import mysql.connector
from mysql.connector import connect, Error

print("MySQL Connector/Python version: {0}".format(mysql.connector.__version__))

print("Version as tuple:")
print(mysql.connector.__version_info__)
print("")
print("API level: {0}".format(mysql.connector.apilevel))
print("Parameter style: {0}".format(mysql.connector.paramstyle))
print("Thread safe: {0}".format(mysql.connector.threadsafety))

try:
    connection = connect(
        host="ivlytkin.beget.tech",
        user="ivlytkin_zenmon",
        password="пароль",
        database="ivlytkin_zenmon",
    )
    print(connection)

    if connection.is_connected():
        db_Info = connection.get_server_info()
        print("Connected to MySQL Server version ", db_Info)
        cursor = connection.cursor()
        cursor.execute("select database();")
        record = cursor.fetchone()
        print("You're connected to database: ", record)

    show_db_query: str = "SHOW DATABASES"
    with connection.cursor() as cursor:
        cursor.execute(show_db_query)
        for db in cursor:
            print(db)

    print(connection)

    create_movies_table_query = """
    CREATE TABLE movies(
        id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
        title VARCHAR(100),
        release_year YEAR(4),
        genre VARCHAR(100),
        collection_in_mil INT
    )
    """
    with connection.cursor() as cursor:
        cursor.execute(create_movies_table_query)
        connection.commit()

    create_reviewers_table_query = """
    CREATE TABLE reviewers (
        id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
        first_name VARCHAR(100),
        last_name VARCHAR(100)
    )
    """

    with connection.cursor() as cursor:
        cursor.execute(create_reviewers_table_query)
        connection.commit()

    create_ratings_table_query = """
    CREATE TABLE ratings (
        movie_id INT,
        reviewer_id INT,
        rating DECIMAL(2,1),
        FOREIGN KEY(movie_id) REFERENCES movies(id),
        FOREIGN KEY(reviewer_id) REFERENCES reviewers(id),
        PRIMARY KEY(movie_id, reviewer_id)
    )
    """

    with connection.cursor() as cursor:
        cursor.execute(create_ratings_table_query)
        connection.commit()

except Error as e:
    print(e)

PostgreSQL

Python PostgreSQL Tutorial Using Psycopg2

Анализ пакетов на Python

Positive Technologies - PyAnalisys - выявление подозрительных и вредоносных Python-пакетов.

PT PyAnalysis — сервис для выявления подозрительных и вредоносных Python-пакетов, который можно интегрировать в процесс безопасной разработки ПО. Cервис нацелен на анализ пакетов из глобального репозитория PyPI. Мы являемся независимыми аудиторами этого репозитория и за девять месяцев исследования нашли в нем более 200 вредоносных пакетов. C точки зрения пользователя сервис представляет собой API, который позволяет проверить пакет по его названию и получить вердикт относительно его функций: чистый, подозрительный, опасный.

Пример программы - TestPyAnalysis

(Не)безопасная разработка: как защититься от вредоносных Python-пакетов

Указатель пакетов Python’а (Python Package Index — PyPI) — это хранилище программного обеспечения для языка программирования Python.

asyncio

asyncio - это библиотека для написания параллельного кода с использованием синтаксиса async/await. asyncio используется в качестве основы для нескольких асинхронных фреймворков Python, которые обеспечивают высокопроизводительные сетевые и веб-серверы, библиотеки соединений с базами данных, распределенные очереди задач и т.д.

Источники

Книги

Фаулер М. Asyncio и конкурентное программирование на Python / пер. с англ. А. А. Слинкина. – М.: ДМК Пресс, 2022. – 398 с.: ил.

Автор: Мэтт Фаулер

Хабр - Полное руководство по модулю asyncio в Python

Создано: 07 декабря 2021

Обновлено: 01 февраля 2023

Информация о материале: Автор: Игорь Лыткин

VMware Tanzu Greenplum

Документация

Книги

Data Warehousing with Greenplum by Marshall Presser. July 2019: Second Edition 978-1-492-05810-6

Organizing Data in Greenplum

Distribution - распределение данных таблицы по разным сегментам кластера GP (разным экземплярам PostgreSQL)
Partitioning - определяет, как данные хранятся в каждом сегменте (в одном экземпляре PostgreSQL)

Distribution - по одному столбцу с int, bigint

Partition - по столбцу с date

Каждая row-oriented таблица хранится в одном файле.

Колоночная таблица (column oriented) - каждое поле хранится в отдельном файле. Рекомендуется для таблиц, в которых изменяется небольшое количество столбцов.

Создано: 09 декабря 2022

Обновлено: 09 декабря 2022

Информация о материале: Автор: Игорь Лыткин

Docker

Docker — программное обеспечение для автоматизации развёртывания и управления приложениями в средах с поддержкой контейнеризации, контейнеризатор приложений. Позволяет «упаковать» приложение со всем его окружением^[en] и зависимостями в контейнер, который может быть развёрнут на любой Linux-системе с поддержкой контрольных групп в ядре, а также предоставляет набор команд для управления этими контейнерами. Изначально использовал возможности LXC, с 2015 года начал использовать собственную библиотеку, абстрагирующую виртуализационные возможности ядра Linux — libcontainer. С появлением Open Container Initiative начался переход от монолитной к модульной архитектуре.

Разрабатывается и поддерживается одноимённой компанией-стартапом, распространяется в двух редакциях — общественной (Community Edition) по лицензии Apache 2.0 и для организаций (Enterprise Edition) по проприетарной лицензии^[9]. Написан на языке Go.

История

Проект начат как внутренняя собственническая разработка компании dotCloud, основанной Соломоном Хайксом (Solomon Hykes) в 2008 году с целью построения публичной PaaS-платформы с поддержкой различных языков программирования. Наряду с Хайксом в первоначальной разработке значительное участие приняли инженеры dotCloud Андреа Лудзарди (Andrea Luzzardi) и Франсуа-Ксавье Бурле (François-Xavier Bourlet).

В марте 2013 года код Docker был опубликован под лицензией Apache 2.0^[10]. В июне 2013 года генеральным директором в dotCloud приглашён Бен Голуб (англ. Ben Golub), ранее руководивший фирмой Gluster^[en] (разрабатывавшей технологию распределённого хранения GlusterFS и поглощённой за $136 млн Red Hat в 2011 году)^[11]. В октябре 2013 года, подчёркивая смещение фокуса к новой ключевой технологии, dotCloud переименована в Docker (при этом PaaS-платформа сохранена под прежним названием — dotCloud).

В октябре 2013 года выпущен релиз Havana тиражируемой IaaS-платформы OpenStack, в котором реализована поддержка Docker (как драйвер для OpenStack Nova). С ноября 2013 года частичная поддержка Docker включена в дистрибутив Red Hat Enterprise Linux версии 6.5^[12] и полная — в 20-ю версию дистрибутива Fedora, ранее было достигнуто соглашение с Red Hat о включении с 2014 года Docker в тиражируемую PaaS-платформу OpenShift^[en]^[13]. В декабре 2013 года объявлено о поддержке развёртывания Docker-контейнеров в среде Google Compute Engine^[en]^[14].

С 2014 года ведутся работы по включению поддержки Docker в среду управления фреймворка распределённых приложений Hadoop; по результатам тестирования вариантов платформы виртуализации для Hadoop, проведённом в мае 2014 года, Docker показал на основных операциях (по массовому созданию, перезапуску и уничтожению виртуальных узлов) существенно более высокую производительность, нежели KVM, в частности, на тесте массового создания виртуальных вычислительных узлов прирост потребления процессорных ресурсов в Docker зафиксирован в 26 раз ниже, чем в KVM, а прирост потребления ресурсов оперативной памяти — втрое ниже^[15].

С 2017 года вдобавок к свободно распространяемой под лицензией Apache 2.0 редакции продукта выпускается редакция для организаций, продаваемая по ценам от $750 до $2 тыс. в год на узел в зависимости от доступных функций^[9].

Источники

Терминология

Images (образы) - Схемы нашего приложения, которые являются основой контейнеров. В примере выше мы использовали команду docker pull чтобы скачать образ busybox.
Containers (контейнеры) - Создаются на основе образа и запускают само приложение. Мы создали контейнер командой docker run, и использовали образ busybox, скачанный ранее. Список запущенных контейнеров можно увидеть с помощью команды docker ps.
Docker Daemon (демон Докера) - Фоновый сервис, запущенный на хост-машине, который отвечает за создание, запуск и уничтожение Докер-контейнеров. Демон — это процесс, который запущен на операционной системе, с которой взаимодействует клиент.
Docker Client (клиент Докера) - Утилита командной строки, которая позволяет пользователю взаимодействовать с демоном. Существуют другие формы клиента, например, Kitematic, с графическим интерфейсом.
Docker Hub - Регистр Докер-образов. Грубо говоря, архив всех доступных образов. Если нужно, то можно содержать собственный регистр и использовать его для получения образов.

Создано: 03 мая 2022

Обновлено: 09 августа 2022

Информация о материале: Автор: Игорь Лыткин

Этим материалом начинаю серию, посвященное моему Алтайскому краю. Хэш-тег будет #КрасотаАлтайскогоКрая

2020 год для меня - год путешествий и открытия красот Алтайского края. Открыл для себя районные центры Косиха, Красногорское (Красногорский район), Поспелиха (Поспелихинский район), озеро Колыванское в селе Саввушка Змеиногорского района.

Введение вы можете прочитать в Алтайский край.

Июнь 2020. Районный центр Косиха, Косихинский район.

Июль 2020. Райнный центр Красногорское, Красногорский район.

Август 2020. Районный центр Поспелиха, Поспелихинский район.