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: #meltano

当前筛选 #meltano清除筛选
Data Science Jobs

@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