🔌 Полезные инструменты для работы с API

Практически любой современный сервис взаимодействует через API. Поэтому хороший набор инструментов для тестирования и отладки запросов должен быть у каждого разработчика и тестировщика.

💡 Postman

Самый популярный инструмент для работы с API. Позволяет отправлять запросы, создавать коллекции, писать тесты и автоматизировать проверки.

💡 Bruno

Легковесная альтернатива Postman с хранением коллекций в обычных файлах. Удобно использовать вместе с Git и командной разработкой.

💡 Insomnia

Инструмент с простым интерфейсом и хорошей поддержкой REST, GraphQL и других современных API. Подходит для повседневной работы и отладки запросов.

💡 Hoppscotch

Быстрый веб-клиент для работы с API прямо в браузере. Отлично подходит для быстрых проверок без установки дополнительного ПО.

💡 Swagger UI

Фактически стандарт для изучения и тестирования документированных API. Позволяет сразу видеть доступные методы и выполнять запросы прямо из документации.

💡 HTTPie

CLI-инструмент для тех, кто предпочитает терминал. Делает работу с HTTP-запросами значительно удобнее по сравнению с классическим curl.

👀 Представления списков, словарей и множеств (list, dictionary, set comprehensions) в Python

🚩 Генераторы списков в Python для начинающих. Генератор списков – это простой для чтения, компактный и элегантный способ создания списка из любого существующего итерируемого объекта. В этой статье рассмотрены как простые генераторы, так и более сложные, использующие условия и вложенные циклы for.

🚩 List Comprehension — пояснение для тех, кто никак не может понять. Никак не можете запомнить, писать ли в list comprehension оператор if перед for, а комбинацию if..else после, или наоборот? Прочитав эту статью, вы поймете, из каких частей состоит представление списка, и больше не будете путаться!

🚩 Когда использовать List Comprehension в Python. Из этой статьи вы узнаете, как переписать циклы и вызовы map() с использованием list comprehension, как выбрать между comprehensions, циклами и вызовами map(), как использовать comprehensions с условной логикой и как заменить ими filter().

🚩 Генераторы множеств в Python. Точно так же, как мы используем генераторы списков для создания списков, мы можем использовать генераторы множеств вместо цикла for для создания нового множества и добавления в него элементов.

🚩 Генераторы словарей в Python. Генераторы словарей (dict comprehension) — это метод преобразования одного словаря в другой. Во время этого преобразования элементы исходного словаря, соответствующие заданным условиям, включаются в новый словарь. При этом каждый элемент может быть преобразован по мере необходимости.

Оффер редко приходит сам. Обычно между «без работы» и «оффер получен» стоят десятки откликов, доработок резюме и часов поиска.

Talanto.work помогает пройти этот путь быстрее:
🟠 50 000+ IT-вакансий с разных сайтов

🟠 Telegram-бот с уведомлениями по вашим фильтрам

🟠 Проверка резюме и рекомендации по улучшению

🟠 Проверка соответствия резюме конкретной вакансии

🟠 Генератор персональных сопроводительных писем

Ищите работу не дольше. Ищите эффективнее.

📊 Инструменты для анализа логов и мониторинга

Когда что-то ломается в продакшене, именно логи и мониторинг помогают понять, что произошло. Эти инструменты значительно упрощают поиск проблем и расследование инцидентов.

🔍 Grafana

Одна из самых популярных платформ для визуализации метрик. Позволяет собирать данные из разных источников и строить удобные дашборды.

🔍 Prometheus

Стандарт де-факто для сбора и хранения метрик в современных инфраструктурах. Часто используется вместе с Grafana.

🔍 Kibana

Инструмент для анализа и визуализации логов. Позволяет быстро находить ошибки, строить отчеты и исследовать события в системе.

🔍 Grafana Loki

Система агрегации логов, созданная специально для интеграции с Grafana. Помогает удобно анализировать журналы приложений и инфраструктуры.

🔍 Graylog

Платформа централизованного сбора и обработки логов. Подходит для команд, которым нужно хранить и анализировать большие объемы данных.

🟢 Операторы в Python

1️⃣ Приоритет операторов Python. Статья в популярной форме, на простых примерах поясняет разницу в приоритетах операторов and и or.

2️⃣ Моржовый оператор в Python. После добавления этого оператора в обычно спокойном мире Python возникли споры, и его использование до сих пор относительно ограничено. Тем не менее, выражение присваивания теперь является частью Python, и оно может быть полезным в некоторых ситуациях.

3️⃣ Оператор неравенства != в Python. Разбор нескольких примеров использования оператора неравенства в коде.

4️⃣ Секреты логических операторов в Python. Из этой статьи вы узнаете о неочевидных деталях и скрытых особенностях работы логических операторов в Python.

5️⃣ Возведение в степень в Python: полное руководство. В статье рассмотрены различные методы возведения в степень в Python. Прочитав ее, вы познакомитесь с соответствующими функциями — как встроенными, так и функциями из модуля math и библиотеки Numpy.

ВИДЕО

▶️ Оператор "is" Python сложнее, чем вы думаете

▶️ Самый СТРАННЫЙ оператор в Python (основные фишки и ошибки с walrus operator)

Сегодня ИТ — это уже не отдельные технологии, а связанные между собой процессы. Поэтому и обсуждать их по отдельности становится все сложнее

Изменения в корпоративных ИТ принесли новые инженерные вызовы — от миграции с зарубежных решений до обеспечения устойчивости и безопасности инфраструктуры. Именно этим вопросам посвящена IT Elements — конференция для архитекторов, инженеров, SRE, спецов по ИБ, инфраструктурщиков и технических руководителей.

Сама программа построена вокруг инженерных задач:

🚩Технические доклады, инженерные кейсы, воркшопы, лаборатории и дискуссии

🚩Темы — от искусственного интеллекта и импортозамещения до наблюдаемости, киберустойчивости и эксплуатации сложной инфраструктуры

🚩Отдельный трек о технологиях, науке и человеке: как ИИ меняет мышление, можно ли принимать решения с помощью математики и как незрячий инженер работает с одной из самых популярных аналитических СУБД

Регистрируйтесь, чтобы принять участие. Конференция бесплатная, пройдет в Москве 9-10 сентября.

👀 Лучшие CLI-инструменты для разработчиков

Терминал давно перестал быть просто черным окном с командами. Современные CLI-инструменты помогают быстрее искать файлы, анализировать данные и автоматизировать рутинные задачи.

⚙️ eza

Современная замена классическому ls. Показывает файлы более наглядно, умеет отображать дерево каталогов, права доступа и информацию из Git.

⚙️ bat

Улучшенная версия cat с подсветкой синтаксиса и нумерацией строк. Особенно удобна для быстрого просмотра конфигурационных файлов и исходного кода.

⚙️ ripgrep (rg)

Один из самых быстрых инструментов для поиска по проекту. Находит нужные строки в тысячах файлов за считанные секунды и давно стал стандартом среди разработчиков.

⚙️ fzf

Мощный интерактивный поиск для терминала. Позволяет быстро находить файлы, команды из истории и результаты других утилит без долгого набора путей вручную.

⚙️ zoxide

Умная альтернатива команде cd. Запоминает каталоги, с которыми вы работаете чаще всего, и позволяет переходить между ними по нескольким символам.

⚙️ tmux

Незаменимый инструмент для тех, кто живет в терминале. Позволяет создавать несколько окон и панелей, сохранять сессии и продолжать работу даже после разрыва соединения.