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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #884 · 5.10

Роскосмос пару дней назад опубликовал отчёт о том, почему упала "Луна-25". Там конечно канцелярит, но можно примерно понять, что двигатель коррекции получил неверные данные от акселерометра: из-за возможного попадания в один массив данных команд с различными приоритетами их исполнения прибором Это очень похоже на программную ошибку, а это моя сфера, и я решил над ситуацией поразмыслить. Хейтеры сразу стали строчить комментарии в стиле "Ололо, наняли каких-то идиотов, которые простейшие тесты не провели". Тут обычно справедливо вспоминают аварию с европейской ракетой Ариан-5 в 1996 году. Там буквально из-за пары строчек кода в результате неправильного приведения числовых типов ракета за 7 млрд баксов развалилась на куски в воздухе. Бывает. Что касается Роскосмоса, при всей его сомнительной репутации, объяснение "Дураки не провели тесты" звучит лично для меня неправдоподобно. На мой личный взгляд возможны два варианта: 1. Если в описании ошибки слово "приоритет" обозначает какой-то признак внутри объекта команды, значит, на входе в приёмный модуль эти команды не были отфильтрованы. Выглядит как грубая ошибка, целый логический блок упущен. Вряд ли этот блок вообще не написан, скорее всего он не выполнился. Такое бывает, если в тестовой среде есть какое-то условие, которого нет в рабочей, и именно это условие отвечает за выполнение участка кода. Сталкивался с таким миллион раз. Самое дикое из последнего: код парсит эксель-таблицу с числами. Разработчик написал, запустил проверил, прогнал тесты, всё ок. Отправляем в прод — все числа будто бы рандомно меняются на другие. Запускаем снова — у всех разработчиков функционирует нормально, а в проде на сервере нет. Таблица одна и та же. Можете подумать, почему так. Ответ: у разработчиков стоит русская локаль и десятичный разделитесь это запятая, а на проде в докере точка. При парсинге на проде запятая уже интерпретируется как разделитель тысячных разрядов. 2. Куда вероятнее, что слово "приоритет" в описании ошибки обозначает время, а, значит, список команд просто не был отсортирован, и в обработчик уже после актуальных значений попали какие-нибудь начальные нулевые данные, сбившие логику. По косвенному описанию проблемы очень похоже именно на это. Значит, на тестах всегда порядок возникновения команд соответствовал порядку их прихода, а в реальности перестал соответствовать. Вообще, работать с железом очень сложно. Какую-нибудь схемку заглючило от холода, она задержала ответ от датчика на миллисекунду, и всё. Никто не знал, что такая проблема возможна, пока она не возникла. Мне рассказывали о таком случае: юзер логинится на сайт и иногда логин проходит, а иногда нет. Логин и пароль те же самые. Просто в случайные моменты времени ему возвращают токен авторизации, а в другие моменты времени ошибку 403. Никакой закономерности нет вообще. Нет зависимости от времени суток и даты. Сервер точно работает стабильно и не падает все 100% времени. Почему так может быть? Ответ: у сервиса авторизации два инстанса, перед которыми балансировщик нагрузки. В одном инстансе данные для авторизации есть, в другом нет. Балансировщик при примерно одинаковой нагрузке включает просто случайный выбор между ними. В общем, программисты иногда допускают такие косяки, что какая-то мелочь может привести к серьёзной аварии. Это я вам говорю как программист, который пишет для атомных станций :) #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 8 подобни публикации

Търсене: #requests

当前筛选 #requests清除筛选
djangoproject

@djangoproject · Post #268 · 26.02.2017 г., 05:52

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?

djangoproject

@djangoproject · Post #219 · 04.01.2017 г., 22:43

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!

djangoproject

@djangoproject · Post #536 · 28.12.2017 г., 10:21

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

djangoproject

@djangoproject · Post #421 · 21.08.2017 г., 10:39

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

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.

djangoproject

@djangoproject · Post #519 · 10.12.2017 г., 18:14

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

djangoproject

@djangoproject · Post #224 · 07.01.2017 г., 16:53

#AI #automated_testing #automation #asyncio #atexit #button #concurrency #Coroutines #data_mining #dropdownbox #Debian #decorators #django_cms #form #Google #Gym #intelligence #input #lists #machine_learning #map #Metaprogramming #Micro_services #monitoring #Multipart #multi_touch_apps #multiprocessing #Nodes #numerical #OAuth #package #pytest #python #requests #Requests #satellite #scrapy #scikit_learn #SciPy #searching #submit #selectbox #sessions #TensorFlow #text_boxes #text #telegram #Threads #tuples #Universe #urllib #upload