habr (@habr@zhub.link)
Метрика на ключевое событие в MVP без тяжёлой аналитики
При запуске MVP считаем вначале не клики вообще, а деньги и время. Деньги потому, что до серьёзных вложений полезно быстро и по возможности бесплатно проверить, нужен ли проект рынку. Время потому, что его легко потратить не на сам MVP, а на подключение Яндекс.Метрики, Google Analytics, событий, воронок, отдельной базы и прочей обвязки. В итоге идея ещё не проверена, а вокруг неё уже начинает расти аналитическая система. Рассмотрим простую схему с 1-2 быстрыми метрики, которые напрямую проверяют УТП или главный пользовательский сценарий. Пользователь нажал кнопку покупки. Начал создавать проект. Зарегистрировался. Перешёл в Telegram. Этого уже хватает, чтобы понять, работает ли сценарий и есть ли живой отклик. Получаем сразу три плюса. Бесплатно проверяем гипотезу, экономим время на старте и делаем один универсальный инструмент, который потом можно использовать для любого количества своих MVP без новых подключений и переделок. Разберем именно такой вариант. Маленький Django-бэк один раз деплоится на простом хостинге, принимает события через пиксель, хранит их в SQLite и отдаёт статистику JSON-ответом. Дальше во всех новых фронтах меняются только названия event и src . Особенно удобно это в тех случаях, когда фронт живёт на бесплатном или засыпающем хостинге. У free web services на Render сервис уходит в spin-down после 15 минут простоя, а файловая система там ephemeral, поэтому локальный SQLite для таких счётчиков работать не будет. В качестве простого примера отдельного маленького бэка можно использовать PythonAnywhere, где есть бесплатный аккаунт с одним web app. Но сама идея не привязана к этим площадкам и повторяется практически где угодно.
https://habr.com/ru/articles/1013258/
#MVP #аналитика #Django #Python #SQLite #Nextjs #вебразработка #ключевое_событие #трекинг
Show Original Post
habr (@habr@zhub.link)
OpenAI Codex на двух устройствах: как синхронизировать сессии без боли
Я работаю с OpenAI Codex в двух режимах. Дома — за мощным ПК с двумя экранами и в поездках на дачу/отдых/по работе — с ноутбука И довольно быстро столкнулся с неожиданной проблемой: контекст, сессии и история Codex не синхронизируются между устройствами. OpenAI этого просто не предусмотрели! Ниже история о том, как я решил данную проблему.
https://habr.com/ru/articles/1013224/
#OpenAI_Codex #Codex #синхронизация #CLI #разработка #продуктивность #инструменты_разработчика #Python #open_source
Show Original Post
habr (@habr@zhub.link)
Развиваем проект: добавляем новые возможности в десктопное приложение
Наше приложение получилось достаточно удобным, но давайте сделаем его ещё функциональнее. В предыдущей части мы заложили основу: работа с JSON, CRUD-операции и базовый интерфейс. Теперь пришло время добавить те самые «плюшки», которые превращают учебный проект в полноценный инструмент. Мы добавим четыре важные функции:
https://habr.com/ru/articles/1013222/
#Python #Разработка_desktopприложений #Программирование #Tkinter #Создание_приложений_для_начинающих
Show Original Post
Amiga_News (@Amiga_News@fosstodon.org)
Programming language: MicroPython, a stripped-down version of Python 3
MicroPython is a variant of Python 3 with a reduced standard library, designed for microcontrollers and similarly constrained environments. The Amiga implementation, developed under human supervision by the AI "Claude", offers the following features:
https://www.amiga-news.de/en/news/AN-2026-03-00087-EN.html
Show Original Post
chronicc (@chronicc@social.vivaldi.net)
As much as I love using Molecule to test Ansible, I'm kinda confused by the documentation. To understand Molecule it helps a lot to build experience with Ansible and Python beforehand.
Show Original Post
habr (@habr@zhub.link)
Проксирование в UI автотестах с mitmproxy
Прокси — один из основных инструментов в арсенале QA-инженера. Charles Proxy, Fiddler и Proxyman давно стали стандартом для анализа и изменения сетевого трафика в процессе ручного тестирования. Их принцип работы хорошо известен и подробно описан во множестве материалов. Однако возникает вопрос: как использовать подобные возможности в UI-автотестах? Как перехватывать или мокать трафик в автоматизированных сценариях? Давайте разберёмся ->
https://habr.com/ru/articles/1013218/
#проксирование #qa_automation #qa_testing #python #mitmproxy
Show Original Post
encthenet (@encthenet@flyovercountry.social)
Was trying to figure out why a Python string I returned from a http method, either as bytes or as a str kept appearing on the client as quoted.
I forgot that the server framework (FastAPI) defaults to encoding everything as json.
Show Original Post
audiodevcon (@audiodevcon@mastodon.social)
Python Templates for Neural Image Classification and Spectral Audio Processing – Part 2
https://www.youtube.com/watch?v=TNY2UGQ5kAc
#AudioProcessing #coding #programming #Python
Show Original Post
villares (@villares@pynews.com.br)
The sketch-a-day archives and tip jar are at: https://abav.lugaralgum.com/sketch-a-day Code for this: https://github.com/villares/sketch-a-day/tree/main/2026/sketch_2026_03_21 #Processing #Python #py5 #CreativeCoding
Show Original Post
mybestia (@mybestia@mastodon.social)
🔴 MYBESTIA en Mastodon
Programador & Live Coder desde Palma de Mallorca. Construyo en directo: pipelines de vídeo con IA, bots, automatizaciones y webs — sin editar, sin cortes.
📺 youtube.com/@fjqg
🌐 mybestia.com
☕ ko-fi.com/mybestia
#LiveCoding #IA #Tech #Python #Programacion
Show Original Post
ubuntu_touch (@ubuntu_touch@mstdn.social)
Graficar órbitas y ceros de función zeta de Riemann
#Python #Compejo #Compleja #ParteReal #ParteImaginaria
Show Original Post
linuxgal (@linuxgal@techhub.social)
#!/usr/bin/python3
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d.art3d import Poly3DCollection, Line3DCollection
import matplotlib.pyplot as plt
points = np.array([[-1, -1, -1],
[1, -1, -1 ],
[1, 1, -1],
[-1, 1, -1],
[-1, -1, 1],
[1, -1, 1 ],
[1, 1, 1],
[-1, 1, 1]])
Z = points
Z = 10.0*Z
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
r = [-1,1]
X, Y = np.meshgrid(r, r)
ax.scatter3D(Z[:, 0], Z[:, 1], Z[:, 2])
verts = [[Z[0],Z[1],Z[2],Z[3]],
[Z[4],Z[5],Z[6],Z[7]],
[Z[0],Z[1],Z[5],Z[4]],
[Z[2],Z[3],Z[7],Z[6]],
[Z[1],Z[2],Z[6],Z[5]],
[Z[4],Z[7],Z[3],Z[0]]]
ax.add_collection3d(Poly3DCollection(verts, facecolors='cyan', linewidths=1, edgecolors='r', alpha=.20))
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()
Show Original Post