Всем привет! В этой статье мы пошагово покроем тестами REST API на Python. Данная статья будет крайне полезна как начинающим, так и действующим тестировщикам и автоматизаторам, а также специалистам из смежных направлений.
Python. Developer/QA Automation.
Рисуем диаграммы Mermaid.js в README-файлах GitHub
14 февраля 2022 года GitHub объявила о старте нативной поддержки диаграмм Mermaid.js в README-файлах GitHub. Нововведение помогло быстрее и эффективнее оформлять блок-схемы и графики для документации. До этого диаграммы вставлялись в виде изображений и если содержимое менялось, то надо было сначала нарисовать новое изображение, а потом вставлять его. Сейчас же можно просто исправить несколько строк в коде и система сгенерирует новый график.
Вас сдаст Гитхаб: деанонимизация пользователей SSH-серверов
Недавно в своих ежедневных чтениях я наткнулся на явление, о котором думал уже много лет: феномен утечки информации людей, использующих SSH. Этот тип утечки информации не является новым явлением. Я давно предупреждал об этой опасности своих друзей, использующих SSH, но мой голос услышали лишь несколько человек. Поэтому я решил дать пояснения по этому поводу, потому что я считаю, что необходимо понимать этот риск в ИТ-сообществе, особенно в нынешней ситуации. Я буду исходить из предположения, что у вас, дорогой читатель, есть опыт работы с SSH.
Obsidian + Dataview: Таблицы
На статью меня вдохновил этот комментарий .
Dataview - это мощный плагин для Obsidian позволяющий отбирать данные (теги, даты, числа и любые другие пользовательские параметры) markdown-заметок, а затем их фильтровать и отбирать как пожелаешь.
Это такой своеобразный аналог Notion-таблиц, где можно создать таблицу с бесконечной вложенностью (таблица, внутри одной ячейки, а внутри еще таблица и еще и еще).
На КДПВ как раз собраны четыре кейса реализации функционала плагина Dataview.
Как всё это работает
1. Dataview работает на встроенном языке запросов
2. Все запросы должны писаться внутри подобного блока кода:
Часть 2. Управление знаниями в Obsidian. Базовый рабочий процесс. Журнал. Источники и их библиотеки. Пример
В этой статье будет показано как можно начать организовывать свою базу знаний в Obsidian, отталкиваясь от источников. В статье будет разобрано то, какие стоит использовать папки и теги; как создать свою первую точку входа в систему. Также будет уделено внимание способу ведения журнала (дневника). Статья будет предполагать, что вы не против автоматизации процессов в своей базе знаний, поэтому все источники будут шаблонизированы и впоследствии собраны в свои отдельные библиотеки с помощью dataview. Завершится статья подробным примером (алгоритмом) рабочего процесса.
Эффективное изменение размера картинок при помощи ImageMagick
Веб таким образом работает отлично, но для доставки картинок разных размеров разным пользователям необходимо все эти картинки сначала создать.
Множество инструментов занимается изменением размера, но слишком часто они выдают большие файлы, аннулирующие выигрыш в быстродействии, который должен приходить вместе с отзывчивыми картинками. Давайте рассмотрим, как при помощи ImageMagick, инструмента командной строки, быстренько изменять размеры картинок, сохраняя превосходное качество и получая файлы небольших объёмов.
Большие картинки == большие проблемы
Средняя веб-страница весит 2 Мб, из них 2/3 – картинки. Миллионы людей ходят в интернет через 3G, или ещё хуже. 2Мб-сайты в этих случаях работают ужасно. Даже на быстром соединении такие сайты могут израсходовать лимиты трафика. Работа веб-дизайнеров и разработчиков – упростить и улучшить жизнь пользователя.
Очень маленькие сайты могут просто сохранить несколько вариантов всех картинок. Но что, если у вас их дофига? Например, в магазине может быть сотня тысяч картинок – не делать же их варианты вручную.
ImageMagick
Утилита командной строки с 25-летним стажем в то же время является редактором картинок с полным набором функций. В ней огромная куча функций, и среди них – быстрое и автоматическое изменение размера картинок. Но с настройками по умолчанию файлы часто получаются излишне большими – иногда по объёму больше оригинала, хотя в них и меньше пикселей. Сейчас я объясню, в чём проблема, и покажу, какие настройки необходимы для её решения.
Zettelkasten: как один немецкий учёный стал невероятно продуктивным
Это перевод статьи Дэвида Клира о методе ведения заметок Zettelkasten, благодаря которому немецкий социолог Никлас Луман написал более 70 книг и 400 научных статей. Стоит читать, если вы хотите создать собственную базу знаний, систематизировать идеи и перестать забывать важные мысли.
Статья бережно перенесена из блога бегущего редактора. Кстати, следить за анонсами новых статей можно в моём телеграм-канале. Подписывайтесь, чтобы ничего не пропустить!
Эффективное ведение дел или Obsidian + GTD
Иногда сложно справиться с большим потоком задач и информации, особенно если это касается работы. Поэтому создание персональной базы знаний для своих текущих дел становится весьма актуальным. Но простая фиксация данных не всегда эффективна: легко потеряться в куче заметок. Различные методики помогают правильно организовать процесс. Вместе с тем информация не существует сама по себе, она, как правило, неразрывно связана со всеми нашими проектами, задачами и другими событиями. Если это учитывать, то проще оперировать данными, находить нужные факты. Через задачу легко выйти на связанную с ней информацию или, наоборот, через данные можно найти проект или задачу, в рамках которых они появились. Однако на практике все это будет эффективно работать, если получится создать единую среду для ведения дел и хранения всех связанных с ними данных.
Существующие приложения, как правило, не могут предоставить готовое решение для работы в таком контексте. Приходится придумывать или создавать что-то свое. Самое простое — это начать с каких-то стандартных заметочников, например Evernote или OneNote, и приспособить их под себя. Однако с появлением Roam-подобных программ пришло понимание, что можно создать очень гибкую систему, которую легко настроить под ведение любого вида задач, проектов и хранение различного типа связанной с ними информации. В этой статье познакомимся с примером настройки и практического использования маркдаун-заметочника Obsidian совместно с методологией Getting Things Done (GTD) Дэвида Аллена.
Поймай меня, если сможешь: руководство по обработке исключений в Python
Люди, которые пишут код, часто воспринимают работу с исключениями как необходимое зло. Но освоение системы обработки исключений в Python способно повысить профессиональный уровень программиста, сделать его эффективнее. В этом материале я разберу несколько тем, изучение которых поможет всем желающим раскрыть потенциал Python через разумный подход к обработке исключений.
Пишем на Python как на Rust
Я начал программировать на Rust несколько лет назад, и это постепенно изменило мой подход к разработке программ на других языках программирования, особенно на Python. До того, как я начал использовать Rust, я обычно писал код на Python очень динамично, без подсказок типов, повсюду передавая и возвращая словари и время от времени возвращаясь к интерфейсам со «строковой типизацией». Однако, испытав на себе строгость системы типов Rust и заметив все проблемы, которые она предотвращает, я внезапно стал сильно беспокоиться всякий раз, когда возвращался к Python и не получал тех же гарантий.
Пять декораторов Python, которые могут сократить код в два раза
В этой статье мы рассмотрим концепцию Python-оберток и приведем пять примеров, которые могут улучшить процесс разработки на Python.
Шпаргалка: fixture в pytest
В данной статье представлены примеры использования фикстур (fixture) для фреймворка автоматического тестирования pytest. Фикстуры представляют собой функции, которые можно использовать для решения различных задач при проведении автоматизированного тестирования.
За границей Hello World: полный гайд по разработке Telegram ботов на Python + Aiogram 3. Часть 2: Меню и OpenAI API
Привет, Хабр! Продолжаю серию статей про разработку telegram-ботов на библиотеке aiogram и языке программирования Python. Хочется отметить, что статья не является документацией или учебником. Я просто рассказываю пошагово как разработать полнофункционального бота, стараясь затронуть как можно больше тем.
В предыдущей части мы настроили окружение и среду разработки и теперь готовы начать писать бота. В этой статье мы создадим меню и базовую логику взаимодействия с пользователем, а также подключим API OpenAI
7 и 1/2 подходов к проверке атрибутов классов в Python
Проверка типов и проверка значений обрабатываются в Python гибким и неявным образом. В Python начиная с Python 3 появился модуль typing, который обеспечивает поддержку подсказок типов. Но для проверки значений не существует единого способа проверки.
Один из сценариев, в котором нам нужна проверка значений — это инициализация экземпляра класса. На первом этапе мы хотим убедиться в правильности вводимых атрибутов, например, адрес электронной почты должен иметь правильный формат xxx@xx.com, возраст не должен быть отрицательным, фамилия не должна превышать 20 символов и т.д.
В этой статье я хочу продемонстрировать 7(с половиной - прим.пер.) вариантов проверки атрибутов класса с помощью встроенных модулей Python или сторонних библиотек. Интересно, какой вариант вы предпочитаете? Если вы знаете другие варианты, пишите в комментариях. Поехали.
Как правильно отвечать на вопрос “Какие у вас зарплатные ожидания?” на рынке США
На первом интервью чаще всего рекрутер может задать вопрос о зарплатных ожиданиях кандидата — “What Are Your Salary Expectations?”. Я принимаю участие в найме продукт-менеджеров, дизайнеров и инженеров и хочу поделиться с вами своим опытом как правильно отвечать на этот вопрос применительно к рынку США.
Я не рекомендую раскрывать никаких цифр как на ранней стадии процесса интервью, так и во время раунда интервью. В этой статье я расскажу почему именно такая стратегия является наиболее выигрышной.
Pytest-фикстуры на человеческом
Привет, сообщество.
Я хотел бы поделиться с Вами своим объяснением того, как понять фикстуры и как начать их использовать в своих проектах, тем самым начать радоваться жизни).
Вероятно, даже продвинутый QA Automation найдет что-то новое, но моя цель объяснить на пальцах эту тему начинающим, ибо именно в ней зачастую происходят затыки.
Как правильно писать API авто тесты на Python
Как правильно писать API авто тесты на Python используя Pytest, Pydantic, Httpx, Allure.
Эта статья как продолжение статьи Как правильно писать UI авто тесты на Python. Если мы говорим про UI автотесты, то тут хотя бы есть паттерны Page Object, Pagefactory; для API автотестов таких паттернов нет. Да, существуют общие паттерны, по типу Decorator, SIngletone, Facade, Abstract Factory, но это не то, что поможет протестировать бизнес логику на уровне API тестируемой системы
Как правильно писать UI авто тесты на Python
Как правильно писать UI авто тесты на python используя Page Object + Page Factory.
6 Python декораторов, которые значительно упростят ваш код
"Простое лучше сложного".
Лучшая функция Python, которая применяет эту философию из "дзен Python", - это декоратор.
Декораторы могут помочь вам писать меньше кода для реализации сложной логики и повторно использовать его повсюду.
Более того, существует множество замечательных встроенных декораторов Python, которые значительно облегчают нам жизнь, поскольку мы можем просто использовать одну строчку кода для добавления сложных функций к существующим функциям или классам.
Болтать не буду. Давайте посмотрим на отобранные мной 6 декораторов, которые покажут вам, насколько элегантен Python.
Блокнот-шпаргалка для быстрого Data preprocessing
Но работа Data Scientist завязана на данных, и один из важнейших и время затратных моментов — это обработка данных перед тем, как их подавать в нейросеть или анализировать определенным способом.
В этой статье наша команда опишет то, как можно легко и быстро обработать данные с пошаговой инструкцией и кодом. Мы старались сделать так, чтобы код был довольно гибким и его можно было применять для разных датасетов.
Многие профессионалы возможно и не найдут ничего экстраординарного в этой статье, но начинающие смогут подчерпнуть что-то новое, а также каждый, кто давно мечтал сделать себе отдельный notebook для быстрой и структурированной обработки данных может скопировать код и отформатировать его под себя, или скачать готовый notebook с Github.
Information
- Rating
- Does not participate
- Location
- Нижний Новгород, Нижегородская обл., Россия
- Registered
- Activity