DevBrain

​​Вы приняты Многие из вас уже учились в Школе Сильных Программистов — это ребята, которые сделали курсы «Асинхронная Архитектура» и «Стать Тимлидом». Теперь Федя с Марьяной запускают курс на максимально актуальную сейчас тему — как найти работу за рубежом. На курс позвали чувака, который уже 4 года нанимает инженеров в Мюнхене, и сам переехал в Германию из Красноярска в 2014 году. Обещают помочь с линкедин-профилем, провести мок-интервью и дать обратной связи от себя и других студентов. Обучение стартует 26 мая, продлится три недели и затронет весь цикл трудоустройства — от выбора компании до оценки адекватности оффера. Записаться → P.S. По промокоду devbrain10 скидка 10% до 18 мая.

Вышла первая бета python 3.11: https://www.python.org/downloads/release/python-3110b1/ Версия 3.11 несёт в себе большое количество новых фич. Скоро выпущу подробный пост с разбором каждой фичи. Помимо этого в рамках инициативы Faster Python заявляется, что версия 3.11 в среднем на 22% быстрее чем 3.10 😲😲

​​Месяц назад ребята из Delivery Club поделились первой частью эволюции собственной рекомендательной системы ресторанов. Подробнее в публикации на Хабре. На днях вышло продолжение. Из новой статьи вы узнаете, как отранжировать рестораны персонально для каждого пользователя, зачем нужна офлайновая ML-модель и почему обучение моделей «в лоб» не работает.

Возможны вы уже видели, но если нет, то вышел очень крутой профайлер памяти для Python от Bloomberg: https://github.com/bloomberg/memray У Юрия Селиванова в твиттере есть тред по этой теме: https://twitter.com/1st1/status/1516859294896906241

Крутой справочник по f-строкам в Python: https://fstring.help/

Хорошие новости. В AWS Lambda появились HTTPS URL, теперь можно вызывать Lambda по ссылке, минуя настройку через API Gateway: https://aws.amazon.com/ru/blogs/aws/announcing-aws-lambda-function-urls-built-in-https-endpoints-for-single-function-microservices/ Как ни странно, но в Яндекс.Облаке такая фича была изначально, это помогло мне развернуть телеграм-бота и не платить за него ни копейки.

21 апреля стартует курс по асинхронной архитектуре. Авторы — двое известных чуваков: Федя Борщёв и Антон Давыдов. Вы научитесь проектировать и разрабатывать сложные распределенные системы — с Kafka, CQRS и сложными транзакциями. Курс — крафтовый: это значит вы не платите гигантской компании, которая просто пригласила пару чуваков из компании с громким именем. Наоборот — ребята давно копили опыт и теперь решили поделиться. Это фундаментальный курс о проектировании больших систем — о форматах данных, отказоустойчивости, тестировании и даже разговорах с бизнесом. Будет полезен, если собираетесь иметь дело с любым серьёзным проектом, в котором больше одного репозитория. Даже если вы джун, который пилит монолит в маленьком стартапе, курс вам поможет: мышление проектировщика позволяет писать более понятный и изолированный код. Учимся 4 недели, по 2 урока в неделю. Будут домашки с разбором, так что на выходе, если не поленитесь — получите проект с асинхронной архитектурой в портфолио. Для подписчиков скидка 10% по промокоду devbrain. Действует до 10 апреля. Посмотреть программу и отзывы →

Вышла долгожданная для многих версия 1.18 языка Go: https://go.dev/blog/go1.18 Долгожданная потому что в ней появились обобщённые типы или дженерики.

В JS хотят добавить аннотацию типов: https://devblogs.microsoft.com/typescript/a-proposal-for-type-syntax-in-javascript/

Чтобы получить кратный прирост производительности вашего FastAPI приложения достаточно перевести его на PyPy. Как? Читайте в статье: https://tonybaloney.github.io/posts/pypy-in-production.html У автора получилось увеличить производительность в 4 раза!

Генерация клиентов для вашего API-сервиса на FastAPI: https://fastapi.tiangolo.com/advanced/generate-clients/ Эта фича стала доступна в версии 0.75.0

Намедни попалась на глаза статья про "затыки" в производительности асинхронных фреймворков на примере FastAPI: https://aivarsk.com/2022/01/21/fastapi-concurrency/ По мотивам этой статьи написал свою заметку с замечаниями о производительности asyncio и как работать в условиях CPU-intensive кода.

В python 3.11 в модуль asyncio завезли TaskGroup: https://bit.ly/3sNbVVe Если кратно, то это замена для функции gather, которая запускает сразу несколько корутин. Стандартная функция gather непредсказуема и нужно помнить, что при отмене одной корутины из списка, другие не будут автоматически отменены. Мне приходилось дополнительно писать обёртку, которая обрабатывала возможные ошибки от асинхронных функций и делала явную отмену gather. С приходом TaskGroup появляется некая атомарность у группы корутин, и соответственно более удобная и наглядная обработка ошибок. Код взят из исходников EdgeDB: https://github.com/edgedb/edgedb/blob/master/edb/common/taskgroup.py

​​На курсе «Мидл python-разработчик» студенты учатся продвинутой бэкенд-разработке и получают проекты в портфолио без NDA. → Приходите учиться, если вы знакомы с основами Python, базами данных и API. Мы поможем стать уверенным мидлом за шесть месяцев, а не за полтора года. Курс научит решать задачи с хранилищами данных, работать с синхронными и асинхронными фреймворками, проектировать лаконичную архитектуру, а ещё — даст опыт командной разработки. Что будет на учёбе: ⬛️ Код-ревью и обратная связь от старших разработчиков из Яндекса и других IT-компаний. ⬛️ Вся необходимая теория в одном месте. ⬛️ Обучение в команде на реальных рабочих задачах: студенты создадут сервисы для полноценного онлайн-кинотеатра в GitHub. ⬛️ Наставники помогут разобраться с трудностями и поделятся опытом на вебинарах и демо. ⬛️ Кураторы и дедлайны не дадут прокрастинировать. ⬛️ Карьерные консультации: наши специалисты помогут найти новый проект или сделать так, чтобы на текущей работе вам начали давать более амбициозные задачи. → Старт потока — 24 февраля. Учёба длится шесть месяцев. → Познакомьтесь с курсом и оцените свои силы во вступительном тестировании — это бесплатно.

​​Хотите и дальше развиваться в области Data Science? Сделайте первые шаги на открытом уроке «Natural language processing: как компьютер общается с людьми» 16 февраля в 18:00 (мск). Тексты встречаются в огромном числе Data Science задач: чат-ботах, голосовых ассистентах или поисковиках. Мария Тихонова, Senior Data Scientist в Сбере, расскажет о принципах их работы и главных трендах в обработке естественного языка. Demo-занятие пройдет в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional». Партнер курса — Сбер. Во время обучения у вас есть возможность выбрать проект от партнера. Для регистрации на занятие пройдите вступительный тест https://otus.pw/o6XP/

​​📌 Развиваешься как дата-инженер? Тогда базы данных класса Massive Parallel Processing должны стать твоим неотъемлемым атрибутом. 📚 16 февраля в 16:00 (мск) пройдет вебинар «Введение в MPP-базы данных на примере ClickHouse». Эта технология — отраслевой стандарт для хранения Больших Данных и решения разнообразных аналитических задач на их основе. 🔥 Занятие проведет Максим Мигутин, эксперт пятилетним опытом в индустрии данных и аналитики в роли внешнего консультанта (IBM) и in-house лидера Data Engineering и Data Science-проектов. ✅ На открытом уроке мы подробно разберем: - Что такое mpp-БД - Какие решения есть сегодня на рынке - Практический пример использования одной из самых инновационных mpp-систем — ClickHouse 👉 Пройдите вступительный тест для регистрации на занятие - https://otus.pw/qbzS/

Наткнулся на интересную статью с диаграммами про алгоритм кодирования кодов Юникод-символов в байты: https://sethmlarson.dev/blog/utf-8

Для любителей алгоритмов и BigO-нотации. Попался на глаза доклад из старых закладок от небезызвестного Ned Batchelder (автор coverage.py): https://www.youtube.com/watch?v=duvZ-2UK0fc В блоге у него также есть пост по мотивам этого видео: https://nedbatchelder.com/text/bigo.html

​​🔥 Хотите освоить подход DataOps? Сделайте шаг к изучению этой области 3 февраля в 20:00! Для вас в OTUS пройдет вебинар «Облака и on-premise решения в обработке данных». 📌 Занятие проведет Егор Матешук, CDO AdTech-компании Квант. Вместе с преподавателем мы рассмотрим основные технологические платформы для построения систем обработки данных. ❓Ответим на вопросы: - Какие варианты есть для развертывания on-premise? - Какие инструменты предлагают облачные провайдеры? - Какие тенденции появились в платформах в последние годы? 👉 Пройдите вступительный тест, чтобы зарегистрироваться на урок - https://otus.pw/URsW/

Видео про работу AWS Lambda от AWS инженера: https://www.youtube.com/watch?v=OOGV81YbuEo