Осенью прошлого года в московском офисе Яндекса прошла первая Школа бэкенд-разработки. Мы сняли занятия на видео и сегодня рады поделиться на Хабре полным видеокурсом Школы. Он позволит вам научиться промышленной разработке на Python. Авторы лекций — опытные разработчики в Яндексе. К каждому видео приложены ссылки на примеры и полезные материалы.

Для изучения курса нужно знать основы Python и понимать, как приложения развёртываются на серверах. Мы ждём, что вы умеете делать запросы к базам данных и знаете, как создаются веб‑приложения, — хотя бы на начальном уровне.

Эта статья предназначена для тех, кто уже знает про Docker, знает для чего он. А вот что делать с этим дальше не знает. Статья носит рекомендательный характер и не посягает на звание «лучшая практика».

Итак, возможно вы прошли docker tutorial, докер кажется простым и полезным, но вы пока не знаете, как он может вам помочь с вашими проектами.

Обычно с деплоем возникает три проблемы:

1. Как мне доставить код на сервера?
2. Как мне запустить код на серверах?
3. Как мне обеспечить одинаковость окружения, в котором запускается и работает мой код?

Как с этим поможет Docker под катом.

В статье речь пойдет о технологии WebSocket. Точнее не о самой технологии, а о том, как ее можно использовать. Я давно слежу за ней. Еще когда в 2011 году один мой коллега прислал мне ссылку на стандарт, пробежав глазами, я как-то расстроился. Выглядело настолько круто, и я думал, что в момент, когда это появится в популярных браузерах, я уже буду планировать, на что потратить свою пенсию. Но все оказалось не так, и как гласит caniuse.com WebSocket не поддерживается только в Opera Mini (надо бы провести голосование, как давно кто-либо видел Opera Mini).

Кто трогал WebSocketы руками, тот наверняка знает, что работать с API тяжело. В Javascript API достаточно низкоуровневый (принять сообщение — отправить сообщение), и придется разрабатывать алгоритм, как этими сообщениями обмениваться. Поэтому и была предпринята попытка упростить работу с вебсокетами.

Так и появился WSRPC. Для нетерпеливых вот простое демо.

Привет, Хабр. Я уже довольно давно пишу на Python. Недавно пришлось разбираться с RabbitMQ. Мне понравилось. Потому что он без всяких проблем (понятно, что с некоторыми тонкостями) собирается в кластер. Тут я подумал: а неплохо бы его использовать в качестве очереди сообщений в кусочке API проекта, над которым я работаю. Сам API написан на tornado, основная мысль была в исключении блокирующего кода из API. Все синхронные операции выполнялись в пуле тредов.

Первое, что я решил, это сделать отдельный процесс(ы) «worker», который бы брал на себя всю синхронную работу. Задумал, чтобы «worker» был максимально прост, и делал задачи из очереди одну за другой. Скажем, выбрал из базы что-нибудь, ответил, взял на себя следующую задачу и так далее. Самих «worker»ов можно запустить много и тогда AMQP выступает уже в роли некоего подобия IPC.

Спустя некоторое время из этого вырос модуль, который берет на себя всю рутину связанную с AMQP и передачей сообщений туда и назад, а также сжимает их gzipом, если данных слишком много. Так родился crew. Собственно, используя его, мы с вами напишем простой API, который будет состоять из сервера на tornado и простых и незамысловатых «worker» процессов. Забегая вперед скажу, что весь код доступен на github, а то, о чем я буду рассказывать дальше, собрано в папке example.