На Moscow Python Conf++ треть докладов про бэкенд
Треть всех докладов этой конференции посвящены бэкенду и веб-разработке. Их краткий обзор ниже.
Но сначала хотим обратить ваше внимание, сегодня, 9 октября последний день перед повышением цены на билеты. Если сегодня забронировать, то цена зафиксируется, и у вас будет несколько дней на окончательное решение и оплату заявки.
High Performance Data Processing in Python
В настоящий момент Python — это основной инструмент для преобразования больших неструктурированных данных. numpy и numba — популярные библиотеки, но при работе с ними разработчику легко угодить в ловушку и потерять всю производительность.
Donald Whyte (Engineers Gate) объяснит, как numpy/numba работают под капотом и как они используют векторизацию для быстрой обработки больших объемов данных. Дональду эти инструменты позволили ускорить научные вычисления в 10 и более раз, перенять его опыт будет очень полезно.
Опыт использования Apache Kafka в World of Tanks
Левон Авакян в своем докладе расскажет, как используется Apache Kafka в проектах Wargaming, какие трудности в связи с этим возникают и как их преодолеть.
Также не секрет, что в компании Wargaming для разработки широко применяется Python. Левон поделится опытом использования различных библиотек для Apache Kafka на Python.
Django under microscope
Из доклада Core-разработчика Django Channels Артёма Малышева вы узнаете все подробности из жизни внутренних механизмов Django от первого байта HTTP-запроса до последнего байта ответа.
Вас ждет настоящая феерия от том, как работает парсер-форм, как компилируется SQL, как реализован шаблонизатор для HTML, как управляется connection pool и т.д. Всё это в хронологическом порядке обработки WSGI-объектов.
Эффективная Selenium-инфраструктура
Используете Selenium для автоматического тестирования, но устали бороться с его тормозами и падениями? Тогда мастер-класс Ивана Крутова (Aerokube) по эффективной инфраструктуре Selenium — для вас.
На мастер-классе Иван обещает показать, как в несколько простых шагов с нуля развернуть кластер Selenium на основе opensource-проектов Selenoid и Ggr, позволяющих заменить морально устаревший Selenium Grid и перестать мучиться с Selenium. Вы увидите, как легко можно записывать видео исполняющихся тестов, добавлять новые версии браузеров и смотреть логи в реальном времени.
История обновления архитектуры проекта
Александр Боргардт поделится достаточно нетривиальной историей эволюции одного проекта. Начинался он на tornado, затем для улучшения ходовых характеристик часть переписали на C++. Потом наступил 2018, и оказалось, что теперь многие старые хаки не нужны. Связка asyncio + uvloop + aiohttp чаще всего даст производительность не хуже. Именно о таком случае на конкретном примере, с понятными рекомендациями, и поговорим на докладе Александра.
Wagtail: когда хочется чего-то приятнее, чем просто Django
В мире PHP-разработки есть WordPress, на котором практически кто-угодно может сделать простой сайт, а специалиста подключить позже, когда понадобится этот сайт расширять. В мире Python до недавнего времени ничего такого не было. Но теперь появился проект Wagtail — полноценная CMS на базе Django для современных веб-сайтов. Игорь Мосягин из Lamoda расскажет, как работает Wagtail, где его удобно применять, и действительно ли это так просто.
Ускорение SQLAlchemy для архитектурных космонавтов
Огромное преимущество SQLAlchemy в том, что это очень распространенная ORM и одно из лучших решений для общения с базой данных на языке высокого уровня. Но иногда это удобство иногда может обернуться неожиданностями. Алексей Старков из Qrator Labs на примере конфигурации сети фильтрации трафика с большим (сотни тысяч) числом записей покажет, как добиться высокой производительности. Для этого нужно перейти от самого наивного использования SQLAlchemy ORM к bulk-операциям и использованию SQLAlchemy Core, а подробности 22 и 23 октября на Moscow Python Conf ++.
50 оттенков Celery
Олег Чуркин уже 8 лет занимается разработкой на Python и сейчас выполняет роль техлида в финтех-старапе TechOps. Когда мы говорим финтех, подразумеваем — Big data. Из доклада Олега узнаем о тонкостях использования планировщика Celery для обработки больших данных:
- для каких типов задач можно и нужно использовать Celery;
- как запустить 500 тысяч задач и оставить базу данных и внешние сервисы живыми;
- как мониторить производительность задач;
- как не потерять задачи при деплое;
- как писать поддерживаемый код задач.
А еще рассмотрим авторские библиотеки, позволяющие успешно масштабировать Celery и мониторить очереди / задачи в Grafana и Prometheus.
Приходите участвовать!
Moscow Python Conf++ будет полезна всем, кто занимается Python-разработкой. В любом формате — от «пишу только на Python» до «иногда применяю во вспомогательных задачах». Все доклады будут построены так, чтобы можно было вникнуть, даже не разбираясь в конкретной теме выступления, тем самым расширив свой кругозор, но в то же время профи смогут добраться до самых заковыристых проблем.
Времени до конференции остается совсем немного, 10 октября стоимость билетов достигнет своего максимума — рекомендуем не откладывать бронирование.
