Docker, первый выпуск которого был еще в 2013 году, — весьма удобный инструмент для сборки пакетов, поставки и запуска приложений в «контейнерах». Большинство крупных компаний, например, Google, Amazon и VMware рассматривают Docker как зрелую технологию для контейнеров, поэтому сейчас самое время изучить этот инструмент и в результате продвинуться по карьерной лестнице. Хотите? В статье будут приведены вопросы по Docker, ответы на которые нужно знать, если вы идете на собеседование.
СисАдмин
«У нас закончились столбцы» — лучшая худшая кодовая база
О, таблица merchants2? Да, у нас закончились столбцы в merchants, поэтому мы сделали merchants2.Когда я начинал программировать в детстве, я не знал, что людям платят за программирование. Даже когда я закончил среднюю школу, я полагал, что мир «профессиональной разработки» выглядит совсем иначе, чем код, который я писал в свободное время. Когда мне посчастливилось устроиться на свою первую работу в сфере программного обеспечения, я быстро понял, насколько я ошибался и насколько был прав. Моя первая работа была испытанием огнем, и по сей день та кодовая база остается худшей и лучшей кодовой базой, в которой мне довелось работать. Хотя кодовая база навсегда останется запертой в проприетарных стенах той конкретной компании, я надеюсь, что смогу поделиться с вами некоторыми самыми забавными и страшными историями из нее.
![image](https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/db2/05f/571/db205f5715555c8eca808575068703b4.webp)
В сотый раз об эргономике рабочего места (на личном опыте)
![](https://habrastorage.org/r/w780/getpro/habr/upload_files/c80/b28/21d/c80b2821dd7031d1b0601046c2302892.jpg)
Это мой субъективный, личный опыт, но я очень хочу им поделиться и может помочь кому-то не обрести типичных болячек из-за работы за компьютером, а может помочь избавиться от тех проблем, что уже начали себя проявлять.
Давайте сделаем крупное приложение на Flask (язык Python)
![](https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/upload_files/6bc/b48/718/6bcb48718154616f2b80b89cb47fdb4a.png)
На Хабре я часто вижу статьи о реализации тех или иных фич на Python-фреймворках. Я объединил все эти фичи в реальный проект с открытым исходным кодом, чтобы у вас сложилась целостная картина. Мы с вами создадим UX/UI на Figma, напишем фронтенд на HTML, CSS, SASS, Bootstrap и JavaScript, создадим ER-диаграмму в MySQL Workbench, напишем бекэнд на Flask, создадим регистрацию через социальные сети OAuth 2.0 в один клик, используем брокер сообщений и асинхронную очередь Celery для отправки писем на электронную почту, сделаем WYSIWYG-редактор, реализуем полнотекстовый поиск Elasticsearch, закешируем Redis, покроем тестами pytest и запустим в Docker-контейнерах, поговорим о многопроцессности для WSGI-шлюза Gunicorn.
Infrastructure as code: обзор опенсорсных инструментов
![](https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/upload_files/00f/5a0/8e4/00f5a08e4e9f22644ffd7923f6e7789e.png)
Давайте взглянем на текущее положение вещей в индустрии высоких технологий. Все только и говорят, что о DevOps да об облаке, но задачи, связанные с управлением ресурсами сервера и инфраструктуры, определенно пока не входят в разряд легких задач. Если мы выкатываем изменение только на один сервер, это, вероятно, будет не так уж сложно. Но как бы вы справились с заливкой но десятки или сотни серверов? Многие команды по-прежнему практикуют развертывание ресурсов инфраструктуры в облаке вручную, а эта практика зачастую увеличивает вероятность сбоя по мере каждого нового обновления и создает сложные ситуации, из которых нужно восстанавливаться, если что-то пойдет не так.
Новый Selenium Python: стелс-режим, профиль, скрытая автоматизация
![](https://habrastorage.org/r/w780/getpro/habr/upload_files/1a9/62e/d49/1a962ed492fc57e2a9b3096cedc9bd90.jpg)
Привет всем! У меня отличные новости: работа с Selenium стала еще проще. Больше никаких танцев с вебдрайверами — теперь всё работает "из коробки"!
В честь этих изменений я хочу поделиться своим опытом работы с этой замечательной библиотекой.
SVG-виджеты для tcl/tk. Часть I
![](https://habrastorage.org/r/w780/getpro/habr/upload_files/23c/c0c/8fb/23cc0c8fb37538afaeb9d8a00286d3eb.jpg)
Начать статью хочу с цитаты из слов Брайана Кернигана,которую мне посчастливилось найти:
Tcl/Tk придает работе магическую продуктивность, за несколько часов можно достигнуть тех же результатов, что за дни или недели при разработке на C или C++... Tk весьма эффективен для большинства приложений, многие элементы интерфейса (виджеты) реализованы настолько хорошо, что остается только удивляться, как подобная работа могла быть выполнена так качественно... Удачным кажется и то, что разделение задач между Тсl и С/С++ осуществляется достаточно легко, надо только знать, какой инструмент лучше справляется с задачей... Расширение системы дополнительным Tcl-кодом, загружаемым напрямую в Tcl-библиотеку приложения, в полном согласии с оригинальной идеей Остераута, повышает эффективность программы, в целом, упрощает ее структуру и улучшает мобильность... Я не уверен, что Тсl мог бы выжить как самостоятельный продукт - у него слишком много конкурентов. Но у сочетания Tcl/Tk в Unix-мире нет конкурентов... Система исключительно надежна, очень хорошо документирована... свободно доступна... безукоризненно высокого качества
Мастерим собственные awaitables и циклы событий
![](https://habrastorage.org/r/w780/getpro/habr/upload_files/2d3/5b0/9ca/2d35b09cac360b0606478fc09dc12cfa.jpg)
Привет, Хабр!
Библиотека asyncio на Питоне - это база для создания масштабируемых асинхронных приложений. Однако, даже при всем разнообразии возможностей, которые предоставляет asyncio, иногда возникает необходимость выйти за рамки стандартных методов и создать что-то свое, специально подходящее для конкретного проекта или задачи.
Для этого можно создавать собственные awaitables и кастомные циклы событий.
Pandas в pandas'е: упаковываем документацию в датафрейм
![](https://habrastorage.org/r/w780/getpro/habr/upload_files/0f2/c14/265/0f2c14265aadf7e9309de8f4e111149a.jpeg)
Документация к сложным библиотекам на питоне (напр. pandas) хранится в doc-строках и разбросана по сотням страниц сайта. В этой статье мы с помощью небольшого кода упакуем её (информацию из документации для каждого класса и метода) в... датайфрейм. Но зачем? Во-первых, это прикольно так её можно быстро искать и анализировать. Во-вторых, изучим некоторые встроенные питоновские средства работы с документацией. Наконец, такой датафрейм потенциально может стать основой для обучения/дообучения GPT-моделей писать более корректный, безошибочный, использующий всевозможные функции и их аргументы, код...
Расширяем тестовый фреймворк с помощью Pytest-плагинов. Часть 1: теория
![](https://habrastorage.org/r/w780/getpro/habr/upload_files/e25/383/ca6/e25383ca69129543f9c99bd469132ce9.jpg)
Всем привет! Меня зовут Александр Волков, я занимаюсь интеграционным и компонентным тестированием в YADRO. В числе продуктов компании есть системы хранения данных и, говоря о тестировании, я буду иметь в виду в первую очередь работу с СХД. Однако описанные подходы пригодятся всем, кто ищет инструменты для создания тестового фреймворка и расширения его возможностей под свои задачи.
Я расскажу, как можно разрабатывать свои плагины для тестового фреймворка, построенного поверх Pytest. Для удобства чтения статья разделена на две части. В первой рассмотрю минимально необходимую теорию: фазы работы Pytest, а также пользу фикстур, маркеров и хуков. Во второй части перейду к практике: разберу два примера реализации плагинов из нашего фреймворка и затрону вопрос о том, когда стоит выносить код в отдельный плагин.
Flask для начинающих
![](https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/upload_files/34e/835/91c/34e83591cf47412e0ccc5437553b51cf.png)
Как начать работать с Flask
Меня зовут Михаил, и я пишу эту статью специально для начинающих программистов, желающих изучить основы веб-разработки с использованием Flask.
Вы новичок в программировании и мечтаете о создании собственных веб-приложений? Эта статья — ваш ключ к пониманию Flask, одного из самых доступных и гибких веб-фреймворков на Python. От установки и простых примеров до работы с данными и базами данных — мы покрываем все, что вам нужно для старта.
За 15-20 минут чтения вы получите не только теоретические знания, но и практические советы от опытного разработчика. Присоединяйтесь к миру веб-разработки и откройте для себя, как просто и увлекательно может быть создание ваших первых веб-приложений с Flask!
Flask для начинающих — Часть 2 пишем landing page+admin panel с редактированием контента
![](https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/upload_files/cb8/06d/fca/cb806dfcabaf5c3e4a24d90e06b65698.png)
Здравствуйте! Меня зовут Михаил, и я пишу эту статью специально для начинающих программистов, желающих изучить основы веб-разработки с использованием Flask.
Я сам активно занимаюсь разработкой проектов на Flask и хочу поделиться своими знаниями и опытом, чтобы помочь вам начать свой путь в мире веб-разработки.
Flask для начинающих - Часть 2 создание Веб проекта.
Мы создадим с вами мини проект - веб сайт с админ панелью и обновлением контента сайта. При помощи Python, HTML, CSS, Bootstrap, Flask, SQLite.
Регулярные выражения — это не трудно
![image](https://habrastorage.org/webt/pp/9p/1q/pp9p1qpilvuz1pihx1tgi1vbf2w.jpeg)
Регулярные выражения имеют дурную славу из-за присущей им сложности. Это справедливо, но я также считаю, что если сосредоточиться на определенном ключевом подмножестве регулярных выражений, то это не так уж и сложно. Большая часть трудностей возникает из-за различных «шорткатов», которые трудно запомнить. Если не обращать на них внимания, то сам язык достаточно мал и хорошо переносится из одного языка программирования в другой.
Знать regex стоит потому, что с его помощью можно добиться очень многого, используя очень мало кода. Если я пытаюсь с помощью обычного процедурного кода воспроизвести то, что делает моё выражение, то код часто получается очень пространным, полным багов и тормознутым. Могут потребоваться часы или дни, чтобы найти альтернативное решение, а ведь можно было за пару минут написать regex.
Новая концепция диабета 2 типа: опасный, но обратимый
![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/21a/7e5/d58/21a7e5d58e640a94371a485e7a3783ef.jpg)
Исторически сахарный диабет считался страшным заболеванием — в тяжёлых стадиях ему сопутствуют такие побочные эффекты, как слепота и гангрена конечностей. Большую часть истории диабета, известного ещё врачам Древней Греции как минимум 2500 лет назад, он считался неизлечимым. Терапия диабета уколами инсулина появилась только в XX веке: в следующем году исполнится 100 лет первому уколу инсулина, которым в 1922 году канадский доктор спас умиравшего от диабета 14-летнего мальчика. Однако инсулинотерапия — это лечение только для диабета 1 типа, при котором в организме человека нарушена выработка собственного инсулина. При более распространённом диабете 2 типа уколы инсулина — это не лечение, а симптоматическая терапия, которая только замедляет развитие болезни. Причины этого были открыты позже.
В XXI веке, благодаря развитию эндокринологии (науки о гормонах) представления о диабете 2 типа поменялись радикально. С одной стороны, список сопутствующих развитию диабета проблем только вырос и теперь включает сердечно-сосудистые заболевания, многие случаи рака и болезнь Альцгеймера. С другой — появившееся представление о пропущенном звене, их общем метаболическом корне — гормональном сбое, известном как инсулинорезистентность, привело к пониманию не только как диабет развивается, но и как это развитие остановить и обратить вспять, не доводя до инсулиновой иглы.
10 лучших практик логирования в Python
![](https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/upload_files/73f/35d/0fc/73f35d0fcec4c31d96463407734a5782.png)
По мере того как приложение собирает все больше данных, правильное ведение журналов становится решающим фактором для быстрого и эффективного понимания общей функциональности. Это позволяет устранять проблемы до того, как они повлияют на конечных пользователей.
В этой статье мы рассмотрим лучшие практики логирования в Python. Следуя им, вы сможете обеспечить информативность, практичность и масштабируемость генерируемых логов. Давайте начнём!
Приручаем GitLab: прикольные фишки и инциденты, которые упростят вашу жизнь
![](https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/upload_files/71a/45a/532/71a45a532ba52987373b23d3bfdf9869.png)
В текущих реалиях все IT-продукты разрабатываются с использованием какого-либо ПО, способного управлять репозиториями программного кода для Git. В нашем случае, хотелось бы рассказать про один из самых популярных продуктов — Gitlab. «Gitlab — наше всё» должно быть слоганом каждой компании, которая его использует, иначе могут произойти события, которые приведут к печальным последствиям. На Habr можно найти множество различной информации, связанной с кейсами, туториалами или просто интересными историями. Но сколько бы ни было написано, найти место где было бы собрано всё и сразу — не получилось. Придется исправлять.
Преобразование табличных данных в Python
![](https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/upload_files/66a/bfc/f88/66abfcf88432b23faacc9c637de79136.png)
Предположим: вы полны желания изучить манящий массив данных. К счастью, для этого достаточно вашего компьютера. Итак, вы открываете блокнот Python или REPL, чтобы начать работать: какую библиотеку использовать? Естественно, вы можете обратиться к старой доброй Pandas. А как насчет новой модной библиотеки фреймов данных, например Polars или datatable? А ещё, для разнообразия, можно попробовать встроенный SQL с помощью DuckDB.
Давайте погрузимся в прекрасную область фреймов данных, чтобы сделать выбор!
PS: Используйте DuckDB, если вам удобно работать с SQL, Polars или Pandas с поддержкой PyArrow, если вам не нужно какое-то специфическое расширение NumPy, и задействуйте PyArrow в том случае, если вы не против ручной оптимизации.
Как делается OpenSource: личный опыт
Я - автор двух пакетов, входящих более-менее во все дистрибутивы Linux: sane-airscan и ipp-usb.
Кроме того, sane-airscan входит во все основные дистрибутивы BSD (FreeBSD, NetBSD и OpenBSD) и в ChromeOS. ipp-usb в ChromeOS не взяли потому, что он написан на Go, а у них там очень жестко с размером исполняемых файлов, вместо этого они написали свое на Rust, но предпочли бы взять моё изделие, если бы могли. Совсем недавно появился порт ipp-usb на FreeBSD, вероятно, другие BSD тоже скоро подтянутся.
Вместе эти два пакета образуют стек "бездрайверного" сканирования документов для Linux и *BSD, а в перспективе нескольких лет, когда старые сканеры, наконец, вымрут, вероятно других драйверов и не останется.
Кроме того, ipp-usb делает возможным "бездрайверную" печать на USB-устройствах.
Здесь я хочу рассказать, каково оно, быть автором популярных OpenSource пакетов. Хоть эта работа и не принесла мне особых денег (на что я, впрочем, особо и не рассчитывал), она принесла мне бесценный опыт.
В целом, я полагаю, продвижение OpenSource пакетов структурно близко к продвижению на рынок программных продуктов. Занимаясь этой деятельностью, очень хорошо начинаешь понимать разницу между (1) написать программу, которая работает для меня (2) написать программу, которую можно назвать продуктом (3) вывести продукт на рынок.
Первое занимает гораздо меньше времени, чем второе. Второе - гораздо меньше времени, чем третье.
Python декораторы на максималках. Универсальный рецепт по написанию и аннотированию от мала до велика
![](https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/upload_files/e4c/0b1/a06/e4c0b1a060688dccf1690430ae36b512.png)
Декорирование функций - это, наверное, самая сложная среди базовых и самая простая среди продвинутых фич языка Python. С декораторами, наверное, знакомы все джуны (хотя бы в рамках подготовки к собеседованиям). Однако, крайне мало разработчиков пишут их правильно. Особенно принимая во внимания тенденции последних нескольких лет к аннотированию всего и вся. Даже популярные open-source проекты (если основная часть их кода была написана до 2018 года) вряд ли дадут вам примеры декораторов, отвечающих всем современным требованиям к коду.
Так давайте разбираться!
Материал полностью написан на основе моего опыта по работе над OSS проектами, поэтому в нем вы найдете примеры достаточно сложных кейсов, которые никогда не рассматриваются в других подобных гайдах. В то же время я постарался подвести к ним максимально "мягко", чтобы было понятно даже начинающим питонистам.
В рамках статьи мы разберемся с декорированием функций в Python от простого к самому сложному. Рассмотрим, как их правильно писать и аннотировать, чтобы другие потребители вашего кода не страдали от близкого знакомства с ним. Уверен, что даже если вы чрезвычайно опытный разработчик, вы найдете для себя полезные советы (хотя и можете пропустить солидную часть материала).
Объектно-ориентированное программирование в размышлениях и опытах хоккеиста Степана Осечкина
![](https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/upload_files/84d/665/ee7/84d665ee7b9e79c12dfc6618b2a6f2ca.png)
В программировании есть несколько основных парадигм — подходов, которые определяют, как программисты структурируют и организуют свой код
Одним из наиболее популярных подходов сейчас является объектно-ориентированное программирование, ООП, где код организуется вокруг объектов и классов. Объектно-ориентированный подход поддерживается многими языками программирования и начинающим разработчикам стоит детальнее разобраться с тем, что же на практике означают страшные слова «полиморфизм», «инкапсуляция» и другие термины, применяемые в этой парадигме.
В этой статье я расскажу о ключевых понятиях, связанных с ООП, и на примере Python-кода разберу, как одна и та же задача может быть успешно решена с использованием процедурного и объектного подхода. Но обо всём по порядку; начнём, традиционно, с основ, а поможет мне в этом выдуманный хоккеист Степан.
Информация
- В рейтинге
- Не участвует
- Откуда
- Свердловская обл., Россия
- Дата рождения
- Зарегистрирован
- Активность