Для тех, кто не знаком с питонячей библиотекой pandas, но у кого возникла необходимость в сжатые сроки познакомиться с ней, в официальной документации есть очень полезная страница 10 minutes to pandas
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/10min.html
#python #pandas
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/10min.html
#python #pandas
Forwarded from Not Null
Классная новость от Google. В полку интсрументов прибыло: анонсирован Datastream for BigQuery. Это новый CDC инструмент для репликации, который позволяет отслеживать изменения на сорсовых базах и сразу же писать upsert'ом в BigQuery. По сути, Datastream можно назвать аналогом DMS сервиса в AWS: позволяет вычитывать исторические данные из таблиц и продолжать репликацию в реальном времени. При изменении сорсовых схемы или таблицы (удаление/добавление полей) - Datastream самостоятельно добавит изменения и в BigQuery. Т.е. снимается головняк с подготовкой и накатыванием миграционных скриптов. Из доступных для репликации баз указаны следующие: AlloyDB for PostgreSQL, PostgreSQL, MySQL, and Oracle. В статье не уточняется, возможна ли репликация баз, которые хостятся у конкурентов (AWS, Azure and etc).
Что касается прайсинга, в данном случае выбрана модель "volume-based tiered pricing", аргументируется заботой о клиентах. В зависимости от региона, стоимость меняется. Прикрепил скрин с прайсингом для Oregon(us-west1).
Со своей стороны хочу сказать, что это крутая новость, такой инструмент нужен был давно. Единственное, жаль, что на данный момент отсутствует поддержка CDC для Sql Server. На текущем проекте для меня такая возможность была бы серебрянной пулей.
https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/introducing-seamless-database-replication-to-bigquery
#gcp #google #bigquery #datastream #cdc
Что касается прайсинга, в данном случае выбрана модель "volume-based tiered pricing", аргументируется заботой о клиентах. В зависимости от региона, стоимость меняется. Прикрепил скрин с прайсингом для Oregon(us-west1).
Со своей стороны хочу сказать, что это крутая новость, такой инструмент нужен был давно. Единственное, жаль, что на данный момент отсутствует поддержка CDC для Sql Server. На текущем проекте для меня такая возможность была бы серебрянной пулей.
https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/introducing-seamless-database-replication-to-bigquery
#gcp #google #bigquery #datastream #cdc
Что делать в субботу, когда на улице целый день дождь? Конечно же пройти обучающий курс по dbt! Давно на слуху этот инструмент, но до сих пор не было понимания, что он из себя представляет и почему так популярен. Про возможноcть обучению я узнал пару-тройку месяцев назад, но добрался только сейчас.
Курс dbt Fundamentals построен следующем образом: сперва смотришь видео, объясняющее какие-то концепции, затем идёт видео, где инструктор показывает, как эти концепции применяются в dbt, далее практическое задание (чаще всего необходимо повторить всё то же, что показывалось в видео, но порой есть экстра таски), после идут саммари и небольшой тест на 4-8 вопросов. Каждый тест необходимо сдать на 100%, пересдавать тест можно неограниченное количество раз.
Для того, чтобы выполнять практические задания, нужно зарегистрироваться на https://cloud.getdbt.com/. Бесплатно можно пользоваться 14 дней, далее - от 50$/месяц. Также нужно будет подключить какую-то дата платформу (BigQuery, Redshift, Databricks, Snowflake). В самом курсе в качестве платформы используют Snowflake.
Информация подаётся очень доступно, английский у всех лекторов понятный, но кому сложно - имеются субтитры. В описании заявлено, что для прохождения обучения понадобиться 5 часов. По собственным ощущениям: если сидеть безвылазно и делать всю практику - достаточно будет 4-5 часов. Но вот если отвлекаться на чай/кофе и телеграм - сверху cтоит накинуть пару часов.
В конце курса выдаётся ачивка об успешном завершении, которой можно похвастаться в linkedin'e и не только.
Далее в планах пройти и остальные обучающие курсы, имеющиеся на сайте, пока не истёк триал на клауд, да и для того, чтобы глубже узнать инструмент.
Курсы доступны по этой ссылке: https://courses.getdbt.com/collections
#dbt #education #courses
Курс dbt Fundamentals построен следующем образом: сперва смотришь видео, объясняющее какие-то концепции, затем идёт видео, где инструктор показывает, как эти концепции применяются в dbt, далее практическое задание (чаще всего необходимо повторить всё то же, что показывалось в видео, но порой есть экстра таски), после идут саммари и небольшой тест на 4-8 вопросов. Каждый тест необходимо сдать на 100%, пересдавать тест можно неограниченное количество раз.
Для того, чтобы выполнять практические задания, нужно зарегистрироваться на https://cloud.getdbt.com/. Бесплатно можно пользоваться 14 дней, далее - от 50$/месяц. Также нужно будет подключить какую-то дата платформу (BigQuery, Redshift, Databricks, Snowflake). В самом курсе в качестве платформы используют Snowflake.
Информация подаётся очень доступно, английский у всех лекторов понятный, но кому сложно - имеются субтитры. В описании заявлено, что для прохождения обучения понадобиться 5 часов. По собственным ощущениям: если сидеть безвылазно и делать всю практику - достаточно будет 4-5 часов. Но вот если отвлекаться на чай/кофе и телеграм - сверху cтоит накинуть пару часов.
В конце курса выдаётся ачивка об успешном завершении, которой можно похвастаться в linkedin'e и не только.
Далее в планах пройти и остальные обучающие курсы, имеющиеся на сайте, пока не истёк триал на клауд, да и для того, чтобы глубже узнать инструмент.
Курсы доступны по этой ссылке: https://courses.getdbt.com/collections
#dbt #education #courses
Минутка славы (или хвастовства?! 🧐)
Некоторые события сегодняшнего дня заставили вспомнить о том, что в далёком 2020 я законтрибьютал небольшую фичу для Airflow. На тот момент меня удивило, что у оператора, работающего с blob storage'ом в Azure нет метода, возвращающего список blob объектов. Мне нужен был такой функционал для решения поставленной передо мной задачи. Я реализовал его, кастомизировав соответствующий пакет, а потом задумался о том, почему бы это не добавить в официальную версию продукта. Самое смешное, что пройти все этапы пул реквеста заняло больше времени и потребовало больше кода, чем сама доработка.
Пруф: https://github.com/apache/airflow/pull/9950
P.S. Приятно осознавать тот факт, что ты внёс вклад во что-то такое грандиозное и популярное. Пусть это и будет каплей в море, но зато твоей каплей!
#airflow #contribution #memories
Некоторые события сегодняшнего дня заставили вспомнить о том, что в далёком 2020 я законтрибьютал небольшую фичу для Airflow. На тот момент меня удивило, что у оператора, работающего с blob storage'ом в Azure нет метода, возвращающего список blob объектов. Мне нужен был такой функционал для решения поставленной передо мной задачи. Я реализовал его, кастомизировав соответствующий пакет, а потом задумался о том, почему бы это не добавить в официальную версию продукта. Самое смешное, что пройти все этапы пул реквеста заняло больше времени и потребовало больше кода, чем сама доработка.
Пруф: https://github.com/apache/airflow/pull/9950
P.S. Приятно осознавать тот факт, что ты внёс вклад во что-то такое грандиозное и популярное. Пусть это и будет каплей в море, но зато твоей каплей!
#airflow #contribution #memories
👍2
Когда мы слышим "dataframe", "anaconda", или "обработка данных на питоне", то скорее всего первым, что приходит на ум, является библиотека pandas. По сути, это стандарт работы с датафреймами в сферах data science/data analysis/data engineering(в какой-то степени).
Но, как оказывается, свет клином не сошёлся на "панде". Есть альтернативы, и их достаточное количество, что не может не радовать. Вот список библиотек для работы с dataframes для разных языков программирования, которые могут оказаться полезными и более привлекательными, чем тот же pandas: https://github.com/jcmkk3/awesome-dataframes
#python #dataframes
Но, как оказывается, свет клином не сошёлся на "панде". Есть альтернативы, и их достаточное количество, что не может не радовать. Вот список библиотек для работы с dataframes для разных языков программирования, которые могут оказаться полезными и более привлекательными, чем тот же pandas: https://github.com/jcmkk3/awesome-dataframes
#python #dataframes
GitHub
GitHub - jcmkk3/awesome-dataframes: An awesome list of dataframe libraries
An awesome list of dataframe libraries. Contribute to jcmkk3/awesome-dataframes development by creating an account on GitHub.
Октябрь обещает быть богатым на конференции. Все они имеют гибридный формат, а это значит, что мероприятия будут так же транслироваться и онлайн. Подготовил подборку бесплатных конференций, информация о которых всплывала в различных источниках в последние дни.
08.10 - KOLESA Conf: "Масштабная конференция, объединяющая IT-сообщество Казахстана." Анонсировано 35+ спикеров в 4 направлениях: Web, Management, Data, Mobile. А также конкурсы, где можно выйграть мерч, и нетворкинг. Начало в 10.00, но не забываем и про часовой пояс(UTC +6).
11.10 - 14.10 - Next: конфа с большим размахом от Google. Будет несколько стримов, среди которых Analyze(Recommended for data scientists and data analysts) и Design(Recommended for data engineers).
17.10 - 21.10 - Coalesce: конференция, проводимая dbt Labs. Понятное дело, что будет очень много разговоров и примеров использования dbt. Но ведь это и не плохо, верно?
25.10 - 26.10 - IMPACT: The Data Observability Summit: всё о data observability от компании Monte Carlo. Давольно-таки модернстековый состав приглашённых ключевых спикеров, среди которых Ali Ghodsi(CEO & Co-Founder Databricks), George Fraser(CEO & co-founder Fivetran), Zhamak Dehghani(мать Data Mesh), Tristan Handy(CEO & co-founder dbt Labs) и не только.
З.Ы. Пост будет дополняться, если обнаружатся ещё какие-то ивенты.
08.10 - KOLESA Conf: "Масштабная конференция, объединяющая IT-сообщество Казахстана." Анонсировано 35+ спикеров в 4 направлениях: Web, Management, Data, Mobile. А также конкурсы, где можно выйграть мерч, и нетворкинг. Начало в 10.00, но не забываем и про часовой пояс(UTC +6).
11.10 - 14.10 - Next: конфа с большим размахом от Google. Будет несколько стримов, среди которых Analyze(Recommended for data scientists and data analysts) и Design(Recommended for data engineers).
17.10 - 21.10 - Coalesce: конференция, проводимая dbt Labs. Понятное дело, что будет очень много разговоров и примеров использования dbt. Но ведь это и не плохо, верно?
25.10 - 26.10 - IMPACT: The Data Observability Summit: всё о data observability от компании Monte Carlo. Давольно-таки модернстековый состав приглашённых ключевых спикеров, среди которых Ali Ghodsi(CEO & Co-Founder Databricks), George Fraser(CEO & co-founder Fivetran), Zhamak Dehghani(мать Data Mesh), Tristan Handy(CEO & co-founder dbt Labs) и не только.
З.Ы. Пост будет дополняться, если обнаружатся ещё какие-то ивенты.
👍2
Rumyantsev Feed pinned «Октябрь обещает быть богатым на конференции. Все они имеют гибридный формат, а это значит, что мероприятия будут так же транслироваться и онлайн. Подготовил подборку бесплатных конференций, информация о которых всплывала в различных источниках в последние…»
Думаю, многим приходится в работе сталкиваться с JSON форматом. И ладно, когда вложенность небольшая, - засунул в условный jsonformatter и ковыряй себя содержимое.
А что, если ситуация обратная, и JSON кажется бесконечным? Что, если ты уже теряешься в текстовых данных, и хочется какой-то визуализации, чтобы посмотреть на содержимое "с высоты птичьего полёта"? В таком случае, может оказаться полезным этот замечательный инструмент: JSON Crack.
Инструмент опенсорсный - поэтому каждый может внести свой вклад в развитие тула. А если не хочется заморачиваться с кодерством, но есть непреодолимое желание поддержать развитие проекта - можно проспонсировать денежкой.
Также есть embed возможность, что может оказаться решением для собственников сайтов.
#json #visualization #opensource
А что, если ситуация обратная, и JSON кажется бесконечным? Что, если ты уже теряешься в текстовых данных, и хочется какой-то визуализации, чтобы посмотреть на содержимое "с высоты птичьего полёта"? В таком случае, может оказаться полезным этот замечательный инструмент: JSON Crack.
Инструмент опенсорсный - поэтому каждый может внести свой вклад в развитие тула. А если не хочется заморачиваться с кодерством, но есть непреодолимое желание поддержать развитие проекта - можно проспонсировать денежкой.
Также есть embed возможность, что может оказаться решением для собственников сайтов.
#json #visualization #opensource
👍2🔥1
Доброе утро!
А я напоминаю, что сегодня начинается 4-х дневная конференция от Google в 16:00 UTC.
Самое время заглянуть в Agenda и добавить в календарь выступления, которые не хочется пропустить. 😉
Всем добра!
А я напоминаю, что сегодня начинается 4-х дневная конференция от Google в 16:00 UTC.
Самое время заглянуть в Agenda и добавить в календарь выступления, которые не хочется пропустить. 😉
Всем добра!
🔥3
Конференция началась. И вторым блоком в live-сессии были 10 предсказаний от гуглеров на конец 2025 года.
Предсказания в следующих областях:
1. Neurodistinct design
Пропустил формулировку, но основная мысль: все мы разные, поэтому нужен адаптивный дизайн.
2. Curated open source
"4 of 5 enterprise developers will use some form of curated open source"
Контрибьютинг и использование опен-сорса.
3. Security
"90% of security operations workflows will be automated and managed as code"
Выглядит давольно-таки интересно.
4. AI
"AI is going to be the primary driver for moving to a 4-day work week"
Несмотря на формулировку, много говорили о возможностях Vertex AI.
5. Data and Analytics
"90% of data will be actionable in real-time using ML"
Здесь рассказывали о Dataplex, который умеет в Data Quality и Data Lineage.
О том, что BigQuery уже поддерживает работу и хранение unstructured data (и это так: ещё несколько месяцев назад был анонсирован формат хранения JSON).
И про возможности Dataflow работать как с батч-процессингом, так и со стримингом.
6. Databases
"The barriers between transactional & analytical workloads will disappear"
Звучит немного пафосно, согласен. Но рассказывали, что уже есть интеграции между BigQuery и Cloud SQL, Cloud Spanner и Bigtable, которые позволяют в реальном времени гонять данные туда-сюда. Также упомянули и репликацию в real-time с помощью Datastream. Похвастались AlloyDB, который умеет очень быстро процессать транзакционные данные.
7. Cloud Infrastructure
"Over half of cloud infrastructure decisions will be automated based on an organization's usage patterns"
Тут я узнал, что оказывается существуют платы IPU - Infrastructure Processor Unit, которые, если не ошибаюсь, применяются для запуска виртуальных машин и т.п. 🧐🤯
8. Build Sustainably
"3 out of 4 developers will lead with sustainability as their primary development principle"
Говорили о защите окружающей среды и о том, что всем нужно в клауд, т.к. Google умеет использовать мощности таким образом, чтобы углекислого газа вырабатывалось меньше.
9. Multicloud
"Over half of all organizations using public cloud will freely switch their primary cloud provider as a result of the multicloud capabilities available"
Анонсированы существующие интеграции некоторых инструментов с другими облачными провайдера. И дальше этих интеграций будет становиться больше.
10. Business Application
"Over half of all business applications will be built by users who do not identify as professional developers today"
А тут о том, что будет появляться всё больше low-code и no-code приложений, создаваемых бизнес-юзерами, которые не умеют в программирование.
Если захочется получить больше деталей - советую посмотреть запись, когда выложат в открытый доступ. В любом случае можно сделать выводы о том, в какую сторону собирается двигаться компания и отчасти вся cloud-индустрия в ближайшие 3 года.
Всем добра!
#google #conference #overview
Предсказания в следующих областях:
1. Neurodistinct design
Пропустил формулировку, но основная мысль: все мы разные, поэтому нужен адаптивный дизайн.
2. Curated open source
"4 of 5 enterprise developers will use some form of curated open source"
Контрибьютинг и использование опен-сорса.
3. Security
"90% of security operations workflows will be automated and managed as code"
Выглядит давольно-таки интересно.
4. AI
"AI is going to be the primary driver for moving to a 4-day work week"
Несмотря на формулировку, много говорили о возможностях Vertex AI.
5. Data and Analytics
"90% of data will be actionable in real-time using ML"
Здесь рассказывали о Dataplex, который умеет в Data Quality и Data Lineage.
О том, что BigQuery уже поддерживает работу и хранение unstructured data (и это так: ещё несколько месяцев назад был анонсирован формат хранения JSON).
И про возможности Dataflow работать как с батч-процессингом, так и со стримингом.
6. Databases
"The barriers between transactional & analytical workloads will disappear"
Звучит немного пафосно, согласен. Но рассказывали, что уже есть интеграции между BigQuery и Cloud SQL, Cloud Spanner и Bigtable, которые позволяют в реальном времени гонять данные туда-сюда. Также упомянули и репликацию в real-time с помощью Datastream. Похвастались AlloyDB, который умеет очень быстро процессать транзакционные данные.
7. Cloud Infrastructure
"Over half of cloud infrastructure decisions will be automated based on an organization's usage patterns"
Тут я узнал, что оказывается существуют платы IPU - Infrastructure Processor Unit, которые, если не ошибаюсь, применяются для запуска виртуальных машин и т.п. 🧐🤯
8. Build Sustainably
"3 out of 4 developers will lead with sustainability as their primary development principle"
Говорили о защите окружающей среды и о том, что всем нужно в клауд, т.к. Google умеет использовать мощности таким образом, чтобы углекислого газа вырабатывалось меньше.
9. Multicloud
"Over half of all organizations using public cloud will freely switch their primary cloud provider as a result of the multicloud capabilities available"
Анонсированы существующие интеграции некоторых инструментов с другими облачными провайдера. И дальше этих интеграций будет становиться больше.
10. Business Application
"Over half of all business applications will be built by users who do not identify as professional developers today"
А тут о том, что будет появляться всё больше low-code и no-code приложений, создаваемых бизнес-юзерами, которые не умеют в программирование.
Если захочется получить больше деталей - советую посмотреть запись, когда выложат в открытый доступ. В любом случае можно сделать выводы о том, в какую сторону собирается двигаться компания и отчасти вся cloud-индустрия в ближайшие 3 года.
Всем добра!
#google #conference #overview
🔥5
Forwarded from Not Null
image_2022-12-21_16-33-28.png
4.4 KB
🚀 GCP продолжает радовать новыми фичами в BigQuery!
Кроме таких классных инструментов, как Dataform и Execution Graph для кверь, которые появились в UI BigQuery за последние пару месяцев, буквально в течение этих суток добавили функциональность Lineage в редакторе запросов. Правда, пока в Preview режиме, но это уже огромный плюс! Теперь не нужно искать линедж где-то в дебрях Dataplex или Dataform - он прямо перед тобой.
К сожалению, пока не удалось поковырять Lineage в силу рабочей загрузки, но сам факт появления сделал этот день!
P.S. Встречал в обсуждениях на linkedin тезис о том, что GCP сильно недооценён. Полностью поддерживаю это! То, куда движется GCP, как data platform, и то, что сделано и внедряется сейчас, вызывает чувство благоговейного трепета! 🥹
Кроме таких классных инструментов, как Dataform и Execution Graph для кверь, которые появились в UI BigQuery за последние пару месяцев, буквально в течение этих суток добавили функциональность Lineage в редакторе запросов. Правда, пока в Preview режиме, но это уже огромный плюс! Теперь не нужно искать линедж где-то в дебрях Dataplex или Dataform - он прямо перед тобой.
К сожалению, пока не удалось поковырять Lineage в силу рабочей загрузки, но сам факт появления сделал этот день!
P.S. Встречал в обсуждениях на linkedin тезис о том, что GCP сильно недооценён. Полностью поддерживаю это! То, куда движется GCP, как data platform, и то, что сделано и внедряется сейчас, вызывает чувство благоговейного трепета! 🥹
Дорогие подписчики, поздравляю вас всех с наступившим новым годом. 🥂
Желаю, чтобы все ужасы прошлого года поскорее закончились, и добро победило! 🫶
С профессиональной точки зрения желаю много новых интересных челенджей, внедрения всех хотелок, карьерного и качественного роста, и чтобы пайплайны работали стабильно и не падали, а стейкхолдеры оставались давольными!🚀
В силу некоторых бытовых и рабочих трудностей, пока не удаётся выйти на стабильное ведение блога. Но я не забываю о вас всех, поэтому решил поделиться ресурсами, которые попались под руки за последнее время. Их не так уж и много, но тем не менее.
Думаю, у многих на слуху такое понятие, как Modern Data Stack. Я до конца не определился, как относится к MDS, присутствует скепсис. 🧐 Но против трендов не попрёшь, да и держать нос по ветру свежих веяний не помешает. Вот ссылки на аккаунт в linkedin и сайт, посвящённые Modern Data Stack:
https://www.linkedin.com/company/moderndatastack/
https://www.moderndatastack.xyz/
На следующий ресурс я наткнулся буквально полчаса назад, бороздя просторы reddit'a. Поскольку сфера моей деятельности на данный момент Data Engineering - то ресурс соответствующий 🤷:
https://dataengineering.wiki/Index
Желаю, чтобы все ужасы прошлого года поскорее закончились, и добро победило! 🫶
С профессиональной точки зрения желаю много новых интересных челенджей, внедрения всех хотелок, карьерного и качественного роста, и чтобы пайплайны работали стабильно и не падали, а стейкхолдеры оставались давольными!🚀
В силу некоторых бытовых и рабочих трудностей, пока не удаётся выйти на стабильное ведение блога. Но я не забываю о вас всех, поэтому решил поделиться ресурсами, которые попались под руки за последнее время. Их не так уж и много, но тем не менее.
Думаю, у многих на слуху такое понятие, как Modern Data Stack. Я до конца не определился, как относится к MDS, присутствует скепсис. 🧐 Но против трендов не попрёшь, да и держать нос по ветру свежих веяний не помешает. Вот ссылки на аккаунт в linkedin и сайт, посвящённые Modern Data Stack:
https://www.linkedin.com/company/moderndatastack/
https://www.moderndatastack.xyz/
На следующий ресурс я наткнулся буквально полчаса назад, бороздя просторы reddit'a. Поскольку сфера моей деятельности на данный момент Data Engineering - то ресурс соответствующий 🤷:
https://dataengineering.wiki/Index
www.moderndatastack.xyz
Modern Data Stack - Everything that you need to know ! | Modern Data Stack
Resources and tools to help you build and operate a Modern Data Stack
👍2🤔1
Есть такое сообщество DataTalks.Club. Как несложно догадаться, оно сосредоточено вокруг темы работы с данными (правда, с большим уклоном в Data Science и ML). Создатели сообщества каждый год запускают бесплатный онлайн кемп Data Engineering Zoomcamp.
В этом году событие стартует 16 января и будет идти 7-9 недель. Расписание следующее:
Week 1: Introduction & Prerequisites (Docker, Terraform)
Week 2: Data ingestion (Prefect)
Week 3: Data Warehouse (BigQuery)
Week 4: Analytics Engineering (dbt)
Week 5: Batch processing (Spark)
Week 6: Streaming (Kafka)
Week 7, 8 & 9: Project
Курс рассчитан на специалистов уровня junior/middle.
Тем не менее, для себя я также вижу смысл поучаствовать, чтобы получить hands-on experience (пусть и не продакшн) с Terraform, Prefect, dbt, Spark и Kafka. Да и обучение будет идти на базе моего любимого GCP.
Приятным бонусом по завершении кемпа и выполнения итогового проекта - сертификат.
З.Ы. Пост не рекламный - просто хотелось поделиться интересной инициативой (а что ещё делать в полночь воскресенья?! 🤷).
В этом году событие стартует 16 января и будет идти 7-9 недель. Расписание следующее:
Week 1: Introduction & Prerequisites (Docker, Terraform)
Week 2: Data ingestion (Prefect)
Week 3: Data Warehouse (BigQuery)
Week 4: Analytics Engineering (dbt)
Week 5: Batch processing (Spark)
Week 6: Streaming (Kafka)
Week 7, 8 & 9: Project
Курс рассчитан на специалистов уровня junior/middle.
Тем не менее, для себя я также вижу смысл поучаствовать, чтобы получить hands-on experience (пусть и не продакшн) с Terraform, Prefect, dbt, Spark и Kafka. Да и обучение будет идти на базе моего любимого GCP.
Приятным бонусом по завершении кемпа и выполнения итогового проекта - сертификат.
З.Ы. Пост не рекламный - просто хотелось поделиться интересной инициативой (а что ещё делать в полночь воскресенья?! 🤷).
👍5