Программистика

Российский программист OpenAI Олег Миллер создал канал «Доктор GPT» о последних разработках в сфере ИИ. ❖ Инструменты для работы, творчества и развлечений ❖ Нейросети без ограничений и цензуры [18+] ❖ Проекты, которые изменят жизнь всего человечества Подпишись, ничего интереснее про ИИ в Telegram просто нет: https://t.me/+iqnm1EACSaI4Yjcy

🔥 Логируй как профи: что не так с `print()` и как писать логи правильно Логирование — это как чёрный ящик самолёта: пока всё работает, про него не думаешь. Но когда что-то ломается, без него — катастрофа. И да, print() — это не логирование, даже если вы очень его любите. 🧱 Почему не print()?

🟢 print() не умеет разделять уровни сообщений (ошибка или просто инфо) 🟢 Его нельзя легко перенаправить в файл или на удалённый сервер 🟢 В продакшене вы не сможете отследить проблему, если логи разбросаны по консоли

📌 Базовое логирование

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.info("Приложение запущено")

📎 basicConfig быстро включит логирование, но на продакшене лучше задавать формат и место хранения. 🎯 Уровни логов 🟢 DEBUG — детальная отладка 🟢INFO — обычная информация 🟢 WARNING — что-то подозрительное 🟢ERROR — ошибка, но система ещё жива 🟢CRITICAL — всё очень плохо 📦 Логи в файл

logging.basicConfig(
    filename='app.log',
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s — %(levelname)s — %(message)s'
)

Теперь логи сохраняются в app.log с временем и уровнем. 🔄 Ротация логов Чтобы файл логов не вырос до гигабайтов:

from logging.handlers import RotatingFileHandler

handler = RotatingFileHandler('app.log', maxBytes=2_000_000, backupCount=5)
logging.basicConfig(
    handlers=[handler],
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

📎 При достижении 2MB файл заменяется, и хранится 5 последних копий. 🧪 Логируем ошибки с трассировкой

try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError:
    logging.exception("Ошибка деления на ноль")

➡️logging.exception() автоматически добавляет traceback в лог. 💡 Запомни:

🟢 Не логируй пароли и токены 🟢 Разделяй уровни — не пиши error там, где warning 🟢 Настрой логи под продакшен заранее, а не когда уже горит

🗣 Если хотите пост про цветные логи, логирование в JSON или интеграцию с Sentry — пишите темы, мы с радостью сделаем! 🚀 Программистика || #Статья

👩‍💻 Простой Python: курс для начинающих Курс состоит из обучающих видеороликов и множества практических задач. Материал излагается доступным языком, подробно и на примерах. Задачи помогут закрепить знания и выработать навык написания программ. Пройдя курс, вы освоите синтаксис языка программирования Python и овладеете такими важнейшими конструкциями, как ветвление и цикл. Узнаете, чем список отличается от кортежа, как написать собственную функцию и получить данные из текстового файла.

🌐 Ссылка

Программистика || #Course

Программистика|| #Шпаргалки

Программистика|| #Мемы

Канал, где ты точно найдёшь работу в сфере ИБ! Тут уже более тысячи вакансий от самых именитых компаний из РФ и не только. А большинство иностранных компаний ещё и могут помочь с переездом. Так ещё предлагают очень высокие зарплаты. ИБ Вакансии: найти достойную работу проще, чем кажется!

👀Kubernetes для разработчиков

В издании рассматриваются все составляющие процесса контейнеризации и развертывания приложения на платформе Kubernetes с точки зрения разработчика. Сначала вы создадите небольшое приложение, способное работать в облачном кластере Kubernetes, а затем поэтапно изучите рекомендуемые практики, позволяющие сделать развертывание стабильным в долгосрочной перспективе, включая методы масштабирования, планирования емкости и оптимизации ресурсов. Из книги вы узнаете, как приложение, написанное на Python, Java, Ruby или любом другом языке, можно запросто развернуть на профессиональной облачной платформе, которая может удовлетворить ваши требования и сейчас, и в дальнейшем, — с использованием контейнеров и Kubernetes. Если у вас еще нет готового к развертыванию собственного приложения, то в качестве примера можете использовать мое демонстрационное приложение. Кроме того, для работы с книгой необязательно иметь предварительные знания о платформах Docker или Kubernetes. Прочитав ее, вы сможете развертывать в Kubernetes различные виды рабочих нагрузок: от stateless-приложений до пакетных заданий и баз данных.

Программистика|| #doc

👩‍💻 Бесплатный Онлайн-Курс Профессия Python-разработчик+GIT с Нуля! Автор курса Руслан Сенаторов t.me/RuslanSenatorov, Преподаватель и Президент IT-организации(CEO) github.com/SENATOROVAI | Материалы курса основаны на открытых лекциях. Бесплатный онлайн курс Python ДЛЯ ДЕТЕЙ на Stepik — полное обучение Python с нуля. Освой программирование на Python, стань Python-разработчиком. С этими знаниями сможешь изучить машинное обучение с нуля, получить навыки ML engineer и работать с Git. Всё в одном: Python + обзор Data Science (ML) + Git обучение для начинающих.

🌐 Ссылка

Программистика || #Course

👩‍💻 Исключения в Python и немного о try-except и raise

📱 Первоисточник

Программистика|| #video

👩‍💻 Всем программистам посвящается! Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования: Выбирай своё направление: 👩‍💻 Python — t.me/python_ready 🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready 🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready 🤖 Нейросети — t.me/neuro_ready 👩‍💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready 👩‍💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready 👩‍💻 Linux — t.me/linux_ready 📖 IT Книги — t.me/books_ready 👩‍💻 Frontend — t.me/frontend_ready 📱 JavaScript — t.me/javascript_ready 👩‍💻 Backend — t.me/backend_ready 📱 GitHub & Git — t.me/github_ready 👩‍💻 Java — t.me/java_ready 👩‍💻 Весь IT — t.me/it_ready 👩‍💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready 🖼️ DevOps — t.me/devops_ready 🖥 Design — t.me/design_ready 📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!

👀Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: практические решения от предобработки до глубокого обучения, 2 изд

Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; данных из CSV, JSON, SQL, баз данных, облачных хранилищ и других источников; обработки данных, текста, изображений, дат и времени; умень-шения размерности и методов выделения или отбора признаков; оценивания и отбора моделей; линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей.

Программистика|| #doc

🖥 Guillotina — Представь: у тебя куча JSON'ов, которые уже давно просят казни, а твой старый бэкенд только грустно вздыхает под нагрузкой. Тут появляется Guillotina — и бах — данные летят в облака с скоростью гильотины! 🐱 Ссылка на GitHub Программистика|| #Репозиторий

Программистика|| #Мемы

Миллионер-айтишник в 24 года? Знакомьтесь — это Влад, ему 24, и он программист без высшего образования.. IT и программирование — это ниша, которая никогда не умрет и в которой нет потолка ! ~ Думаешь это сложно? Я и тебя научу зарабатывать в IT и растить себя как высококлассного специалиста мирового уровня! Не веришь? Забирай бесплатные материалы в моем канале 👇 https://t.me/+TYCMZqyelCg3MWUy

👀 Анализ поведенческих данных на R и Python

Задействуйте всю мощь поведенческих данных в своей компании, используя инструменты, специально разработанные для их анализа. Общепринятые алгоритмы науки о данных и инструменты предсказательной аналитики трактуют данные о поведении клиентов, такие как клики на веб-сайте или покупки в супермаркете, аналогично любым другим данным. Однако в этой книге представлены мощные методы, специально приспособленные для анализа поведенческих данных. Усовершенствованный экспериментальный дизайн позволяет вам получать максимальную отдачу от ваших A/B-тестов, тогда как причинно-следственные диаграммы позволяют выявлять причины поведений, даже если вы не можете проводить эксперименты. Книга написана в доступном стиле для исследователей данных, бизнес-аналитиков и бихевиористов. Приведены полные примеры и упражнения на ЯП R и Python, которые помогут вам получать более глубокую информацию о ваших данных — и не откладывая в долгий ящик.

Программистика|| #doc

👩‍💻 Интернет-магазин Telegram на Python

📱 Первоисточник

Программистика|| #video

🖥 ScrapeServ — это API, который принимает URL и возвращает файл с данными веб-сайта и его скриншотами!

Он разработан для запуска в Docker-контейнере и использует браузерные технологии для обработки JavaScript на страницах. Среди возможностей ScrapeServ — прокрутка страницы с созданием скриншотов различных разделов, автоматическая обработка перенаправлений и корректная работа с ссылками на загрузку файлов. Задачи обрабатываются в очереди с настраиваемым распределением памяти, обеспечивая эффективное использование ресурсов.

🐱 Ссылка на GitHub Программистика|| #Репозиторий

Вам нравится читать контент на этом канале? Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию? Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это: 1) Нажмите на ссылку: Вход 2) Пополняйтесь удобным способом 3) Размещайте публикацию Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.

✅ Логируй как профи: что не так с print() и как писать логи правильно Логирование — это не принт. 🧠 Даже опытные иногда делают print("here") вместо нормального лога. А потом жалуются, что не могут отловить баг в проде. Разберём, как делать грамотный лог — от простого до кастомных хендлеров. 🧱 Базовая настройка логов

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.info("Приложение запущено")

➡️ basicConfig — быстрый старт, но на проде лучше не использовать без настройки формата и ротации. 📎 Форматирование и уровни

logging.basicConfig(
    level=logging.DEBUG,
    format='%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s'
)

🟢 Уровни логов:

🟢 DEBUG — для отладки 🟢 INFO — обычные события 🟢 WARNING — что-то не так, но программа работает 🟢 ERROR — ошибка, но система не упала 🟢 CRITICAL — всё очень плохо

💥 Почему не print()?

print("User created")      # Не видно в логах, не управляется
logging.info("User created")  # Можно записать в файл, фильтровать, форматировать

➡️ print в проде — это как кидать бумажки в окно и надеяться, что их кто-то увидит. 📦 Запись логов в файл

logging.basicConfig(
    filename='app.log',
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s — %(levelname)s — %(message)s'
)

➡️ Теперь все логи сохраняются в файл app.log. 🔄 Ротация логов Когда файл app.log разрастается до гигабайтов, нужна ротация:

from logging.handlers import RotatingFileHandler

handler = RotatingFileHandler('app.log', maxBytes=2000000, backupCount=5)
logging.basicConfig(
    handlers=[handler],
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

➡️ Лог будет сбрасываться после 2MB, хранится 5 архивов — не забьёт диск. 🎯 Практика: логируем ошибки

try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    logging.exception("Произошло деление на ноль")

➡️ logging.exception() пишет traceback — удобно для отладки. 🧪 Кастомный логгер для проекта

logger = logging.getLogger("myproject")
logger.setLevel(logging.DEBUG)

➡️ Можно создать разные логгеры для разных модулей, задавать свои хендлеры, уровни и фильтры. 💡 Запомни:

🟢 Никогда не логируй пароли, токены и чувствительные данные 🟢 Используй logger.exception() внутри except 🟢 Разделяй уровни: не пиши error там, где warning

Программистика|| #python #logging #ошибки #прод #практика #длявсех