Pycon Russia


Самая большая и душевная
конференция для python-разработчиков
5-6 сентября 2021
700 участников

Что вас ждёт на конференции
PyCon Russia

Два дня докладов
35 опытных спикеров
Мастер-классы
Иностранные спикеры
Афтепати, костёр и пиво
Подарки от спонсоров
Lightning talks
Детская программа

Программный комитет

Именно эти ребята приглашают докладчиков, просматривают заявки, выбирают из них самые полезные и интересные, помогают спикерам подготовиться, устраивают репетиции выступлений и делают все возможное, чтобы получилась отличная программа.
Михаил Коробов
Python Core Developer
PyCharm Community Lead, JetBrains
Lead Data Scientist, Rubbles
CTO в Яндекс.Вертикали
CTO в Spherical
Разработчик в Яндексе
Разработчик в Яндекс.Облаке
Python-разработчик в ScrapingHub
Преподаватель в DataGym,
Senior Data Scientist в Lamoda
Андрей Солдатенко
Senior Software Engineer, Astronomer
Докладчики
Присоединяйтесь к компании спикеров PyCon!
Никита Соболев
wemake.services / dry-labs, Санкт-Петербург
typed-linter: окончательное решение проблемы статического анализа в Python
Тезисы
Павел Дружинин
Mail.ru Group, Москва
Из веб-девелопмента к «железу»: автоматизируем на Python выдачу оборудования при помощи вендоматов в компании с 9000+ сотрудников
Тезисы
Юлия Волкова
EPAM, Санкт-Петербург
Разработка на Python: А можно еще быстрее?
Тезисы
Павел Дружинин, Mail.ru Group, Москва
Из веб-девелопмента к «железу»: автоматизируем на Python выдачу оборудования при помощи вендинговых аппаратов в компании с 9000+ сотрудников
В корпорациях любят всё автоматизировать. Большое количество энтерпрайз-продуктов и внутренних веб-сервисов, которые общаются между собой — все это привычные задачи внутренней и инфраструктурной разработки.

Но что, если необходимо автоматизировать выдачу оборудования сотруднику компании? Это возможность выйти за рамки стандартных веб-сервисов и узнать что происходит на уровне железа.

Как включить огромную железную коробку, которая умеет только принимать байты на серийный порт, в привычный нам, веб-разработчикам, стек Django, React. js, PostgreSQL, Celery и заставить все это общаться между собой?

Посмотрим на консьюмеры Kombu, RabbitMQ. Поучимся управлять пружинами вендинга при помощи Python, читать оптические датчики. Построим всю систему до пользовательского интерфейса «снизу-вверх». И постараемся по пути не отрезать себе палец, когда будем перекидывать питание крутящих серво-приводов между шинами :)
Павел Дружинин, Mail.ru Group, Москва
Из веб-девелопмента к «железу»: автоматизируем на Python выдачу оборудования при помощи вендинговых аппаратов в компании с 9000+ сотрудников
В корпорациях любят всё автоматизировать. Большое количество энтерпрайз-продуктов и внутренних веб-сервисов, которые общаются между собой — все это привычные задачи внутренней и инфраструктурной разработки.

Но что, если необходимо автоматизировать выдачу оборудования сотруднику компании? Это возможность выйти за рамки стандартных веб-сервисов и узнать что происходит на уровне железа.

Как включить огромную железную коробку, которая умеет только принимать байты на серийный порт, в привычный нам, веб-разработчикам, стек Django, React. js, PostgreSQL, Celery и заставить все это общаться между собой?

Посмотрим на консьюмеры Kombu, RabbitMQ. Поучимся управлять пружинами вендинга при помощи Python, читать оптические датчики. Построим всю систему до пользовательского интерфейса «снизу-вверх». И постараемся по пути не отрезать себе палец, когда будем перекидывать питание крутящих серво-приводов между шинами :)
Никита Соболев, wemake.services / dry-labs, Санкт-Петербург
typed-linter: окончательное решение проблемы статического анализа в Python
В статическом анализе в Python творится страшное. Но, почти никто не замечает слона в комнате. Давайте разбираться, что у нас болит.

В докладе я расскажу про проблемы:


  • Качество самих инструментов
  • Внедрение статического анализа в старый проект — почти невозможно
  • Игнорирование ошибок не позволяет сделать «как мне надо», а только как «как просит линтер»
  • Восприятие статического анализа в сообществе: многие уверены, что им достаточно Black!
  • Типизация сейчас является скорее сводным братом троюродной сестры вашей соседки, чем полноценным членом семьи статического анализа
  • Исправление ошибок? Забудьте!
И поделюсь решением: typed-linter — проект, над которым я работаю последние полгода.
Краткий анонс:
  • Новый runtime, сделанный как надо
  • Legacy-first
  • Умное игнорирование ошибок
  • Удобство использования и внедрения
  • Типы (вау!)
  • Исправление большинства ошибок без вашего участия
А также расскажу про модель распространения, которая сочетает в себе open-source и позволяет заниматься проектом на постоянной основе, а не по 10 минут перед сном на выходных.
После моего доклада вы получите +1 крутой инструмент, который сможет решить проблемы в вашем коде.
Юлия Волкова, EPAM, Москва
Разработка на Python: А можно еще быстрее?
Расскажу о том, как экономить время на старте проектов. Посмотрим как тут выручает генерация кода и что есть из готовых решений.
Как можно, просто введя 2 команды из DDL схемы базы данных, получить готовый CRUD REST сервис с моделями и endpoint-ами.
Зачем мне в 2020 пришлось писать свой ddl парсер и генерацию ORM & Pydantic моделей, и как это облегчило жизнь проекту.
Что из чего вообще можно генерировать, чтобы не писать это руками. Бегло посмотрим какие есть готовые библиотеки на сегодняшний день (основные их категории) и кейсы их использования.
Обсудим плюсы данного тренда. Лично мне кажется, что это тренд — с каждым годом таких библиотек все больше и больше, и мы стараемся не писать тот код, который можно не писать. Рассмотрим кейсы, когда это удобно/полезно (про быстрые PoC, RnD) и направления, куда двигаться дальше, если тема интереса.
Следите за событиями крупнейшей конференции для python-разработчиков

Как это было в 2019

Как это было раньше

Программа, видеоролики и фотографии прошлых конференций.
Информационные партнеры
Станьте частью сообщества профессионалов
Связаться с организаторами
Ваши вопросы или предложения