Управление Docker контейнерами с помощью docker-py
docker-py – это официальная библиотека Python для Docker, предоставляющая API для взаимодействия с Docker Daemon. С её помощью можно автоматизировать процессы создания, запуска, остановки и удаления контейнеров, работы с образами, сетями и томами Docker.
import docker
# Создание клиента
client = docker.from_env()
# Запуск контейнера
container = client.containers.run("ubuntu:latest", "echo Hello, docker-py!", detach=True)
# Получение логов контейнера
print(container.logs().decode())
# Остановка и удаление контейнера
container.stop()
container.remove()
В данном примере мы создаем клиента Docker, используя переменные окружения текущей сессии. Затем мы запускаем контейнер из образа ubuntu:latest, выполняем в нем команду echo, выводим логи работы контейнера и в конце останавливаем и удаляем контейнер.
Управление образами с помощью docker-py:
# Получение списка всех образов
images = client.images.list()
# Вывод информации о каждом образе
for image in images:
print(f'ID: {image.id}, Теги: {image.tags}')
Для дальнейшего изучения и ознакомления с более продвинутыми возможностями рекомендуется обратиться к официальной документации.
#python#docker#dockerpy
https://www.coursereport.com/blog/ruby-on-rails-vs-python-and-django-which-should-a-beginner-learn
Over a year ago I found myself in a position where my career options looked bleak. I had intended on going to graduate school for economic development. But, instead of dishing out the time and money for another two years of school, I decided to teach myself how to code. (I had always loved to problem solve, anyways.) But, like most beginners, I struggled with knowing where to start. I want to create web apps: but where should I begin?
My ultimate goal was to eventually build web apps. After a little “web application development” research on Google, it became clear that Ruby on Rails (#RoR) and #Python and #Django are two very popular methods to create web apps. But which is best for a beginner to learn?
#RoR requires less work to get up and running and #Django allows for more customization.
https://gist.github.com/genomics-geek/98929a9e7ba9602fed7bfa4a5a1c5c4e
Guide on how to create and set up a Dockerized web app using #Django_REST_APIs and #ReactJS
#Docker
http://www.w3resource.com/python/cgi-programming.php
This tutorial is aimed to get you started with Python #CGI Programming. When it comes to running your Python Scripts on the web, you have to learn how Python can be executed as CGI Script. We will discuss how to configure your #web server to make Python run as CGI, how a simple #Python CGI Script looks like, what are the different components of the CGI script, what kind of errors you may find while running CGI script and what are the fixes, how to debug when things go wrong, about locking, sessions, cookies, how to generate HTML, and some basic issues about performance.
#вакансия#remote#удаленка#fulltime#backend#python#senior#pyspark
Компания: Rubbles
Вакансия: Middle / Senior Data Scientist
Формат работы: remote из любой точки мира / Офис МСК
Занятость: полная
Зарплатная вилка: 250 000 - 400 000 NET
📌 О компании:
Компания Rubbles (SBDA Group) занимается анализом данных и машинным обучением. Решаем много задач из разных индустрий: системы таргетирования персональных коммуникаций в банках, ритейле и телекоме, системы предсказания спроса на товары в ритейле, поисковые системы по товарам в онлайн-магазинах, системы предсказания поломок оборудования для промышленности и многое другое.
Сейчас в поиске Дата Сайнтиста на проект для крупного ритейла.
📌 Основные задачи:
• Моделирование и обработка данных на Python для извлечения бизнес-ценности из данных;
• Обучение ML моделей;
• Проработка гипотез;
• Деплой моделей в продуктивное окружение и мониторинг качества;
• Анализ данных, выявление зависимостей и потенциала для развития моделей;
• Построение воспроизводимых и переиспользуемых решений для работы с данными и моделями;
• Работа по улучшению метрик качества.
📌 Основные требования:
• Опыт работы на позиции DS от 2-х лет;
• Опыт работы с pySpark, SQL, стек Hadoop от 1 года;
• Опыт использования ml библиотек на Python (бустинг, нейронные сети);
• Опыт автоматизации пайплайнов работы с данными (Airflow);
• Большим плюсом будет знание Docker и Kubernetes ;
• Опыт работы на позиции, связанной с промышленной разработкой как плюс;
• Понимание методов машинного обучения с точки зрения математики и умение адаптировать их под конкретные задачи;
• Опыт проработки задачи от бизнес-постановки до математической формулировки и реализации в коде.
📌 Наше предложение:
• Возможность работы удаленно, за пределами РФ;
• Участие в быстром росте компании, работающей на перспективном AI рынке;
• Поддержка кандидата в профессиональном и карьерном росте;
• Совместная работа с опытными разработчиками, аналитиками данных, менеджерами, продуктологами;
• ДМС по всей России со стоматологией (РФ).
cv можно направить сюда @morevaliddevelopers
#вакансия#ml#engineer#ds#pytorch#tensorflow#python
⭐️Компания: Wisebits
🔥Позиция: ML Engineer / Data Scientist (Search & Recommendations)
🏢Формат работы: full time, удаленно/relocate
💰 Зарплата: от 4000 eur net
Wisebits — международный IT-холдинг с сильной технической командой!
Наш ключевой продукт — высоконагруженный видеохостинг, которым ежедневно пользуются миллионы людей по всему миру. Более чем за 15 лет на рынке мы сформировали профессиональную команду, где ценятся вовлечённость и инициативность.
Если хочешь работать с high-load продуктом и иметь возможность влиять на его развитие — присоединяйся к нам!
Чем предстоит заниматься:
- Разработка алгоритмов и моделей для решения задач рекомендаций и поиска;
- Анализ работы данных систем, поиск проблем и точек роста;
- Подготовка отчётов с рассказом о работе систем для команды и руководства
Что мы ожидаем от тебя:
- Опыт построения рекомендательных систем;
- Большим плюсом будет индустриальный опыт по разработке семантического поиска на базе различных transformer-based архитектур;
- Опыт работы с базами данных (мы используем Clickhouse, MySQL, Mongo);
- Опыт разработки на Python (знание numpy, pandas и проч.);
- Опыт с инструментами и библиотеками для машинного обучения (PyTorch/TensorFlow, HuggingFace и проч.);
- Актуальные знания ML state-of-art;
- Опыт прикладного применения математической статистики.
- Аналитический склад ума – способность критически оценивать гипотезы, анализировать и структурировать данные, делать выводы и устанавливать неочевидные взаимосвязи между разрозненными фактами.
Что мы предлагаем:
- Полностью белая стабильная заработная плата;
- Отсутствие бюрократии — гибкие условия работы.
- Расширенный пакет бенефитов, включающий медицинскую страховку, покрытие налогов, курсы иностранных языков, профессиональное обучение, а также необходимую для работы технику.
- Поддержка при релокации: мы берем на себя расходы по переезду для тебя и твоей семьи, включая покупку билетов, визовую поддержку и оплату первого месяца жилья.
- Дружная и интернациональную команду, которая ценит профессионализм и сотрудничество.
👉 По всем вопросам: @nastya_searchall