры — попробовать крутые штуки и размять мозги. Тем временем индустрия производит новые языки, фреймворки и библиотеки в таких количествах, что вы не сможете их все проверить. И обычно, если вы поцарапаете блестящую поверхность «Следующей большой вещи», вы обнаружите старую добрую концепцию. Хорошо, если повезет.

Одна из самых интересных тем для споров — это процессы — полагаетесь ли вы на транковую разработку , предпочитаете более чудовищный поток GitHub , являетесь поклонником моббинга или считаете более эффективным тратить время на ревью кода на основе PR .

У меня есть опыт работы в среде, где артефакты выбрасывались пользователями без какого-либо стандартизированного процесса. В случае возникновения проблем разработчики с удовольствием (нет!) пытались выяснить, какая версия компонентов была на самом деле развернута.

На высоком уровне GAN — это нейронные сети, которые учатся генерировать реалистичные образцы данных, на которых они обучались. Например, имея фотографии рукописных цифр, GAN узнают, как создавать реалистичные фотографии большего количества рукописных цифр. Что еще более впечатляюще, GAN могут даже научиться создавать реалистичные фотографии людей, такие как приведенные ниже.

Как создать свою собственную нейронную сеть с нуля на Python

Мотивация: в рамках моего личного пути к лучшему пониманию глубокого обучения я решил создать нейронную сеть с нуля без библиотеки глубокого обучения, такой как TensorFlow. Я считаю, что понимание внутренней работы нейронной сети важно для любого начинающего специалиста по данным. Эта статья содержит то, что я узнал, и, надеюсь, она будет полезна и вам!

Что такое нейронная сеть?

В большинстве вводных текстов по нейронным сетям при их описании используются аналогии с мозгом. Не углубляясь в аналогии с мозгом, я считаю, что проще описать нейронные сети как математическую функцию, которая отображает заданный вход в желаемый результат.

Нейронные сети состоят из следующих компонентов:

CI/CD с использованием GitHub Actions (приложение Django)

1. Настройка непрерывной интеграции с помощью GitHub Actions: На GitHub перейдите на главную страницу репозитория.

2. Под именем вашего репозитория щелкните Actions:

Django REST framework (DRF) — это мощный и гибкий инструмент для создания Web API на основе Django. Он предоставляет удобные средства для создания RESTful API, поддерживает аутентификацию, авторизацию, сериализацию, валидацию и другие функции.

В этой статье мы рассмотрим, как использовать Django REST framework для создания Web API на базе Django.