Валентин Дружинін розповідає про Apache Airflow 3.0, до створення декількох нових фіч якого він доклав зусилля особисто. Архітектурні зміни, покращення для розробників, повністю оновлений UI — всі деталі вже чекають на вас у огляді.
Ветерани та ветеранки можуть пройти безоплатне навчання з основ Python. Курс триватиме 8 тижнів, заняття відбуватимуться двічі на тиждень. Як потрапити на навчання — читайте у новині.
У цій статті розробник Валентин Дружинін ділиться практичним досвідом створення власної Python-бібліотеки — від ідеї до публікації. Якщо ви коли-небудь замислювалися над тим, як упакувати свій код у щось більше, ніж просто скрипт, — ця стаття саме для вас.
Арсен Ющенко пояснює, як налаштувати AWS Config Aggregator для агрегації даних з кількох регіонів і автоматизувати процес звітності за допомогою простого, але ефективного Python-скрипта.
Автор розповідає про монади «hard way» — через деталізацію та Haskell. Пояснює складні концепції на прикладах і показує, чому розробники часто не здогадуються, що щодня працюють із монадоподібними конструкціями.
Максим Адаменко ділиться чесною історією свого шляху до першого оферу на позицію Junior React Native Developer. З чого починав пошуки першої роботи, чи вдавалось поєднувати це з навчанням, та скільки часу пішло на тестове завдання — читайте у його блозі.
Сьогодні важко уявити сферу Data Science без потужних бібліотек, AutoML, готових пайплайнів і тисяч інструкцій на YouTube. Але ще кілька років тому ситуація була зовсім іншою. У статті Ганна Пилєва розповідає, що важливо для розвитку в ML сьогодні, та як вона сама освоювала кожну секцію необхідних навичок.
Арсеній Зінченко, Development Operations Engineer, вирішив після довгої перерви повернутись до декораторів у Python, з якими востаннє стикався ще за часів Python 2.
Олена Гаврилюк ділиться своєю надихаючою історією переходу з IT у шкільну освіту. Від React Native до класного журналу — про сенси, виклики, нові горизонти й те, як технології та педагогіка можуть змінювати світ разом.
Олександр Грицай, Python-розробник, ділиться власними дослідженнями щодо вибору оптимальних структур даних у Python. У статті він аналізує використання list, dict, set і deque, порівнює їхню продуктивність, вплив на пам’ять та швидкість виконання, а також проводить експерименти з Redis і Pydantic.
У попередніх статтях Світлана Сумець, Python Software Engineer, вже розглянула GIL та його роботу та вплив на операції. А також дослідила потоки для I/O-bound задач. У фінальний, третій статті з циклу вона розповідає про процеси — коли й як їх використовувати найефективніше.
Олександр Книга, CTO та Head of AI у компанії WLTech, розповідає: чому ARC став бенчмарком для розвитку AGI (загального штучного інтелекту), які існують методи його розв’язання та чому ця тема стає все більш актуальною у світі.
Світлана Сумець продовжує досліджувати практичні аспекти продуктивності Python, зокрема роботу потоків у контексті GIL. У другій частині статті вона пояснює, для яких задач потоки є ефективними, як вони взаємодіють із GIL, та розглядає способи їх оптимального використання.
Світлана Сумець, Python Software Engineer, пояснює суть Global Interpreter Lock (GIL) у CPython, його роль у потоках, вплив на продуктивність та відмінності у I/O-bound і CPU-bound задачах. Це перша частина серії статей про багатопоточність у Python.
Володимир Обрізан розповідає про ключові компоненти фреймворку автоматизації тестування з Selenium і Python: як вибір архітектури залежить від вимог проєкту, та чому важливі патерни проєктування.
TypeScript — тепер найпопулярніша мова програмування в українському IT. JavaScript — вже на третьому місці після Python. Rust — досі улюблена. У цій статті — результати щорічного опитування DOU про мови програмування. Показуємо дані про розробників, QA, DevOps, AI/ML/DS і Analytics.
Статті
· C,
C++,
Go,
Java,
JavaScript,
Mobile,
PHP,
Python,
Ruby дайджест,
Scala,
Swift,
аналітика,
програмування,
рейтинг,
рейтинг мов
Дмитро, Scrapy-експерт, розглядає ключові особливості tls_client і curl_cffi, як-от JA3 fingerprinting та імітацію поведінки браузера. А також демонструє результати тестів та ділиться практичними прикладами.
Костянтин Гладкий — бекенд-розробник, який майже не бачить через генетичне захворювання. Він розповів DOU про те, чому обожнює Python, який радить інклюзивний софт і які є стереотипи про людей із втратою зору. А ще про те, чому MacBook для незрячих це погана ідея і як потрібно виправляти ситуацію з доступністю в Україні.
Андрій, General QA, ділиться методом оптимізації онбордингу та документації для складних проєктів за допомогою автоматизації тестування, відеоінструкцій і штучного інтелекту. Він показує впровадження цього підходу на прикладі використання Playwright + Python.
Автор статті розмірковує над важливістю мов із розвиненими системами типів, навіть для програмістів, які не планують писати ними. На прикладі задачі з моделювання місячної бази він демонструє, як статична типізація забезпечує коректність коду ще на етапі компіляції.
Коментарі