Python RU

Frontender's notes - Самый большой канал по фронту с актуальной инфой по HTML, CSS, JS, TypeScript, React, Node.js и развитию Soft-skills, а также разборы вопросов для интервью и подборка крутых статей c опытом релокации айтишников в другие страны. Вам сюда: 👉 @frontendnoteschannel В общем добро пожаловать!

OpenTelemetry на Python — Полное руководство 2023 OpenTelemetry (OTel) – это платформа наблюдения с открытым исходным кодом, которая позволяет собирать данные телеметрии из облачных приложений. Она предлагает инструменты, API и SDK для сбора и генерации метрик, журналов и трассировок. OTel поддерживает несколько языков, включая Java, Python, Go, Ruby, C++ и Javascript. В этом руководстве будет рассказано, как настроить OTel в вашем сервисе Python с помощью Jaeger, инструмента с открытым исходным кодом, первоначально разработанного Uber. Если вы ищете такие возможности, как автоматический сбор данных, возможность воспроизведения скриптов несколькими щелчками мыши и создание тестов на основе трассировки, я рекомендую вам изучить возможность использования Helios. Ниже я включил раздел о том, как установить OTel с помощью Helios. 📌 Читать @pro_python_code

Автоматизация запуска скриптов с помощью Cronjobs и Python 2023 В этой статье мы обсудим, как запускать скрипт на Python в качестве задания cron. Вы узнаете, как создать задание cron, как запланировать его выполнение в определённое время и как убедиться, что оно выполняется правильно. Мы также рассмотрим некоторые советы и рекомендации по устранению неполадок в вашей работе с Cron, чтобы вы могли поддерживать бесперебойную работу вашего скрипта. ▪Читать @pro_python_code

ChatGpt - ChatGpt завел телеграм! Нейросеть пишет новостные статьи, решает задачи для университета, пишет код и отвечает на любые вопросы. Советуем посмотреть

Улучшите свои навыки работы на Python в 2023 году В этой статье мы дадим вам семь советов о том, как улучшить свои навыки работы на Python. Часто именно мелочи имеют большое значение. Эти советы прокачают ваши навыки. ▪Читать @pro_python_code

Полезные и практические материалы про аналитику данных, бизнес-анализ и развитие soft-навыков в канале Data Study от ведущего BI аналитика. Воркшоп по теме создания data-продуктов в компания Статья на habr про оконные функции простым языком Советы на старте поиска работы за рубежом Шаблон оформления документации при профайлинге нового data-источника Как писать SQL-запросы прямо в Jupyter Notebook Материалы канала помогут улучшить профессиональные навыки в аналитике. Подписаться 👨‍💻

🔥 7 расширенных операций со списками Python, которые могут эффективно оптимизировать ваш код В этой статье мы покажем вам семь расширенных операций со списками, которые сделают ваш код аккуратнее, чище и качественнее. ▪Читать ▪Зеркало @pro_python_code

Оптимизация запросов Django ORM Django ORM (Object Relational Mapping) — одна из самых мощных функций Django. Благодаря ей мы можем взаимодействовать с базой данных, используя код Python вместо SQL. Использование ORM дает несколько преимуществ: ▪Благодаря ORM у нас есть миграция: мы можем легко изменять наши таблицы, обновлять наши модели, и Django автоматически сгенерирует сценарии миграции, необходимый для обновления таблиц базы данных. ▪Есть транзакции: мы можем делать несколько обновлений базы данных в рамках транзакции и, если что-то не получится, легко откатиться до того состояния, которое было при запуске. Но также у ORM есть некоторые недостатки: ▪Поскольку это абстракция поверх SQL, то мы не всегда знаем точно, какие SQL-запросы будут генерироваться из нашего кода Python. ▪Django не может угадать, когда нам нужно использовать связанную таблицу, поэтому она не будет выполнять JOINs для нас, когда они нам нужны. ▪ORM дает нам неверное ощущение легкости, и мы не всегда понимаем то, что мы делаем, что может создавать большую нагрузку на сервер. У нас нет простого способа узнать, что доступ к атрибуту в объекте может вызвать дополнительный запрос к базе данных, который можно было бы предотвратить с помощью JOIN. Чтобы преодолеть недостатки, нужно поближе познакомиться с ORM и понять как она работает под капотом. ▪Читать @pro_python_code