Когда то мы все были людьми

@pro_python_code

Узнаем расстояние между городами

Геодезическое расстояние — это длина кратчайшего пути между двумя точками на любой поверхности Земли. В следующем примере мы покажем, как пользователь может вычислить геодезическое расстояние на основе данных широты и долготы.

В нашем примере мы узнаем, что расстояние между городами Нью-Йорк и Техас 2507 километров.

3️⃣0️⃣ дней Python

Описание выглядит очень привлекательно! Если вы хотите быстро погрузиться в мир программирования на Python, этот гайд будет отличным выбором. Он покрывает все основные аспекты языка и позволяет вам развить навыки в различных областях, включая работу с модулями, понимание типов ошибок, использование PIP для установки библиотек, веб-скрейпинг и создание API.

Рекомендую ознакомиться с содержимым репозитория и начать изучение по мере возможности. Важно отметить, что продолжительность изучения зависит от вашего уровня подготовки и скорости обучения. В любом случае, даже если вы не уложитесь в 30 дней, сам процесс будет полезным и увлекательным.

Для тех, кто уже имеет опыт работы с другими языками программирования, эти 30 дней могут стать отличной возможностью углубить свои знания и научиться новым приемам.

▪️модули;
▪️типы ошибок в Python;
▪️PIP;
▪️веб-скрэпинг;
▪️создание API.

🔗 Ссылка

@pro_python_code

🆕 Один из самых популярных фреймворков для асинхронного программирования на Python — FastAPI 🚀

Друзья, если вы ищете способ создавать производительные веб-приложения, то обязательно обратите внимание на FastAPI! Этот фреймворк позволяет разрабатывать RESTful API с минимальными усилиями и высокой эффективностью. Благодаря поддержке асинхронного программирования, ваши приложения станут более отзывчивыми и масштабируемыми.

🔑 Преимущества FastAPI:

📍Автоматическая генерация документации на основе OpenAPI

📍Высокая производительность благодаря асинхронным возможностям

📍Простой и понятный синтаксис для разработки


📁 Вот репозиторий с примерами использования FastAPI можно найти по этой ссылке. Не упустите шанс освоить этот крутой инструмент!

@pro_python_code

📌 Шпаргалка по Linux администрированию

Этот справочник является кратким руководством по основным темам администрирования Linux для начинающих и опытных DevOps-инженеров.

Особое внимание стоит уделить разделам: «Infrastructure as Code» и «Monitoring & Logging».

1. Master the command line:
- Овладение командной строкой Linux, понимание и использование ключевых команд для управления системой.

2. File Permissions:
- Понимание файловых разрешений (chmod), прав доступа владельцев (chown) и групп (chgrp).

3. SSH Key Pairs:
- Создание пар SSH ключей для безопасного подключения к серверам.

4. Firewall Rules:
- Настройка правил брандмауэра для контроля сетевого трафика и обеспечения безопасности.

5. Take Regular Backups:
- Регулярное создание резервных копий данных с использованием инструментов синхронизации, таких как rsync или tar.

6. Scripting Skills:
- Развитие навыков программирования на Bash для автоматизации задач.

7. Package Management:
- Управление установкой и удалением пакетов программного обеспечения с помощью инструментов, таких как apt, yum или dnf.

8. Network Troubleshooting:
- Решение проблем сети путем использования команд ping, traceroute и других инструментов для диагностики.

9. Process Management:
- Мониторинг и управление процессами с помощью системных команд, таких как ps, top и kill.

10. Disk Management:
- Оптимизация дискового пространства и производительности системы с помощью LVM и других инструментов.

11. Version Control:
- Использование Git для управления версиями кода и отслеживания изменений.

12. Containerization:
- Работа с контейнерами Docker и Kubernetes для упрощения развертывания и масштабирования приложений.

13. Configuration Management:
- Использование инструментов конфигурации, таких как Ansible, Puppet или Chef, для автоматизации настройки серверов.

14. Cloud Services:
- Работа с облачными сервисами AWS, Azure или Google Cloud Platform для управления инфраструктурой.

15. Testing & CI/CD:
- Интеграция тестов в процесс разработки и непрерывной интеграции и доставки (CI/CD).

16. Monitoring & Logging:
- Внедрение инструментов мониторинга и логирования, таких как Prometheus, Grafana, Graylog или ELK stack, для анализа и решения возникающих проблем.

17. Infrastructure as Code:
- Автоматизация инфраструктуры с помощью инструментов Terraform, CloudFormation или Pulumi для централизованного управления ресурсами.

18. Automation & Orchestration:
- Использование инструментов оркестрации, таких как Jenkins, Travis CI или CircleCI, для автоматизации процессов сборки и доставки.

19. Certifications:
- Получение сертификаций, таких как AWS Certified Solutions Architect – Associate, DevOps Engineer Professional или Red Hat Certified System Administrator (RHCSA), чтобы подтвердить свои навыки.

20. Continuous Learning:
- Поддержание актуальности знаний через регулярное посещение конференций, чтение статей и участие в форумах по DevOps.

@pro_python_code