TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #228 · 19 мар.

Стандартная Django админка работает стабильно но не могу сказать что она меня устраивает. Да, есть базовый набор стандартного функционала, но чего-то всегда не хватает. Может автокомплитов а может тёмной темы. 😎 Долгое время я использовал DjangoSuit, но проект заглох на невыпущенной альфе 2й версии которая в Django3 и вовсе не поддерживается. Что же можно сегодня посоветовать? На сегодняшний день у меня два фаворита: 🚀 DjangoJET 🌎 сайт 🗄 репозиторий ▶️ видео Крутая и красивая админка с кучей плюшек. ▫️автокомплиты с AJAX подгрузкой ▫️темы ▫️дашборды ▫️респонсив ▫️кастомизация панелей прямо в админке Стоит денег для коммерческих продуктов. Для опенсорса бесплатно (AGPL)! 🎷Django Jazzmin 🗄репозиторий Не такая пафосная но от этого не менее крутая админка. ▫️полностью кастомизируется ▫️много готовых тем и возможность собрать свою прямо в админке ▫️Bootsrtap Model окна вместо всплывающих окон ▫️интегрирован Select2 ▫️респонсив Знаете еще крутые админки? Напишите в комментах! #django#libs

Hashtags

Резултати

Пронајдени 4 слични објави

Пребарај: #soda

当前筛选 #soda清除筛选

🪧#安卓#相机#美图 ✨#SODA v9.5.3 甜盐相机国际版,自然美颜相机,解锁VIP会员版 介绍:一款简单易用的自然效果美颜相机,让您的照片从平凡变得非凡。实时应用的美颜效果 第一次拍出完美的自拍,无需进一步编辑 实时应用无瑕疵的皮肤修饰和自然美颜效果 💫 下载地址- 在线下载 ——————————————————

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2470 · 06.12.2024 г., 18:32

#вакансия#lead#DataEngineer#DWH#hadoop#spark#airflow#clickhouse#SODA#remote Ищу к себе в команду DWH в AliExpress Lead Data Engineer Стек: Hadoop, Spark, Airflow, ClickHouse, SODA (DQ). Удаленка, возможность оформления вне РФ. Зона ответственности команды DWH - качественные и своевременные данные в удобном для аналитики виде. За платформу данных и подключение источников к озеру данных отвечает отдельная платформенная команда. Объемы данных в компании исчисляются петабайтами. Чем предстоит заниматься: - Оптимизация производительности сложных процессов загрузки данных (Spark); - Развитие используемых в команде практик и подходов (доработки CI/CD, мониторингов, внутренних библиотек) - Разработка NRT пайплайнов (Kafka, Spark Structured Streaming, CH); - Разработка витрин данных (Spark); - Менторинг разработчиков и контроль за соблюдением стандартов. Мы ожидаем от Вас: - Опыт работы со Spark и глубокое понимание его устройства; - Опыт работы с Python или Java от 3-х лет; - Опыт работы c ClickHouse; - Опыт написания дата пайплайнов, опыт работы с Airflow; - Понимание подходов к организации разработки (CI/CD, DevOps). Будет плюсом: - Опыт разработки потоковой обработки данных; - Опыт работы с форматом iceberg; - Опыт управления небольшой командой. По вопросам и с резюме: @shh1_01