วีดีโอ

Минимально достаточно понимать код, который написан в документации и примерах

@nikolaypavlin спасибо. А асинхронку насколько глубоко и хорошо надо понимать ? Если можно соизмерить как-то )

а если к делу, то отличный контент

К сожалению у нас еще не было возможности провести исследования на безопасность и точность измерений при наличии кардио стимулятора, чтобы ответить этот вопрос.

Не совместить с некоторыми библиотеками - основной нюанс

Замени свой терминал на Warp [Any] th-cam.com/video/L_thDzg1LRg/w-d-xo.html

UPD нашел

Автору вопроса помогло вот это видео: Я Написал Клон Hamster Kombat! ПОЛНЫЙ РАЗБОР ПРОЕКТА th-cam.com/video/6mj9x5bx6z0/w-d-xo.html

было бы ещё круто эти файлы на гитхаб залить и ссылочку дать. т.к. веду свой конспект и было бы удобно вставить это туда

@@maksimvasilyev4684 без таймкода сложновато, но концептуально - метод это функция у класса/объекта Но это все про формальные обозначения, я бы не назвал это чем-то важным

Обратная связь - это очень ценно

Не знаю откуда предополжение, что f-строки медленнее, мне казалось, что уже давно не так, для себя пруфанул это вот так: import timeit # Исходные данные для подстановки name = "Alice" age = 30 city = "Wonderland" occupation = "Software Engineer" * 100 # Короткая строка def f_string_short(): return f"{name}" def format_string_short(): return "{}".format(name) # Средняя строка def f_string_medium(): return f"{name} is {age} years old and lives in {city}." def format_string_medium(): return "{} is {} years old and lives in {}.".format(name, age, city) # Очень длинная строка def f_string_long(): return f"{name} is {age} years old, lives in {city}, and works as a {occupation}. " def format_string_long(): return "{} is {} years old, lives in {}, and works as a {}. ".format(name, age, city, occupation) # Количество повторений для точности измерений repetitions = 1_000_000 # Бенчмарк results = { "f_string_short": timeit.timeit(f_string_short, number=repetitions), "format_string_short": timeit.timeit(format_string_short, number=repetitions), "f_string_medium": timeit.timeit(f_string_medium, number=repetitions), "format_string_medium": timeit.timeit(format_string_medium, number=repetitions), "f_string_long": timeit.timeit(f_string_long, number=repetitions), "format_string_long": timeit.timeit(format_string_long, number=repetitions), } print(results)

В целом оверхед на логи безусловно есть, но это то, что позволяет отлаживать ход программы + можно гибко настраивать уровни логирования, как в виедо смотрим и в проде выводить только ошибки и ворнинги, а много дебага только у себя локально

@@nikolaypavlin Проблема с f строками достаточно проста, она интерполируется каждый раз даже если не будет записана в лог, а еще в документации прямо написано про отложенную интерполяцию записей в таком стиле logging.info("The value of x is %d", x), в асинхронном коде так и вовсе прикол что по факту записываются слегка неточные логи из за гэпа между реальным созданием f строки и непосредственной записью в ту же ёлку или clickhouse Касательно производительности вопрос к памяти в целом, зачем каждый раз создавать объект f строки, если на уровнях выше debug или даже info они будут куда более редкими. Это что то типо best practices если я вообще правильно помню. В вашей бенчмарке отложенной интерполяции нету да и важно наверно это только где внешние системы логирования аля grafana

Для этого и создаются v1 и v2, чтобы и там и там были доступны endpoint-ы В v1 мы сохраняем предыдущий контракт (формат апи) А в v2 модем учесть новые изменения

@nikolaypavlin когда мы делаем route.include(some_route) route.include(some_route2) и дальше подключаем в app, то у нас всегда будет набор эндпоинтов дублироваться?

Абсолютно верно

Можно скопировать метапромпт и подставить в него задачу свою

Как сделал вывод?

@@nikolaypavlin да столько всего вообще, а потом ещё твоя фраза: "Да я думаю это не большой проект"

@@АксёновАлексей-ш9ч тогда зачтем, как комплимент, в плане трудолюбия, но на ютубе, на самом деле все небольшое, как видишь пишется все за час, из готового шаблона уж точно

Нужно было привыкнуть к этому сетапу в плане настройки, теперь без косяков получается

Свои плюсы точно есть, но видел на реддите рассуждения, что там производительность достаточно низкая, возможно уже пофиксили, потому что был тред на гит хабе

На самом деле в плане ЭКГ это давно известная технология снятия ЭКГ I-отведение, т.е. оно не такое подробное как двенадцати канальное, когда вам закрепляют электроды на запястья, ноги и тд., но нам видны аритмии и другие отклонения. Соотвественно пульс насчитывается на основе ЭКГ (время между R пиками (ударами сердца)), а вот давление это наш уникальный алгоритм. Он основан на сопоставлении сигналов ЭКГ и ФПГ (центральный датчик, так что пальцев необходимо прикладывать 3) он схожий с датчиками в пульсоксиметре, т.е. просвечивает сосуды и на основе данных роста, веса ЭКГ и ФПГ (то есть мы знаем, когда кровь пошла по сосудам) мы рассеиваем давление программно

@@nikolaypavlin будут погрешности в расчётах, на тонометре к примеру я могу точно отслеживать свои показатели давления, это точный медицинский прибор, мне не нужно искать среднеарифметическое значение из 3 разных показаний, но а в целом прибор интересный, по крайней мере Программное обеспечение хорошее с алгоритмом.

Что-то новое, это радует!

Принимается, будем делать

Очень схожий с Джанго интерфейс для работы, что мне гораздо привычнее

@@nikolaypavlin спасибо!

Добавляем в копилку схожестей, но пока хедлайнер Брендан Фрейзер