TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #197 · 4 јан.
Подразумеваемые неймспейсы или неявные пакеты. Этот функционал добавлен в Python 3.3 Что он означает? Ранее, до 3.3 пакетами считались лишь директории, в которых есть файл __init__.py. Этот файл одновременно являлся свидетельством того, что директория это Python-пакет, и служил "телом" этого пакета. То есть местом, где можно написать код, как это делается внутри модуля. Этот код исполняется в момент импорта пакета, так что его принято называть "код инициализации пакета". Начиная с версии 3.3 Любая директория считается пакетом и Python будет пытаться использовать любую директорию для импорта. Конечно, не любую в файловой системе, а только те что находятся в sys.path. Это значит, что теперь __init__.py нужно делать только если: 🔸 вам требуется создать код инициализации пакета 🔸 нужна совместимость со старыми версиями Python На мой взгляд это немного упрощает разработку, делает её чище, но с другой стороны убивает некоторую однозначность происходящего. Например, я создал репозиторий со своей библиотекой и рядом положил код примеров или тестов. repo_name/ my_library/ __init__.py main.py examples/ exam1.py exam2.py В этом репозитории пакетом является только my_library, остальные директории это не пакеты, это просто дополнительный код в файлах. Директория examples не добавлена в sys.path, в ней нет рабочих модулей. Но если она лежит рядом с my_library, то Python вполне сможет импортнуть из неё модули, так как посчитает что examples это валидный пакет. Конечно, пример несколько надуманный. Никто не будет добавлять корень репозитория в sys.path. Но, я думаю, суть ясна. Иногда директория это просто директория а не пакет! #basic#pep
Пребарај: #elasticsearch
@dofh_ru · Post #4047 · 06.03.2026 г., 06:36
Очень забавно видеть, как некоторые гранды ИБ решений оказались зависимы от недружественного Elastic и не могут слезть с него, выпуская апгрейды через три мажорные версии эластика #elasticsearch#ИБ#украина
Hashtags
@datasciencejobs · Post #2803 · 04.07.2025 г., 16:46
Data Engineer/ Search Engineer #вакансия#dataengineer#Elasticsearch#AWS Location: Remote (outside of Russia) Work format: Remote, Full-time Salary range: $25-35 per hour Company name: CloudSquad Contacts: @natalia_kurland Our customer is generative AI company headquartered in San Francisco provides a comprehensive AI platform tailored for enterprise use. In late 2023, the company secured $100 million in Series B funding from leading institutional investors, including a prominent growth equity firm and several other major venture capital groups. We are looking for an experienced Elasticsearch Engineer to help us scale and optimize search infrastructure across multi- and single-tenant environments. You will be responsible for improving performance isolation, managing large-scale clusters (terabytes of data per tenant), and designing a scalable, resilient Elasticsearch/OpenSearch architecture to meet enterprise requirements. Hiring specifics: Candidates must be located outside of Russia Preferred candidates in or near GMT+1 time zones Minimum 1 years hands-on experience with Elasticsearch required Minimum 1 years experience with major cloud platforms (AWS/GCP) required English proficiency: Upper Intermediate (B2+) or higher required Key Responsibilities: Optimize and scale multi-tenant Elasticsearch/OpenSearch deployments Design and implement sharding strategies for performance isolation Implement backup, recovery, and cross-cluster replication strategies Collaborate with platform and application teams on data ingestion and retrieval patterns, automated provisioning Requirements: 3–5+ years managing Elasticsearch/OpenSearch in production at scale Deep knowledge of cluster design, indexing strategies, and search performance tuning Experience with AWS OpenSearch, Elasticsearch Service, and/or Elastic Cloud Familiarity with Kubernetes-based deployments is a plus Contacts: @natalia_kurland
@datasciencejobs · Post #2660 · 11.04.2025 г., 09:35
#ВакансияData Engineer #Meltano#PostgreSQL#Mongodb#Elasticsearch Формат: Удаленный / Гибрид Вилка: от 180 000 рублей до 250 000 рублей net Локация: РФ Привет! 🙂 Меня зовут Евгения и я HR бизнес-партнер в компании Aplaut. Мы - продуктовая MarTech компания для eCommerce, лидер на Российском рынке среди сервисов по управлению UGC. Наши клиенты входят в топ-100 отечественного eCommerce: Спортмастер, Лемана Про (Леруа Мерлен), Эльдорадо, Ситилинк и т.д. Сейчас ищем крутого Data Engineer для нашей продуктовой команды. Твоя задача – совместно с DevOps и аналитиком развивать и совершенствовать архитектуру Data Lake и DWH, создавать и оптимизировать ETL/ELT пайплайны и обеспечивать корректную интеграцию данных из различных источников. Ты активно будешь взаимодействовать с разработчиками, менеджером продукта и своим главным боссом - Техническим директором. Мы работаем по Scrum — у нас короткие спринты, четкие приоритеты и минимум встреч. Задачи: - Разрабатывать, оптимизировать и поддерживать ETL/ELT-процессы на базе Meltano. - Интегрировать данные из REST API, баз данных, файловых хранилищ. - Разрабатывать и поддерживать кастомные Meltano taps и targets. - Работать с PostgreSQL, Mongodb, Elasticsearch и другими хранилищами. - Автоматизировать обработку данных с использованием Dagster. - Оптимизировать производительность data pipelines. - Обеспечивать контроль качества данных, работать с метриками и мониторингом. Мы ждем, что у тебя: - Опыт работы Data Engineer от 2 лет. - Уверенные знания Python и его экосистемы для работы с данными (pandas, SQLAlchemy, requests). - Опыт работы с Meltano (настройка, разработка кастомных taps/targets, интеграция). - Опыт работы с dbt. - Знание SQL и реляционных баз данных (PostgreSQL, MySQL). - Опыт работы с облачными платформами. - Опыт работы с Dagster (настройка и оркестрация data pipelines). - Опыт работы с форматами данных (JSON/Parquet/ Avro/CSV). - Уверенные знания Docker. Как плюс: - Опыт работы с Kafka. - Опыт построения data lake и dwh архитектур. Почему мы? - Мы работаем над собственными продуктами небольшой командой и являемся лидером рынка в сегменте UGC. - У нас прозрачные бизнес-процессы, отсутствие микроменеджмента, минимум бюрократии и свобода в принятии решений. - Ты быстро увидишь результаты своей работы, в отличии от корпораций. - Стремимся к достижению амбициозных целей. Что мы предлагаем: - Аккредитованная ИТ компания. - Официальное оформление по ТК с первого дня, есть возможность оформления как самозанятый. - Гибкий график работы. - Удаленный формат работы для сотрудников из регионов и гибрид для сотрудников из Москвы. - Уютный лофт-офис в 5 минутах пешком от метро Электрозаводская. - Финансирование обучения для сотрудников и профессиональная литература за счет компании. - Возможность использовать sick day вместо больничного 5 дней в году. - Лучшая команда, которая всегда придет на помощь. - Насыщенная корпоративная жизнь. Для связи: @Evgenika_hr
@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