"Простое лучше сложного".

Лучшая функция Python, которая применяет эту философию из "дзен Python", - это декоратор.

Декораторы могут помочь вам писать меньше кода для реализации сложной логики и повторно использовать его повсюду.

Более того, существует множество замечательных встроенных декораторов Python, которые значительно облегчают нам жизнь, поскольку мы можем просто использовать одну строчку кода для добавления сложных функций к существующим функциям или классам.

Болтать не буду. Давайте посмотрим на отобранные мной 6 декораторов, которые покажут вам, насколько элегантен Python.

Большинство питонистов не раз слышали о таких правилах как «функции должны быть глаголами» или «не наследуйтесь явно от object в Python 3». В этой статье рассмотрим не такие банальные, но полезные правила чистого кода в Python.

Помню, как еще в школе на Basic я писал программу-переводчик. И это было то время, когда ты сам составлял словарь, зашивал перевод каждого слова, а затем разбивал строки на слова и переводил каждое слово в отдельности. В то время я, конечно же, не мог и представить, как сильно продвинутся технологии, и программы-переводчики станут в основе использовать механизмы глубокого обучения с архитектурой трансформера и блоками внимания.

В этот раз я решил окунуться немного в прошлое и сделать то, что хорошо сделать тогда у меня не получилось.

Автор: Вячеслав Михайлов

Монолитные приложения и их проблемы

Все прекрасно знают, что такое монолитное приложение: все мы делали такие двух- или трехслойные приложения с классической архитектурой:

Для маленьких и простых приложений такая архитектура работает прекрасно, но, допустим, вы хотите улучшить приложение, добавляя в него новые сервисы и логику. Возможно, у вас даже есть другое приложение, которое работает с теми же данными (например, мобильный клиент), тогда архитектура приложения немного поменяется:

Так или иначе, по мере роста и развития приложения, вы сталкиваетесь с проблемами монолитных архитектур:

• сложность системы постоянно растет;
• поддерживать ее все сложнее и сложнее;
• разобраться в ней трудно — особенно если система переходила из поколения в поколение, логика забывалась, люди уходили и приходили, а комментариев и тестов нет);
• много ошибок;
• мало тестов — монолит не разобрать и не протестировать, поэтому обычно есть только UI-тесты, поддержка которых обычно занимает много времени;
• дорого вносить изменения;
• застревание на технологиях (например, я работал в компании, где с 2003 г. технологии до сих пор не изменились).

Рано или поздно вы понимаете, что уже ничего не можете сделать со своей монолитной системой. Заказчик, конечно, разочарован: он не понимает, почему добавление простейшей функции требует нескольких недель разработки, а затем стабилизации, тестирования и т. д. Наверняка многие знакомы с этими проблемами.

Поиск открытого API сайта или Ускоряем парсинг в 10 раз

Цель статьи — описать алгоритм действий поиска открытого API сайта.
Целевая аудитория статьи — программисты, которым интересен парсинг и анализ уязвимостей сайтов.

В статье рассмотрим пример поиска API сайта edadeal.ru, познакомимся с протоколом google protobuf и сравним скорость различных подходов парсинга

Недавно нам прилетело большое тестовое задание от Тиньков-Банка на должность аналитика данных. Там очень много задач, но сегодня мы разберем несколько — остановимся на мелочах и обратим внимание на тонкие моменты.

И, конечно, попишем SQL-запросы!

Мы знаем, что про код писать сложно, но хотим, чтобы посты с ним на Хабре становились всё лучше. Поэтому на ежегодном хабраконкурсе «Технотекст-2021» мы поддержали номинацию «Программирование». А ещё  создали коллекцию советов — как написать крутой пост про свой код и порадовать этим постом аудиторию. 

Мы пройдём по основным шагам работы с текстом и покажем, как работать с темой, форматом и структурой. Научим техноавторским приёмчикам. А в пример приведём посты из нашего блога — и отличные материалы участников «Технотекста-2021». 

Привет, меня зовут Глеб Зарин, я ML-разработчик. Сегодня я расскажу, как я подготовился к собеседованиям на позицию Senior Machine Learning Engineer и получил работу мечты за рубежом.

Можно читать и не понимать, можно читать и понимать, а можно читать и понимать даже то, что не написано. Всё зависит от того, как, в какой форме и с каким настроением автор создал текст, передал ли он смысл, поделился ли ценной информацией или крутой историей. Ежедневно на Хабре выходит около 60-70 статей, не считая новостей — какие-то набирают десятки тысяч просмотров, какие-то еле дотягивают до тысячи. Иногда причины очевидны, а иногда даже мы, опытная команда Хабра, теряемся в догадках, что же не понравилось (или понравилось) читателям. Анализ чужих и собственных публикаций подтолкнул меня к этому лонгриду. Читать — не перечитать.

Несколько месяцев я изучал тему интернет мошенничества с целью собрать наиболее полный список действий, которые обезопасили бы меня от жуликов и их махинаций. Итогом изучения стал чек-лист, которым хочу поделиться со всеми. Его цель - сделать взлом цифровых активов сложным и бессмысленным.

Обычно говорят, что Python очень медленный

Появление дистанционного банковского обслуживания (ДБО) поменяло весь банковский бизнес, предоставив возможность получения финансовых услуг «в два счета». Сегодня мы хотим рассказать вам о нашем новом продукте Smart Document Engine, который изменит процесс ДБО, обеспечив процедуру открытия счетов и получения кредитов «за два клика».

Зачастую скорость выполнения python оставляет желать лучшего. Некоторые отказываются от использования python именно по этой причине, но существует несколько способов оптимизировать код python как по времени, так и по используемой памяти. 

Хотелось бы поделиться несколькими методами, которые помогают в реальных задачах.

В данной статье описан пример распознавания сложного документа с таблицами с помощью tesseracta.

В интернете есть много информации о поиске похожих изображений и дубликатов. Но как построить свою систему? Какие современные подходы применять, на каких данных обучать, как валидировать качество поиска и куда смотреть при выводе в production?

В этой статье я собрал все необходимые компоненты поисковой системы на изображениях в одном месте, разбавив контент современными подходами.

Пытаясь реализовать обратный поиск изображений для своего сайта, я столкнулся с огромным миром поиска изображений. Ниже приведены краткие описания и варианты применения некоторых подходов обратного поиска/поиска похожих изображений.