Зеленые потоки Celery. Gevent и Eventlet

Вторая статья цикла о внутрянке Celery: на этот раз — зелёные потоки (gevent/eventlet). Как gevent и eventlet работают под капотом Celery, что такое Hub, monkey patching и почему autoscale для гринлетов бесполезен. А ещё — неожиданный бенчмарк: prefork против gevent на одном ядре. Спойлер: gevent проигрывает, но не спешите его хоронить. Для тех, кто выбирает пул под свои задачи. 

  Вайб-монтаж печатных плат и такой же код

Yet another способ сверхбыстрого прототипирования из мелких модулей и печатных плат. Также, рассматривается вопрос вайбкодинга любых шрифтов на основе генерации из ttf для дисплея и вывода рисунка.

  Как я обучил GPT с нуля на русском языке — и что из этого получилось

Всё началось с наивной мысли: зачем платить за API или тащить 7B-модель, если мне нужна маленькая модель для простых разговоров на одном языке? Логика казалась железной — большие модели умеют всё и на всех языках сразу, но это же избыточно. 0.7B, заточенная под один язык и один стиль общения, должна справляться не хуже. Спойлер: это было наивно. Но путь оказался ценнее результата.

  5 слоев кэширования в веб-приложениях: Полное руководство для Python-разработчиков

Кэширование — ключевой механизм оптимизации производительности веб-приложений, позволяющий снизить задержки и уменьшить нагрузку на серверы. В этой подробной статье рассмотрим пять основных уровней кэширования, применимых в современных веб-системах. Ты узнаешь о внутреннем и внешнем кэше, кэшировании на уровне reverse proxy, браузера и фронтенда. 

  Pyrog. Основа для приложения мечты

Около трёх лет назад я выпустил программный комплекс для ускорения разработки и управления мини-приложениями на Python + PySide6, которые помогают мне в повседневной работе.За время его эксплуатации я обнаружил ряд архитектурных недостатков, которые ухудшали опыт его использования, да и многие возможности, о которых я мечтал не были реализованы. Так или иначе, я нашел в себе силы исправить свои ошибки и реализовать задуманное. Поэтому, если вы, как и я, пишете инструменты на Python или хотите этим заняться, то можете взять на вооружение мой инструмент, он бесплатный и имеет открытый исходный код. Присоединиться к проекту

  Как тестировать внешние API в Python: от DI-мока до настоящего HTTP-сервера

Почти каждый сервис, который мы сегодня пишем, ходит куда-то наружу — платёжный шлюз, биллинг, чужой публичный API. И каждый раз, когда садимся писать тесты на этот код, упираемся в один и тот же вопрос: как протестировать клиента, не привлекая внимания санитаров выходя в реальный мир?Эта статья про то, как выбирать инструмент под эту задачу. Не абстрактно — на одном маленьком, но гордом настоящем сервисе catfact-demo-service, в tests/ которого рядом лежат пять способов протестировать одну и ту же интеграцию.

  RAG в enterprise: 70-80% проблем не в модели, а в данных

Эта статья родилась из работы над AlpinaGPT. Мы недавно зарелизили в нём по-настоящему крутых AI-ассистентов и AI-проекты: с подключаемыми базами знаний, общим контекстом чатов и нормальной памятью между сессиями. Я начал смотреть, как RAG сделан у других — и оказалось, что во многих продуктах на рынке всё гораздо проще и грубее, чем нам кажется.