Python *

Python является мощным языком программирования, который используется для решения широкого круга задач. В моем случае я нашел ему применение в автоматизации рутинной работы, для этого я пишу утилиты с графическим интерфейсом. Чтобы в некоторой степени ускорить процесс разработки новых утилит я создал комплекс, который предоставляет унифицированную кодовую форму, имеет модульную структуру и позволяет управлять несколькими утилитами в одном месте, позволяет в декларативной форме задавать пользовательские настройки, а система сама позаботится об их представлении и хранении.

Ещё на этапе собеседования в текущую команду передо мной поставили вопрос:

Применима ли автоматизация тестирования при проверке функционала чат‑ботов?

Я ответил "Да по-любому", и пошел изучать вопрос.

В наше время телеграм-боты стали незаменимыми инструментами для множества задач: от автоматизации рутиных операций до обеспечения высококачественного обслуживания клиентов. Успешное использование телеграм-ботов требует не только технической грамотности, но и понимания того, как пользователи взаимодействуют с вашим ботом и как можно улучшить этот процесс.

Аналитика для телеграм-ботов представляет собой ключевой инструмент для понимания того, как пользователи взаимодействуют с вашим ботом, какие запросы они делают, какие функции бота наиболее популярны, и какие моменты требуют оптимизации. Эти данные обеспечивают ценную информацию, которая позволяет вам принимать информированные решения и совершенствовать бота с течением времени.

В этой статье мы рассмотрим как реализовать аналитику для телеграм-бота.

Вчера прошла наша технологическая конференция SmartDev на которой мы подарили заслуженные призы победителям «Конкурса красоты кода». Свои работы прислали больше 1000 талантливых программистов. Некоторых мы даже пригласили к себе работать. Код оценивало очень большое жюри из экспертов Сбера и других компаний.

Напомним, что в конкурсе было пять категорий: Python, Java, Mobile (Android), Data Science, Fronted, — и в каждой из них было по три номинации.

Мы можем только догадываться, что происходило в рождественские выходные 1989 года, когда Гвидо ван Россум приступил к своему хобби-проекту. Что можно сказать о Python, чего ещё не было сказано? Это один из самых популярных языков в мире, первый язык, на котором я учился программировать по-настоящему, и одно из самых громких имён в сфере машинного обучения. Судя по всему, он ни за что не должен был получить всю ту популярность, которой добился. Его на несколько лет опережал Perl: релиз 1.0 вышел в 1987 году и пустил глубокие корни в мире Unix, компьютерной графики и биоинформатики.

Python имел ужасный Global Interpreter Lock (GIL) и был очень медленным по сравнению даже с другими языками с динамической типизацией. К тому же он разделил своё сообщество из-за перехода от версии Python 2 к версии 3. Даже сегодня есть люди, отказывающиеся прикасаться к нему после этого перехода. Но несмотря на все свои недостатки, ему каким-то образом удаётся быть успешным.

Во время перехода с Python 2 на 3 я учился на последнем курсе магистратуры и изучал Python 2, поэтому помню, как оттягивал освоение Python 3. К тому моменту переход длился уже почти десяток лет, поэтому многие библиотеки уже были обновлены. Но окончательный срок Python 2 был ещё далеко. Мне повезло, что мой переход оказался относительно безболезненным, но для многих людей это было не так. Давайте разберёмся, с чего всё началось, но пока совершим небольшое отступление.

При торговле любым активом нужно понимать какое-сейчас состояние рынка и для NFT это не исключение. В данном туториале я покажу, как собрать информацию об объеме продаж в разрезе коллекций за последние 24 часа в блокчейне TON используя Python.

Эта статья, мой конспект, сигнальный флаг, или очередная тренировка изложения своих мыслей? В силу обстоятельства, прикоснулся к unreal, замечательный инструмент в "умелых руках", много од написано сему творению человеческой мысли, так что взаимодействие с ним большая честь для разработчика. Создание игр, визуализация, исследования, много всего интересного заложено в этот проект с многолетней историей развития. Открытость и большое сообщество, существенно понижает порог вхождения, конечно тривиальность писать такое, каждый второй инструмент с такими характеристиками, но это говорит о общей высокой планке нынешних инструментов для реализации любых техно извращённых фантазий. Невероятное стечение обстоятельств, получаю деньги за то что учусь взаимодействовать с этим инструментом.

Телеграм — один из самых популярных, если не самый популярный мессенджер в рунете. Многие ведут в нём личные каналы или группы, а для кого‑то это платформа для предоставления различных услуг. Очень часто, для создания своего стиля авторы используют смайлики и другие символы, а с появлением подписки Telegram‑премиум стало возможным создавать и добавлять свои собственные эмодзи.

Сегодня мы рассмотрим, как из обычного шрифта, сделать уникальный набор эмозди и добавить его в телеграм.

Сегодня я рад представить вам S.T.A.R.K. (Speech and Text Algorithmic Recognition Kit). Если вы когда-либо мечтали создать голосового ассистента, который будет автономным, приватным, продвинутым и невероятно интуитивным, S.T.A.R.K. - лучшее решение.

Мы хотим рассказать о проекте, который существует уже больше года и, за свою историю, получил уже больше 200 "звезд" на GitHub. ​Сегодня, мы релизнули версию 4.0 - она использует новые версии библиотек (Pyrogram) и имеет дополненный функционал.

Для рабочих целей есть потребность учитывать совершённые за наличные расходы. Раньше это делалось вручную - вписывался что куплено и по какой цене в телеграмм-чатик, потом вручную переносилось в табличку. Потом перенос в табличку автоматизировался с помощью google-api, но т.к. товаров в чеке могло быть много, поэтому список из 10 (например) позиций сокращался до какой-то общей типа "инструменты" (например), что не особо годилось для возможной дальнейшей аналитики. Как следующий этап развития, возникла идея получать данные о товарах с помощью qr-кода и API ИФНС.

Приветствую всех читателей, меня зовут Вадим, я — бэкенд-разработчик в компании Домклик. В этой статье я хотел бы поделиться своим интересным опытом мажорного повышения зависимостей в проекте, который свыше пяти лет находится в проде под ежедневной нагрузкой более 2000 RPS. Мне пришлось обновить наш основной фреймворк сразу на несколько мажорных версий. Приглашаю прочесть как именно и зачем я это делал!

Распределенные системы — это важная составляющая современных вычислений. Они позволяют нам создавать приложения и сервисы, способные обрабатывать огромные объемы данных, обеспечивать высокую доступность и масштабируемость. Однако, при работе с распределенными системами, существует ряд сложностей и вызовов, которые разработчики должны учитывать.

RabbitMQ — это мощный и гибкий брокер сообщений, который широко используется для создания распределенных систем, поддерживающих обмен данных между различными компонентами приложения. Он был разработан с учетом принципов протокола Advanced Message Queuing Protocol (AMQP), что делает его стандартом в индустрии для обработки сообщений.

Динамическое ценообразование является современным подходом к ценообразованию в ритейле. Оно напрямую связано с моделированием спроса, что позволяет проводить оптимизацию цен на будущий период. В этой задаче популярным решением является использование машинного обучения, однако, есть мнение, что Reinforcement Learning (а именно, многорукие бандиты), способны выступить сильной альтернативой моделям ML для динамического ценообразования. Но так ли это на самом деле? Попробуем разобраться в этой статье, держа в уме практические аспекты.

? Привет! Возможно, вы что-то знаете о Python, если вы здесь. Особенно о веб-фреймворках Python. Например, есть одна вещь, которая меня очень раздражает при использовании Django: наложение слоя структуры проекта.

Вы можете спросить, почему это проблема, верно? Потому что вы просто следуете официальной документации, а затем у вас просто есть код, который понимает каждый, кто читает эту документацию.

Но как только вы начнете писать «лучшие» приложения, вы освоите другие шаблоны проектирования мирового класса, такие как DDD и его многоуровневая архитектура, и через некоторое время вы еще больше усложните свою систему с помощью CQRS. Лично мне стало труднее поддерживать базу кода, следуя всем этим принципам, когда фреймворк является ЦЕНТРАЛЬНОЙ частью всего приложения. Из него даже выйти невозможно, если через какое-то время решишь сменить фреймворк…

✅В этой статье я постараюсь поднять вопрос, а затем решить его.

? Отказ от ответственности: давайте ограничим проект серверного API интернет-рынком.

Ко мне обратился коллега с вопросами про бизнес-метрики – средний чек и ARPU.

В этой статье я разобрался в бизнес-метриках и ответил на вопросы:

- Что такое ARPU и средний чек? Как их рассчитывать? На какие вопросы они отвечают и для чего нужны? 

- Могут ли они ARPU и средний чек быть  равны между собой? Будут ли отличаться в динамике месяц от месяца?

- Что если в бизнесе кол-во продуктов фиксировано и все они с одинаковой ценой? Будет ли показатель от месяца к месяцу одинаков? А если рассчитывать среднюю выручку?

А для наглядности – рассчитал данные метрики на реальных данных интернет-магазина.

Всем привет.
В статье приведу немного скриптов на Python для решения вопросов с которыми иногда пересекается инженер ПТО строительной организации. Склёпал сам по мотивам информации из инета. Профи будет скучно), уровень "без диплома программиста".

На рабочем ноуте используется: Win10, Python 3.11, Office2019. Програмлю в PyScripter (нравится мне он).