ХЭДЛАЙНЕРЫ
Dr. Russell Keith-Magee, президент Django Software Foundation, член Django core team, CTO компании TradesCloud.
Рассел выступит с докладом про построение девелоперских коммьюнити через призму своего опыта в DSF, а также расскажет о некоторых технических аспектах устройства Django (ORM).
Armin Ronacher, один из основателей Pocoo Team.
Широко известен как автор Flask и Jinja2. Армин выступит с докладом на тему «Advanced Flask patterns», полностью обновленным со времени EuroPython 2012.
Holger Krekel, основатель PyPy Project, автор популярных инстументов py.test и tox.
Тема доклада Холгера — «Re-inventing Python packaging and testing»: Python still does not have a built-in installer that can install dependencies. You have to first install setuptools/distribute and then use easy_install/pip. Installation of packages is slow and depends on reachability of pypi.python.org and other servers. There is no quality control where you could e. g. see on which platforms the package successfully installs, let alone has its automated tests passing. There is not really a standard way to run tests. This talk outlines my plans for improving the situation, including a demo of a new (in-development) PyPI server that speeds up installation by an order of magnitude for many packages.
David Cramer, специалист по высоким нагрузкам из DISQUS.
DISQUS — один из крупнейших веб-проектов, написаных на Питоне; он выдерживает более 500 млн пользователей в месяц. Дэвид расскажет про масштабирование проектов на Питоне: правильные практики и грабли, на которые наступают проекты в ходе свеого роста.
Jeff Lindsay, хакер-философ, разработчик, архитектор.
Основатель крупнейшего в США коммьюнити-центра для хакеров Hacker Dojo, организатор всемирно известных хакатонов SuperHappyDevHouse. Участвовал в проектах CommerceNet, NASA Ames, Twilio и других. В свободное время рассказывает про Evented Web и обучает программированию. На PyCon Russia Джефф представит тему «Distributed Service Architectures with Python».
НАШИ СПИКЕРЫ
Андрей Светлов, Python Core Developer, соорганизатор UA PyCon.
PEP 3156 — стандарт на асинхронные операции в Питоне.
Питон уже имеет немало библиотек для сетевого программирования. Самые известные — twisted, tornado, gevent, medusa/asyncore. Эти системы не совместимы между собой, что не дает возможности писать кроссплатформенные библиотеки работающие в любом event loop. PEP 3156 предлагает новый общий стандарт, который смогут поддерживать все разработчики.
Андрей Власовских, разработчик IDE PyCharm в JetBrains, автор библиотек funcparserlib и iterpipes.
Статический анализ языка Python
Статический анализ позволяет получать информацию из исходного кода программы без её выполнения. Мы рассмотрим доступные средства статического анализа кода на языке Python (PyLint, PyFlakes, Pep8, инспекции в IDE) и поговорим о том, какие проблемы они могут автоматически находить в коде. Я расскажу о подходах, на которых основан статический анализ в этих инструментах, более подробно остановлюсь на специфике анализа Python как динамического языка. Доклад познакомит с инструментами статического анализа, благодаря использованию которых в повседневной практике можно снизить количество проблем в коде на Python (ошибок, исключений, стилистических расхождений).А еще позволит узнать о теории, стоящей за инструментами статического анализа и познакомиться с особенностями применения статического анализа динамических языков типа Python.
Михаил Коробов, Python-разработчик, спикер различных Python-конференций.
Как перейти на Python 3?
Расскажу, как обстоят дела с переходом на 3й питон, зачем на него переходить и как (по моему мнению) на него переходить. Знания можно будет в тот же день применить на практике, совместно портировав библиотеку-другую в рамках вечернего воркшопа/спринта. Надеюсь, что после доклада и воркшопа у каждого человека появится (или систематизируется) навык портирования кода на Python 3. Этот навык в скором времени станет необходим, например, для того, чтобы читать код большинства популярных проектов (даже если пишете на 2.x). Ну и пользу для мировой цивилизации никто не отменял.
Роман Иманкулов, разработчик Doist Inc.
Celery для внутреннего API в инфраструктуре SaaS
Основная задача Celery состоит в том, чтобы исполнять фоновые задачи. Как правило, процессы celery используют ту же кодовую базу, что и основное приложение. Я предлагаю взглянуть на Celery с другой стороны и попробовать использовать его в роли транспорта для связи компонентов распределенного приложения. В докладе будут приведены конкретные примеры реализации API на Celery, рассмотрены возникающие в связи с этим вопросы маршрутизации запросов к воркерам. Также будет упомянуто, чем же Celery так хорош для построения внутреннего API, а в каких ситуациях его использование может показаться излишним. Слушатели узнают о том, как можно быстро и без лишних накладных расходов связать компоненты распределенного приложения в единое целое, избавиться от сильной связности, и возможно, взглянуть на собственное приложение немного с другой точки зрения. Предполагается, что слушатели знакомы с концепцией очередей сообщений, и представляют, в каких случаях и для чего может использоваться Celery или аналогичные решения.
Александр Кошелев, руководитель группы разработки, Яндекс.
Препарирование работы асинхронного кода
Что происходит внутри асинхронного кода? Как быть, когда логика становится cpu-bound? Можно ли сделать гибридную синхронно-асинхронную архитектуру? Я попробую ответить на эти вопросы на примере приложения на Tornado. Сделаю визуализацию работы приложения и предложу пути решения некоторых проблем.
Константин Лопухин, ЧТД
Мастер-класс: пишем свой интерпретатор с использованием RPython
На этом мастер-классе мы увидим, как устроены байткод интерпретаторы (почти все интерпретаторы для современных динамических языков именно такие), какие преимущества дает использование RPython при реализации (используется в PyPy), и как работает JIT (just-in-time compiler). Практическая часть будет состоять из реализации нескольких небольших частей - реализация нового байт-кода, добавление just-in-time компилятора, анализа и улучшения производительности.
Данила Штань, руководитель разработки холдинга 66.ru
uWSGI как швейцарский нож python-web-разработчика
uWSGI, который начинался как быстрый контейнер приложений на питоне постепенно эволюционировал в инфраструктурное решение не только для запуска, но и для разработки приложений в целом (причем не только на языке python). К сожалению, недостаток документации зачастую отталкивает разработчиков и сисадминов от использования uWSGI. Мой доклад нацелен на людей (как разработчиков, так и сисадминов), которые имеют практический опыт разворачивания web-приложений на питоне в production-среде, которые готовы рассматривать альтернативы выбранным решениям. Помимо знакомства с собственно сервером приложений мы посмотрим на дополнительные фичи (например кэширование или выполнение фоновых задач), которые зачастую позволяют (особенно в небольших проектах) уменьшить количество используемых сторонних технологий вроде memcached или celery.
Денис Колодин, программист-аналитик, ИК "Форум"
Low-latency и soft-realtime на Python
В докладе будет рассказано о разработках программного обеспечения, работающего на высоких скоростях и имеющего предсказуемое время реакции. Также будут представлены способы интеграции Python с помощью ctypes и cython с высокоскоростными сервисами операционной системы. Затронуты вопросы управления памятью, процессами, потоками, волокнами и GIL. Слушатели поймут, как строить системы с ожидаемым временем реакции. Знания могут быть применены для разработки серверов, обслуживающих множество клиентов одновременно или выполняющих скоростную обработку данных.
Дмитрий Прокофьев, разработчик Яндекс
Эволюция системы синхронизации данных между сервисами
В докладе будет рассказано о том, зачем Яндексу понадобилась синхронизация данных и с чем пришлось столкнуться в процессе: Почему синхронизируем на уровне приложения. Update log против Insert log. Проблемы связанные с DB. Типы данных, отсутствие транзакций. Проблемы связанные с Django. Проблемы связанные c изменениями ниже уровня приложения. Например массовый update.