@repo_science · Post #3537 · 25.08.2023 г., 02:31
#database#SQL#NoSQL#book 📚 SQL and NoSQL Interview Questions (2023) 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #173 · 28 окт.
Для тех кто пишет расширения на PyQt/PySide для CG-софтов. Когда я только начинал писать тулзы под Maya (тогда еще версия 2010-2011) мне приходилось ручками ставить PyQt4 под Maya. Даже написал мануалы по установке на своём сайте. Но потом стал доступен из коробки PySide и позже он обновится до PySide2. Для некоторых систем была поддержка PyQt5. И как простому разработчику поддерживать этот зоопарк? Ведь хочется чтобы тул работал на любой версии (вы тоже делали модуль что-то типа import_qt.py?😁) На помощь приходит проект Qt.py который поставил себе цель унифицировать использование Qt-биндингов вне зависимости от среды где запускается код. Те, кто давно пишут на Qt, скорее всего знают этот проект. Он стал стандартом для CG-индустрии и используется в топовых студиях и проектах. Qt․py помогает запускать один и тот же код на разных платформах с разными вариантами Qt-библиотек. Это может быть как интеграция в CG-софт, так и переносимость стендалонов между разными платформами с разными версиями Python. Я решил рассказать о некоторых особенностях работы с этой библиотекой. Сегодня о том, как установить и использовать Qt․py и что это вам даёт. Установка pip install Qt.py Чтобы начать использовать Qt․py в коде достаточно заменить импорт вашего варианта Qt-биндинга на Qt․py from [PySide|PyQt4|PySide2|PyQt5] import QtWidgets => from Qt import QtWidgets Теперь ваш код будет поддерживать любой вариант биндинга Qt в Python. При этом не потребуется использовать if-else конструкции под разные версии. Все вызовы теперь одинаковы. Всё что нужно сделать, это написать его по правилам PySide2. Именно эта версия была взята за основу. Приоритет импорта такой: 1. PySide2 2. PyQt5 3. PySide 4. PyQt4 Что именно загрузилось можно посмотреть в переменной __binding__ >>> import Qt >>> Qt.__binding__ 'PySide2' Приоритет имопрта можно изменить через переменные QT_PREFERRED_BINDING и QT_PREFERRED_BINDING_JSON. Причем под каждый проект оверрайды можно настраивать индивидеально. #qt#libs
Пребарај: #nosql
@repo_science · Post #3537 · 25.08.2023 г., 02:31
#database#SQL#NoSQL#book 📚 SQL and NoSQL Interview Questions (2023) 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@datasciencejobs · Post #3066 · 09.12.2025 г., 09:03
#вакансия#dataengineer#remote#fulltime#Python#NoSQL Вакансия: Data Engineer/Backend-разработчик (Middle) Компания: АО «Антиплагиат» Формат работы: удалёнка Занятость: полная занятость Вилка: 255 000 (+/-) gross оклад + годовой бонус Работа в EdTech компании, в команде инженеров данных. Ищем Data Engineer/Python dev (Middle), умеющего организовывать автоматизированный сбор данных из различных источников (интернет, API клиентов), а также контролировать качество получаемых данных. В работе нужно писать краулеры сайтов, разрабатывать службы для получения данных из клиентских API; 80% задач с данными и 20% на разработку. Ожидания от кандидата: 📌2+ года коммерческого опыта работы с Python. 📌Уверенное знание Python 📌Умение обернуть написанный код в Docker-контейнер 📌Опыт работы с SQL/NoSQL БД 📌Опыт использования Linux. Применяем Debian/Ubuntu Что предлагает компания? 🔅Аккредитованная IT- компания и дружный коллектив, объединенный в профессиональный комьюнити 🔅Удаленный формат работы 🔅Конкурентная заработная плата (оклад+ годовой бонус) 🔅Ежегодный Performance Review 🔅Обучение, посещение конференций и курсов 🔅ДМС со стоматологией 🔅Скидки и партнёрские программы Со мной можно связаться: @UmraSvet +7 910 457-77-75
@djangoproject · Post #285 · 02.04.2017 г., 18:45
https://realpython.com/blog/python/introduction-to-mongodb-and-python/#.WMfv6BURLc4.linkedin #Python is a powerful programming language used for many different types of applications within the development community. Many know it as a flexible language that can handle just about any #task. So, what if our complex Python application needs a #database that’s just as flexible as the language itself? This is where #NoSQL, and specifically #MongoDB, come in to play.
@datasciencejobs · Post #2445 · 23.11.2024 г., 12:27
#вакансия#dataengineer#backend#sql#nosql#clouds#docker 🔥Data Engineer/Backend-разработчик Компания Антиплагиат — разработчик решений в области анализа текстов, изображений и поиска заимствований в крупных коллекциях документов и сети Интернет ищет к себе в команду Data Engineer/Backend-разработчика. Удаленно из РФ, СНГ Полная занятость Вилка ЗП от 180 000 – 270 000 на руки Оформление В ШТАТ компании по трудовой книжке. Что необходимо делать: -Писать краулеры сайтов Разрабатывать службы для получения данных из клиентских API -Писать сервисы для внутренних нужд команды -Поддерживать полноту и целостность текущих данных системы Мы ждем от кандидата: -Уверенное знание Python Опыт работы с большими данными -Умение обернуть написанный код в Docker-контейнер -Опыт работы с SQL/NoSQL БД -Опыт использования Linux. Применяем debian/ubuntu Плюсик в карму за: -Опыт планирования микросервисной/распределенной инфраструктуры -Опыт работы с облаками (AWS, Яндекс.Облако) -Знакомство с C# -Знакомство с классическими алгоритмами и структурами данных -Знание технологий из стека, указанного ниже С чем предстоит работать: -Библиотеки Python: scrapy, beautiful soup, pandas, -Взаимодействие с сервисами по протоколам: gRPC, REST, FTP, etc. -Обработка данных в форматах: xml/html, json, plain text, etc. -Инфраструктура: docker, mongodb, rabbitmq, postgresql, redis -Мониторинг: graphite, grafana, zabbix, ELK Мы предлагаем: -Работа в IT аккредитованной компании с развитой корпоративной культурой в дружелюбном и интеллигентном коллективе. -Формат удалённый. -Добровольное Медицинское Страхование. -Возможность профессионального и карьерного роста. -Заработная плата обсуждается индивидуально (оклад + годовая премия). -Ежегодный Performance Review. -Оформление согласно ТК РФ. -Дополнительные 4 дня отгула в год (Day Off). -Обучение английскому языку (компенсация стоимости). -Корпоративное/внешнее обучение, посещение конференций, курсов. Контакт: Светлана Иванова @UmraSvet [email protected]
@djangoproject · Post #373 · 05.07.2017 г., 06:39
https://realpython.com/blog/python/introduction-to-mongodb-and-python/#.WMfv6BURLc4.linkedin #SQL vs #NoSQL #MongoDB #PyMongo #MongoEngine Conclusion
@djangoproject · Post #576 · 02.03.2018 г., 12:52
https://www.obeythetestinggoat.com/pages/book.html#toc "Test-Driven Web Development with Python" aims to teach #TDD for web programming. It uses a concrete example — the development of a website, from scratch — to explain the TDD metholology and how it applies to building web applications. It covers the #Selenium browser-automation tool, #unit_testing, mocking, and interacting with Web technologies from the basics of static content, database integration, throught the inescapable JavaScript, and onto more advanced (and trendy) topics like #NoSQL, #websockets and Async programming.
@githubtrending · Post #14903 · 03.07.2025 г., 11:30
#cplusplus#compaction#database#distributed_database#kvstore#nosql#rocksdb ToplingDB is a faster and more advanced key-value database built on RocksDB, designed for better performance and flexibility. It supports easy configuration through JSON/YAML, has an embedded web server to monitor and change settings without restarting, and improves speed with features like faster transaction locks and concurrent IO. It also offers plugins for enhanced functions and cloud-native services like MySQL and Redis on ToplingDB. This means you get a powerful, efficient database that is easier to manage and scales well for large or distributed systems, saving you time and improving your application's speed and reliability. https://github.com/topling/toplingdb
@githubtrending · Post #14772 · 01.06.2025 г., 00:00
#cplusplus#cache#cpp#database#fibers#in_memory#in_memory_database#key_value#keydb#memcached#message_broker#multi_threading#nosql#redis#valkey#vector_search Dragonfly is a modern in-memory data store compatible with Redis and Memcached, offering up to 25 times higher throughput and better cache efficiency while using up to 80% fewer resources. It scales well with larger servers, supports many Redis commands, and features a unique, memory-efficient cache and fast snapshotting. Dragonfly provides low latency, high performance, and is easy to configure with familiar Redis options. Its design ensures atomic operations and efficient resource use, making it ideal for fast, cost-effective cloud applications needing real-time data access and high scalability. This means you get faster, more efficient caching and data handling with minimal changes to your existing setup[5][2][4]. https://github.com/dragonflydb/dragonfly
@repo_science · Post #3109 · 28.04.2023 г., 17:58
#datascientist#datascience#datasciencejobs#dataanalysis#data#dataanalyst#dataanalytics#dataanalystjobs#analytics#python#pythonprogramming#rprogramming#sql#excel#statistics#testing#softwaretesting#projects#projectmanagement#agile#computerscience#programming#webdevelopment#softwaredevelopment#roadmap#visualization#learningeveryday#learning#tutorials#learntocode#apache#powerbi#tableau#machinelearning#ml#ai#artficialintelligence#deeplearning#bigdata#bigdataanalytics#algorithms#mathematics#datastructures#kaggle#nlp#reinforcementlearning#sql#nosql#databases#mongodb ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@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
Hashtags
@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
Hashtags
@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
Hashtags