8-й по счету PyCon Russia пройдет 5-6 сентября в Клязьма Резорт. Как всегда, встречаемся старой и новой тусовкой питонистов, отдыхаем на природе, поем песни под гитару и пиво, слушаем, какие проекты и как пилят в разных компаниях, и прокачиваемся на мастер-классах.

В этом году программу разделили на 2 тематики: разработка на python и ML& Data Science. 

О чем пойдет речь в блоке python-разработки:

В статическом анализе в Python творится страшное. Но, почти никто не замечает слона в комнате. Давайте разбираться, что у нас болит.

Никита Соболев

wemake.services / dry-labs, CTO

Никита расскажет о таких проблемах:

• 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, самое главное, Никита покажет как эти проблемы решить! Его тема так и называется: typed-linter: окончательное решение проблемы статического анализа в Python

Вы получите +1 крутой инструмент, который сможет решить проблемы в вашем коде.

Сергей Петров

Selectel, разработчик Облака Selectel

Сергей Петров приедет с темой Pyroutines: историю о том, как идеи одного языка перетекают в другой

Следуйте за рассказом, и вы узнаете:

• Как еще можно решить проблему с GIL, если не хочется запускать несколько параллельных процессов, а asyncio уже не хватает.

• Чему многопоточность Python может поучиться у Go?

• Возможности интерпретатора которые существуют уже давно, но о которых никто не слышал.

Если вы тоже считаете, что каждый разработчик должен уметь тестировать свой код верхнеуровнево, что тестируемые приложения - это круто, и что геймификация разработки - тоже круто, приходите на доклад Владислава Мухаматнурова.

Владислав Мухаматнуров

Тинькофф, Ведущий инженер по автоматизации тестирования

В докладе Автоматизатор в команде питонистов Влад расскажет о подходе к разработке объемных фичей, благодаря которому появились полноценные приложения для тестирования: консольные и административные интерфейсы, окружения для локальной отладки, фреймворки по управлению и инструменты валидации системы. Всего того, что делает жизнь разработчика проще и технологичнее.

Максим Данилов

wPsoft, Landeck, Старший инженер

Только бы авиасообщение между Россией и Австрией не закрыли! Потому что, доклад Максима хотелось бы послушать вживую.

Его тема: Скрытая супер-сила Django Admin Panel в масштабируемом Backend приложении: долгий путь от отрицания к принятию 

Вот что говорит Максим:

Django Admin Panel — сложный и мало документированный инструмент в Django Framework, который способен значительно повысить скорость разработки, если в нём по-настоящему разобраться.

— «A Не проще ли нам написать свой Backend?»

Я отвечу: «Нет, не проще!».

Семь лет инсайтов и открытий в моем докладе.

Артем Иннокентьев

Evrone, python-разработчик

Осенью в Python завезут pattern matching. Так же как десять лет назад с аннотациями, разработчики языка пока не очень понимают для чего и как новая фича будет использоваться. И будет ли использоваться вообще.

Артем Иннокентьев и Григорий Петров из Evrone перерыли черновики, обсуждения, посмотрели на другие языки — и поделились своими прогнозами. В докладе Артема “Pattern matching: польза или хайп?”: лучшие применения для pattern matching, концепция «как рассказать кодом историю» и деревья. Много разных деревьев.

Другие доклады этого блока смотрите на сайте

Темы блока ML&Data Science

Иван Санин

Avito, Старший инженер в ds команде

Иван расскажет как Разогнать ML в проде

В его команде более 30 однотипных ml микросервисов, и их число постоянно растет. Перед бэкенд инженерами стоят задачи обеспечения максимального rps, оптимизации использования железа и централизованного распространения лучших практик и фич между сервисами.

В результате решения этих задач появился фреймворк «Акведук», позволяющий описать пайплайн обработки данных, концентрируясь на его логическом устройстве, а не технических деталях.

C технической точки зрения Акведук представляет собой легковесную python библиотеку, активно использующую возможности пакетов `multiprocessing` и `asyncio`.

В докладе Иван расскажет, как команда пришла к идее и усовершенствовала фреймворк, сравнит с другими известными решениями и даст практические рекомендации по использованию Акведука.

Антон Киселёв

Provectus, ML Engineer. Expert на Kaggle

Антон Киселев (Provectus) приедет на PyCon с темой Best Practices for Kubeflow Pipelines

В своем докладе Антон расскажет про Kubeflow — MLOps-инструмент для Kubernetes, с упором на Kubeflow Pipelines. 

Обсудим процесс разработки пайплайнов и компонент, использование библиотеки готовых компонент, а также лучшие практики для эффективного использования ресурсов Kubernetes для обучения моделей. Разберем кейс по обучению модели классификации картинок.

Ярослав Таркан

Intel, разработчик 

Ярослав Таркан и Александр Демидовский из Intel проведут мастер-класс: OpenVINO DL Workbench: Знакомимся с Deep Learning и пишем своё первое AI приложение

Рассмотрим популярный фреймворк для инференса нейронных сетей OpenVINO и его графическую оболочку OpenVINO Deep Learning Workbench.

Разберемся, как начать работать с предварительно обученными нейронными сетями, чтобы написать своё первое приложение с элементами AI.

Узнаем, что такое инференс, оптимизация, модель, датасет, акселератор. Применим полученные знания на практике и напишем приложение, которое с помощью оптимизированной нейронной сети быстро справляется с поставленными задачами.

В-общем, будет полезно - раз, познавательно - два, а местами и весело (но пусть это будет сюрприз).

Полная программа PyCon Russia и организационные моменты здесь.

Присоединяйтесь также к чату в Телеграм.