952
订阅者
无数据24 小时
-37 天
-430 天
帖子存档
🆕🔥Новый материал.
👉 Ошибки, ретраи и надёжностьв Celery
📝 Ключевые практики надёжной работы с задачами в Celery: правильное использование retry с экспоненциальным backoff и jitter, обеспечение идемпотентности, контроль скорости и времени выполнения, обработка ошибок и логирование, а также стратегии работы с проблемными сообщениями через подход DLQ
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/oshibki-retrai-i-nade-zhnost/
🆕🔥Новый материал.
👉 Результаты задач, цепочки и группы в Celery
📝 Рассмотрены продвинутые возможности Celery для построения сложных пайплайнов: работа с результатами задач через AsyncResult, использование Signature (s и si), создание последовательных цепочек (chain), параллельных групп (group) и хоров (chord) - групп с финальным колбэком.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/rezultaty-zadach-tsepochki-i-gruppy/
🆕🔥Новый материал.
👉 Библиотека NumPy в Python.
📝 Ключевые аспекты работы с NumPy: осознанное создание массивов с учётом типа данных и порядка (dtype, order), эффективное использование векторизации, бродкастинга, метаданных (shape, ndim, dtype и др.), настройка редукций с axis и keepdims, а также воспроизводимость генерации случайных чисел через n
🌐 https://docs-python.ru/packages/biblioteka-numpy-v-python/
🆕🔥Новый материал.
👉 Конфигурация Celery-приложения
📝 Описаны ключевые аспекты работы с Celery: структура проекта, вынос конфигурации, автоматический поиск задач, настройка логирования и инспекция воркеров, а также управление временными лимитами.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/konfiguratsiya-prilozheniya/
🆕🔥Новый материал.
👉 Определение и запуск задач в Celery
📝 Задачи в Celery объявляются через @app.task, запускаются асинхронно с delay или apply_async, а их статус и результаты можно отслеживать через AsyncResult; при необходимости задачи можно вызывать синхронно или настроить автоматический повтор при сбоях.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/opredelenie-i-zapusk-zadach/
🆕🔥Новый материал.
👉 Брокеры сообщений и бэкенды результатов в Celery
📝 Брокер сообщений (например, Redis или RabbitMQ) обеспечивает передачу задач от приложения к воркерам, а бэкенд (часто Redis или БД) хранит статус и результаты их выполнения - это ключевые компоненты для асинхронной обработки в Celery.
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/brokery-soobschenii/
🆕🔥Новый материал.
👉 Шпаргалка по Pydantic v2
📝 Базовый шаблон. Ключевые флаги model_config. Поля и ограничения. Валидаторы и сериализаторы. Сериализация/дамп. RootModel и дженерики. Методы модели. Partial update. Settings. Мини‑рецепты
🌐 https://docs-python.ru/packages/vvedenie-v-pydantic-v2/shpargalka-pydantic/
🆕🔥Новый материал.
👉 Миграция с Pydantic v1 на v2 и подводные камни
📝 Основные изменения в Pydantic v2: представлены новые методы валидации и сериализации, обновлённый формат конфигурации через ConfigDict, а также перечислены устаревшие подходы v1 и их современные аналоги для лёгкого перехода на новую версию
🌐 https://docs-python.ru/packages/vvedenie-v-pydantic-v2/migratsiya-s-pydantic-v1-na-v2/
🆕🔥Новый материал.
👉 Паттерны и best practices в Pydantic v2
📝 Проектирование и эволюция DTO-слоя с помощью Pydantic, включая разделение доменных и транспортных моделей, версионирование схем и обеспечение безопасности. Вопросы производительности, частичного обновления данных и типичные антипаттерны при построении API
🌐 https://docs-python.ru/packages/vvedenie-v-pydantic-v2/patterny-i-best-practices/
🆕🔥Новый материал.
👉 Дженерики, RootModel и композиция моделей в Pydantic v2
📝 Создание универсальных и переиспользуемых структур данных в Pydantic, включая дженерик-модели, RootModel для простых типов и композицию через вложенные модели. Также рассматриваются особенности их сериализации и практические подводные камни при работе со сложными схемами
🌐 https://docs-python.ru/packages/vvedenie-v-pydantic-v2/dzheneriki-rootmodel/
🆕🔥Новый материал.
👉 Settings (конфиги) с pydantic-settings в Pydantic v2
📝 Создание конфигураций в Pydantic, включая загрузку настроек из переменных окружения, файлов и секретов с тонкой настройкой через SettingsConfigDict. Также рассматриваются работа с алиасами, вложенными структурами, кастомными источниками данных и лучшие практики организации конфигов.
🌐 https://docs-python.ru/packages/vvedenie-v-pydantic-v2/settings-konfigi-s-pydantic-settings/
🆕🔥Новый материал.
👉 Валидаторы и преобразования в Pydantic v2
📝 Материал рассказывает о пайплайне валидации в Pydantic, включая порядок выполнения валидаторов, нормализацию данных и проверку зависимостей между полями. Также рассматриваются практические рецепты: установка значений по умолчанию, нормализация коллекций и создание кросс-полевых правил
🌐 https://docs-python.ru/packages/vvedenie-v-pydantic-v2/validatory-i-preobrazovaniya/
🆕🔥Новый материал.
👉 Поля, значения по умолчанию и алиасы в Pydantic v2
📝 Материал посвящен работе с полями моделей Pydantic: настройке обязательности, значений по умолчанию, валидации, алиасов и специальных типов полей для различных сценариев данных.
🌐 https://docs-python.ru/packages/vvedenie-v-pydantic-v2/polya-znacheniya-po-umolchaniyu-i-aliasy/
🆕🔥Новый материал.
👉 Модуль Celery в Python
📝 Celery - это фреймворк для выполнения фоновых задач и распределённой обработки в Python
🌐 https://docs-python.ru/packages/modul-celery-v-python/
🆕🔥Новый материал.
👉 Введение в Pydantic v2 и базовый шаблон
📝 Pydantic v2 - это быстрый валидатор и конвертер данных по аннотациям типов, идеальный для работы с API, JSON, БД и конфигурациями. Отличается четким разделением этапов: валидация/нормализация => модель => сериализация.
🌐 https://docs-python.ru/packages/vvedenie-v-pydantic-v2/
🆕🔥Новый материал.
👉 Паттерны использования io.BufferedIOBase() в Python
📝 io.BufferedIOBase полезен для работы с буферизованными байтовыми потоками, где важна производительность при частых операциях чтения/записи. Он используется когда нужна оптимизация ввода-вывода через буферизацию данных вместо прямых низкоуровневых операций.
🌐 https://docs-python.ru/standart-library/modul-io-python/patterny-io-bufferediobase/
🆕🔥Новый материал.
👉 Паттерны использования io.FileIO() в Python
📝 io.FileIO представляет низкоуровневый небуферизованный доступ к файлам на уровне операционной системы. Он используется когда нужен прямой доступ к файловому дескриптору или максимальный контроль над операциями ввода-вывода без накладных расходов буферизации.
🌐 https://docs-python.ru/standart-library/modul-io-python/patterny-io-fileio/
🆕🔥Новый материал.
👉 Паттерны использования io.RawIOBase() в Python.
📝 io.RawIOBase полезен для низкоуровневой работы с байтовыми потоками без буферизации. Он используется когда нужно напрямую управлять чтением/записью сырых байтов или создавать кастомные низкоуровневые IO-классы.
🌐 https://docs-python.ru/standart-library/modul-io-python/patterny-io-rawiobase/
🆕🔥Новый материал.
👉 Паттерны использования io.IOBase() в Python.
📝 io.IOBase полезен когда нужно создать кастомный файлоподобный объект или проверить, что переданный объект поддерживает файловый интерфейс. Он позволяет единообразно работать с разными источниками данных как с файлами.
🌐 https://docs-python.ru/standart-library/modul-io-python/patterny-io-iobase/
🔁⚡Изменение информации.
👉 Паттерны использования io.TextIOWrapper() в Python
📝 io.TextIOWrapper используется для оборачивания байтовых потоков в текстовый интерфейс с автоматическим кодированием/декодированием. Он полезен когда нужно преобразовать низкоуровневый байтовый поток в высокоуровневый текстовый с указанием кодировки и обработкой переводов строк.
🌐 https://docs-python.ru/standart-library/modul-io-python/primer-ispolzovanija-io-textiowrapper/
