Вот вам ещё ОКР-контент.
Понял, что стол в мастерской очень быстро заваливается вещами, которые, вроде как, нужны под рукой, поэтому прятать их в ящик неудобно. Сначала решил купить для упорядочивания канцелярский органайзер, но очень быстро уперся в недостаточную гибкость и неподходящие размеры как самих органайзеров, так и ячеек в них.
В этом проекте попробовал две новые для себя фишки 3D-печати: длинные мосты и разглаживание.
Чисто формально каждый новый слой при печати должен лежать на предыдущем. Если геометрия модели не подходит для этого, то печатается поддержка: специальная искусственная хрупкая башенка от стола до того места, где у детали нависание. Но если у нависания с двух сторон есть опорная часть детали, то настоящая физика нередко позволяет нам протянуть ниточку пластика прямо по воздуху горизонтально без поддержек. Это называется мостом. Нить охлаждается и твердеет сразу в процессе вытягивания, что чисто в теории не даёт ей провиснуть. У меня мостами сделаны ниши для выдвижных ящичков: поддержки там потребовались на ребре и небольшая полоска по центру. Качество поверхности так себе, но геометрия сохранилась, что и нужно было. Получилось, правда, со второго раза. Этот манёвр (неудачная попытка) стоил мне половину катушки. Но всё равно рекомендую.
Разглаживание — специальная механика, с помощью которой горящее сопло водит по поверхности и размазывает пластик, из-за чего поверхность становится чуть более плоской и глянцевой. Я пробовал такой метод для улучшения прозрачности стенок ящичков, но, к сожалению, эффекта это не дало. Полагаю, что более прозрачные крышки можно было бы напечатать только на стекле. И ещё из-за разглаживания пластик забил термобарьер, так что пришлось впервые разбирать голову у нового принтера, благо, это делается не слишком сложно. Но всё равно не рекомендую.
#life#diy#окр
https://pawelmhm.github.io/asyncio/python/aiohttp/2016/04/22/asyncio-aiohttp.html
👌Making 1 million requests with python -#aiohttp
Apr 22, 2016 - by Paweł Miech - about: #asyncio, aiohttp, #python
In this post I’d like to test limits of python aiohttp and check its performance in terms of requests per minute. Everyone knows that asynchronous code performs better when applied to network operations, but it’s still interesting to check this assumption and understand how exactly it is better and why it’s is better. I’m going to check it by trying to make 1 million #requests with aiohttp client. How many requests per minute will aiohttp make? What kind of exceptions and crashes can you expect when you try to make such volume of requests with very primitive scripts? What are main gotchas that you need to think about when trying to make such volume of requests?
https://www.blog.pythonlibrary.org/2012/06/08/python-101-how-to-submit-a-web-form/
Today we’ll spend some time looking at three different ways to make Python submit a web form. In this case, we will be doing a web search with duckduckgo.com#searching on the term “python” and saving the result as an HTML file. We will use Python’s included #urllib modules and two 3rd party packages: #requests and #mechanize. We have three small scripts to cover, so let’s get cracking!
http://www.djangocrew.com/blog/how-startstopget-google-compute-instance-python/
In this post we gonna tell you about How to start/stop/get for the #google compute instance with python.
Sometimes we don’t want (or need) a compute engine instance running 24hs every day but we need to run #task/s periodically. To solve this we can have an app engine task runing using cron service to start the VM instance. Once the VM has started, it can have a startup script that runs the actual task it was needed for and then stops the machine.
#REST#Linux#Windows#requests
https://alysivji.github.io/flask-part1-generating-html-pages-with-mongoengine-jinja2.html
Generating HTML Pages from #MongoDB with #MongoEngine and #Jinja2 (Flask Part 1)
Summary
Overview of MongoDB
Discussion of Object-Relational Mapping (#ORM)
Use MongoEngine to get items out of MongoDB
Render #HTML pages using Jinja2
Interact with #REST API to send emails with #Requests
https://alysivji.github.io/mongodb-pipelines-in-scrapy.html
#Scraping Websites into #MongoDB using Scrapy #Pipelines
Summary
Discuss advantages of using Scrapy framework
Create #Reddit spider and scrape top posts from list of subreddits
Implement Scrapy pipeline to send scraped data into MongoDB
Sure, we could hack together a solution using #Requests and #Beautiful_Soup (bs4), but if we ever wanted to add features like following next page links or creating data validation pipelines, we would have to do a lot more work.
https://blog.wallaroolabs.com/2017/12/stateful-multi-stream-processing-in-python-with-wallaroo/
#Wallaroo is a high-performance, open-source framework for building distributed stateful applications. In an earlier post, we looked at how Wallaroo scales #distributed_state. In this post, we’re going to see how you can use Wallaroo to implement multiple data processing #tasks performed over the same shared #state. We’ll be implementing an application we’ll call “Market Spread” that keeps track of the latest pricing information by stock while simultaneously using that state to determine whether stock order #requests should be rejected.
#pipeline