These days, it seems like everyone is talking about AI. AI here, AI there—AI will replace us all, and so on. I started to wonder: how exactly is AI going to replace us? I decided to dig into this question and examine the technical foundations, mainly to understand it for myself—how exactly is AI supposed to replace us all? Spoiler: it isn’t planning to just yet, but what’s already available today is impressive.

Сегодня уже только ленивый не говорит про ИИ. ИИ тут, ИИ там, ИИ нас всех заменит, и так далее. Мне стало интересно, а как именно нас всех с вами заменит ИИ? Я решил покопать этот вопрос, изучить, так сказать, матчасть и разобраться, в первую очередь для себя - как именно ИИ собирается нас всех заменить. Спойлер - он пока что никуда не собирается, но то что есть уже сегодня впечатляет.

Proxy servers have long become an integral part of the modern network. They are used to enhance anonymity, bypass blocks, balance loads, and control traffic. However, not everyone understands that there is a fundamental difference between HTTP(S) proxies and SOCKS proxies. In this article, I will attempt to examine in detail the technical aspects of both types, review their advantages and limitations, and provide examples of configuration and usage – though this part is more of an elective (optional, if you will, but I really feel like including it).

Прокси-серверы давно стали неотъемлемой частью современной сети. Они используются для повышения анонимности, обхода блокировок, балансировки нагрузки и контроля трафика. Однако далеко не все понимают, что существует принципиальное различие между HTTP(S)-прокси и SOCKS-прокси. В этой статье я попробую подробно разобрать технические аспекты работы обоих типов, рассмотрю их преимущества и ограничения, а также приведу примеры настройки и использования, но это уже скорее в виде факультатива (можно и без этого, просто хочется).

Any SEO expert knows the pain of collecting Google keyword data. It’s one thing if you can count all the queries on one hand, but what if they number in the thousands? How do you check the search volume in Google for each keyword? Frankly, once you hit tens of thousands of keywords, it’s enough to make your head spin. You’ll be tempted to reach for outdated, familiar tools, only to find modern reality throwing a curveball: the old formula of Key Collector + Google Ads + a few proxies simply doesn’t cut it anymore. We’re entering a new era, and without direct access to the official API, things get grim and complicated fast.

Периодически приходится решать достаточно интересные задачи, а иногда достаточно нудные и скучные, когда надо просто механически повторять один и тот же порядок действий, и длиться это может достаточно долго. что отнимает ресурс в виде времени.

Ну а зачем тратить час на ручную работу, если можно потратить 2 часа на то, чтобы это автоматизировать, правда? Сказал бы я вот так и потратил бы на это часа три, а то и четыре. Но слава нейросетям, помогают сократить это время до минимума.

Суть задачи - надо вытащить урлы из xml карты сайта, но карта разбита на несколько мелких карт по 1000 урлов, соответсвенно это осложняет процесс загрузки этих урлов.

Резонный вопрос, а на кой ляд тебе понадобились эти урлы? Для того, чтобы отправить их на индексацию через Google Indexing API, как я это называю - принудительная отправка на индексацию большого массива.

Можно пойти простым путем, открывать каждый урл руками, сохранять его как xml на своем компьютере, далее собрать их все в одну папку и открыть принудительно все скопом через Power Query (кто не знает. что есть такая офигенная штука у Гугл таблиц - с добрым утром, рекомендую погуглить).

Но открыть 100 ссылок руками - ну такое, правда? Поэтому, за 1 минуту был сгенерирован скрипт на Питоне, которые решил задачу за 1,5 минуты. Мне не понадобилось много времени, скрипт заработал со второго раза, поэтому я делюсь им с вами, может кому будет полезен.

Есть бесчисленное множество Python-пакетов, которые легко добавить в любой проект. Но также есть несколько пакетов, которые вы просто не можете не использовать в любом веб-приложении на Django, потому что они зарекомендовали себя как чрезвычайно полезные и экономящие время.

Мы решили сосредоточиться на тех пакетах, которые в конечном итоге вы будете устанавливать регулярно, и рассказать об установке, а также конфигурациях, необходимых для их приведения в состояние готовности к работе.

В то время как некоторые Python-пакеты предлагают потрясающую функциональность, необходимую для конкретного проекта, пакеты, обсуждаемые ниже, — наиболее ходовые из Django-пакетов.

Понимайте свою программу без ущерба для производительности

Журналирование — это очень важная часть разработки ПО. Оно помогает разработчикам лучше понимать выполнение программы и судить о дефектах и непредвиденных сбоях. Журнальное сообщение может хранить информацию наподобие текущего статуса программы или того, в каком месте она выполняется. Если происходит ошибка, то разработчики могут быстро найти строку кода, которая вызвала проблему, и действовать с учетом этого.

Python предоставляет довольно мощный и гибкий встроенный модуль logging со множеством возможностей. В этой статье я хочу поделиться восемью продвинутыми возможностями, которые будут полезны при разработке ПО.

Сегодня я буду писать о Django — фреймворке, который верно служит мне на протяжении последних пяти лет. Он помог мне преуспеть в разработке высоконагруженных решений, используемых сегодня миллионами пользователей.

Действительно, Python не очень «быстрый» язык программирования, однако он прост, удобен и люди его любят. С точки зрения производительности, он не может быть таким же быстрым, как Go или Node.js, но это становится несущественным, если рассматривать современные инфраструктуры и модульную разработку.

Поскольку я уже несколько лет варюсь в этом «котле разработки на Django», я пришел к нескольким ценным выводам, которыми собираюсь с вами поделиться.

Сделайте свой Python код читабельнее и производительнее

Python – язык программирования общего назначения, широко используемый в научных вычислениях, искусственном интеллекте, веб-разработке, финансовом моделировании и во многих других областях. Основная причина его популярности заключается в гибкости – есть множество решений для разного рода операций. Однако, в большинстве случаев есть всего лишь одно решение, которое считается предпочтительным среди опытных Python программистов. В этой статье я бы хотел сделать обзор 10 характерных для этого языка практических примеров, которые можно оценить и взять на вооружение для рефакторинга кода на Python.

При написании больших фронтенд-приложений управление состоянием может стать довольно сложной и утомительной задачей.

Для Vue.js был разработан плагин Vuex, предназначенный для управления состоянием. По умолчанию в нем выстроена следующая структура папок:

Структура папок в хранилище Vuex

Эту структуру папок можно было бы использовать в небольших приложениях, но в больших исходный код, скорее всего, будет выглядеть нечитаемо и некрасиво, а со временем с ним станет тяжело работать.

Некоторые сайты блокируют Chrome в headless-режиме, и мы рассмотрим, как обойти эту блокировку.

Диагностика – это ключ ко всем аспектам компьютеров и программирования. Эта статья начинается с того, как самостоятельно разобраться с этой проблемой блокировки. Если вам это не интересно, то можете сразу перейти к пункту «Решение» в конце статьи.