TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #214 · 9.02

Традиционно программисты считают, что энтерпрайз разработка это переусложнённая и бюрократизированная вещь, где вместо интересных задач на алгоритмы люди просто перекладывают JSON'ы избыточным способом. В этом мнении есть доля истины, но я уже третий год работаю в энтерпрайзе, а до этого как раз занимался всякими стартап-стайл «интересными» алгоритмами. И хочу со своей стороны защитить энтерпрайз. Основная фишка в том, что одну программу разрабатывают много людей. И часть этих людей друг друга никогда не увидят. Поэтому обычно задача сделать работающий код дополняется двумя пунктами: 1. Другой человек, который первый раз видит ваш код, должен как можно быстрее понять, что этот код делает. 2. Другой человек, который будет дописывать ваш код, должен иметь как можно меньше шансов допустить ошибку и всё сломать. Окей, в реальной жизни есть ещё и третий пункт: 3. Вы ограничены в выборе инструментов и подходов к разработке, потому что легаси / корпоративная архитектура / секретность / отсутствие нужной лицензии / приказ начальства и так далее, нужное подчеркнуть. И это напоминает челленджи, которые геймеры себе придумывают для усложнения и повышения интереса. Пройти игру с одним пистолетом? Протащить через все уровни фигурку садового гнома из первой главы? Ни разу не получить ни одного повреждения? При этом вы ещё и в момент этого прохождения транслируете обучающий стрим, а другой игрок, загрузив ваши сейвы с любого места, должен быть способен пройти дальше, даже если он не про-геймер. Решать такие задачи на самом деле очень интересно. И отлично качает скилл в программировании, не хуже, чем эти ваши алгоритмы. Попробуй с первого раза сделай foolproof архитектуру, ещё и понятную. Есть о чём подумать. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 8 подобни публикации

Търсене: #lambda

当前筛选 #lambda清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #341 · 27.05.2017 г., 13:10

# Because Python has first-class functions they can be used to emulate switch/case statements def dispatch_if(operator, x, y): if operator == 'add': return x + y elif operator == 'sub': return x - y elif operator == 'mul': return x * y elif operator == 'div': return x / y else: return None def dispatch_dict(operator, x, y): return { 'add': lambda: x + y, 'sub': lambda: x - y, 'mul': lambda: x * y, 'div': lambda: x / y, }.get(operator, lambda: None)() #lambda »> dispatch_if('mul', 2, 8) 16 »> dispatch_dict('mul', 2, 8) 16 »> dispatch_if('unknown', 2, 8) None »> dispatch_dict('unknown', 2, 8) None

Hashtags

#lambda#bangdream!

djangoproject

@djangoproject · Post #582 · 17.03.2018 г., 05:18

http://www.paulbrownmagic.com/blog/vslambda Python has support for #lambda functions, Haskell is built upon lambda calculus. The two are not the same and this is the reason why lambda should have been removed in #Python3. This post examines the differences, reviews the use in Python, and offers a more pythonic, honest syntax. #learn

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14851 · 22.06.2025 г., 11:30

#python#aws#aws_cli#aws_sdk#cloud#cloud_management#cloudformation#cloudwatch#dynamodb#ec2#ecs#elasticsearch#iam#kinesis#lambda#machine_learning#rds#redshift#route53#s3#serverless AWS Lambda lets you run code without managing servers, automatically scaling to handle any number of requests and charging you only for the compute time you use. It supports many programming languages and integrates well with other AWS services, making it ideal for tasks like real-time data processing, image handling, chatbots, and automating backups. This serverless approach saves you time and money by removing infrastructure management and adapting instantly to demand spikes, so your applications stay responsive and cost-efficient even as usage changes. Lambda is great for building scalable, event-driven applications quickly and easily. https://github.com/donnemartin/awesome-aws

djangoproject

@djangoproject · Post #298 · 17.04.2017 г., 07:42

#AI#Artificial_Intelligence #aiohttp #API #AWS #asyncio #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #button #client #concurrency #cron #Coroutine #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning #Debian #decorator #dispatch #django #dropdownbox #Docker #event #Firefox #form #freeze #functool #Generator #GeoDjango #Google #GPU #Gym #learn #Image_processing #intelligence #input #IOT #lambda #lists #machine_learning #Magenta #map #Metaprogramming #Micro_services #mind #monitoring #MongoDB #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #PyInstaller #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Redis #random #request #REST #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #Selenium #serialization #server #session #socket #sound #task #TensorFlow #text_boxes #text #test #telegram #Thread #transport #tuples #Universe #Unix #urllib #upload #Web

djangoproject

@djangoproject · Post #425 · 28.08.2017 г., 03:37

#AI#Artificial_Intelligence #aiohttp #AngularJS #API #AWS #asyncio #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #button #client #concurrency #Coroutine #cron #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning #Debian #decorator #dict #dispatch #django #django_cms #dropdownbox #Docker #event #Firefox #form #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #Gym #learn #Image_processing #intelligence #input #IOT #lambda #learn #lists #machine_learning #Magenta #map #Metaprogramming #Micro_services #mind #monitoring #MongoDB #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #React #Redis #random #request #REST #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #Selenium #serialization #server #socket #task #telegram #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #urllib #upload #Web

djangoproject

@djangoproject · Post #513 · 30.11.2017 г., 22:00

#AI#Artificial_Intelligence #AJAX #aiohttp #Anaconda #AngularJS #API #Atom #AWS #asyncio (#Asynchronous) #audio #automated_testing #automation #atexit #BeeWare #Big_Data #bitcoin #blockchain #Bluemix #Brython #button #Celery #client #class #classmethod #concurrency #Coroutine #cron #CSS #curl #data_analysis #data_mining #data_processing #database #Deep_Learning#deep_learning #Debian #decorator #deploy #dict #dispatch #django #django_cms #Django_REST_Framework #dropdownbox #Docker #event #Firefox #Flask #form #functions #Generator #GeoDjango #git #Google #GPU #GUI #Gym #host #HTML #httplib #learn #Image_processing #intelligence #input #Instagram #IOT #iPython #Jupyter #lambda #learn #License #Linux #lists #machine_learning #Magenta #map #Matplotlib #Metaprogramming #Micro_services #Micropython #mind #monitoring #MongoDB #modules #Mozilla #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #NoSQL #numeric_computation #numerical #NumPy #network #neural_network #OAuth #object_serialization #OCR #overloading #package #parallel #pipeline #protocols #PostGIS #pyAudioAnalysis #pycon #Pyflakes #PyInstaller #PyPI #PyQt #PySide #PyTorch #pytest #python #Pyvideo_archives #Qt #Raspberry_Pi #React #Redis #random #request #Regular_Expressions (#re) #REST #RSS #satellite #scikit_learn #SciPy #scrapy #searching #selectbox #Selenium #serialization #server #sessions #single_responsibility_principle #socket #Spark #str #submit #task #telegram #template #TensorFlow #test #text_boxes #text #tuples #unicode #Universe #Unix #unit_test #urllib #upload #uWSGI #Web #WSGI