Обещанная вторая часть. Первая часть здесь.
Основной идеей было настроить все с минимальным количеством ручных действий для работы легирования и мониторинга.
Одно ручное действие все же потребуется — указать хост (или ip), по которому Prometheus будет собирать метрики. В остальном все заработает просто по docker-compose up.
Здравствуйте, уважаемые Хабрчане и гости!
Так как моя первая статья была опубликована и получила хоть какой-то положительный отклик, решил сделать еще одну статью, которую давно хотел написать.
В данной статье пойдет речь о стилях в Qt, конкретно я буду использовать для примера PySide6.
Опять же, статья не претендует на звание супер-туториала, а скорее носит характер некого «небольшого справочника» или «мини-гайда» для тех, кто хочет приукрасить свое приложение на Qt. Тем более я не pro в CSS, и делаю на пробу, эксперементрую.
В качестве примера возьму несколько виджетов, и постараюсь схематично наглядно показать, как некоторые строки из QSS (CSS для Qt) могут преобразить виджет.
В документации по Qt приводятся некоторые примеры, но я решил немного прочитать и в других источниках, и сделать наглядный пример.
Есть несколько способов, как можно применить стили к своему приложению (которые я знаю):
Сегодня рассмотрим тему автоматизации процессов в хранилищах данных с помощью мощного тандема — Snowflake и Python. Разберем, как с помощью Python можно легко подключаться к Snowflake, загружать данные, управлять таблицами и автоматизировать повседневные задачи.
Хотите сделать процесс тестирования более эффективным и покрыть больше случаев с меньшим количеством кода? Тогда параметризованные тесты в Pytest — именно то, что вам нужно. В этой статье мы разберёмся, как с помощью параметризации можно существенно ускорить и упростить тестирование вашего приложения.
Хотите сделать мод на големов в игре «Майнкрафт»? В этом поможет язык Python. Предлагаем начинающим мододелам использовать его по представленной инструкции, чтобы разобраться, как создать игру «Армия големов». Урок предназначен для детей 9–10 лет и старше.
«Дети не умеют писать код». «Им это не интересно». «IT — не детская, а взрослая тема». Это ложные установки, хотя они и имеют место. Мы считаем, что детей, увлеченных геймингом, нетрудно сделать начинающими программистами: на примере популярной игровой вселенной Minecraft это возможно благодаря языку Python. С его помощью даже младшие школьники могут создавать собственные моды для популярной инди‑игры в жанре песочницы.
А мы предлагаем нашим читателям разобраться, как создать собственный проект на «Питоне» и запустить его в Minecraft. Будет просто и интересно: нами подготовлена краткая инструкция, а в конце представлен видеоролик, в котором наглядно и с примерами описаны основные шаги.
Приступим?
Некоторое время назад у нас появился интересный проект по созданию сервиса, генерирующего документы в формате PDF. И появилась задача — написать тесты, которые проверят документ в мельчайших деталях, включая и содержимое, и вёрстку. В данной статье мы расскажем, каким образом справились с этой задачей.
Поговорим про настройку приложения для двух сред «разработки» local и условного прода. Локально приложение будет запускаться с установкой всего необходимого на компьютер, то, что дальше я буду именовать продом будет представлять из себя запуск через docker-compose.
Что это за приложение по сути значения не имеет, из особенностей — там будет celery поверх redis и Postgres, как персистентное хранилище. Код приложения можно посмотреть здесь.
Настроим переменные окружения для двух разных сред и подготовим код под это.
Настроим логирование через Loki и Grafan-у. Настроим мониторинг через Prometheus в ту же Grafan-у.
Практически все боты используют какое-нибудь хранилище информации. Чаще всего применяются базы данных, но иногда их использование может быть избыточным, особенно если вам не нужны ACID-транзакции и есть желание менять данные руками в максимально простом интерфейсе.
Для хранения информации можно использовать гугл-таблицы.
Сегодня мы разберём пример телеграмм бота для проведения тестов, где вопросы и ответы хранятся в разных вкладках одной Google-таблицы. Почему одной? Опять же, для облегчения доступа для потенциальных пользователей.
В некоторых компаниях есть внутренние требования к стилю оформления исходных кодов на Си.
В этом тексте я показал как можно интегрировать проверку стандарта оформления исходных кодов в общий процесс сборки программы, так чтобы вместе с бинарём получить и отчет с указанием мест нарушений.
Здравствуйте, меня зовут Сергей Шаблыкин. Я работаю архитектором домена BI в компании «Лента». Сегодня поделюсь описанием архитектуры рассылки отчетов SAP BW, которая помогает отказаться от тяжеловесного стандартного SAP-решения и получить много дополнительных преимуществ в части экономия времени сотрудников и ресурсов Компании.
Предыстория
Мы используем SAP BW на SAP HANA уже более 10 лет. Когда-нибудь мы напишем статью об успешном импортозамещении SAP BW, но пока это время еще не пришло. За все годы у нас сложился успешный сценарий получения пользователями отчетов через рассылки: сотни пользователей получают их в определенном формате и с требуемыми фильтрами. Есть выгоды и для ИТ в целом: мы получаем меньше жалоб на производительность SAP BW, ведь без рассылки все эти сотни людей заходили бы в систему, причем примерно в одно и то же время.
С выходом SAP BW/4 вендор поменял реализацию сценария и теперь для него требуется SAP Business Objects BI Platform – мощное, но тяжеловесное решение. Так сложилось, что от этой платформы нам нужна только рассылка. Другие компоненты платформы проиграли в свое время конкурентную борьбу. Но из-за рассылок приходится ее «терпеть», в том числе все нынешние сложности с ее обновлением, поддержкой и рядом функциональных недостатков. И это становится проблемой, которая не только усложняет эксплуатацию того, что есть, но и не позволяет расширяться.
Так и родилась идея сделать новое решение по рассылке, которое будет лучше и дешевле в эксплуатации. И, что не менее важно, оно будет реализовано на нашей стороне с расширенными возможностями по техподдержке и возможностью его дальнейшей доработки.
8 апреля 2024 года автор статьи, основатель и СЕО компании Modal Labs, Эрик Бернхардссон планировал посмотреть свое первое полное солнечное затмение. За день до этого ему пришла в голову идея — что, если попробовать рассчитать периодичность этого явления в прошлом и будущем, используя Python? Несмотря на незначительные сложности с системой координат, автору удалось создать работоспособное решение всего за несколько часов.
Под катом читайте, как с помощью ~100 строк кода удалось вычислить и проследить путь каждого солнечного затмения в период с 2020 по 2030 год.
*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис.
Система отслеживания звонков, она же кол-трекинг – верный друг маркетологов и предпринимателей. Это она помогает понять, какие каналы работают лучше всего, как оптимизировать рекламные бюджеты, какие призывы эффективны, куда исчезают позвонившие клиенты и почему растет или не растет клиентская база. Интегрировать такую систему в CRM удобнее через API-платформу. Попробую объяснить, чем этот вариант лучше традиционных сервисов кол-трекинга.
В статье вы узнаете, как с помощью OpenAPI Generator преобразовать OpenAPI-документацию в рабочие роуты и Pydantic модели для FastAPI. Один раз настроив конфигурацию, вы сможете за секунды создавать готовый код, что значительно ускоряет разработку и упрощает поддержание API.
Пишу эту статью для тех, кто уже знаком с CUPED, но ищет больше понимания этого метода и взгляда на него с другой стороны. Здесь я не буду детально объяснять базовый алгоритм CUPED аб-тестирования: про это уже достаточно материала в сети. Основное внимание уделим рассмотрению метода через призму регрессий. Цель статьи - познакомить читателя с теоремой, безумно полезной для понимания работы регрессий, а главное - продемонстрировать, как с помощью этой теоремы проводить CUPED тесты не в три последовательных шага (как в базовом алгоритме), а с помощью одной регрессии.
Привет, меня зовут Александр и я жёсткая самоучка в области искусственного интеллекта (ИИ). 5 лет назад я задался целью создать сильный искусственный интеллект (СИИ).
Думаю, стоит начать с того, как я создал бота для Телеграма с цепями Маркова.
Привет, Хабр! Меня зовут Татьяна Ошуркова, я разработчик и системный аналитик. Не так давно у меня вышла статья Не базовые навыки. Как расширить свои возможности и найти новые подходы в работе, где я поделилась различными навыками и инструментами, которые могут быть полезны не только разработчику, но также и системному аналитику.
В этой статье я хотела бы более подробно поговорить о языке разработки Python, которого я касалась в предыдущей статье и разобрать, как системный аналитик может использовать его в своей работе.
Здравствуйте, уважаемые Хабравчане и гости!
Это моя первая статья на Хабре. Она не претендует на какой-либо уровень, а предназначена в первую очередь для тех, кто так же, как и я до написания этой статьи, находится в поиске решения проблемы рисования в PySide6.
Дело в том, что для своего пет-проекта мне нужна была рисовалка на минималке, но при этом, должна иметь базовый функционал, от нее не требуется быть полноценным графическим редактором. Что нужно было:
Обзор последних достижений в области технологий: российские ноутбуки на Эльбрус, прорывы в телемедицине, инновации в лечении СДВГ и развитие ИИ в различных отраслях.
Простое руководство для новичков: как самому генерировать данные для анализа и тестирования
Представьте: вы только что написали модель машинного обучения и вам нужно протестировать её работу в конкретном сценарии. Или вы собираетесь опубликовать научную статью о пользовательском решении в области Data Science, но имеющиеся датасеты нельзя использовать из-за юридических ограничений. А может быть, в рамках проекта машинного обучения вы занимаетесь отладкой и исправлением ошибок и вам нужны данные, чтобы идентифицировать и устранить проблемы.
В этих, да и во многих других ситуациях могут пригодиться синтетические данные. Реальные данные часто недоступны: уже кому-то принадлежат или дорого стоят. Так что умение создавать синтетические данные — важный навык для дата-сайентистов.
В этой статье я расскажу, с помощью каких приёмов и методов можно с нуля создать в Python синтетические данные, игрушечные датасеты и фиктивные значения. В некоторых решениях применяются методы из библиотек Python, в других — приёмы, основанные на встроенных функциях Python.
