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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #784 · 21.03

У Лавки Игр хороший SMM, но я на их примере хочу проиллюстрировать важность умения разбираться в деталях той системы, которой ты пользуешься. СММщик писал пост с упоминанием статьи и вместо прямой ссылки на запись просто скопировал свой текущий URL из адресной строки браузера после того, как зашёл в поиск и нашёл нужный текст. То есть, в тексте вместо простого /wall-8375786_166962 получилось что-то такое: /search?c%5Bper_page%5D=40&c%5Bq%5D=истбрук&c%5Bsection%5D=statuses&w=wall-8375786_166962 Можно говорить, что это скорее ошибка ВК, но в разработке на самом деле есть некоторые подходы вроде CQRS, идемпотентности и семантического использования HTTP-методов, говорящие, в числе прочего, о том, что URL должен полностью отражать текущее состояние страницы. Думаю, это наследие Дурова, который любил консервативные решения. В любом случае, ВК здесь совершенно не уникален, и немало систем, которые ведут себя точно так же. При этом СММщик вызывает своей ссылкой у пользователей непредвиденное поведение: заход на страницу поиска и ввод поисковой фразы. А нижняя ссылка на скриншоте ещё хуже — обратите внимание, там нужный пост был открыт изнутри некоторой личной переписки, поэтому нажатие на ссылку формирует, внезапно, запрос на переписку с незнакомым большинству пользователей человеком, с которым общался СММщик в этот момент. Помимо просто путаницы для людей, которые в этом не разбираются (а таких большинство), возникает ещё и вполне прямая опасность: мало ли, что за страницы и с какой целью открыты у СММщика в момент вставки ссылки. Вполне возможна ситуация, при которой таким способом будут выданы закрытые сведения или даже даны несанкционированные доступы. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #pipelines

当前筛选 #pipelines清除筛选

🚢Saipem получила контракт на строительство офшорного трубопровода в Саудовской Аравии. Итальянская Saipem заключила новый контракт с Aramco в рамках действующего долгосрочного соглашения. Стоимость проекта оценивается примерно в $500 млн. Работы будут выполнены на месторождении Safaniya — одном из крупнейших офшорных нефтяных активов в мире. Контракт предусматривает проектирование, закупку, строительство и установку магистрального трубопровода диаметром 48 дюймов. Общая протяжённость составит около 65 км офшорной и 12 км наземной инфраструктуры, включая сопутствующие подводные объекты. Морская фаза будет реализована с использованием строительных судов Saipem, уже размещённых в регионе. Изготовление конструкций запланировано на верфи Saipem Taqa Al-Rushaid Fabricators в Даммаме с привлечением локальных инженерных ресурсов. Проект подтверждает устойчивость капитальных вложений в сегмент разведки и добычи в регионе Персидского залива и укрепляет позиции Saipem как одного из ключевых подрядчиков в офшорном строительстве на Ближнем Востоке. 📌Saipem S.p.A. — итальянская инжиниринговая и офшорная компания, основанная в 1957 году. Специализируется на EPC-проектах в нефтегазовом секторе. Акции компании обращаются на Миланской фондовой бирже; структура собственности включает институциональных инвесторов и итальянские финансовые структуры. #Offshore#Pipelines#SaudiArabia#Saipem#EnergyProjects

djangoproject

@djangoproject · Post #420 · 21.08.2017 г., 10:36

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.

Repositorio data science

@repo_science · Post #3078 · 18.04.2023 г., 15:54

#analysis#AWS#Databases#ETL#MongoDB#pipelines#RDS#S3#Scala#Spark#SQL ⚙️ 50 HOURS OF BIG DATA, PYSPARK, AWS, SCALA, AND SCRAPING (2022) 🌐 Inglés ⚖️17.03GB 🔗Link ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----