Пользователь
На хабре очень много статей о том, как создать простейшего Телеграм бота с кнопками и логикой. Есть инструкции, как это все запустить на сервере. В этой статье я расскажу, как делать масштабируемых ботов "для продакшена", которыми смогут пользоваться сотни тысяч пользователей.
Привет, Хаброжители!
Прим. переводчика: Ранее на хабре не было переводов статей с японского языка. Мы решили исправить это досадное упущение и начать переводить их ещё и с этого языка. Данный материал будет пробой пера.Эта серия статей о том, что такое математическая оптимизация и как она может быть применена в бизнесе через представление примеров применения в компании Recruit. В первой статье представлен обзор математической оптимизации, четыре примера применения в Recruit, процедура применения к реальным случаям, отличия от машинного обучения и как использовать её иначе.
Нашей компании уже 6 лет, и 4 из них мы живем с Kubernetes. До этого мы испытали все варианты деплоя приложений на серверах: начиная от простого git pull до ci/cd на нескольких серверах.
Сегодня мы на практике разберем, что нужно делать, чтобы ваше приложение оказалось в Интернете. Какие-то моменты я опущу, чтобы на забираться слишком глубоко.
В статье мы пройдем путь от написания кода до запуска в Интернете, рассмотрим необходимые для этого абстракции в Kubernetes, задеплоим приложение в облаке и разберем, что для этого необходимо.
О простых и продвинутых способах запуска PostgreSQL в Docker: добавляем healthcheck, ставим на мониторинг, настраиваем параметры.
Я попытаюсь залезть в «потроха» и «кишки» бэкенда веб-сервиса и расскажу, как это внутреннее устройство влияет на эффективность сервиса, а также на продукт, его характеристики, и как бы мы могли этим воспользоваться, чтобы наше приложение выдерживало большую нагрузку или работало бы быстрее.
Какую часть я называю веб-сервисом, бэкендом, application-сервером? В классической архитектуре это то, что стоит за http rеverse proxy или load-балансировщиком, а с другой стороны у него находятся база данных, memcached и др. Вот только об этом бэкенде и будет идти речь.
Привет! Хочу поделится наработками по налаживанию процесса разработки. Вместе пройти путь от найма сотрудников до тестирования ПО.
Допустим вы проснулись утром лидером стартапа после первого раунда инвестиций. Выпили кофе и неотлагательно приступили к работе.
Как за ограниченное время из готовых компонентов создать и запустить по-настоящему нагруженный проект? Рассмотрим пример метрик, архитектуры, технических ограничений и подходов к проектированию систем на примере проекта «Экологический диктант».
Помогут нам в этом, два главных человека из компании Старботс.рф - Станислав Жуковский, руководитель проекта, и Василий Шалимов, архитектор и разработчик фич в части бэкенда. Они расскажут, как собрали сервис онлайн-тестирования за 2 месяца, вместо 8 плановых, а также про человеческий фактор, с которым они столкнулись во время работы.
Django - это высокоуровневый веб-фреймворк Python, который способствует быстрой разработке и чистому, прагматичному дизайну. Созданный опытными программистами, он берет на себя большую часть хлопот, связанных с веб-разработкой, так что вы можете сосредоточиться на написании своего приложения без необходимости изобретать колесо. Он бесплатный и с открытым исходным кодом. Перед тем, как двигаться дальше, изучите модели Django.
Метамодель (Meta Model) - это, по сути, внутренний класс вашего класса модели. Метамодель в основном используется для изменения поведения полей вашей модели, таких как изменение опций заказа, verbose_name, и многих других параметров. Добавление класса Meta к вашей модели совершенно необязательно. Для того чтобы использовать метамодель, вы должны добавить класс Meta в вашу модель, как показано ниже:
Django - отличный фреймворк, но он, на самом деле, толком не дает, да и не должен давать, ответ на вопрос, каким образом лучше всего хранить вашу бизнес-логику. Хранение бизнес-логики в моделях или views имеет множество недостатков, которые обычно начинают проявляться при росте кодовой базы проекта. Чтобы решить эти проблемы, разработчики часто начинают искать способы выделения бизнес-логики в своем приложении.
В этой статье я хотел бы попробовать дать стартовую точку на пути выделения слоя бизнес-логики у себя в приложениях и навести на новые мысли тех разработчиков, которые считают выделение этого слоя в своих приложениях чем-то излишним.
Так же хочу обратить внимание, что цель данной статьи не в том, чтобы дать правила, которым требуется слепо следовать, но в том, чтобы указать направление. Сервисный слой и в принципе его наличие, это такая вещь, которую нужно адаптировать под нужды вашей команды, компании и бизнеса.
На самом деле, изложенный далее текст относится не только к Django-проектам. Разрабатывая веб-приложения, используя другие инструменты, вроде Flask, люди используют те же концепции веб-разработки, причём часто именно в таком же виде, как они реализованы, в Django - views, request-response объекты, middlewares, модели, формы.
В новых версиях Python аннотации типов получают всё большую поддержку, всё чаще и чаще используются в библиотеках, фреймворках, и проектах на Python. Помимо дополнительной документированности кода, аннотации типов позволяют таким инструментам, как mypy, статически произвести дополнительные проверки корректности программы и выявить возможные ошибки в коде. В этой статье пойдет речь об одной, как мне кажется, интересной теме, касающейся статической проверки типов в Python – протоколах, или как сказано в PEP-544, статической утиной типизации.
Асинхронное программирование за последнее время стало не менее развитым направлением, чем классическое параллельное программирование, а в мире JavaScript, как в браузерах, так и в Node.js, понимание его приемов заняло одно из центральных мест в формировании мировоззрения разработчиков. Предлагаю вашему вниманию целостный и наиболее полный курс с объяснением всех широко распространенных методов асинхронного программирования, адаптеров между ними и вспомогательных проемов. Сейчас он состоит из 23 лекций, 3 докладов и 28 репозиториев с множеством примеров кода на github. Всего около 17 часов видео: ссылка на плейлист.
«Под поверхностью машины движется программа. Без усилий, она расширяется и сжимается. Находясь в великой гармонии, электроны рассеиваются и собираются. Формы на мониторе — лишь рябь на воде. Суть остаётся скрытой внутри…» Мастер Юан-Ма, Книга программирования.
Под катом собрали 8 книг, которые рекомендуют прочитать наши разработчики. В целом, они все есть на заглавной картинке. Но если хотите почитать разные интересные вырезки из книг, цитаты, пару задач и мнения наших frontend-разработчиков — заходите под кат.
Осенью прошлого года в московском офисе Яндекса прошла первая Школа бэкенд-разработки. Мы сняли занятия на видео и сегодня рады поделиться на Хабре полным видеокурсом Школы. Он позволит вам научиться промышленной разработке на Python. Авторы лекций — опытные разработчики в Яндексе. К каждому видео приложены ссылки на примеры и полезные материалы.
Я собираюсь рассказать историю о еде, раскрывающую различные возможности конкурентного и параллельного выполнения кода в Python.
Прим. Wunder Fund: для задач, где не критичны экстремально низкие задержки — при сохранении и обработке биржевых данных, мы используем Питон, и естественно применяем описанные в статье подходы. Статья будет полезна начинающим разработчикам.
Мы увидим, что когда один человек одновременно делает несколько дел — это похоже на конкурентность, а когда несколько человек, работая бок о бок, заняты каждый собственным делом — это напоминает параллелизм. Эти ситуации мы разберём на простом и понятном примере закусочных, в которые люди заходят в обеденный перерыв. Такие заведения стремятся обслуживать клиентов как можно быстрее и эффективнее. Потом я покажу реализацию механизмов этих закусочных на Python, а в итоге мы сравним разные возможности одновременного «приготовления нескольких блюд», которые даёт нам этот язык, и разберёмся с тем, в каких ситуациях их применение наиболее оправдано.
А именно, я раскрою здесь следующие вопросы:
▪ Отличия конкурентности от параллелизма.
▪ Различные варианты организации конкурентного выполнения кода (многопоточность, модуль asyncio, модуль multiprocessing, облачные функции) и их сравнение.
▪ Сильные и слабые стороны каждого подхода к организации конкурентного выполнения кода.
▪ Выбор конкретного варианта организации конкурентного выполнения кода с использованием специальной блок-схемы.
