Диджитализируй!

управляемый со старлинка

...и в нее врезается дрон

Так и было! LMS была в яндех облаке, перетащил внезапно в Timeweb

та ну шо ж ты будешь делать, я моргать не успеваю, опять какая-то эпоха куда-то ушла, как так-то может вышла просто за кефиром

отоножкак, блестяще своевременно, между блокировками, законами за платный международный трафик и продвижением макса, можно немного посидеть потрындеть и за защиту дц и важно, важно высказаться шо атаки то — беспрецедентные! уот если б прецедентные, обычные такие атаки были, тогда б мы уууух! А то ж ведь отоножкак...

на курсе, платформа которой была на яндекс облаке во Владимире, обсуждаем, куда её переносить:)

Логирование в Python — всё, что надо знать и использовать PDF-книга: https://t.me/t0digital/1412 00:00:00 Что и почему будем изучать 00:03:08 Об авторе 00:04:05 Как всё это негодяйство работает?! 00:06:20 Логирование супротив дебаггера 00:09:35 Логирование супротив принтов 00:18:42 Logger и уровни логирования 00:27:41 Handler — куда выводим логи 00:34:32 Formatter — как форматировать логи 00:39:43 Скрываем секреты в логах 00:42:37 Структурированные JSON-логи 00:47:30 Передача динамических данных в логи 00:48:55 Почему не стоит использовать в логах f-string 00:52:05 Ленивое форматирование строк в логах 00:56:11 Готовим JSON-логи с кастомным полем 01:02:47 T-string в логировании 01:10:04 Промежуточный итог: logger, handler, formatter 01:15:27 Filter 01:17:47 Filter для обогащения логов динамическими данными 01:21:30 Пример: проставляем логам request_id в FastAPI 01:32:28 Итого 01:33:40 Мясо: иерархическая структура логгеров 01:51:36 На практике всё настраивается проще 01:53:37 Пример: настройка иерархических логгеров в FastAPI-проекте 02:00:46 Декларативная настройка логирования через dictConfig 02:04:28 Собираем логи FastAPI-приложения в VictoriaLogs 02:06:06 Как будем действовать 02:08:48 Запускаем VictoriaLogs 02:17:22 Смотрим, анализируем, ищем логи в VictoriaLogs 02:21:54 Что пишут в хороших логах и что пишут в плохих 02:27:54 Логирование исключений 02:30:53 LoggerAdapter 02:34:34 Вызов тяжелого кода в логах 02:36:22 Ротация файлов с логами 02:41:59 А почему logging PEP8 нарушает? 02:42:41 Надо ли бояться большого количества логгеров 02:44:20 Неблокирующее логирование в асинхронном коде 02:50:35 Раскрашиваем вывод логов в консоли 02:52:04 loguru и structlog 02:53:40 stacklevel и свои обёртки над логгерами 02:57:34 basicConfig 02:59:01 Логи vs мониторинг и оповещения 03:00:22 Так почему всё так работает в начальном примере? 03:03:47 Финал YouTube | VK | RuTube | Дзен

пытон 3.15 релизнулся вжууух https://discuss.python.org/t/python-3-15-0-final-is-here/109415

Можно ли сказать, что сегодня Яндекс разбомбил Яндекс:)? ИИ палантира, надёжным партнёром по ИИ-инфраструктуре которого является Nebius, то есть Яндекс, просчитал, как лучше всего ввалить по датацентру Яндекса! Это у них такое плановое обновление оборудования в ДЦ што ли

та ну ведь нет же! Chebupelka-инжиниринг и python function declaration!

нипомню надо в обсидиан посмотреть

Книга по питону) Мало того, что кавычки не те (код не будет работать), так ещё и там, где хотя бы должна быть кавычка открывающая, заебенили закрывающую Чё там, пробелы после двоеточия, пеп8? Не знаем таких Автор русский, издательство АСТ — получается, автор перед печатью даже не перечитал, в издательстве никто ни на что не смотрит, не говоря уже о том, что человека, понимающего хоть малость в теме книги, у них нет ни внутри, ни на аутсорсе Да, понятно, фигня случается, пропустили и тп — но в целом, кажется, просто всем на всё давно пофик

Пишу тут свою мини-ORM в курсе для демонстрации возможностей питона и того, что своя ORM — это не космически сложно (не обязательно космически сложно). В процессе продумывания вариантов, понял, что сейчас можно вообще красиво делать и просто. Типы полей в БД — на type hints, детали (ограничения длины строк, первичные ключи) — через typing.Annotated. Без метаклассов, без дескрипторов, без __init_subclass__ , без наследования моделей от какого-то базового класса модели.

from dataclasses import dataclass
from typing import Annotated, ClassVar

from orm import (
    Identity,
    MaxLength,
    PrimaryKey,
)


@dataclass(kw_only=True)
class User:
    user_id: Annotated[
        int | None,
        Identity(),
        PrimaryKey(),
    ] = None
    name: str
    email: Annotated[str, MaxLength(255),]
    age: int
    country: Annotated[str | None, MaxLength(2),] = None

    __table__: ClassVar[str] = "users"

и использование в духе:

users = (
    db.query(User)
    .filter(age__gte=18, country="RU")
    .order_by("-age", "name")
    .limit(10)
    .all()
)

ляпотааа реализация ~800 строк кода всего мы там ещё и свой фреймворк бахнем, как без этого😂 а ещё вчера на курс человек из Вьетнама залетел, получается, вышли на планетарный уровень 🚀

GPT-1 — прожил 248 дней GPT-2 — прожил 469 дней GPT-3 — прожил 916 дней GPT-3.5 — прожил 104 дня GPT-4 — прожил 237 дней GPT-4 Turbo — прожил 189 дней GPT-4o — прожил 290 дней GPT-4.5 — прожил 46 дней GPT-4.1 — прожил 115 дней GPT-5 — прожил 97 дней GPT-5.1 — прожил 29 дней GPT-5.2 — прожил 84 дня GPT-5.4 — прожил 49 дней GPT-5.5 — прожил 77 дней GPT-5.6 — прожил 56 дней GPT-6 Astra — прожил 19 дней GPT-6 Sol — прожил 7 дней GPT-6.1 Sol — только родился, 5 дней Даёшь новый AGI на каждое моргание!

Не без толики забавы наблюдаю, как любители клёооот получили от своей обожествляемой компании баны своих аккаунтов:) У меня эти светлоликие чебурашки 2 аккаунта забанили весной и я отказался от этой игры, чёто как-то она мне не понравилась. Пользуюсь кодексом. В комментах меня убеждали, что openai те же негодяи и тоже банят всё, что шевелится, что, может, и так, но мой опыт этого сейчас не подтверждает. А ещё локальные LLMки интересны. Всё никак не найду время потестить на своей rtx 3090 свежеиспечённый qwen 3.8. Дыааа, конечно, оно всё совсем не дотягивает до top tier моделей (особенно до клёооот (ну сарказм, сарказм, простите)), но зато бесплатно, безлимитно и томно призывает к любому изврату, пришедшему на ум. Скажем, можно ставить разные эксперименты, например, прогоняя решение задачи через модель многократно и выбирая лучшее и тд, что с лимитами подписок совсем делать не хочется (а подход с многократным прогоном может и многократно увеличить качество результата, к слову — а расход токенов в случае с локальной моделью неважен).

ютуп дизайн сменил сколько лет сколько зим) непривычно сижу диджитализирую под прекрасную музыку, кайфаните тоже: https://www.youtube.com/watch?v=SfSdt2aIBSY