DE

#meme #dev #managment

#meme #dev #python

Не могу не поделиться один классным фреймворком - FastStream. Он существенно упрощает реализацию консьюмеров и продюсеров для RabbitMQ, Kafka и т.п. И за счёт этого позволяет сконцентрироваться на бизнес-логике. В комплекте идёт удобный DI (dishka), валидация через pydantic, генерация AsyncAPI, подключение по OpenTelemetry, метрики, мидлвари и куча клиентов. Настоятельно рекомендую! И нет, FastStream решает более общую задачу, нежели Celery; так что сравнивать их некорректно. https://habr.com/ru/articles/822505/ #python

🔥 Для чтения платных статей на medium.com без подписки можно использовать freedium.cfd

#meme #dev

#код Довольно известный ресурс про эффективное программирование на питоне (по памяти и по скорости) - но в этом канале я ещё на него ни разу не ссылался. Есть отдельная подборка статей по DS: numpy, pandas, polars и т.п. https://pythonspeed.com/

#meme #dev #devsec

#meme

#meme #dev #py #python #питоню_на_программировании

1️⃣-й пост из цикла Начало Если ты активно работаешь с данными, ты, вероятно, сталкивался с такими системами, как Snowflake, Databricks, Kafka и т.д., о которых было написано много статей о том, как они произвели революцию в обработке данных. Однако, несмотря на всю эту шумиху, многие компании поняли, что всё это быстро становится дорогостоящим. Мониторинг и отработка отказов обходятся дорого, особенно в таких системах, как Kafka, Apache Spark и Snowflake, в которых много узлов. Если тебе интересно: 🔜 Как будущее уходит от распределенных вычислений? 🔜 Почему компании тратят умопомрачительные суммы денег на эти бесполезные ресурсы? 🔜 Почему небольшие компании имитируют то, что делают крупные компании, не будучи при этом крупными компаниями? 🔜 Зачем нужно просматривать данные в инфракрасном диапазоне с помощью микроскопа, да ещё и переплачивать за все эти популярные инструменты? 🔜 Как избежать выплаты 1000 долларов за случайное сканирование данных. 🔜 Как избегать поставщиков данных, которые почти всегда возлагают ответственность за то, чтобы пользователи использовали их инструменты “правильным образом”? Если да, то этот цикл постов для тебя. Представь, если бы твои затраты на обработку данных были настолько низкими, что тебе даже не пришлось бы их отслеживать! Обсудим подход, который использует последние достижения в области обработки данных в оперативной памяти в сочетании с дешёвым и мощным железом для значительного снижения затрат на обработку данных! #duckdb #python #etl #de #elt #kafka #spark #databricks #snowflake