Документация к сложным библиотекам на питоне (напр. pandas) хранится в doc-строках и разбросана по сотням страниц сайта. В этой статье мы с помощью небольшого кода упакуем её (информацию из документации для каждого класса и метода) в... датайфрейм. Но зачем? Во-первых, это прикольно так её можно быстро искать и анализировать. Во-вторых, изучим некоторые встроенные питоновские средства работы с документацией. Наконец, такой датафрейм потенциально может стать основой для обучения/дообучения GPT-моделей писать более корректный, безошибочный, использующий всевозможные функции и их аргументы, код...

Всем привет! Меня зовут Александр Волков, я занимаюсь интеграционным и компонентным тестированием в YADRO. В числе продуктов компании есть системы хранения данных и, говоря о тестировании, я буду иметь в виду в первую очередь работу с СХД. Однако описанные подходы пригодятся всем, кто ищет инструменты для создания тестового фреймворка и расширения его возможностей под свои задачи. 

Я расскажу, как можно разрабатывать свои плагины для тестового фреймворка, построенного поверх Pytest. Для удобства чтения статья разделена на две части. В первой рассмотрю минимально необходимую теорию: фазы работы Pytest, а также пользу фикстур, маркеров и хуков. Во второй части перейду к практике: разберу два примера реализации плагинов из нашего фреймворка и затрону вопрос о том, когда стоит выносить код в отдельный плагин. 

Как начать работать с Flask

Меня зовут Михаил, и я пишу эту статью специально для начинающих программистов, желающих изучить основы веб-разработки с использованием Flask.

Вы новичок в программировании и мечтаете о создании собственных веб-приложений? Эта статья — ваш ключ к пониманию Flask, одного из самых доступных и гибких веб-фреймворков на Python. От установки и простых примеров до работы с данными и базами данных — мы покрываем все, что вам нужно для старта.

За 15-20 минут чтения вы получите не только теоретические знания, но и практические советы от опытного разработчика. Присоединяйтесь к миру веб-разработки и откройте для себя, как просто и увлекательно может быть создание ваших первых веб-приложений с Flask!

Здравствуйте! Меня зовут Михаил, и я пишу эту статью специально для начинающих программистов, желающих изучить основы веб-разработки с использованием Flask.
 Я сам активно занимаюсь разработкой проектов на Flask и хочу поделиться своими знаниями и опытом, чтобы помочь вам начать свой путь в мире веб-разработки.

Flask для начинающих - Часть 2 создание Веб проекта.

Мы создадим с вами мини проект - веб сайт с админ панелью и обновлением контента сайта. При помощи Python, HTML, CSS, Bootstrap, Flask, SQLite.

По мере того как приложение собирает все больше данных, правильное ведение журналов становится решающим фактором для быстрого и эффективного понимания общей функциональности. Это позволяет устранять проблемы до того, как они повлияют на конечных пользователей.

В этой статье мы рассмотрим лучшие практики логирования в Python. Следуя им, вы сможете обеспечить информативность, практичность и масштабируемость генерируемых логов. Давайте начнём!

В текущих реалиях все IT-продукты разрабатываются с использованием какого-либо ПО, способного управлять репозиториями программного кода для Git. В нашем случае, хотелось бы рассказать про один из самых популярных продуктов — Gitlab. «Gitlab — наше всё» должно быть слоганом каждой компании, которая его использует, иначе могут произойти события, которые приведут к печальным последствиям. На Habr можно найти множество различной информации, связанной с кейсами, туториалами или просто интересными историями. Но сколько бы ни было написано, найти место где было бы собрано всё и сразу — не получилось. Придется исправлять. 

Предположим: вы полны желания изучить  манящий массив данных. К счастью, для этого достаточно вашего компьютера. Итак, вы открываете блокнот Python или REPL, чтобы начать работать:  какую библиотеку использовать? Естественно, вы можете обратиться к старой доброй Pandas. А как насчет новой модной библиотеки фреймов данных, например Polars или datatable? А ещё, для разнообразия, можно попробовать встроенный SQL с помощью DuckDB.

Давайте погрузимся в прекрасную область фреймов данных, чтобы сделать выбор!

PS: Используйте DuckDB, если вам удобно работать с SQL, Polars или Pandas с поддержкой PyArrow, если вам не нужно какое-то специфическое расширение NumPy, и задействуйте PyArrow в том случае, если вы не против ручной оптимизации.

Я - автор двух пакетов, входящих более-менее во все дистрибутивы Linux: sane-airscan и ipp-usb.

Кроме того, sane-airscan входит во все основные дистрибутивы BSD (FreeBSD, NetBSD и OpenBSD) и в ChromeOS. ipp-usb в ChromeOS не взяли потому, что он написан на Go, а у них там очень жестко с размером исполняемых файлов, вместо этого они написали свое на Rust, но предпочли бы взять моё изделие, если бы могли. Совсем недавно появился порт ipp-usb на FreeBSD, вероятно, другие BSD тоже скоро подтянутся.

Вместе эти два пакета образуют стек "бездрайверного" сканирования документов для Linux и *BSD, а в перспективе нескольких лет, когда старые сканеры, наконец, вымрут, вероятно других драйверов и не останется.

Кроме того, ipp-usb делает возможным "бездрайверную" печать на USB-устройствах.

Здесь я хочу рассказать, каково оно, быть автором популярных OpenSource пакетов. Хоть эта работа и не принесла мне особых денег (на что я, впрочем, особо и не рассчитывал), она принесла мне бесценный опыт.

В целом, я полагаю, продвижение OpenSource пакетов структурно близко к продвижению на рынок программных продуктов. Занимаясь этой деятельностью, очень хорошо начинаешь понимать разницу между (1) написать программу, которая работает для меня (2) написать программу, которую можно назвать продуктом (3) вывести продукт на рынок.

Первое занимает гораздо меньше времени, чем второе. Второе - гораздо меньше времени, чем третье.

Декорирование функций - это, наверное, самая сложная среди базовых и самая простая среди продвинутых фич языка Python. С декораторами, наверное, знакомы все джуны (хотя бы в рамках подготовки к собеседованиям). Однако, крайне мало разработчиков пишут их правильно. Особенно принимая во внимания тенденции последних нескольких лет к аннотированию всего и вся. Даже популярные open-source проекты (если основная часть их кода была написана до 2018 года) вряд ли дадут вам примеры декораторов, отвечающих всем современным требованиям к коду.

Так давайте разбираться!

Материал полностью написан на основе моего опыта по работе над OSS проектами, поэтому в нем вы найдете примеры достаточно сложных кейсов, которые никогда не рассматриваются в других подобных гайдах. В то же время я постарался подвести к ним максимально "мягко", чтобы было понятно даже начинающим питонистам.

В рамках статьи мы разберемся с декорированием функций в Python от простого к самому сложному. Рассмотрим, как их правильно писать и аннотировать, чтобы другие потребители вашего кода не страдали от близкого знакомства с ним. Уверен, что даже если вы чрезвычайно опытный разработчик, вы найдете для себя полезные советы (хотя и можете пропустить солидную часть материала).

В программировании есть несколько основных парадигм — подходов, которые определяют, как программисты структурируют и организуют свой код

Одним из наиболее популярных подходов сейчас является объектно-ориентированное программирование, ООП, где код организуется вокруг объектов и классов. Объектно-ориентированный подход поддерживается многими языками программирования и начинающим разработчикам стоит детальнее разобраться с тем, что же на практике означают страшные слова «полиморфизм», «инкапсуляция» и другие термины, применяемые в этой парадигме.

В этой статье я расскажу о ключевых понятиях, связанных с ООП, и на примере Python-кода разберу, как одна и та же задача может быть успешно решена с использованием процедурного и объектного подхода. Но обо всём по порядку; начнём, традиционно, с основ, а поможет мне в этом выдуманный хоккеист Степан.

Меня зовут Артем Шнайдер, и я занимаюсь DataScience в Бланке. Сегодня я хочу рассказать вам о том, как можно интегрировать два мощных инструмента – Dagster и Great Expectations.

Great Expectations позволяет определить так называемые ожидания от ваших данных, то есть задать правила и условия, которым данные должны соответствовать. 

Dagster, с другой стороны, это платформа с открытым исходным кодом для управления данными, которая позволяет создавать, тестировать и развертывать пайплайны данных. Написан на python, что позволяет пользователям гибко настраивать и расширять его функциональность.

Исходный код к этой статье на GitHub.

Давайте начнем? :-)

Много уже говорилось о том, что SQLAlchemy - одна из самых популярных библиотек для создания схем баз данных. Сегодня рассмотрим несложный пример по созданию небольшой схемы данных для приложения по поиску цитат. В качестве СУБД будем использовать PostgreSQL.

Подход к определению моделей будем использовать декларативный, так как, на мой взгляд, он проще и понятнее классического подхода, основанного на mapper.

Когда я был юн и наивен, то с большим презрением относился к блату и связям, а просьбы презирал. Мне казалось, что люди, которые используют помощь других людей, чтобы достигать своих целей, играют нечестно. Как же я ошибался, и почему вы упускаете огромные возможности, если игнорируете силу человеческих взаимоотношений.

Многие современные телевизоры имеют скрытые сервисные меню, через которые можно посмотреть и изменить различные параметры, недоступные в обычном пользовательском меню. В телевизорах LG есть 2 основных сервисных меню - InStart и EzAdjust, которые можно вызвать посылкой "секретных" ИК кодов, отсутствующих на обычном пульте. Подробности о том, как открыть эти меню, легко найти в интернете, не буду на этом останавливаться, один из вариантов - в этой статье. К сожалению, многие интересные опции в сервисных меню были недоступны для изменения.

В меню InStart меня заинтересовала строка Access USB Status. Гугление не давало никакой информации о том, что это за Access USB, но интуиция подсказывала, что это что-то интересное.

Содержание

• Вопросы и ответы
  
• Введение
  
  • Пре-реквизиты
    
  • Настройка компьютера
    
  
  
• 1.0 Играем с Busybox
  
  • 1.1 Docker Run
    
  • 1.2 Терминология
    
  
  
• 2.0 Веб-приложения и Докер
  
  • 2.1 Статические сайты
    
  • 2.2 Образы
    
  • 2.3 Наш первый образ
    
  • 2.4 Dockerfile
    
  • 2.5 Docker на AWS
    
  
  
• 3.0 Многоконтейнерные окружения
  
  • 3.1 SF Food Trucks
    
  • 3.2 Сети Docker
    
  • 3.3 Docker Compose
    
  • 3.4 AWS Elastic Container Service
    
  
  
• 4.0 Заключение
  
  • 4.1 Следующие шаги
    
  • 4.2 Фидбек автору
    

Вопросы и ответы

Что такое Докер?

Определение Докера в Википедии звучит так:

программное обеспечение для автоматизации развёртывания и управления приложениями в среде виртуализации на уровне операционной системы; позволяет «упаковать» приложение со всем его окружением и зависимостями в контейнер, а также предоставляет среду по управлению контейнерами.

Ого! Как много информации.