По мере того как приложение собирает все больше данных, правильное ведение журналов становится решающим фактором для быстрого и эффективного понимания общей функциональности. Это позволяет устранять проблемы до того, как они повлияют на конечных пользователей.

В этой статье мы рассмотрим лучшие практики логирования в Python. Следуя им, вы сможете обеспечить информативность, практичность и масштабируемость генерируемых логов. Давайте начнём!

Сити-фермы становятся все популярнее, поскольку они позволяют выращивать в условиях города экологически чистую продукцию: салат, базилик, рукколу, клубнику, томаты и т.д. 

На зелень всегда есть спрос со стороны ресторанов, поэтому это еще и неплохой способ  заработать. Причем не нужно арендовать землю и зависеть от погоды и сезона, достаточно переоборудовать подвал. Но чтобы растения были на загляденье, а их себестоимость радовала владельцев, такой способ выращивания требует серьезной системы автоматизации.

Мы посетили сити-ферму в подвале — новый проект ребят LedFarm.by, которые знакомы читателям теплицей на Linux.

В статье мы расскажем о том, как устроена сити-ферма с автоматизацией и насколько прибыльным получился стартап по выращиванию салата в контейнере.

Алгоритмы важны. Но реализовать их можно очень по-разному.

При одном и том же алгоритме, оптимизированная библиотека будет в тысячу раз быстрее наивной.

Любите оптимизации, специализированные структуры данных и трюки с битами? Тогда скорее под кат!

Привет, Хабр!

Обработка данных в реальном времени стала важной составной частью современного мира. Бизнес, исследователи, разработчики и многие другие специалисты сталкиваются с необходимостью обрабатывать потоки данных в реальном времени, чтобы принимать решения быстрее и более точно.

В этой статье мы рассмотрим как построить пайплайн обработки данных в реальном времени с использованием Python.

Для каких проектов лучше всего подходит Flask, а для каких — Django? Какие особенности Flask можно использовать при разработке веб-приложений наиболее эффективно? Я Алексей Некрасов, лидер направления Python в МТС, автор форка библиотеки flask-combo-jsonapi, программный директор курсов по Python в Skillbox, СЕО Forkway и автор канала Python — учим и работаем. 

В данном туториале я расскажу вам как можно задеплоить gitea на своём железе с использованием docker-compose подключить drone, для возможности автоматизации тестирования и доставки собственных приложений, настроить reverse-proxy через nginx для доступа через сеть и включить portainer для мониторинга запущенных контейнеров.

Теперь, когда мой рогалик, написанный на Dart, имеет открытый исходный код, мне хотелось бы поговорить о том, на что было потрачено большое количество времени. На самом деле я вложил даже слишком много усилий в некоторые элементы этой игры и может когда-нибудь напишу и о них. Однако сейчас я хотел бы начать с того места, где стартует любая игра: главный цикл.

Всем привет! Я расскажу о том как в течении 10 минут создать личный VPN сервер в нужном регионе.

Очевидно, что для настройки потребуется доступ к Azure. Я сделал такой доступ через Azure Benefit (google 'how to activate azure benefit for msdn subscribers'). В марте-апреле этого года данная штука активировалась для жителей нашей страны, а вот в этом месяце с этим как мне сказали уже есть проблемы. В таком случае - обращайтесь к друзьям с доступом к Azure.

В статье будет максимально простая инструкция с большим количеством картинок.

Привет, Хабр! Представляю вашем вниманию перевод первой части статьи《Exploring in UE4》移动组件详解[原理分析]（2019.7.14更新）.

Машинный перевод статьи на английском языке "Exploring in UE4" game character movement principle (part 1)

1. Глубокое понимания компонентов передвижения.

В большинстве игр, движение игрока является базовой операцией. Даже если нет так называемого «игрока», то должны быть какие-то объекты, которыми вы можете управлять или которыми управляет ИИ.

GamePlay фреймворк от UE4 предоставляет разработчикам отличное решение для реализации передвижения. Поскольку UE использует компонентную идеологию проектирования (т.е. разделение и инкапсуляция различных функций в конкретные компоненты), основные функции этого решения полностью реализованы в компонентах. Логика передвижения будет обрабатываться по-разному в зависимости от сложности игры. Если это простая игра жанра RTS с видом сверху, она может обеспечивать только базовое движение по координатам. В RPG от первого лица игрок может улететь в небо. Для пикирования в полете требуется более сложное движение. Но, независимо от типа полета, UE помогает нам реализовать его, преимущественно из-за его предыдущего опыта разработки FPS игр.

Потешу своё геймдизайнерское самолюбие и скажу, что у разработки игр и искусства много общего: ни та, ни другая область в достаточной мере не формализована и не изучена с научной точки зрения. Хотя попытки были: взять, к примеру, труд Иосифа Шиллингера «Математические основы искусств» из первой половины XX века.

Реальность такова, что при создании игры во многом приходится основываться на своих ощущениях, опыте, чуйке и косвенных признаках вроде обратной связи от игроков. Геймдизайн пока ещё не превратился в науку — и большой вопрос, произойдёт ли это когда-нибудь. Но думается, что каждый геймдизайнер хотя бы раз мечтал о методичке «Как сделать хорошую игру».

Сегодня я поделюсь с вами своей несовершенной методичкой. Чтобы работать над игрой было легче, я всегда держу под рукой модель игрового процесса — и внутри поста мы посмотрим, как эта модель реализована в знакомых вам играх.

Мой скрипт, с помощью которого я делаю бэкапы в Linux

Обожаю UNIX-way, тут бэкапы можно делать значительно более гибкими.

Для бэкапа home директории я использую обычный tar с инкрементацией и шифрую его своим gpg ключом.

Для других файлов, например, для бэкапов моих видео, которые я записываю для ютуба я использую rsync. RSYNC более рационально использовать, когда не критична синхронизация большого количества файлов

Для визуализации интерактивных карт рассмотрим библиотеку - Folium.

Folium — это мощная библиотека визуализации данных в Python, которая была создана в первую очередь для того, чтобы помочь людям визуализировать гео-пространственные данные.

Folium - это библиотека с открытым исходным кодом, созданная на основе возможностей Datawrangling экосистемы.

С помощью Folium можно создать карту любого местоположения в мире, если вы знаете его значения широты и долготы.

Также можете создать карту и наложить маркеры, а также кластеры маркеров поверх карты для крутых и очень интересных визуализаций.

Folium - это библиотека Python, которая помогает создавать несколько типов карт Leaflet. Тот факт, что результаты Folium интерактивны, делает эту библиотеку очень полезной для создания информационных панелей.

На официальной странице документации Folium:

Меня зовут Николай и я Frontend-разработчик в логистическом стартапе Relog. Хочу рассказать о самых распространённых ошибках в вёрстке современных проектов.

В этой статье мы говорим о вложении тегов друг в друга, так как это один из неочевидных моментов, в которых многие новички часто делают ошибки.

В студенческие годы я написал на заказ много парсеров магазинов и социальных сетей. Со временем парсеры усложнялись и из скриптов превращались в полноценные веб-приложения c базой данных и Rest API. В статье описан шаблон веб-приложения, который использую для создания парсеров.

Кто-нибудь пробовал использовать Dart / Flutter как на клиенте на нескольких платформах, так и в качестве сервера? Кто-то, конечно. пробовал, хотя далеко не каждый за этим приходил к Flutter. Я на своём pet-проекте провёл такой эксперимент, и хотел бы поделиться результатами и выводами.

Летом 2020 года GitHub позволила пользователям создавать персональные README-файлы и с их помощью кастомизировать свои профили. Сама платформа при создании подобного файла предлагает уже готовый шаблон, в который можно вписать свои данные. Но о какой кастомизации может идти речь, если у всех будут одинаково оформленные профили? За почти два года сообщество придумало множество различных способов выделиться и особенно оформить свою страницу на GitHub.

На момент написания статьи я работаю Frontend-разработчиком в VK (Delivery Club) на Vue и плавно перехожу на iOS-разработку. Уже около 4 лет считаю себя поверхностно приближенным к сфере крипты: участвовал в разработке P2P-платформы (BTC-обменника), изучал основы и идеологию, инвестировал, терял деньги на фьючерсах — все, как надо.

Однажды, по интернету стала расходиться новость о том, что 12-летний мальчик заработал ~$350,000 на коллекции программно-сгенерированных китов, состоящей из 3350 уникальных айтемов.

Так мне пришла мысль внести свою лепту. К тому же, как показывает практика, это потенциальный способ заработка в наше время :)

Minecraft, самая продаваемая игра в мире, наиболее известная своими пикселизированными блоками и бесконечными мирами, содержит потрясающий процедурный генератор ландшафта — с пещерами, водоёмами, и даже различными биомами.

Процедурная генерация является важной частью компьютерной графики — она используется в основном в играх и в фильмах. Она помогает создавать случайные структуры, не вызывающие ощущения «машинного» стиля.

Также процедурная генерация играет важную роль в машинном обучении. Она позволяет генерировать такие данные, которые сложно собрать. Обучение моделей машинного обучения требует огромных датасетов, которые может быть затруднительно собирать и подготавливать. Генерацию данных процедурным образом можно легко адаптировать к требуемому типу данных.

В детстве мне нравилось играть в Minecraft, и мне всегда было интересно, как эта игра генерирует бесконечные миры. В данной я статье я попытаюсь воссоздать это на Python.

Прим. переводчика. Осторожно, в статье много иллюстраций (в том числе анимированных)