python
Возможно, вас посещают мысли: «В найме я уже достиг потолка, в задачах уже нет вызова, доход особо не растет. Что дальше? Ведь с возрастом все будет только хуже». Возникают мысли о собственных проектах, но как к ним подступиться — непонятно. Расскажу о неочевидных моментах, с которыми придется столкнуться, если вы решите работать на себя, и о том, как безболезненно уйти из найма.
История о том, как мы пагинацию для бота делали.
Разберемся с начала, что это за статья зачем она и для кого. Пришлось мне в рамках хакатона "Поколение ИТ" писать бота для телеги.
Но готового решения для пагинации, которое бы нам подходило мы не нашли. Поэтому было принято решение изобретать велосипед. Решение моих товарищей было максимально странным, брать количество записей и перебирать их в цикле от 1 до N (конца, записей), но данная идея сразу была отброшена. Поэтому предоставляю вашему вниманию наше творчество, которое мы изобрели.
Привет тем кто хочет опробовать себя в качестве бизнесмена! Недавно в голову пришла идея, получить некоторый опыт предпринимательства. В качестве продукта выступает доступ к некоторой цифровой услуге, а контроль за оплатой этой услуги ложиться на плечи телеграмм бота. В ходе поисков системы оплаты была найдена Юкасса, одна из немногих систем (если вообще не единственная), которая работает с самозанятыми.
На сайте подробно описана интеграция оплаты в telegramm бота. Однако на этапе подписания документов выясняется что интеграция недоступна для самозанятых.
Недавно мне довелось разобраться и устранить несколько утечек памяти в популярном фреймворке Торнадо. Не беда, если вы никогда его не использовали, потому что описанное будет мало связано с ним. Рассказать я хочу о методах, которые я использовал для поиска и устранения утечек.concurrent.futures. Для второй версии Питона есть бекпорт под именем futures. Код до безобразия прост:from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
with ThreadPoolExecutor(concurrency) as executor:
for _ in executor.map(upload, queryset):
pass
concurrency — число рабочих потоков, upload — функция, выполняющую саму задачу, queryset — итератор объектов, которые по одному будут передаваться в задачу. Уже этот код при concurrency в 150 смог пропихнуть на сервера Амазона ≈450 запросов в секунду.
