TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #421 · 23 мар.

Мы используем Makefile думая, что нет альтернатив, что это стандарт и всё такое. Но make это не запускалка команд, а система сборки. Мы фактически используем его не по назначению. И на самом деле альтернатива есть! Некоторое время назад я открыл для себя прекрасный инструмент - just. Он решает все проблемы make. just - это не система сборки как make, это именно исполнитель команд! Больше никаких Phony Targets и табуляций, привет нормальный синтаксис и передача аргументов!!! 😎 ⭐️Что умеет just: ✅ Автодокументирование команд Не нужно делать отдельную команду с докой, просто добавь комментарий # команда сборки build: ... $ just --list Available recipes: build # команда сборки Команда с именем default запускается по умолчанию если не указано другое, так что я обычно делаю так: default: just --list Теперь просто выполняем just и получаем доку из текущего файла. ✅ Удобная работа с переменными окружения # загрузить из .env set dotenv-load # глобальная переменная export PYTHONPATH := "./src" # переменная для команды test $TESTUNG="true": pytest ✅ Передача аргументов build target: @echo 'Build {{target}}...' команда запуска $ just build dev # Build dev... ✅ Выбор интерпретатора прямо в команде Пример с инлайн-скриптом на python: system: #!/usr/bin/env python3 import platform print(platform.system()) Эта же функция позволит выполнить скрипт как одну команду вместо перезапуска шела для каждой строки foo: #!/usr/bin/env sh for file in ls .; do echo $file done ✅ Выполнение команды в определенной директории. Можно указать как релятивный путь так и абсолютный [working-directory: 'backend'] build: docker compose build Также можно задать рабочую директорию глобально Там еще много интересного: - поддержка функций - автокомплиты и интеграции - экспрешены - алиасы команд - группировка команд - альтернативы команды под разные ОС - импорт других just-файлов - цветной вывод - ... и другие штуковины! Так что вперёд - ➡️ читать доку! Репозиторий: ➡️https://github.com/casey/just Статья: ➡️https://www.chicks.net/reference/file_formats/just/ ЗЫ. Кажется, на Makefile я уже не вернусь) #tools

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #groovy

当前筛选 #groovy清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3205 · 02.04.2026 г., 09:00

#вакансии#работа#Data#Engineer#Инженер#Россия#РФ#Java#Groovy#BigData#Hadoop#ETL#DWH#удаленка#Senior 👾Senior Data инженер cтавка в час: 2000-2700 руб. гросс. Локация: удаленная работа из РФ, РБ. Проект: ритейл Компания: Omega Solutions ☕️Требования - Владение одним из языков программирования (Java, Groovy), знание принципов ООП, умение читать чужой код; - Опыт сборки проекта, компиляции и деплоя в Rancher (Docker); - Опыт проектирования, реализации, развития и поддержки интеграционных решений на стеке технологий BigData; - Знание SQL (индексы, функции, умение читать планы запросов, оптимизация запросов); - Опыт работы с любой реляционной БД (Oracle, Postgres, MySQL, MsSQL, DB2 и т.п.); - Умение работать с Git в консоли; - Знания специфики работы ETL инструментов (Apache Nifi, Airflow, интеграционные шины SAP BW, Talend, Informatica, SAS и т.п.); - Опыт работы с Hadoop; - Понимание устройства HDFS, форматов данных; - Опыт работы с Hive или любым другим хранилищем на основе Hadoop; - Опыт использования систем ведения проектов и документации; - Умение работы с архитектурными схемами; - Понимание принципов построения и хранения данных - DWH и DataLake. Дополнительные требования - Желателен опыт администрирования Unix/Linux или Hadoop (HDFS , Yarn, Ranger , Spark, Zookeeper), Zabbix, Ansible; - Понимание диагностических и трейc‑файлов SAP HANA: структура, назначение, базовая интерпретация событий; - Уверенный Python/Go/Java/C++/Rust для парсинга логов и бинарных форматов, опыт написания утилит для разбора файлов; - Опыт работы с SAP HANA как источником данных: SQL‑диалект HANA, типы данных, форматы экспорта (CSV/бинарный), базовая администрация полезна; -Умение превращать разобранные данные в формат Iceberg/Paimon (таблицы, события, JSON) и выгружать в Apache Kafka (или любой другой подходящий источник); - Практика в data engineering/observability/SRE: автоматизация анализа логов/трейсов, расследование инцидентов производительности и ошибок. 🤝Задачи: • Разработка и поддержка интеграций • Выбор технологий и решение сложных задач • Контроль качества и документации • Развитие архитектуры и процессов (CI/CD) 🪂Условия Оформление по ИП Дружелюбная атмосфера внутри компании Развитие через реальные задачи, а не формальные курсы Возможность предлагать идеи и видеть, как они внедряются Гибкий график работы и возможность удаленной работы Оплата за фактически отработанное время Участие в интересных проектах без лишнего микроменеджмента 👋Контакт:@CodeVal Любишь разбираться в сложных системах и делать их лучше — откликайся!