Автоматизирую рутину
Привет, Хабр!
Celery – это асинхронная распределенная очередь задач, написанная на Python, она предназначена для обработки сообщений в реальном времени при помощи многозадачности. Используя Celery, можно организовать выполнение задач в фоновом режиме, не загружая основной поток приложения.
Используя Celery можно легко организовать выполнение фоновых задач.
Всем привет! Меня зовут Алексей Гмитрон, я фулстек-разработчик и наставник на курсе «Фронтенд-разработчик» в Практикуме. Довольно долгое время я разрабатываю интерфейсы, а ещё дольше — пользуюсь ими.
В этом году я много путешествовал, поэтому нередко заполнял формы с анкетами на разные визы — в них бывало по 30—40 полей. Когда что-то шло не так, часто сайты не давали никакой обратной связи. Иногда они сбрасывали всё, что я заполнял в течение часа, если одно из полей невалидно.
Решить проблему могла бы валидация. Это критически важная часть разработки веб-приложений, которая соотносит данные с необходимым форматом и указывает на ошибки. Также она гарантирует безопасность дальнейшей обработки этих данных.
В этой статье мы разберёмся, как настроить валидацию поля ввода.
Привет, Хабр!
В этой статье я расскажу о своем опыте изучения английского языка и поделюсь вещами которые работали и не работали для меня. Процесс изучения языка очень индивидуален, и никогда нельзя утверждать что верный какой-то один метод / схема (хотя некоторые статьи на Хабре прямо говорят: вот этот метод правильный, а вот этот нет).
Начнем с бекграунда и причин.
Я – инженер машиностроитель (мой профиль – торцевые уплотнения вращающихся валов). Я начал работать в своей отрасли сразу после бакалавра, параллельно заканчивая магистратуру, и как только я начал работать, я стал стараться впитать как можно больше теоретических знаний по моей специальности из академических источников. Достаточно бысто я понял, что последняя серьезная книга по моей специальности на русском языке была написана в 1978 году. И спустя больше чем 40 лет технологии сильно поменялись, а вот их описание на русском языке отсутствовает. Зато я нашел на reddit людей работающих в штатах в моей же отрасли. Они мне насоветовали кучу классной литературы. Разумееется, она вся на английском, и русского перевода не имеет.
Начал свой путь изучения языка я в январе 2022 года с около нулевого уровня. В всех моих школах преподование английского языка было не на самомом высоком уровне, а в университете было достаточно выучить 30 предложений наизусть чтобы получить достойную оценку на экзамене.
Конечно, перед началом обучения я прочитал много статей на хабре о том как люди учат языки. Некоторые из них поражали скоростью овладения материалом (что-то вроде с нуля до fluent за 4 месяца). Но одна вещь была неизменна – у всех был какой-то план изучения языка.
Собрали комментарии специалистов из разных компаний и агентств. Это выжимка из третьего выпуска НЕОЧПОП про грейды. Кому нравится смотреть и слушать, просим на Ютуб.
Привет, Хабр! Если вас заинтересовал заголовок этой статьи, значит, вас интересует созданием телеграм-ботов, и вы стремитесь к совершенству в этом. Разработка телеграм-ботов требует не только креативности, но и правильной архитектуры. В этой статье мы рассмотрим 9 архитектурных антипаттернов, которые могут стать серьезными преградами на вашем пути к созданию бота.
Для многих начинающих разработчиков создание Телеграм бота может показаться достаточно простой задачей. Однако опытные знают, что успех в этой области зависит от многих факторов, включая архитектуру вашего приложения. Архитектурные решения могут определить, насколько ваш бот будет масштабируемым, надежным и легко поддерживаемым в будущем.
Вас приветствует ваш зануда!
Если вы следите за моей ленивой активностью, то заметили бы, что у меня много от чего пригорает. Вот, например:
- У меня пригорает от низкосортных статей на потоке: Питон против Безумного Макса, или как я посты на Хабре замораживал
- У меня пригорает от Django: Окей, Джанго, у меня к тебе несколько вопросов
- И от Яндекса тоже: Собеседование в Яндекс: театр абсурда :/
- И от рекрутеров: Я единственный из 1400, или самый крутой рекрутинг, что я проходил
Посмотришь так - я уже давно должен был сгореть. Но я, аки феникс, возрождаюсь, и сегодня у меня горит от, внезапно, Питона, на котором я пишу больше десяти лет. Если вам интересно, что же, по моему мнению, с ним не так - то прошу под кат.
Провокационно? Да. Реально? Тоже да. Вроде бы понятно, что на вопрос уровня SteckOwerflow нынешний ИИ отвечает влет и, как правило, верно. Что же будет, если попробовать написать на нем фреймворк, например. Я попробовал. Понятно, что нужно подсказывать что проектировать и как это реализовывать. Вот тут типичный заказчик спасует. Потому что он не мыслит таблицами, классами, связями, зависимостями. А типичный миддл скажет - дайте мне ТЗ, как я тут иначе все буду придумывать, а потом переделывать? Ему не нужна ответственность. Синьор сдюжит, и именно потому что опыт и вопрос этот больше про архитектуру, чем про код. Вот тут наш взгляд и падает на software architect позицию. Потому что там и про опыт, и про код, и про требования заказчика и про проектирование сложных систем.
Ведь именно на стадии проектирования нужно понять куда может повести заказчика потом и заложить эти возможности на старте. Нужно знать как это будет в БД, как в коде, как в шине данных. Какие будут протоколы, какие хранилища, где, когда, сколько. Тот же ИИ тоже вполне вменяемо ответит на эти вопросы. Надо только их поставить.
Немного рваное повествование, извините, но тут подход с двух сторон, поэтому буду перепрыгивать. Я говорил про фреймворк. Так вот, сначала все шло хорошо. Таблицы, классы, ORM, авторизация, токены и вот это все. Как по учебнику. Да, файлы надо создавать руками, исправления вносить, чтобы помнить где и т.п. Неудобно, но терпимо. А потом начинаешь возвращаться к уже пройденному коду, просить добавить роли и ACL и тут понимаешь, что он контекст потерял и лепит уже другое.. Иными словами, работать неудобно. Т.е. не невозможно, а неудобно...
В жизни каждого студента наступает момент, когда необходимо написать выпускную квалификационную работу (ВКР). Бывшие выпускники говорят, что успех ВКР в значительной степени зависит от правильного оформления документации, в то время как основное содержание работы остается на втором плане. Но почему бы не внедрить автоматизированный процесс оформления, который соответствовал бы ГОСТам и внутренним стандартам университета, был бы удобен для проверки научному руководителю и позволял бы студенту сконцентрироваться на сути своего проекта ВКР? Вкратце, в процессе чтения вы узнаете, зачем и как внедрить LaTeX в ВКР, настроить отправку документов на Google Drive через Github Actions для отзыва научного руководителя и пользоваться LLM.
Хочу поделиться своей интересной находкой, которая помогла мне наконец осуществить свою маленькую мечту. Объединить все свои рабочие инструменты единым стилем. И не просто стилем, а хорошо продуманным, выверенным и целостным. Что мне помогло этого добиться? Это палитра Nord, портированная для большинства современных и не очень редакторов, терминалов и не только. Если вам не чужда подобная мечта, прошу под кат.
В нашей команде бытует хорошая практика фиксировать все изменения, которые отправляются в продакшен в гитхабовских релизах. Однако, не вся наша команда имеет доступ в гитхаб, а о релизах хочется знать всем. Так сложилась традиция релиз из гитхаба дублировать в рабочем чате команды в телеграме. Что хорошо, гитхаб позволяет с помощь маркдауна красиво оформить релиз с разделением на секции и ссылками на задачи, которые отправляются на выкатку. Что плохо, простым copy/paste всю эту красоту в телеграм не перенесёшь и приходится тратить время на довольно нудную работу по повторному оформлению релиза, но уже в телеграме. Ну а посколько программисты народ ленивый, я решил этот процесс автоматизировать.
Соответственно, задача заключается в том, чтобы поднять HTTP API, который сможет принять POST запрос, проверить подпись, извлечь нужную информацию из тела запроса и передать её дальше по инстанции. Как тут не попробовать FastAPI, на который я давно глаз положил?
FastAPI — это фреймворк для создания лаконичных и довольно быстрых HTTP API-серверов со встроенными валидацией, сериализацией и асинхронностью,
что называется, из коробки. Стоит он на плечах двух других фреймворков: работой с web в FastAPI занимается Starlette, а за валидацию отвечает Pydantic.
Комбайн получился легким, неперегруженным и более, чем достаточным по функционалу.
12 лет фриланства
