Монументальный труд про построение бэкэнда на Python от Яндекса: https://habr.com/ru/company/yandex/blog/499534/

К вопросу про целесообразность построение проекта на основе микросервисной архитектуры. Почитайте полезный пост от Twitter о том как они у себя удаляют данные в своём распределённом улье: https://blog.twitter.com/engineering/en_us/topics/infrastructure/2020/deleting-data-distributed-throughout-your-microservices-architecture.html

Весьма актуально в эпоху GDPR

Написал вчера небольшой обзор чего нам ждать от релиза python 3.9

Очередной годный контент от Яндекса про REST, OpenAPI, Swagger и Python: https://habr.com/ru/company/yandex/blog/501088/

Появились доклады с прошедших двух митапов по Data Engineering, последний, к слову, проходил онлайн 🦠:

— Николай Марков – Какие дата инженеры бывают и чего от них все хотят?
— Евгений Ермаков – Что под капотом у Яндекс.Такси?
— Егор Матешук – Обзор Lambda- и Kappa-архитектур
— Денис Хуртин – Как устроена платформа управления данными в Яндекс.Маркет?

Приятного просмотра!

​​В свет вышла первая стабильная версия нового runtime для JavaScript — Deno. Разработка велась 2 года.

Разработчик Deno — Ryan Dahl, он же и автор Node.js. Проект Deno это по сути рефлексия на недостатки Node.js. Представляет он из себя безопасную runtime среду для запуска Javanoscript кода вне браузера, поддерживает TypeScript и весь новейший функционал стандарта ECMAScript, глоток свежего воздуха среди загазованного различными инструментами веба. Ядро Deno написано на Rust, использует JavaScript движок от Google V8 через биндинги rusty_v8.

Deno это не форк Nodejs и, к сожалению, он несовместим с существующими npm пакетами, но потихоньку обрастает полезным кодом. У него уже есть обширная стандартная библиотека, а также база из пакетов сторонних разработчиков.

Уже сейчас можно практически полноценно работать с базой PostgreSQL, или создавать веб-приложения. Есть даже старый добрый шаблонизатор Handlebars.

Проект определенно стоит посмотреть. Доклад по мотивам Deno: 10 Things I Regret About Node.js

Ахтунг! В сети стала доступна альфа версия Django 3.1
Почему это важно? Потому что начиная с 3.1 Django также можно считать асинхронным фреймворком 🤪😱

Уже сейчас стали доступны асинхронные вьюшки, и middleware. ORM пока по-прежнему остаётся синхронной балалайкой, но придуман хак в виде декоратора sync_to_async.

В общем, кому интересно — велком на тесты.

P.S. Чтобы ощутить полноценный асинхронный перформ от Django, приложение необходимо запускать через asgi-совместимый веб-сервер, например, uvicorn

Очередная порция докладов с PyCon US 2020:

— Why is Python slow?
— Deploying Python at Scale with Dask
— Bridging Data Science and Data Infrastructure with Apache Airflow
— NVIDIA: GPU-Accelerated Data Analytics in Python

DataCamp дают бесплатный доступ ко всем их материалам на 1 неделю, с 15 по 22 мая — https://bit.ly/2Z670Sb
Сам периодически прохожу там курсы, очень доволен.

Автор библиотеки spaCy, Инес, записала свой курс и выложила на ютубе бесплатно https://youtu.be/THduWAnG97k

Совсем забыл. Не так давно писал пост про оконные функции SQL. Рассмотрел далеко не все функции, но постарался основную идею передать, надеюсь, что мне это удалось 🍀

Ссылка на пост: https://khashtamov.com/ru/window-functions-sql/

У ребят из Jetbrains на канале появилось интересное видео про создание микросервиса на Go в среде разработки GoLand: https://youtu.be/arZiFSerU1k

крутой cheatsheet по оконным функциям SQL 😎

Если вам кажется, что вы достигли потолка в SQL, то вот вам пост с интересным материалом по Advanced SQL: www.neilwithdata.com/advanced-sql

Полезный пост-шпаргалка от Хинека про asyncio и переключения корутин: https://hynek.me/articles/waiting-in-asyncio/

Dave Beazley (dabeaz) выложил в открытый доступ свой курс Practical Python: https://bit.ly/2BgQ41t

Сборник классных ресурсов для изучения computer science: https://teachyourselfcs.com/

Бессмертная презентация от Джошуа Блоха: How To Design A Good API and Why it Matters: https://www.youtube.com/watch?v=aAb7hSCtvGw

Состоялся мажорный выпуск новой версии ETL инструмента Luigi - luigi 3.0. Из глобальных изменений там только отказ от поддержки Python2 по понятным причинам. Из новых фишечек добавили лишь более удобную визуализацию статуса работы воркера (при условии, что вы обновляете прогресс).

Для тех, кто не знаком с инструментом, велком почитать мой старый пост: Строим Data Pipeline на Python и Luigi.

Несколько месяцев назад я закончил создание курса про построение дата-пайплайнов на Luigi, он находится на платформе stepik: Введение в Data Engineering: дата-пайплайны. Его купили уже более 50 специалистов, отзывы о курсе можно почитать тут

А вот ещё набор из мини-курсов от Kaggle:

- Python
- Intro to Machine Learning
- Intermediate Machine Learning
- Data Visualization
- Pandas
- Feature Engineering
- Deep Learning
- Intro to SQL
- Advanced SQL
- Geospatial Analysis
- Microchallenges
- Machine Learning Explainability
- Natual Language Processing
- Into to Game AI and Reinforcement Learning

В сети появился документ про историю языка программирования Clojure: https://clojure.org/about/history