Там, кроме этого, еще 7 пунктов, о которых новички могут не знать. Например select_related/prefetch_related — которые начинающие джангисты часто обходят стороной.
Но предназначение этой статьи остается загадкой.
А можно уточнить.
— Ты сравнивал стандартную библиотеку питона с third-party фреймворком?
— Насколько все таки огромным был оверхед по памяти?
— Что за задачи такие, для которых не подходит multiprocessing?
Я вот думаю, что контроль за инфополем никак не повлияет на ситуацию, вернее не повлияет позитивно — единственный кто может осуществлять такой контроль — это государство, а как показывает пример Китая, России, Ирана, Северной Кореи контроль превращается в очередной рычаг управления. Я бы склонялся к варианту массового просвещения на базе школ, университетов и ПТУ.
Будьте добры, предоставьте ссылку на такие отчеты или хотя бы названия документов. Не хайпа ради, но ваше утверждение очень сильно диссонирует с моими представлениями и показаниями очевидцев, которых я лично знаю, так называемого «образования»
Возможно стоит уточнить для разработчика чего? Я недавно пытался найти информацию по новым ryzen -поддерживают ли они транзакционную память, но внятного источника так и не нашел(возможно я плохо искал).
Есть подозрение, что для некоторых задач использовать AMD принципиально невозможно, а в других он будет обходить Intel.
Я не совсем понимаю 3 пункт. Биг дата, ии, моделирование и прочие задачи написаны на си, плюсах, фортране и имеют обертку в виде питона. Они уже используют многопоточность, каким образом «реальная» многопоточность в питоне сможет помочь в этих задачах? Перепишут ли математические библиотеки с си на питон? — нет. Станет ли кто-то использовать го для интерактивной работы с датафреймами вместо питона? — очень сильно сомневаюсь. Сможет ли многопоточный питон противостоять го в микросервисном мире, где нужна условно высокая производительность — нет, да и зачем? Останется ли питон в вебе — да, просто потому, что писать «не хайлоад» на джанге просто приятней чем на го.
А можно уточнить, какое принципиальное отличие между спагетти-кодом на питоне и на го? Есть ли какой-то секретный закон, согласно которому 10 хороших программистов обязательно напишут плохой код на динамическом языке и 10 откровенно плохих программистов напишут идеально поддерживаемый код на статически типизированном?
Бег это конечно хорошо при наличии правильного покрытия, правильной обуви, правильной техники бега, правильной комплекции. Но как по мне, лучше найти поблизости спорт площадку, купить борцовской резины и в неспешном темпе просто размять мышцы.
Что думаете о доступности бега для обычного человека живущего в городе?
Не совсем понял о чем речь, стартап просто предоставляет программу для взаимодействия с бесплатным объемом хранения в дропбоксе, гугл драйве, ван драйве — а там вроде не очень часто меняется да и при закрытии сервиса я думаю такие гиганты уведомят заранее, а если «наш» стартап умер — пользователь просто ручками заходит в облаком выкачивает и дешифрует своим же ключом.
Идея для стартапа же. Программа шифрует данные пользователя на его устройстве, после чего грузит в облако провайдера и отслеживает новости от провайдера — не собирается ли он случаем закрыться. Если провайдер хочет закрыться, изменить условия, еще что нибудь — посылаем уведомление пользователю.
Скоростью разработки, читаемостью, количеством доступных человеческих ресурсов.
На счет скалируемости, я не совсем понял о чем речь, если речь о добавлении новых составляющих в продукт — то нет, дешевле не станет, по крайней мере я не знаю ни одного большого продукта где все радуются и не жалуются на легаси, если речь о горизонтальном масштабировании то опять же до этого момента нужно дожить, а тем более дожить стартапу, так что принцип Fail Fast никто не отменял.
Зачем начинать делать себе больно с первой строчки кода если нет 100% уверенности что ваш код разростется до размеров, когда будет неважно на каком языке он написан и больно будет при любом раскладе?
Но предназначение этой статьи остается загадкой.
— Ты сравнивал стандартную библиотеку питона с third-party фреймворком?
— Насколько все таки огромным был оверхед по памяти?
— Что за задачи такие, для которых не подходит multiprocessing?
Есть подозрение, что для некоторых задач использовать AMD принципиально невозможно, а в других он будет обходить Intel.
Что думаете о доступности бега для обычного человека живущего в городе?
На счет скалируемости, я не совсем понял о чем речь, если речь о добавлении новых составляющих в продукт — то нет, дешевле не станет, по крайней мере я не знаю ни одного большого продукта где все радуются и не жалуются на легаси, если речь о горизонтальном масштабировании то опять же до этого момента нужно дожить, а тем более дожить стартапу, так что принцип Fail Fast никто не отменял.