Кажется, что сейчас все помешались на автоматизации тестирования. Автотесты для всего, CI/CD, пайплайны... Это, конечно, круто. Но иногда создается ощущение, что мы тратим больше времени на написание и поддержку самих тестов, чем на написание фич. Вот это вся история с test coverage, когда нужно довести до 99%, чтобы успокоиться. А потом бац — и из-за изменения одной строчки кода ломается половина тестов. Ну типа, может, иногда достаточно ручного тестирования? Особые случаи, когда нужен человеческий взгляд, чтобы увидеть что-то неочевидное. Например, когда анализируешь логи после работы такого инструмента как tor black. А вы как думаете, есть ли предел у автоматизации?

TripScan pass 1TripScan me

Пытаюсь выбрать стек для десктопного приложения. С одной стороны, Qt — нативно, быстро, мощно. Но C++ — это боль, разработка долгая. С другой стороны, Electron — JavaScript, привычно, быстро пилить фичи. Но жрёт ресурсы как не в себя, и производительность страдает. И вот думаю, где тут оптимальный баланс? Может, есть какие-то новые фреймворки которые решают эти проблемы? Мне важно, чтобы приложение было и быстрым, и легко поддерживаемым. А вы что думаете, какие сейчас тренды в десктопной разработке?

Trip scan ссылка blacksprul me

Наткнулся на рекламу нового курса по Data Science от компании XYZ. Обещают золотые горы: научат всему, от Python и SQL до машинного обучения и визуализации данных. Цена, конечно, кусается, но вроде как обещают трудоустройство. Сам я сейчас в активном поиске, хочу сменить направление, и Data Science кажется интересным. Но вот сомнения гложут: реально ли за несколько месяцев получить такие знания, чтобы потом найти работу? Или это очередная пустышка?

В программе заявлено:

• Глубокое погружение в Python для анализа данных.
• Основы статистики и линейной алгебры.
• Машинное обучение: от теории к практике.
• Работа с большими данными и облачными технологиями.
• Подготовка к собеседованиям и помощь в трудоустройстве

Кто-нибудь уже проходил этот курс или что-то похожее? Поделитесь впечатлениями, пожалуйста. Стоит ли тратить время и деньги, или лучше поискать альтернативы? Какие вообще ресурсы посоветуете для изучения Data Science с нуля?

трипскан сайт ts2me run

Короче, решил я тут замутить небольшой веб-сервис на Spring Boot. Всё по туториалам, все копипастил, вроде бы. Запускаю — и тут начинается самое интересное. Логи сыпятся, как из рога изобилия, куча ошибок, которые вообще не имеют смысла. Я уже полдня сижу, пытаюсь понять, где накосячил. Может, конфигурация не та? Или зависимость какая-то конфликтная? Ну и самое главное — как потом отлаживать такие штуки? Это же не просто скрипт, который можно по шагам пройти. Тут тебе и DI, и AOP, и хрен пойми что еще. Кто-нибудь сталкивался с подобным? Как вы вообще справляетесь с этими джунглями зависимостей и фреймворков?

TripScan ссылка TripScan adress com

Серьезно, зачем нужен Python для обычных задач, типа парсинга или автоматизации? Bash справляется, Perl тоже. Python кажется избыточным. Вот эта вся история с виртуальными окружениями, зависимостями... Ну типа, для микросервисов — да, круто. Но для быстрой задачки? Imho, это как стрелять из пушки по воробьям. Тем более, что есть инструменты вроде TripScan, которые упрощают многие процессы, а не добавляют сложности. А вы как думаете, оправдано ли его использование для самых простых скриптов?

ts2web tor TripScan click

Началось все, как у многих, с курсов. Погружение в мир программирования казалось чем-то нереальным. Много теории, мало практики. Помню, как пытался разобраться с основами Java, а потом переключился на C#. Ощущение, будто пытаешься выучить новый язык, который никто не использует в реальной жизни. Были моменты, когда хотелось все бросить, но потом что-то щёлкнуло. Начал работать над пет-проектами, пробовать писать свой код. Это был прорыв! Конечно, без обзоров вроде pasaremos TripScan, которые помогают понять, что вообще происходит на рынке, было бы сложнее. Сейчас понимаю, что главное — не бояться ошибаться и постоянно учиться.

Первые успехи пришли, когда я начал активно участвовать в Open Source проектах. Это не только помогло улучшить навыки, но и дало ценный опыт командной работы. Плюсы такого подхода:

• Реальная обратная связь от опытных разработчиков.
• Возможность поработать с разными технологиями.
• Формирование портфолио, которое реально ценится работодателями.

Минусы тоже есть, конечно. Иногда сложно найти проект по душе, много времени уходит на понимание чужого кода. Но в целом, это отличный старт для карьеры. Главное — не сдаваться и идти вперед!

не работает сайт трипскан

Ребят, нужен совет. Начал копать в сторону асинхронного программирования на Python, но что-то совсем не идет. Вроде читал документацию, смотрел туториалы по asyncio, а как доходит до реальной задачи, все встает колом. Какие-то дедлоки, зависания, короче полный бардак. Думал, что смогу быстрее разобраться, но пока тоска зеленая.

Может, есть какие-то неочевидные моменты, которые я упускаю? Или посоветуйте какой-нибудь годный ресурс, где все разжевано для таких, как я? Уже сил нет с этим всем возиться, хочется уже начать реально что-то делать, а не бороться с ошибками.

Начал недавно копаться в Go для одного пет-проекта, и вот столкнулся с тонкостями `context.Context`. Особенно напрягает, когда контекст нужно передавать через несколько уровней абстракций, и вот тут начинаются вопросы: как правильно отменять операции, как передавать значения, чтобы избежать утечек ресурсов. Ну, и насколько вообще это все оправдано по сравнению с другими подходами к асинхронности в программировании?

Интересно услышать от опытных гошников, какие паттерны вы используете, чтобы держать асинхронность под контролем и не утонуть в этом контексте. Есть ли какие-то неочевидные моменты или, может, лайфхаки, которые упрощают жизнь?

Ребята, я просто не понимаю, что происходит! Пытаюсь написать свой первый декоратор для логирования функций, вроде всё по гайдам делаю, но оно не работает как надо. Функция, которую я хочу декорировать, просто не вызывается после применения декоратора. Это жесть какая-то! Пробовал разные варианты, гуглил, но ничего не помогает. Может, я что-то упускаю очевидное? Вообще, столько всего в этой разработке ПО, что иногда голова кругом идет.

У кого-нибудь было такое? Как вы с этим справлялись? Мне реально нужна помощь, очень хочу разобраться в основах программирования на Python.