Когда решил не автоматизировать таску, а сделать все сам

👉 @PythonPortal

Нашёл в Твиттере мощную подборку из 30 статей по системному дизайну (коротко, по делу, с примерами и кодом.)

Можно читать по одной в день, хватит на месяц. Забирайте:

1. Что такое API
2. Что такое вебхуки
3. REST vs GraphQL
4. Что такое API Gateway
5. Балансировщики нагрузки
6. Алгоритмы балансировки нагрузки
7. Прокси vs Обратный прокси
8. Что такое масштабируемость
9. Что такое доступность
10. Как избежать единой точки отказа (SPOF)
11. Объяснение теоремы CAP
12. 15 типов баз данных и когда их использовать
13. 7 ключевых различий между SQL и NoSQL
14. Что такое ACID-транзакции
15. Подробное руководство по индексам в базах данных
16. Шардинг vs Партиционирование
17. Объяснение последовательного хеширования
18. CDC (Change Data Capture)
19. Кэширование
20. Топ-5 стратегий кэширования
21. 7 стратегий вытеснения кэша
22. CDN
23. Алгоритмы ограничения скорости
24. Очереди сообщений
25. Фильтры Блума
26. Идемпотентность в распределённых системах
27. Конкурентность vs Параллелизм
28. Stateful vs Stateless
29. Long Polling vs WebSockets
30. Пакетная (batch) vs потоковая (stream) обработка данных

Кидайте в закладки и делитесь с коллегами ☕️

👉 @PythonPortal

Как же ты не прав 😅

👉 @PythonPortal

GitHub-репозитории, чтобы прокачать Python

- Веб-разработка с Django — https://github.com/django/django
- Инструментарий для Data Science — https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book
- Алгоритмические задачи — https://github.com/TheAlgorithms/Python
- Рецепты машинного обучения — https://github.com/ageron/handson-ml2
- Лучшие практики тестирования — https://github.com/pytest-dev/pytest
- Скрипты для автоматизации — https://github.com/soimort/you-get
- Продвинутые концепции Python — https://github.com/faif/python-patterns

Кидайте в закладки и делитесь с коллегами 🌟

👉 @PythonPortal

Появился удобный инструмент для разработчиков, которым не хватало кнопки Copy as markdown

Теперь достаточно добавить into.md/ перед любым URL, чтобы получить чистый и читаемый markdown-вариант страницы или документации, идеально подходящий для работы с LLM.

https://into.md - попробуйте. Это бесплатно 🕺

👉 @PythonPortal

Нельзя просто так взять и уйти от Python

👉 @PythonPortal

Pdf-extract-API

Python-проект, который уже давно используют для извлечения текста из PDF и изображений в удобных форматах Markdown и JSON.

Отличается высокой точностью и умеет работать даже с таблицами и формулами.

В основе FastAPI, асинхронные задачи на Celery и кэширование результатов OCR через Redis. Поддерживаются разные движки распознавания - Marker, Surya-OCR и Tesseract. Есть встроенная функция удаления персональных данных.

Инструмент всё ещё актуален для автоматизации обработки документов, подготовки датасетов и интеграции в RAG-системы. 🪑

Доки: ссылка

👉 @PythonPortal

Внимание: сделай код более профессиональным 😠

Используй тот факт, что в Python пустая строка, список, словарь и другие подобные объекты приводятся к False

Так лучше:

if not string:
    ...

if data:
    ...

Так не очень:

if len(string) == 0:
    ...

if data != {}:
    ...

👉 @PythonPortal

Объектно ориентированное программирование считается одним из самых популярных способов писать код на Python. 🥺

Для тех кто хочет разобраться в основах Tiago Capelo Monteiro подготовил практическое руководство.

В материале он показывает на примерах что такое объекты и классы как работает параметр self и метод init и сопровождает объяснения большим количеством кода

👉 @PythonPortal

Все мы немного Серёга

👉 @PythonPortal