User
Привет, Хабр! Это вторая часть статьи о балансировке между провайдерами на Mikrotik. С первой части прошел год, за это время многое изменилось в жизни поэтому такая большая задержка.
В первой части мы разобрали как настроить этот самый мультиван но без самой балансировки.
И так у нас есть 3 настроенных провайдера (их может быть и больше), начинаем маркировать трафик.
Привет, Хабр! Меня зовут Бартенев Евгений, я автор курса «Python-разработчик» в Яндекс Практикуме и практикующий разработчик. Я прособеседовал сотни кандидатов и сам неоднократно побывал в роли собеседуемого, поэтому хорошо представляю, какие именно знания проверяют на интервью и где чаще всего «проваливаются» не только джуны, но и опытные разработчики.
Первая часть этой статьи вызвала оживлённое обсуждение. В комментариях читатели делились собственным опытом, напоминали о тонкостях, которые я упустил, и задавали отличные уточняющие вопросы. В этой части я продолжу разбирать очередные «подводные камни» в Python.
Как и раньше, я не буду разбирать заезженные вопросы вроде «чем отличается список от кортежа». Вместо этого — разберём реальные особенности Python, на которых строятся самые коварные задачи и вопросы.
Привет, Хабр.
Думаю, у каждого, кто искал работу, есть этот "любимый" запрос на hh. Вбиваешь "Python Developer", ставишь фильтр "нет опыта", а тебе вываливается 500 вакансий "Senior Analyst", где в требованиях "базовое знание SQL, Python будет плюсом".
Ручной разбор этой каши убивает время и мотивацию. Мой друг Роман (он IT-рекрутер и карьерный консультант) постоянно рассказывает, как кандидаты выгорают еще до первого собеса именно на этом этапе.
Я решил, что хватит. Пора автоматизировать рутину. Казалось бы, 30-минутная задача: дернул API, отфильтровал, откликнулся. Как же я ошибался. Сегодня расскажу, на какие грабли наступил, пока пилил «Аврору» - свой инструмент для автоматизации этого ада.
Салют, Хабр! Я думаю, каждый из вас знаком или, по крайней мере, слышал о такой прекрасной утилите как NoDPI написанной на питоне (большое спасибо @Lord_of_Rings!). Сегодня я хочу представить вам (почти) свою разработку, не требующую ни питона ни прокси. Мы будем патчить прямо на диске библиотеку chrome.dll - входяющую в пакет Chrome на Windows и лежащую в директории "C:\Program Files\Google\Chrome\Application\140.0.7339.208\chrome.dll". Цифры могут меняться в зависимости от версии. Данный патч занимает всего 8 байт и после него у нас появится YouTube.
Сегодня каждый может обзавестись своим собственным ИИ. И даже не потребуется супер-пупер компьютера и дата-центра с кучей GPU. При этом он будет работать без Интернета. Давайте, приступим к тому, чтобы обзавестись на компьютере милым и пушистым питомцем.
Разбираем самые странные антипаттерны в автотестах на Python: от sleep(0.1) и стрелочек вниз до глобальных курсоров и "фреймворков" на 3500 строк. Почему так делать не стоит и какие есть взрослые альтернативы.
Попробуйте поискать в Интернете «Паттерны проектирования на Python» — и получите целую простыню туториалов, демонстрирующих, как в точности воспроизвести на Python паттерны проектирования из книги «Банды четырёх». Там же будут диаграммы классов, иерархии фабрик и столько шаблонного кода, что выхлопа хватит, чтобы отопить маленькую деревню. Так вам внушают, будто вы пишете «серьёзный» код. Умно. Профессионал ьно. Готово для корпоративного использования.
Но вот в чём проблема: большинство из этих паттернов решают проблемы, которые в Python просто отсутствуют. Паттерны разрабатывались для таких языков как Java и C++, где для выполнения самых базовых вещей требуется настоящая эквилибристика — нет ни функций первого класса, ни динамической типизации, ни модулей в качестве пространств имён. Разумеется, вам потребуется Фабрика или Синглтон, если без них в вашем языке просто не с чем работать.
Слепо копировать эти паттерны в Python — не признак большого ума. Из-за них ваш код сложнее читать, тестировать, а также объяснять очередному бедняге, которому этот код придётся поддерживать. Возможно, через три месяца этим беднягой станете вы..
Если Вы сталкивались с многопоточными методами в классах и так же, как и мы, ужасались получившемуся раздутому коду ... вы по адресу. Пару ночей, жонглирование type_traits и мы готовы представить Вашему вниманию обёртку для подобных ситуаций!
Если вы когда-либо разворачивали Kubernetes-кластер на виртуальных машинах (ВМ), то знаете, насколько это может быть ресурсоёмко. Особенно это ощущается на одноплатных компьютерах вроде Orange Pi 5 Plus, даже несмотря на его 16 ГБ оперативной памяти. Для домашнего лабораторного стенда или лёгкой продакшн-инфраструктуры хочется чего-то более лёгкого и быстрого
Перевели для вас статью про то, как с нуля создать Linux-контейнер, аналогичный тому, который можно запустить с помощью Docker, но без использования Docker или других инструментов контейнеризации.
Технологии контейнеризации, возможно, как и у большинства из нас, плотно засели в моей голове. И казалось бы, просто пиши Dockerfile и не выпендривайся. Но всегда же хочется узнавать что‑то новое и углубляться в уже освоенные темы. По этой причине я решил разобраться в реализации контейнеров в ОС на базе ядра linux и в последствие создать свой «контейнер» через cmd.
Иногда приходится заниматься сравнением больших списков адресов, в которых адреса записаны совершенно по разному без внятных идентификаторов вроде номера объекта - есть только адрес. Один и тот же адрес может фигурировать в различных списках следующим образом:
📍 "д. Малое Шилово, ул. Березовая, д. 7" и "Березовая 7_М Шилово".
📍 "п. Ласьва, ул. Весенняя, д. 5" и "Весенняя 5_Ласьва".
📍 "Луговой пер 5, Краснокамск г" и "г. Краснокамск, пер. Луговой, 5".
📍 "д. Новая Ивановка, ул. Солнечная, 18" и "д.Новая Ивановка, ул.Солнечная, 18".
Уже выделенные отдельно адреса могут выглядеть как на скриншоте Экселя. А пример поставленной задачи может звучать так: «В реестре поданных объектов отметить все согласованные объекты (из общего списка согласованных)».
Если отбросить вариант ручного исполнения и обратиться к скриптам, то мне видится всего два решения:
✅ Использовать алгоритмы нечёткого сопоставления.
✅ Использовать геокодинг адресов.
В мире разработки программного обеспечения существует множество "священных коров" — принципов и практик, которые принимаются как данность и редко подвергаются критическому анализу. Особенно показательна ситуация с принципами SOLID на русскоязычных ресурсах: достаточно открыть Хабр, чтобы найти 100500 статей о SOLID, и в каждой из них принципы интерпретируются по-разному.
Само существование такого количества "объяснительных" статей говорит о фундаментальной проблеме: если принципы требуют толкования, значит их названия не являются самодостаточными и интуитивно понятными. А если каждый разработчик понимает принципы по-своему, возникает вопрос — зачем вообще нужны принципы, которые не дают однозначного руководства к действию? Принципы SOLID, предложенные Робертом Мартином, давно стали одной из таких "священных коров". Однако пришло время честно признать: то, как мы используем SOLID сегодня, часто противоречит изначальным идеям и в целом иногда может приносить больше вреда, чем пользы. Зависит от контекста.
Самый яркий пример искажения первоначального замысла — это интерпретация принципа единственной ответственности (SRP).
Речь пойдет о тайной, сугубо анонимной организации, следы которой начал замечать еще в 2018-ом, работая в Яндексе. О целях и мотивах организации можно только догадываться: некоторые считают это кибер-луддизмом, другие — техно-анархизмом. Ясно одно: организация существует, ее члены уничтожают кодовые базы десятилетиями, и говорить об этом не принято.
TL;DR: из-за отсутствия «умных» принт-серверов на рынке сделал собственное устройство, позволяющее печатать и сканировать на старых USB-принтерах через Wi-Fi и Ethernet, с любого смартфона и компьютера под любой ОС, без установки драйверов (AirPrint/Mopria). Девайс включает не только распространённые открытые драйверы, но и проприетарные, в режиме эмуляции x86-кода, plug&play.
Особенностью проекта является со-финансирование открытого ПО: разработчики сервера печати CUPS и сканирования SANE/AirSane получают по $2 с каждого проданного устройства, а оставшиеся деньги формируются в пул, для улучшения существующих открытых драйверов и написания новых.
Хабр, привет! Это Леша Жиряков, техлид backend-команды витрины онлайн-кинотеатра KION. В мире дата-аналитики Pandas остается одной из самых популярных библиотек. Но это вовсе не значит, что нет других быстрых, удобных и производительных инструментов. Мой пост покажет альтернативы: от колоночной DuckDB и сверхскоростной Polars до мощного Modin и гибкого Vaex. В подборке я постарался передать главную суть — назначение и преимущества инструмента и его характеристики с GitHub.
В свое время FastAPI прогремел как гром среди ясного неба - тут тебе и минималистичный API аля-Flask (все устали от Django, диктующего свои правила), и OpenAPI документация из коробки, и удобное тестирование, и хайповая асинхронность. Буквально все, что нужно для свободы творчества, и никаких ограничений! Да еще и Depends завезли! В тот момент это был культрурный шок - Dependency Injection в Python? Разве это не что-то из Java?
Но дьявол кроется в деталях. А вы уверены, что те самые Depends == Dependency Injection? Уверены, что пишете код на FastAPI правильно?
В рамках статьи мы рассмотрим различные подходы к организации зависимостей в рамках FastAPI проекта, оценим их с точки зрения удобства использования и постараемся разобраться, как же все-таки "правильно" готовить DI в FastAPI.
В этой статье мы создадим учебный проект, демонстрирующий мощную связку FastAPI, Redis и Celery на примере системы временного хранения файлов. Наше приложение будет обладать функцией автоудаления файлов и удобным веб-интерфейсом, что позволит наглядно продемонстрировать возможности этого современного стека технологий.
Мы пошагово разберем процесс разработки, начиная с настройки FastAPI для обработки HTTP-запросов, интеграции Redis для эффективного хранения метаданных файлов, и заканчивая использованием Celery для асинхронного выполнения задач по удалению устаревших файлов.
Статья будет полезна разработчикам, желающим углубить свои знания в области современной веб-разработки на Python и получить опыт работы с передовыми инструментами и фреймворками.
Я инженер, «переболел» заточкой ножей. Поделюсь наименее очевидными элементами теории; и простейшей техникой поддержания кухонного ножа острым за одну минуту в неделю.