Как запустить множество изолированных Python-интерпретаторов, реализовать обмен токенов через Uniswap и создать библиотеку для обработки данных?

Об этом и не только вы узнаете на конференции PiterPy 2022 от JUG Ru Group. Она пройдет 18–19 октября в онлайне и 28 октября в офлайне.

Программа конференции полностью сформирована. Вот темы, которые обсудят спикеры:
✔ ML, AI и дата-инжиниринг.
✔ DevOps & MLOps.
✔ Vanilla Python.
✔ Backend: microservices и API.
✔ Тестирование на Python.

Если в это непростое время вам хочется на несколько часов отвлечься и побыть среди единомышленников, то приходите на PiterPy. А #промокод python_events2022JRGpc даст скидку 20% на билеты из категории «Для частных лиц».

Подробности и билеты — piterpy.com

Moscow Python Beer Meetup №43
Thursday, October 20, 2022, 7:00 PM to Friday, October 21, 2022, 12:00 PM GMT+3
White Eagles Pub
Kozitskiy Pereulok, 1a, к. 2 · Moskva

Сегодня в 8 вечера по Москве (5pm UTC) по Москве можно будет вживую наблюдать стрим релиза питона 3.11 https://youtu.be/PGZPSWZSkJI

Python meetup online
🗓 02 ноября, начало в 19:00 мск, Среда

1. Куда двигается python в 2022 году? - Денис Аникин, Райффайзенбанк
Куда двигается python: в первую очередь, о том как, когда и зачем он ускоряется, о #nogil, #cinder и прочих нововведениях.

2. Тестирование АПИ при помощи Django - Алексей Шарыпов, VK
История написания сервиса для тестирования черного ящика без тестов и документации, написанном на малоизвестном языке.

3. Распознаем интересные моменты в матчах Dota 2 - Савостьянов Дмитрий, Nordcurrent
Как искать хайлайты в матчах Dota 2, как парсить реплеи матчей и записи стримов на YouTube, архитектуры нейросетей BERT и TrOCR.

✅ Регистрация на мероприятие

Second Lex Fridman podcast with the creator of Python.

https://www.youtube.com/watch?v=-DVyjdw4t9I

Кто тут пожаловал в гости к Лексу Фридману, уже второй раз оказывается, сам Гвидо Ван Россум!

Для начала, кто такой Lex Fridman. Чел из MIT, эксперт в ML, AI, Deep Learning и вот этом всем, но не на уровне PowerPoint презентаций, а прям лекций в университетах.
Вот его сайт - https://lexfridman.com/
У него есть подкаст, в который приходят поговорить умные люди из индустрии, немного рядом или вообще далеко. Но всегда слушать интересно. Например, Цукерберг, Маск, Дорси, Карпати, Карлсен (который гроссмейстер), Кармак, Роган, даже Канье Вест залетал.

Так вот, в свежем выпуске создатель Питончика размышляет про будущее программирования. Оч советую послушать и вообще подписаться на челика, у него оч много интересного контента.

@ohmydataengineer

Checkout this Meetup with Moscow Python Beer Meetup: https://meetu.ps/e/LFzPD/tgcz7/i

Наткнулся сегодня на статью про топ свежих библиотек на питон.

Из интересного:
- новый линтер (может быть сам начну пользоваться)
- компилятор (это прямо совсем нужно бывает)
- адаптер для взаимодействия с библиотеками для распределённых вычислений

Уверен, вам тоже будет что применить 😉

Checkout this Meetup with Python Breakfast Moscow: https://meetu.ps/e/LMyQQ/tgcz7/i

Что ж, пришла пора анонсировать наш почти юбилейный - 80-й митап.

Он состоится 24-го января в офисе компании Б1.
Нас ожидает 3 доклада:
- Александр Шишенко (ПГК Digital, Руководитель группы разработки). Как мы с Fastapi на Django перешли
- Алексей Панаэтов (Whoosh, Руководитель департамента). Зачем нужен и как использовать Dependency Injection в питонячих сервисах
- Дмитрий Гуськов (Б1, старший консультант). Нелинейное снижение размерности. Обзор алгоритмов, сравнение и немного математики

Регистрация и подробности: https://moscowdjango.timepad.ru/event/2282362/

Митап проходит при поддержке Geekfactor.io, Evrone.com и Б1 (b1.ru)

Онлайн-трансляция традиционно на moscowpython.ru

https://news.1rj.ru/str/moscow_python/491

Tryo Labs опубликовали ежегодный обзор "Top Python Libraries 2022". Обзор несколько субъективный и смещен в сторону анализа данных/машинного обучения, но все равно но его интересно посомтреть с точки зрения " какие из этих библиотек я знаю/пробовал?". Мне было интересно пробежаться по предыдущим выпуска - самый ранний вышел в 2015 году. https://tryolabs.com/blog/2022/12/26/top-python-libraries-2022

18 января в 18:00 по мск встречаемся на @ozon_tech Community QA (Python) Meetup.

Как насчёт половить немного багов на Python?

Ждём вас в нашем космически уютном офисе в Москва-Сити. Послушаем важное, поедим вкусное и подарим удобное (мерч!). ЭЭто всё с теми, кто успеет зарегистрироваться, конечно.

Где: Москва-Сити, офис Ozon Tech, Пресненская наб. 10, блок С.
Если заблудились, пишите в комментарии или админам канала. Найдём и всё покажем.

P.S. онлайн тоже будем, без нетворка и afterparty, зато в прямом эфире и с записью.

Регистрация

#ozontech_meetup

Проблема питона - не скорость.. Со скоростью в большинстве сервисов можно смириться. Проблема в том что все плохо продумано, коммьюнити очень слабое - все инструменты через одно место.

- Система загрузки модулей.. Не позволяет сказать "хочу этот модуль, а тот не хочу". Все что есть в репозитории модулей (site-packages) доступно, ну и соответственно нет возможности несколько версий одной библиотеки иметь (для разных приложений). За сим имеем кучу инструментов (pyenv, venv, virtualenv, etc) которые "решают" эту проблему страшными хаками типа "а давайте для этого проекта создадим его виртуальное окружение с его копией питона, файлами которые переопределяют стандартные питон модули, и так изолируем его зависимости"
- Инструменты сборки постоянно меняются, существует несколько инструментов по скачиванию зависимостей. И представляете - опубликованную версию зависимости можно удалить из центральной репы! У меня такое было лет 10 назад с mysql драйвером. Вот это я удивился..
- Нет ничего на подобие Spring IoC + Spring MVC. Т.е. нет возможности написать веб приложение с Dependency Injection'ом. Я счас просто свой IoC сделал в проекте. Что в целом не мешает, однако он же никак с MVC не интегрируются. Вроде как FastAPI обещал сделать Dependency Injection, а на самом деле сделал вообще не его. Но при этом сказал что это DI 😵 Т.е. вы не можете описать любые singleton бины и их заинжектить - он просто дергает метод, который каждый раз создает новые объекты (и вроде все равно не каждый объект можно так создать).
- Логирование.. казалось бы что может тут пойти не так. Но пришлось 2 дня разбираться как его настроить. 99% примеров в интернетах создают свою глобальную функцию по созданию логера, чтоб его централизованно так настраивать. Это вместо того чтоб использовать файл настроек.. Дикость. Ну и соответственно ни один фреймворк/библиотека ничего норм не логируют. А потому что не понимают как..
- Библиотеки и фреймворки все как один плохо спроектированы. Возьмем нормальные платформы типа Java - есть либа для JSON (де)сериализации (например, Jackson), есть библиотека для валидации входящих данных (Bean Validation), есть для считывания свойств (Spring IoC). А в питоне? Там есть популярный Pydantic, который реализует все три штуки вместе! Как можно было придумать запихнуть три несвязанные друг с другом responsibilities в одну либу - в голову не приходит.
И ладно бы одна такая либа, но нет же.. SQLalchemy - это JOOQ и ORM в одном теле. При этом есть либа для миграции БД - и она зависит от SQLalchemy! Тут душа требует много восклицательных знаков. Ну вы представляете если бы Flyway зависил от JOOQ или Hibernate? И реально нет в питоне нормального инструмента по миграциям (я не нашел во всяком случае) - только недоделанный yoyo
- Отсутствие интерфейсов
- Нет строгого JDBC - есть только DB-API который кой-как описан. Но если хотите - можете не следовать (и есть много драйверов которые этого не делают!). Ну и соответственно нет универсальных DB Pool типа c3p0. Представляете - у постргреса в самом драйвере написан свой DB Pool 😵

Ой, я могу продолжать конечно, но надо бы и поработать 🙂

Вышел релиз SQLAlchemy 2.0, получается довольно интересно:

- Полная поддержка типов: ORM-модели теперь можно делать полностью типизированные, результаты запросов тоже типизированы
- Теперь ORM-модели можно объявлять как MappedAsDataclass и в этом случае на выходе получатся полноценные датаклассы
- Для массовых добавлений/изменений вместо bulk_* методов теперь можно использовать insert-ы и update-ы, которые стали достаточно умными, чтобы делать это одним запросом и поддерживать .returning()
- C-расширения переписали на Cython и обещают повышение их производительности
- Поддержка нового psycopg3 (aka "просто psycopg")

Резюмируя - очень здорово, что в довольно "олдскульный" SQLAlchemy затащили поддержку всяких современных фич языка. Будет интересно попробовать это все.

Статья про изменения в 2.0 https://docs.sqlalchemy.org/en/20/changelog/whatsnew_20.html
QuickStart, в котором показан новый подход к объявлению моделей https://docs.sqlalchemy.org/en/20/orm/quickstart.html

Источник: https://news.1rj.ru/str/tricky_python/91