Здравствуйте!
Два вопроса:
1. Как сочетается «Открытые данные» с футером в виде «Использование любых материалов с сайта разрешено только в неизменном виде с обязательной ссылкой на источник»? Что значит неизменный вид? Можно ли создавать производные от ваших данных?
2. Имеет ли смысл «размывать» исторические данные, например годичной давности? Они скорее всего уже не актуальны для конкурентов и в то же время актуальны для исследователей.
А что с результатами-то? Вот в начале приводится медленная функция. Потом советы, как ускорить выполнение кода. А к медленной функции их применить и результат показать?
Или советы не применимы к ней, как и к 90% остального python-кода?
В результате аудита выяснилось, что сайт по адресу из ТЗ не обновлен (по адресу из ТЗ gsk.ru, а еще есть новый сайт по факту и по другому адресу new.gsk.ru, но IP-адрес у сайтов одинаковый),
Поправьте — не gsk, a gks в обоих случаях. И на скриншотах пинги не туда…
Согласен. Собственно разница как раз в том, что в языках со статической типизацией есть принуждение ко всему этому, а в Python принуждения нет. Это помогает легче стартовать, но потом в большом проекте становится сложнее.
P.S. Пришел в голову язык с обязательными тестами.
IDE помогают )) Сильно. Особенно в крупном проекте. В Python даже в крупном проекте часто IDE не могут подсказать, что именно в этом объекте — утиная динамическая типизация.
И это тоже. Но еще и необходимость на рабочем месте запускать весь env/иметь доступ к нему. Поэтому и необходимо наличие тестовой инфраструктуры и еще и ограничитель на сложность env — большие проекты сложно на одном рабочем месте развернуть.
Привет! Это ностальгия? ))
По теме: в ходе разговора тут понял, что еще одна не очень очевидная особенность Python — чтобы нормально писать python-код, надо его отлаживать. На Си достаточно просто написать достаточно сложный код, ни разу его не запустив, только компилируя и проверяя ошибки. На python проще всего несколько раз написать ошибочный код, запустить его, посмотреть что там внутри происходит и переписать. Грубо говоря, для нормальной быстрой разработки на python нужен рабочий runtime. Из-за динамической утиной типизации.
Или надо больше доков читать и исходников библиотек.
Да, всё верно. Но публикация не за горами, и тогда все такие карточки превратятся в тыкву без прохождения упрощеной идентификации. А там всё упирается в проверку достоверности информации, так как ранее эта информация (пасспорт, имя-фамилия, адрес) часто тупо бралась на веру насколько я знаю. Теперь наверно через ЕСИА сделают.
Ув. Milfgard прав, что будет очень муторно вручную считать всё то, что считает компьютер. НО если очень хочется, то есть как минимум Might & Magic Heroes [eng, рус] или Mage Knight[eng, рус].
Интересные у вас там страницы, судя по скриншоту.
Два вопроса:
1. Как сочетается «Открытые данные» с футером в виде «Использование любых материалов с сайта разрешено только в неизменном виде с обязательной ссылкой на источник»? Что значит неизменный вид? Можно ли создавать производные от ваших данных?
2. Имеет ли смысл «размывать» исторические данные, например годичной давности? Они скорее всего уже не актуальны для конкурентов и в то же время актуальны для исследователей.
Или советы не применимы к ней, как и к 90% остального python-кода?
Поправьте — не gsk, a gks в обоих случаях. И на скриншотах пинги не туда…
P.S. Пришел в голову язык с обязательными тестами.
По теме: в ходе разговора тут понял, что еще одна не очень очевидная особенность Python — чтобы нормально писать python-код, надо его отлаживать. На Си достаточно просто написать достаточно сложный код, ни разу его не запустив, только компилируя и проверяя ошибки. На python проще всего несколько раз написать ошибочный код, запустить его, посмотреть что там внутри происходит и переписать. Грубо говоря, для нормальной быстрой разработки на python нужен рабочий runtime. Из-за динамической утиной типизации.
Или надо больше доков читать и исходников библиотек.