Прикольно. Не знал про Centrifugo. Тоже буквально сейчас делал miniapp - дейтинг+чат, использовал vuetify, vue-tg, а на бэке drf+channels. Но набросал ещё альтернативный бэк на fastapi+beany)) Его планирую выхожить на gh к себе.
Как выпустили 2-ю версию poetry обновился и у меня всё сломалось)) т.к. всё завязано на автоэкспорт было, в контейнере всё ставилось уже через pip. В итоге перешел на uv и очень рад - работает быстро.
Вот, кстати, да. Либо потому что сталкивался с ним в библиотеках или другом коде, который изучал. И когда появляется похожая проблема решение обычно очевидно, это вообще как-то интуитивно всё. А вот если специально их "изучать" на каких-то обычно очень искуственных примерах, потом пытаться применять везде где не надо получается фигня.
Ну так-то там неплохие фреймворки были для всего времени типа Catalyst. Если придерживаться принятого в тем стиля, а не https://ru.wikipedia.org/wiki/JAPH то можно было писать неплохой поддерживаемый кот. Вообще буквально пару лет назад работал в конторе где мы переписывали их код с perl на python, но, скорее потому что найти программиста на perl сейчас сложно.
Вообще raku очень прикольная штука вышла, там можно переопределять вообще всё и лепить всякие dsl, но уже не взлетит.
Хм? awk постоянно использую в скриптах. Solaris был на работе когда-то, но и сейчас несмотря на все старания oracle его погубить есть масса применений, СХД всякие с ZFS(хотя даже nexenta вроде загнулась). Там отличная контейнеризация давно и можно было делать контейнеры и с линуксом, dtrace, SMF.
>что с учетом отсутствия в Python строгой типизации
Python is strongly, dynamically typed.
Strong typing means that the type of a value doesn't change in unexpected ways. A string containing only digits doesn't magically become a number, as may happen in Perl. Every change of type requires an explicit conversion.
Dynamic typing means that runtime objects (values) have a type, as opposed to static typing where variables have a type.
очень прикольно, но, оно прибито гвоздями к clickhouse? может сделать разные источники данных?
Прикольно. Не знал про Centrifugo. Тоже буквально сейчас делал miniapp - дейтинг+чат, использовал vuetify, vue-tg, а на бэке drf+channels. Но набросал ещё альтернативный бэк на fastapi+beany)) Его планирую выхожить на gh к себе.
Для "метчей" я использовал в django symmetrical many-to-many. Заодно решил добавить такую фишу в tortoise пилю pr https://github.com/tortoise/tortoise-orm/pull/1927
Как выпустили 2-ю версию poetry обновился и у меня всё сломалось)) т.к. всё завязано на автоэкспорт было, в контейнере всё ставилось уже через pip. В итоге перешел на uv и очень рад - работает быстро.
elixir, scala, например.
Да, есть альтернативные подходы, которые, часто, оказываются удобней https://returns.readthedocs.io/en/latest/pages/quickstart.html
Дальше начинаем смотреть на всякие https://github.com/ebonnal/streamable потом https://github.com/tobgu/pyrsistent https://github.com/miiohio/ziopy?tab=readme-ov-file и хочется менять язык))
Вот, кстати, да. Либо потому что сталкивался с ним в библиотеках или другом коде, который изучал. И когда появляется похожая проблема решение обычно очевидно, это вообще как-то интуитивно всё. А вот если специально их "изучать" на каких-то обычно очень искуственных примерах, потом пытаться применять везде где не надо получается фигня.
Да? Прикольно. А я делаю requirements.txt через poetry-autoexport чтобы поставить их в контейнере без poetry
Ну так-то там неплохие фреймворки были для всего времени типа Catalyst. Если придерживаться принятого в тем стиля, а не https://ru.wikipedia.org/wiki/JAPH то можно было писать неплохой поддерживаемый кот. Вообще буквально пару лет назад работал в конторе где мы переписывали их код с perl на python, но, скорее потому что найти программиста на perl сейчас сложно.
Вообще raku очень прикольная штука вышла, там можно переопределять вообще всё и лепить всякие dsl, но уже не взлетит.
Хм? awk постоянно использую в скриптах. Solaris был на работе когда-то, но и сейчас несмотря на все старания oracle его погубить есть масса применений, СХД всякие с ZFS(хотя даже nexenta вроде загнулась). Там отличная контейнеризация давно и можно было делать контейнеры и с линуксом, dtrace, SMF.
Почему про data migrations ничего нет?
90% этого кода можно было бы не писать используя готовые решения. fastapi-filter, например. По поводу rollback в except - а в алхимии нет contextprocessor? И вот эти возвращения error делается проще https://fastapi.tiangolo.com/tutorial/handling-errors/#install-custom-exception-handlers
Вообще мне больше tortoise нравится и он из коробки может генерить pydantic модели
Можно. А ещё в tar не теряются аттрибуты файлов, даже xattr, в отличие от zip/rar
7zip и unrar есть в homebrew. или нужен gui? какой-нибудь mc умеет в архивы заходить)) и наверняка коммерческий софт типа path finder
https://ru.wikipedia.org/wiki/АрВид
>что с учетом отсутствия в Python строгой типизации
Python is strongly, dynamically typed.
Strong typing means that the type of a value doesn't change in unexpected ways. A string containing only digits doesn't magically become a number, as may happen in Perl. Every change of type requires an explicit conversion.
Dynamic typing means that runtime objects (values) have a type, as opposed to static typing where variables have a type.
https://vue-tg.deptyped.com/mini-apps.html вот оч крутая штука
Помню была версия QNX на одной дискете с gui, диалапом и браузером.
Автор статьи - любитель оживленных
бесполезныхдискуссийДумаю немного не то, мне нужно было пробросить usb девайс и gui желательно.
Я думал это скриншоты просто лол