Пишем на Python, создаём нейросети и ИИ-агентов.
Алгоритмы, задачи и вайбкодинг.
Личный блог автора - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки: @g_abashkin
Post #908
2.31K
Channel Public Channel
![About Python [ru]](https://cdn4.telesco.pe/file/jhXqAVa_0grhcwpjSoWKR1jpWajI1P15fZti6EXVLWqXzdnqSFHp1RkD7HBheHSiV73QfPCpxsSMFtJJ0Dq4ITMjcKnM8rglonsvyo40YLyCqEbUvRJYFQnQ9dk_wSuQ9CsMO5JDESWf9g7DlECwrJIrgfX8dJ7AsvycwpInLH_qmsAJdPdeOeiC3KkYALNuyD9oCMVuN-LaqvsHLdWetYFRaEIX_kOxmAW1exOL6otYMRgTRng1j4JCHY1TUJUwAOLJvk6yJmU7SaN9N6ijokkX1WkdvnTV0TSiOGF3-kVFjh65tP1HaDaiNzRY-yL6tZbBdr4n7pIBcUtJm3v0ow.jpg)
AB About Python [ru]
@python_tesst
- Subscribers
- 6.41K
- Photos
- 498
- Videos
- 18
- Links
- 2.1K
Showing posts older than #910 · Back to latest
Older Posts 20 shown
Post #906
1.99K
Post #905
2.06K
Post #904
2.09K
Post #903
1.95K
Post #902
2.03K
Работаете с бэкендом? Тогда вам будет интересно послушать, как облегчить создание новых продуктов в большой компании с помощью автоматизированной собственной PaaS для деплоя, девтулинга, кодогенерации и прочих радостей.
Именно об этом двенадцатый выпуск подкаста «Магнитное Поле», гостем которого стал Антон Огородников, руководитель разработки онлайн-платформы Магнита. Поговорили про эту Platform as a Service, созданную для облегчения жизни разработчиков внутри Магнита – это такой сборник автоматизированных блюпринтов для быстрого деплоя в облачную инфраструктуру. Кроме того, обсудили актуальный спор GoLang vs Python, какие стеки используются в Магните, а какие придется включить в ближайшее время, до какой степени можно кодогенерировать уже сейчас, как строится у них среда разработки и куда стоит двигаться новичку-бэкендеру.
«Магнитное Поле» создается совместно @zavtracast и IT-командой Магнита — в нем рассказывают про интересные аспекты работы самых разных команд. В предыдущих выпусках было про devops с человеческим лицом, дизайн-системы, data governance, IT HR, зачем нужен agile, geo BI, облачные архитектуры, InnerSource и многое другое.
🎧Послушать
📹Посмотреть
Именно об этом двенадцатый выпуск подкаста «Магнитное Поле», гостем которого стал Антон Огородников, руководитель разработки онлайн-платформы Магнита. Поговорили про эту Platform as a Service, созданную для облегчения жизни разработчиков внутри Магнита – это такой сборник автоматизированных блюпринтов для быстрого деплоя в облачную инфраструктуру. Кроме того, обсудили актуальный спор GoLang vs Python, какие стеки используются в Магните, а какие придется включить в ближайшее время, до какой степени можно кодогенерировать уже сейчас, как строится у них среда разработки и куда стоит двигаться новичку-бэкендеру.
«Магнитное Поле» создается совместно @zavtracast и IT-командой Магнита — в нем рассказывают про интересные аспекты работы самых разных команд. В предыдущих выпусках было про devops с человеческим лицом, дизайн-системы, data governance, IT HR, зачем нужен agile, geo BI, облачные архитектуры, InnerSource и многое другое.
🎧Послушать
📹Посмотреть
Post #901
1.93K
Post #899
1.99K
Post #897
1.94K
Post #896
2.04K
Post #895
2.02K
Post #894
1.94K
Post #893
1.92K
Post #892
2.09K
⚡️Создание фреймворка автоматизации на Python с использованием Pytest, Selene, и других библиотек
В данной статье мы рассмотрим подробный план создания фреймворка автоматизации на Python, используя популярные библиотеки, такие как Pytest, Selene, WebDriver‑Manager, Selenium, Requests, Allure, Pydantic, SQLAlchemy, Mimesis, Black, Isort и Flake8.
Читать...
В данной статье мы рассмотрим подробный план создания фреймворка автоматизации на Python, используя популярные библиотеки, такие как Pytest, Selene, WebDriver‑Manager, Selenium, Requests, Allure, Pydantic, SQLAlchemy, Mimesis, Black, Isort и Flake8.
Читать...
Post #890
1.85K
Post #889
1.91K
Post #888
1.96K
Post #887
1.85K
Post #885
1.82K
Post #884
1.81K
⏰Разработка алгоритмов обработки данных в реальном времени на Python
В этой статье мы рассмотрим ключевые аспекты разработки алгоритмов обработки данных в реальном времени на Python, начиная с выбора инструментов и заканчивая оптимизацией производительности и обеспечением безопасности системы.
Читать...
В этой статье мы рассмотрим ключевые аспекты разработки алгоритмов обработки данных в реальном времени на Python, начиная с выбора инструментов и заканчивая оптимизацией производительности и обеспечением безопасности системы.
Читать...
