Метод seek() - это встроенный метод в Python, он используется для установки текущей позиции в файле (или указателя файла).

Повторяющиеся задачи созрели для автоматизации. Разработчики и системные администраторы обычно автоматизируют рутинные задачи, такие как проверки работоспособности и резервное копирование файлов, с помощью сценариев оболочки. Однако, поскольку эти задачи становятся более сложными, сценарии оболочки могут усложняться в обслуживании.

Merge Sort - один из самых известных алгоритмов сортировки. Если вы изучаете информатику, Merge Sort вместе с Quick Sort, вероятно, является первым эффективным алгоритмом сортировки общего назначения, о котором вы слышали. Это также классический пример алгоритма «разделяй и властвуй».

В этом посте я расскажу вам, как реализовать асинхронные задачи Django без Celery. Прежде всего я определю, что я имею в виду под термином «асинхронная задача».

Django - NGINX - это популярная и хорошо протестированная комбинация, используемая для развертывания веб-приложений в продакшене. В этом посте я объясню шаги, необходимые для развертывания вашего проекта Django на сервере с использованием Ubuntu 18.04.

Недавно появилась задача добавить на один из своих сервисов авторизацию по номеру телефона. Пришлось знатно порыться в интернетах и потратить немного времени на написание кода. 

Сегодня мы собираемся создать ChatBot API и веб-интерфейс на Python 3. ChatBots сложно построить, потому что существует бесконечное количество входных параметров. Из-за этого ChatBot, который может последовательно придумывать хорошие ответы, требует огромных знаний.

Django 3.0 alpha 1 вышел на этой неделе. Он вводит поддержку ASGI благодаря большой тяжелой работе Эндрю Годвина.

Этот пост о том, как мы используем типы для документирования и обеспечения исполнения контракта для наших API-интерфейсов Python HTTP. В ближайшие несколько недель мы поделимся подробностями о дополнительных инструментах и ​​методах, которые мы разработали для управления качеством нашей кодовой базы.

В прошлой статье я написал о некоторых методах, которые я использую в python для эффективной обработки очень больших наборов данных. Вы можете найти это здесь. Грубо говоря, в нем подробно рассказывается, как можно разбить большой файл на куски, которые затем можно передать на несколько ядер для сокращения времени обработки. Ниже я подробно остановлюсь на этом, сначала создав родительский класс, который превращает данный (большой) файл в порции. Я создаю его таким образом, чтобы дочерние классы можно было легко создавать и адаптировать для конкретных типов файлов, учитывая некоторые примеры. Наконец, я даю некоторые функции обертывания для использования в сочетании с любым из чанков, чтобы чанки могли обрабатываться с использованием нескольких ядер.