🚀 Python-разработчик — от основ до синьора.

Если вы ищете структурированный roadmap в бэкенд-разработке на Python, обратите внимание на дорожную карту от Boot.dev. Она начинается с базовых навыков (Linux, Git, ООП) и ведёт к сложным темам: алгоритмы, HTTP-серверы, безопасность и DevOps-инструменты.

Создатели сделали акцент на практике. После каждого теоретического блока предлагается создать проект: от простого бота до агрегатора блогов с использованием SQL и облачных хранилищ.

🤖 GitHub

@python_job_interview

🖥 Новинка в Python 3.14: t-строки — типобезопасные f-строки

Python 3.14 вводит t"..." — новый синтаксис для строк, ориентированных на безопасность типов и интеграцию с системами шаблонов, SQL, HTML и др.

🔹 Что такое t-строка?
t"..." — это как f"...", но:

- интерполяция ограничена и контролируема;
- поддерживается строгое соответствие шаблону;
- можно передавать переменные явно, предотвращая SQL-инъекции и XSS.

🔸 Пример:

name = "Alice"
greeting = t"Hello, {name}!" # t-строка
Вместо немедленной подстановки, как в f"...", t"..." создает шаблон с выражениями как параметрами.

🔐 Зачем это нужно?
✅ Безопасность при генерации SQL, HTML, JSON

✅ Улучшение инструментов и проверки типов (через static analysis)

✅ Контроль над контекстом исполнения (больше нельзя просто вставить переменную как есть — нужно передать её явно)

📦 Использование:
t-строки — это первый шаг к "template string literals" как в TypeScript.

Можно использовать с функциями:


def html(template: T[str]) -> SafeHTML:
...

html(t"")

💡 Почему это важно?
Старый код:


f"SELECT * FROM users WHERE name = '{user_name}'"
может привести к SQL-инъекциям и XSS.
t-строки — безопасная альтернатива с встроенной защитой.


🛡 Пример: безопасный HTML

template = t"

{user_input}

"
html_output = html(template)
#

<script>alert('bad')</script>

Функция html() может вернуть не просто строку, а полноценный HTMLElement.
Больше никакой "грязи" — всё чисто и типобезопасно.

🔍 Работа с шаблоном
t-строки позволяют получить доступ к содержимому:


template = t"Hello {name}!"
template.strings # ("Hello ", "!")
template.values # (name,)
template.interpolations[0].format_spec # ">8"

Можно и вручную собрать шаблон:


Template("Hello ", Interpolation(value="World", expression="name"), "!")


🚀 Вывод:
t"..." — шаг к безопасным шаблонам и типизации строк в Python.
Готовься к будущему Python — безопасному по умолчанию.

📌 Подробнее здесь

@pythonl

💡🐍 Задача на бинарный поиск на Python

— Входные данные

В первой строке входных данных содержатся
натуральные числа N и К (
0 < N, K ≤ 100 000).
Во второй строке задаются N элементов первого
массива, отсортированного по возрастанию, а в третьей строке - К элементов второго
массива. Элементы обоих массивов - целые числа, каждое из которых по модулю не превосходит 109

— Выходные данные

Требуется для каждого из К чисел вывести в отдельную строку "YES", если это число встречается в первом массиве, и "NO" в противном случае.

— Примеры:
входные данные
10 5
123 4 5 6 7 8 9 10
-2 0 4 9 12
выходные данные
NO
NO
YES
YES
NO

Скидывайте свои решения в комментарии🧐

@python_job_interview

❓ Задача: "Исчезающие процессы"

На сервере с Linux (Ubuntu 22.04) установлен некий демон (например, mydaemon), который запускается через systemd unit и, согласно логам, должен работать постоянно.

❓ Но вот странность:

systemctl status mydaemon показывает, что сервис активен.

Однако при выполнении ps aux | grep mydaemon — процесса в списке нет.

top, htop, pgrep, pidof — тоже ничего не показывают.

Но при перезапуске systemd-сервиса (systemctl restart mydaemon) — в логах появляется запись о запуске, ошибок нет, а поведение не меняется.

Вопрос:
что происходит и как найти реальный процесс?

Подсказки:
Попробуйте посмотреть, какой тип сервиса указан в systemd unit-файле.

Изучите, куда уходит stdout/stderr.

Подумайте, может ли ExecStart запускать shell-обёртку, а не сам процесс.

Что покажет systemctl show -p MainPID mydaemon?

Подвох и решение:
Часто в unit-файле могут писать:

```ini
Type=simple
ExecStart=/bin/bash -c 'sleep 9999'```

Systemd считает, что bash — это основной процесс (MainPID), но он сразу завершается, передав выполнение sleep. Однако поскольку Type=simple, systemd не отслеживает дочерние процессы, и MainPID исчезает — ps и pgrep по имени mydaemon ничего не покажут, а дочерний процесс (sleep 9999) работает, но под другим именем.

Решение:

Либо указать Type=forking и использовать PIDFile.

Либо не использовать bash -c, а запускать нужный бинарь напрямую.

Либо использовать Type=exec (в systemd >240) или Type=notify с proper daemon tools.

🧠 Python-хитрая задача + решение

🖍️ Условие:
У тебя есть список логов (user, login/logout).
Найди тех, кто зашел, но не вышел.

📜 Пример:

logs = [
("alice", "login"),
("bob", "login"),
("alice", "logout"),
("dave", "login"),
("bob", "logout"),
("carol", "login"),
("dave", "logout")
]


________
💻 Решение:

from collections import defaultdict

def find_stuck_users(logs):
counter = defaultdict(int)
for user, action in logs:
if action == "login":
counter[user] += 1
elif action == "logout":
counter[user] -= 1
return sorted([user for user, count in counter.items() if count > 0])


🛠Ответ: "carol"

#Python #Challenge #DevPuzzle

@python_job_interview

🧠 Задача с подвохом: Что выведет код?


def extendList(val, list=[]):
list.append(val)
return list

list1 = extendList(10)
list2 = extendList(123, [])
list3 = extendList('a')

print("list1 =", list1)
print("list2 =", list2)
print("list3 =", list3)


Варианты ответа:

A.

list2 = [123]
list3 = ['a']


B.

list2 = [123]
list3 = [10, 'a']


C.

list2 = [123]
list3 = [10, 'a']


D.

list2 = [123]
list3 = ['a']


❓ Как думаешь, какой ответ правильный и почему?

Подвох: аргументы по умолчанию в Python вычисляются один раз — при определении функции.
🔸 В extendList(val, list=[]) — этот list=[] сохраняется один и тот же объект списка для всех вызовов функции, где не передаётся list.



Что происходит:
list1 = extendList(10)
→ list=[] по умолчанию
→ list = [10]
→ list1 → [10]

list2 = extendList(123, [])
→ передали новый список
→ list = [123]
→ list2 → [123]

list3 = extendList('a')
→ снова использован тот же список, что и в list1
→ list = [10, 'a']
→ list3 → [10, 'a']
→ и list1 тоже теперь [10, 'a'], потому что это один и тот же объект

Вывод будет:

list1 = [10, 'a']
list2 = [123]
list3 = [10, 'a']

👩‍💻 Docker — лучший канал для ускоренного обучения DevOps.

С помощью инфографики, наглядных визуализаций и коротких обучающих видео, вам будут доступны все ключевые концепции работы с Docker и методики DevOps.

Прокачать скиллы: t.me/DevopsDocker

@python_job_interview

🚀 SQLModel — удобное решение для работы с базами данных в Python, объединяющее силу SQLAlchemy и валидацию Pydantic. Проект устраняет главную боль разработчиков: необходимость дублировать модели для БД и API.

Инструмент имеет синтаксис на основе аннотаций типов. Один класс одновременно описывает таблицу в БД и схему для FastAPI, а встроенная поддержка IDE сразу подсказывает поля и выявляет ошибки. Например, модель Hero с полями name и secret_name готова к использованию и в миграциях, и в эндпоинтах без лишнего кода.

🤖 GitHub

@python_job_interview

❓ Что выведет этот код на Python?


x = [1, 2, 3]
y = x
x += [4]

print(x)
print(y)


🔢 Варианты ответа:

A)

[1, 2, 3]


B)

[1, 2, 3, 4]


C)

[1, 2, 3, 4]


D)

[1, 2, 3]


✅ Правильный ответ: B

💡 Почему?
- x = [1, 2, 3] и y = x — ссылка на один и тот же список.
- x += [4] модифицирует список на месте.
- Поэтому y тоже видит изменение.
🧠 Подвох — в +=, который работает не как x = x + [...].

Хотите освоить программирование или сменить работу в IT?
А вы готовы всего за час создать и опубликовать целое приложение?

Отлично! Тогда присоединяйтесь к онлайн-конференции «Как создать первый проект на Python и Java с нуля»!

Новички в IT узнают:
- какой язык программирования лучше выбрать для старта
- как быстро создать и развернуть приложение
- как работают Python и Java на практике
- как размещать код на GitHub и работать с репозиториями
- какие дополнительные инструменты использовать для профессионального роста

Программисты на других языках, и те, кто ищет новые возможности в IT:
- поймёте, какие IT-технологии сейчас востребованы
- узнаете, какие навыки прокачивать для успешной смены деятельности
- отработаете навыки быстрой сборки и быстрого развёртывания проекта
- узнаете о новых возможностях для обучения и развития

Также вас ждёт квиз с призами!

Спикеры:
Сурен Хоренян: бэкенд-разработчик на Python, руководитель команды в «VK Рекламе»
Сергей Прощаев: Java-разработчик
Бонус! Скидка 7% на любой курс OTUS и полезные материалы в подарок!

18 апреля, 19:00 МСК
Бесплатно

Записаться на событие - https://otus.pw/hO1Y/?erid=2W5zFG4xtxx

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

❓ Что выведет этот код на Python?


def append_to(element, to=[]):
to.append(element)
return to

print(append_to(1))
print(append_to(2))
print(append_to(3, []))
print(append_to(4))


🔢 Варианты ответа:

A)

[2]
[3]
[4]


B)

[1, 2]
[3]
[1, 2, 4]


C)

[1, 2]
[1, 2, 3]
[1, 2, 3, 4]


D)

[1, 2]
[3]
[4]


✅ Правильный ответ: B

💡 Почему?

В Python дефолтные аргументы вычисляются один раз — при определении функции.
Список to=[] сохраняется и используется повторно, если явно не передан другой.
Поэтому append_to(1), append_to(2) и append_to(4) работают с одним и тем же списком.

🖥 simplejson — это библиотека для Python, обеспечивающая простое, быстрое и расширяемое кодирование и декодирование JSON!

🌟 Она полностью написана на Python и не имеет внешних зависимостей, но включает необязательное C-расширение для повышения производительности. Поддерживает Python версии 3.3 и выше, а также имеет обратную совместимость с Python 2.5+.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🧩 Сложная задача по Python для опытных разработчиков

Что выведет следующий код?


def func(a, L=[]):
L.append(a)
return L

print(func(1))
print(func(2))
print(func(3))


Варианты ответа:
A)

[2]
[3]

B)

[1, 2]
[1, 2, 3]

C)

[1]
[1]

D)

[2]
[3]


---

✅ Правильный ответ: B

Почему:
Списки по умолчанию (L=[]) в Python инициализируются один раз при определении функции, а не каждый раз при вызове. Поэтому изменения сохраняются между вызовами func. Это классическая "ловушка" со значениями по умолчанию!

@python_job_interview

🖥 Создание секретного токена с помощью Python!

@python_job_interview

🧠 Python-задача на внимательность и знание подводных камней

Что выведет этот код?


def make_funcs():
funcs = []
for i in range(3):
def wrapper(x=i):
return lambda: x
funcs.append(wrapper())
return funcs

a, b, c = make_funcs()
print(a(), b(), c())


❓ Варианты ответа:

A)0 1 2
В) 2 2 2
C)0 0 0
D)Ошибка на этапе выполнения

✅ Ответ: 0 1 2

📘 Объяснение:
🔹 Цикл for i in range(3) проходит по значениям 0, 1, 2.

🔹 В каждой итерации вызывается wrapper(x=i) — это копирует текущее значение i в локальную переменную x.

🔹 Затем возвращается lambda: x, которая запоминает это конкретное значение x.

🔹 В итоге:

a() → 0

b() → 1

c() → 2

Если бы мы не использовали x=i по умолчанию, а писали просто lambda: i, все функции замкнули бы одну и ту же переменную i, и на момент вызова она бы уже была равна 3.

@pythonl

🖥 Swifter — это библиотека Python с открытым исходным кодом, предназначенная для оптимизации применения функций к объектам DataFrame и Series в библиотеке pandas!

🌟 Она автоматически определяет наиболее эффективный способ выполнения операции, будь то векторизация, параллельная обработка с использованием Dask или стандартный метод apply.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

Растите сильную команду. Топ-5 курсов Яндекс Практикума для IT

👾 Технологии меняются каждый день — проверено Яндексом.

Мы ощущаем перемены на своих проектах. Постоянные вызовы, новые инструменты, штормы на рынках. Знаем, как важно, чтобы команда быстро развивалась и адаптировалась к изменениям. Поэтому создаём актуальное обучение, которое соответствует реальным задачам IT-сферы.

Нам доверяют: 5000+ компаний уже обучили 36 000+ сотрудников в Яндекс Практикуме.

👉 Вот топ-5 курсов, которые выбирали компании для развития IT-команд в 2025 году:

— SQL для работы с данными и аналитики
— DevOps для эксплуатации и разработки
— Python-разработчик
— Архитектура программного обеспечения
— Управление командой разработки
— Навыки аргументации

👉Подобрать курс

Реклама, АНО ДПО “Образовательные технологии Яндекса”, ИНН 7704282033, erid: 2VtzqvnqQ5w

Растите сильную команду. Топ-5 курсов Яндекс Практикума для IT

👾 Технологии меняются каждый день — проверено Яндексом.

Мы ощущаем перемены на своих проектах. Постоянные вызовы, новые инструменты, штормы на рынках. Знаем, как важно, чтобы команда быстро развивалась и адаптировалась к изменениям. Поэтому создаём актуальное обучение, которое соответствует реальным задачам IT-сферы.

Нам доверяют: 5000+ компаний уже обучили 36 000+ сотрудников в Яндекс Практикуме.

👉 Вот топ-5 курсов, которые выбирали компании для развития IT-команд в 2025 году:

— SQL для работы с данными и аналитики
— DevOps для эксплуатации и разработки
— Python-разработчик
— Архитектура программного обеспечения
— Управление командой разработки
— Навыки аргументации

👉Подобрать курс

Реклама, АНО ДПО “Образовательные технологии Яндекса”, ИНН 7704282033, erid: 2VtzqvmBMGd

🖥 AnyIO — это библиотека для асинхронного программирования в Python, обеспечивающая единый интерфейс для работы с различными фреймворками, такими как asyncio и trio!

🌟 Она предоставляет высокоуровневые инструменты для конкурентного выполнения задач и сетевого взаимодействия, позволяя разработчикам писать код, совместимый с разными асинхронными библиотеками без изменений.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 В этой статье представлено подробное руководство для начинающих по работе с шаблонами в Django!

🌟 Автор объясняет, что такое шаблоны Django, их преимущества и как они позволяют отделить визуальное представление сайта от логики приложения. Шаблоны содержат статические части HTML и специальный синтаксис для вставки динамического контента, что способствует созданию чистого и поддерживаемого кода.

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

🖥 catalogue — это легковесная библиотека для Python, которая позволяет создавать и управлять регистрами функций!

🌟 Такие регистры используются для хранения функций или объектов с уникальными строковыми идентификаторами. Это делает функции легко сериализуемыми, поскольку вместо передачи функции в объект передаётся её имя, что упрощает логирование, конфигурацию и восстановление состояния.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 В этой статье рассматриваются различные подходы к реализации конкурентности в Python для повышения производительности программ! Автор объясняет ключевые концепции, такие как конкурентность и параллелизм, и их применение в Python.

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

🖥 «16 продвинутых приемов Python, которые должен знать каждый специалист по данным» предлагает ряд методов для повышения эффективности и оптимизации кода при анализе данных. К ключевым приемам относятся:​

Списковые включения (List Comprehensions): позволяют создавать списки в одной строке кода, что делает код более лаконичным и быстрым по сравнению с традиционными циклами.​
tecmint.com

Использование генераторов: обеспечивает эффективную работу с большими наборами данных, поскольку генераторы создают элементы по мере необходимости, не занимая лишнюю память.​
tecmint.com

Функция zip: позволяет одновременно итерировать по нескольким спискам, что особенно полезно при работе с связанными наборами данных.​

Применение этих и других продвинутых приемов Python способствует написанию более чистого, быстрого и эффективного кода, что особенно важно в проектах по анализу данных.

📌 Читать

⚡️Анализируем продажи на маркетплейсах с помощью Python

С каждым днем все больше бизнесов выходят на маркетплейсы, а значит еще более ценными становятся аналитики, которые умеют с ними работать. Хотите научиться использовать Python для анализа продаж и создания эффективных стратегий?

Андрон Алексанян - CEO Simulative в прямом эфире проанализирует продажи на маркетплейсах с помощью Python. Никаких первоапрельских розыгрышей, только полезные знания! 🧡

Что будем делать:

🟠Напишем скрипт на Python, который каждый час собирает статистику о ранжировании карточки на WB по ключевым запросам;
🟠Построим наглядные визуализации для отслеживания динамики ранжирования;
🟠Обсудим, как упаковать этот проект в идеальное портфолио.

🕗 Встречаемся 01 апреля 18:30 по МСК

😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

🖥 dateutil — это библиотека Python, которая расширяет стандартный модуль datetime, упрощая работу с датами и временем!

🌟 Она позволяет парсить даты из строк, работать с относительными интервалами (relativedelta), создавать сложные правила повторения дат (rrule) и поддерживает часовые пояса через модуль tz. Это делает dateutil удобным инструментом для работы с календарными данными и временными интервалами.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@python_job_interview

Синтаксис Python освоили, а что дальше? 🐍
Работа с БД, парсинг и идеи для пет‑проектов
 
В новом бесплатном курсе от Selectel собраны обучающие материалы для первых шагов в мире реального программирования. Меньше теории — больше практики. На вдумчивое ознакомление со всеми материалами уйдет около четырех часов.
 
После прохождения курса вы научитесь:
🔹 работать с базами данных и брокерами сообщений,
🔹 создавать приложения с графическим интерфейсом,
🔹 автоматизировать получение данных.
 
Переходите в Академию Selectel, чтобы начать изучение курса прямо сейчас ➡️

Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2VtzqwJGQBa

🖥 Voluptuous — это библиотека на языке Python, предназначенная для валидации данных!

💡 Она позволяет разработчикам определять схемы для проверки структуры и типов данных, что особенно полезно при работе с конфигурационными файлами, пользовательским вводом или данными из внешних источников. С помощью Voluptuous можно легко описать ожидаемый формат данных и автоматически проверять соответствие входных данных этой схеме.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

@python_job_interview

Интенсив по очередям: Kafka & NATS

Асинхронное взаимодействие и очереди — невероятно широкая тема, и абсолютно обязательная к изучению всем, кто интересуется архитектурой. Разработчику важно понимать архитектурные особенности, сильные и слабые стороны компонент, на базе которых строится архитектура.

🌐 В программе курса:

▪️Асинхронное взаимодействие с помощью очередей: подходы, свойства, гарантии
▪️Какие бывают очереди, основные системы очередей, на какие свойства и требования смотреть при выборе
▪️Как конфигурировать и управлять системами очередей
▪️Архитектура Apache Kafka, streams, topics, конфигурации от минимального single instance до production grade кластера с отказоустойчивостью
▪️Архитектуры NATS, pub/sub, req/res, streaming, кластер, суперкластер, федерация, edge.

Всё в формате «живых» онлайн-сессий (лекции, брейнштормы, демо).

🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands.io, наш канал (https://t.me/rybakalexey). Автор курса — Владимир Перепелица, эксперт по большим проектам, очередям и Tarantool, Solution Architect в Exness, создатель S3 в VK Cloud, регулярный спикер и член ПК конференций Highload. 

🗓 Старт курса 8 апреля. Изучить программу и записаться можно здесь. 

Ждём вас!

Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqxjWnNk

🖥 Подготовка к собеседованию на Python разработчика: нашел сборник самых частых вопросов с ответами и примерами кода.

Это квинтэссенция примеров кода и паттернов, охватывающая 99% возможных вопросов на собеседовании.

Шпаргалка объемная, время чтения - 96 минут.

На русском языке.

🟢Github
🟢Видео
🟢Полный список

@python_job_interview

Интенсив по очередям: Kafka & NATS

Асинхронное взаимодействие и очереди — невероятно широкая тема, и абсолютно обязательная к изучению всем, кто интересуется архитектурой. Разработчику важно понимать архитектурные особенности, сильные и слабые стороны компонент, на базе которых строится архитектура.

🌐 В программе курса:

▪️Асинхронное взаимодействие с помощью очередей: подходы, свойства, гарантии
▪️Какие бывают очереди, основные системы очередей, на какие свойства и требования смотреть при выборе
▪️Как конфигурировать и управлять системами очередей
▪️Архитектура Apache Kafka, streams, topics, конфигурации от минимального single instance до production grade кластера с отказоустойчивостью
▪️Архитектуры NATS, pub/sub, req/res, streaming, кластер, суперкластер, федерация, edge.

Всё в формате «живых» онлайн-сессий (лекции, брейнштормы, демо).

🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands.io, наш канал (https://t.me/rybakalexey). Автор курса — Владимир Перепелица, эксперт по большим проектам, очередям и Tarantool, Solution Architect в Exness, создатель S3 в VK Cloud, регулярный спикер и член ПК конференций Highload. 

🗓 Старт курса 8 апреля. Изучить программу и записаться можно здесь. 

Ждём вас!

Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqxjWnNk

🖥 Это - руководство по кластеризации данных с использованием Python!

🌟 Она охватывает различные алгоритмы кластеризации, такие как K-Means, иерархическая кластеризация и DBSCAN, объясняя их принципы работы, преимущества и недостатки. Автор демонстрирует практическое применение этих алгоритмов с помощью библиотек Python, включая scikit-learn, и предоставляет примеры кода для лучшего понимания процесса кластеризации.

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

🔍Тестовое собеседование на Middle Бекенд Python-разработчика в четверг

27 марта(уже в четверг!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.

Как это будет:
📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве

Это бесплатно. Эфир проходит в рамках курса от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд и прокачать скиллы.

Все участники эфира получат бесплатный урок по System Design.

Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot

Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqvzqfFN

🖥 CodeCapy — это бот для автоматического тестирования кода в пулл-реквестах на GitHub!

🌟 Он обнаруживает новые пулл-реквесты, генерирует на естественном языке сквозные UI-тесты на основе внесённых изменений, выполняет эти тесты в изолированных средах Scrapybara и публикует результаты в комментариях к пулл-реквестам.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

Хотите глубже понять управление процессами в микросервисах и повысить надёжность систем? На ум сразу приходят распределённые транзакции – классический, но, увы, проблематичный метод. Но мы предлагаем кое-что получше: шаблон «Сага»!

На открытом вебинаре “«Саги» vs распределённые транзакции: как моделировать рабочие потоки в распределённой архитектуре” вы узнаете:

- Почему распределённые транзакции могут быть непрактичны в контексте микросервисов
- Как работает Сага и в чём преимущества этого шаблона
- Какие типы «саг» существуют и как их применять
- Как использовать Сагу для моделирования сложных рабочих потоков

И, конечно же, получите важные рекомендации по внедрению саг в реальных проектах.

Будет интересно архитекторам ПО, системным аналитикам, бэкенд и фулстек-разработчикам.

Спикер: Сергей Прощаев Java-разработчик в ПАО «Сургутнефтегаз».

Бонус! Скидка 5% на любой курс OTUS и чек-лист «Подойдёт ли вам шаблон SAGA?
Семь вопросов создателю проекта»
25 марта, 19:00 МСК, Бесплатно

Записаться на событие - https://otus.pw/T8XU/?erid=2W5zFGjbGW4

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🖥 Это - пошаговое руководство по интеграции MongoDB с Django с использованием библиотеки django-mongodb-backend!

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

👩‍💻 FindMy.py — это библиотека для Python, предназначенная для взаимодействия с сетью Apple FindMy!

🌟 Она предоставляет функции для поиска и расшифровки местоположений устройств, таких как AirTag и iDevices, а также поддержки кастомных аксессуаров, таких как OpenHaystack. Библиотека позволяет выполнять вход в Apple ID с двухфакторной аутентификацией, сканировать близлежащие устройства FindMy и декодировать их публичные ключи и статус.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

IT-инженеры — объединяйтесь! 🤝

Мы собрали огромную базу прикладной информации для IT-инженеров.

Выбирайте, что вам интересно:

— Полупроводники

— Высоконагруженные системы

— Связь и космос

— Промышленный дизайн

— Нейроморфные технологии

— Индустрия 4.0

— Печатные платы

— Технологии мира музыки

📌 Статьи, лекции, подкасты, кейсы из инженерной практики и тематические гайды в одном месте @ultimate_engineer

🖥 view.py — это веб-фреймворк с открытым исходным кодом для языка Python, разработанный для обеспечения высокой производительности и гибкости!

🌟 Он реализует спецификацию ASGI на чистом C, что позволяет достигать значительной скорости работы. Фреймворк предоставляет разработчикам возможность использовать или заменять различные компоненты по своему усмотрению, обеспечивая поддержку популярных библиотек и предоставляя API для создания собственных решений.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🔍Что лучше Kafka или RabbitMQ?

20 марта (в четверг) в 19:00 по мск приходи на открытый урок, где ментор объяснит, какую очередь лучше выбрать для своих проектов и не тратить время на переделки.

Разберем все, что нужно знать про очереди для работы и собесов:
📂 Когда использовать RabbitMQ, а когда Kafka?
📂 Как очереди влияют на масштабируемость и производительность?
📂 Какие ошибки чаще всего совершают разработчики?

Это бесплатно. Лекция проходит в рамках курса от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд и прокачать скиллы.

+ Все участники эфира получат бесплатный урок по System Design.

Переходи в бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot

Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqwfZUg7

🖥 StaticFrame — это библиотека для Python, которая предоставляет неизменяемые DataFrame с статической типизацией!

🌟 Основное внимание уделяется производительности, эффективному использованию памяти и снижению рисков ошибок. Библиотека поддерживает проверку типов и данных во время выполнения и хорошо работает с различными форматами (CSV, Parquet, Excel и т.д.).

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

⚡️Хотите узнать как попасть в Самокат на позицию Junior аналитика данных?

Чтобы найти работу, пройденного курса и классного резюме недостаточно. На практике, чтобы выделиться на собеседовании, нужно понимать как оперативно использовать тот или иной инструмент в разных кейсах. Эти навыки приходят с опытом решения тестовых заданий, одно из которых мы разберем на вебинаре.

Денис Иванов - ведущий продуктовый аналитик разберет тестовое задание в Самокат на позицию Junior аналитика данных в рамках бесплатного вебинара.

Что мы будем делать на вебинаре:
🟠Построим SQL-запросы для различных бизнес-сценариев;
🟠Узнаем, как находить тренды на основе данных и интерпретировать их для бизнеса;
🟠Обсудим реальные примеры из практики;
🟠Изучим подход к построению аналитического отчета «с нуля» в новой компании;
🟠Рассмотрим примеры ограничения задач и как их обходить (исключения, временные рамки, обработка данных).

🕗 Встречаемся 18 марта 18:30 по МСК

😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

🖥 Send2Trash — библиотека Python, которая позволяет нативно отправлять файлы в корзину (Recycle Bin на Windows или Trash на macOS и Linux) на всех платформах!

🌟 Она использует системные вызовы, такие как IFileOperation на Windows или FSMoveObjectToTrashSync на macOS, обеспечивая стандартное поведение удаления файлов, которое можно легко восстановить из корзины.

🌟 Библиотека поддерживает Python 2.7 и выше, включая Python 3. Она проста в установке через pip и не требует компиляции, так как использует модуль ctypes для доступа к системным библиотекам.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 Это — серия учебных материалов, посвященных использованию Python в научных и численных вычислениях!

🌟 Эти лекции охватывают широкий спектр тем, начиная с основ языка Python и заканчивая продвинутыми инструментами и техниками, такими как NumPy, SciPy и визуализация данных. Каждая глава рассчитана на 1–2 часа изучения, что позволяет постепенно повышать уровень знаний от начального до экспертного.

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

🖥 srsly — это библиотека для Python, предлагающая высокопроизводительные утилиты сериализации данных!

🌟 Она поддерживает несколько форматов, включая JSON, MessagePack, Pickle и YAML. Библиотека объединяет несколько популярных сериализационных пакетов, таких как ujson, msgpack, и cloudpickle, в одном пакете с удобным API.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🔍Тестовое собеседование на Middle Python-разработчика в четверг

13 марта(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.

Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик СберМаркете будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане

Что узнаешь на прямом эфире от ШОРТКАТ:
1. Чего ждут от кандидатов на Middle позиции в Python-разработке
2. Какие вопросы задают на интервью и зачем
3. Как подготовиться к собесу, чтобы получить оффер

Это бесплатно?
Бесплатно

Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot

Реклама, ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2Vtzqur7qoV

🖥 Hickle — это Python-библиотека, предназначенная для сериализации объектов в формат HDF5, что позволяет эффективно хранить и обмениваться большими объемами данных!

💡 Hickle является альтернативой стандартным методам сериализации (например, pickle) и предлагает улучшенную производительность при работе с большими наборами данных. Она используется в научных и аналитических приложениях для сохранения сложных структур данных, таких как массивы и матрицы, в компактном и эффективном формате.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 Руководство: Создание нейронной сети с нуля на Python!

🕞 Продолжительность: 1:13:06

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

🖥 Django Extensions — это популярный пакет для Django, который предоставляет набор дополнительных инструментов и расширений для разработки приложений!

🌟 Он включает команды управления, модели, декораторы и другие утилиты, упрощающие разработку и тестирование Django-проектов. Пакет часто используется для оптимизации рабочего процесса и добавления функциональности, которая отсутствует в стандартной версии Django.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 Arq — это библиотека для Python, обеспечивающая асинхронное выполнение фоновых задач и удаленный вызов процедур (RPC) с использованием asyncio и Redis. Она позволяет разработчикам легко создавать и управлять очередями заданий, обеспечивая высокую производительность и масштабируемость.

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 Magic Wormhole — это библиотека и утилита командной строки для безопасной передачи файлов, папок или текста между компьютерами!

🌟 Процесс передачи организован с использованием уникальных "wormhole-кодов", которые легко произносимы и вводятся вручную или через автодополнение. Эти коды одноразовые, что обеспечивает высокий уровень безопасности.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 Запись экрана с использованием Python!

@python_job_interview

🖥 OpenTelemetry Python — API и SDK для внедрения системы мониторинга и наблюдаемости в Python-приложения!

🌟 Этот проект является частью OpenTelemetry — стандартного фреймворка для сбора метрик, логов и трассировок, используемых для анализа производительности и диагностики распределённых систем.

💡 Инструменты OpenTelemetry Python позволяют разработчикам интегрировать автоматическое и ручное инструментирование приложений, обеспечивая поддержку основных функциональностей, таких как трассировка вызовов (tracing), сбор метрик и контекстное распространение (context propagation). Проект поддерживает стабильные реализации для метрик и трассировок, а также экспериментальную поддержку логов.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@python_job_interview

🔍 Как повысить грейд и зарплату х2❔

Узнай, каких навыков тебе не хватает для этого и построй самый короткий путь к цели вместе с менторами ШОРТКАТ. Такой же короткий, как этот пост.

Переходи в бота и записывайся на бесплатную диагностику 📂 @shortcut_py_bot

Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxgX5fU

👩‍💻 MicroPython — проект по созданию компактной и эффективной реализации Python для микроконтроллеров и встроенных систем с ограниченными ресурсами!

🌟 Он включает в себя поддержку множества встроенных типов данных и библиотек, а также специфические модули для взаимодействия с аппаратными компонентами. MicroPython поддерживает множество платформ, таких как ESP32, STM32 и Raspberry Pi, и предоставляет инструменты для разработки, тестирования и использования Python на устройствах с ограниченными вычислительными возможностями.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

Классный сайт для тренировки навыков SQL.

На сайте размещены задачи, которые решаются через базу данных больницы.

Уровни сложности разные — от простых запросов с SELECT до по-настоящему сложных.
Берём на вооружение для практики!

https://www.sql-practice.com/

@sqlhub

🖥 НЕ пишите такой код на Python!

💡 Время выполнения этого кода резко увеличивается с ростом n. При больших значениях n этот код, скорее всего, зависнет или приведет к сбою большинства систем из-за его чрезмерных вычислительных требований.

@python_job_interview

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

🔥 Interview Coder — это бесплатное приложение, разработанное для помощи в подготовке к техническим собеседованиям!

🌟 Оно предоставляет невидимый интерфейс, который позволяет пользователям получать подсказки и решения прямо во время интервью, оставаясь незаметным для большинства инструментов записи экрана и скриншотов.

🖥 Github

@python_job_interview

🌐Ваш код на Python работает, но мог бы работать лучше?

Вы уже пишете на Python, но ощущаете, что упираетесь в потолок? Код медленный, асинхронность пугает, архитектура трещит, а безопасность — отдельная головная боль?

Пора переходить на новый уровень. На повышении квалификации «Python Developer. Professional» вы освоите:
- Best Practices промышленной разработки — от паттернов до метапрограммирования
- Высокопроизводительный код — анализ, профилирование, оптимизация
- Масштабируемые веб-приложения — Django, FastAPI, RESTful API
- Data Science и машинное обучение — Pandas, NumPy, Matplotlib

Обучение ведут практикующие эксперты, а диплом OTUS востребован в крупных IT-компаниях.

👉Пройдите вступительное тестирование прямо сейчас и получите скидку на обучение: https://otus.pw/nkfJb/?erid=2W5zFGtNToN 

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

👩‍💻 Эта статья рассказывает, как можно сохранить весь ваш Python-проект в одном файле!

🌟 С помощью shiv вы можете получить исполняемый zip-архив всего вашего кода Python и его зависимостей (называемый zipapp), который будет работать на любом сервере с Python, использующем ту же ОС.

🔗 Читать: *клик*

@python_job_interview

Евгений Разинков – преподаватель ML в Казанском университете с многолетним стажем, руководитель собственной команды ML-инженеров и автор популярного канала по машинному обучению на YouTube

приглашает вас в свою AI-школу.

Особенности:
• теория и практика
• акцент на самостоятельную реализацию архитектур с нуля
• полное понимание того, что происходит внутри нейронной сети
• архитектуры от сверточных нейронных сетей до трансформеров и языковых моделей.

Регулярные живые QA-сессии, дружное комьюнити, а также компетишены, где можно будет посоревноваться (в командах и поодиночке) в решении ML задач.

От вас: владение Python и знание основ классического ML (регрессия, классификация, градиентный спуск).
Если классический ML не знаете - есть базовые курсы по ML.

7 месяцев, 4 курса:
• AI: от основ до языковых моделей
• Math for AI - необходимый математический бэкграунд
• MLOps - всё про жизненный цикл модели, логирование, версионирование, docker
• Decision making in AI - управление AI-проектом и стратегия

В рамках Capstone Project вы с нуля реализуете и обучите небольшую языковую модель для генерации простых историй, а также выведете ее в продакшн.

Полная стоимость за 7 месяцев (все 4 курса):
• 112 000 рублей (единоразово)
или
• 17 000 рублей в месяц
Если материалы вам не понравятся, мы вернем деньги за текущий оплаченный месяц (и последующие при единоразовой оплате)!

Старт уже 17 февраля, скорее регистрируйтесь здесь!

Еще больше подробностей о курсе ищите в видео и на странице с отзывами участников.

Кстати, теоретические видео курса AI: от основ до трансформеров находятся в открытом доступе на канале Евгения!

ООО «Лаборатория Евгения Разинкова», ИНН: 5043088023, erid: 2VtzqxKcuC1

⚡️ Разбор собеседования по машинному обучению в Озон 2025

https://uproger.com/razbor-sobesedovaniya-po-mashinnomu-obucheniyu-v-ozon-2025/

@python_job_interview

🖥 Эта статья посвящена объяснению концепции полиморфизма в Python!

💡 Полиморфизм позволяет объектам разных классов обрабатывать идентичные методы по-своему, что повышает гибкость и расширяемость кода. В статье приводится пример с классами Dog и Cat, которые наследуют от общего класса Animal и переопределяют метод make_sound(). Это позволяет вызывать один и тот же метод для разных объектов, получая соответствующие результаты.

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

Тест: узнай свой грейд и зарплату

1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_py_bot
2. Ответь на пару вопросов о своём опыте работы
3. В зависимости от опыта команда сервиса предложит формат оценки грейда — тестирование или полноценное мок-интервью с опытным ментором
4. После ты узнаешь свой грейд и з/п в рынке — на основе опыта разработчиков из бигтеха

Если опыта работы у тебя совсем нет, можно попробовать пройти, но лучше тест сработает на тех, кто уже работает в разработке.

Пройти тестирование в ШОРТКАТ ➡️ @shortcut_py_bot

Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2Vtzqxhy4jw

Тест: узнай свой грейд и зарплату

1. Переходи в бота ШОРТКАТ @shortcut_py_bot
2. Ответь на пару вопросов о своём опыте работы
3. В зависимости от опыта команда сервиса предложит формат оценки грейда — тестирование или полноценное мок-интервью с опытным ментором
4. После ты узнаешь свой грейд и з/п в рынке — на основе опыта разработчиков из бигтеха

Если опыта работы у тебя совсем нет, можно попробовать пройти, но лучше тест сработает на тех, кто уже работает в разработке.

Пройти тестирование в ШОРТКАТ ➡️ @shortcut_py_bot

Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2Vtzqxhy4jw

🖥 Эта статья посвящена объяснению концепции полиморфизма в Python!

💡 Полиморфизм позволяет объектам разных классов обрабатывать идентичные методы по-своему, что повышает гибкость и расширяемость кода. В статье приводится пример с классами Dog и Cat, которые наследуют от общего класса Animal и переопределяют метод make_sound(). Это позволяет вызывать один и тот же метод для разных объектов, получая соответствующие результаты.

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

🧠 Разбираем Функцию Радемахера. Машинное обучение Курс математики

- Видео
- Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 / Урок5 /
- Урок6/ Урок7/ Урок8 / Урок9
- Colab
-Полный курс

⭐️ Спустя миллионы лет эволюции мы получили ванную комнату от Github.

@python_job_interview

Что спрашивают на собеседовании у Middle Python-разработчика?

Уже завтра, 11 февраля в 19:00 мск — бесплатное открытое собеседование в прямом эфире!

Интервьюер Савва Демиденко, ex. TechLead в Яндексе, Авито и другом русском бигтехе будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу. В конце — время вопросов ментору из зала.

Что узнаешь на эфире:

✅ Какие вопросы задают на собеседованиях и зачем
✅ Как подготовиться, чтобы получить достойный оффер
✅ Чего ждут от кандидатов на Middle Python

Запишись на эфир в боте ШОРТКАТ → @shortcut_py_bot

Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqvG97WD

👩‍💻 Что выведет этот код и почему?

@python_job_interview

🎲 Теория вероятностей играет ключевую роль в машинном обучении, статистике и анализе данных.

В этой статье мы разберем 12 задач, которые помогут лучше понять применение теории вероятностей на практике с использованием Python.

✔️ Читать статью

👩‍💻 Полный курс по FastAPI в Python!

🔗 Ссылка: *клик*

#курс #python

freecourses

Устроиться аналитиком в Яндекс за выходные

1–2 марта проводим Weekend Offer Analytics. До 24 февраля оставьте заявку на участие, 1 марта пройдите технические собеседования, а 2 марта познакомьтесь с командами и получите офер.

В мероприятии участвует 11 команд: Большие данные, Алиса, Ecom-сценарии Поиска, Автономный транспорт, Поиск с Нейро, Карты, Рекламные технологии, Коммерческий департамент, Международные проекты Поиска в Турции и Казахстане, Crowd, Приложение «Яндекс с Алисой». Вы сможете пообщаться с менеджерами и выбрать проект, который покажется самым интересным.

Узнать подробности и зарегистрироваться можно здесь.

🖥 Fastcore — это библиотека Python, расширяющая возможности языка для работы с библиотекой fastai!

💡 Она включает функции для тестирования, многократной диспетчеризации, композиции объектов и функционального программирования. Fastcore добавляет возможности из других языков, таких как множественная диспетчеризация из Julia и mixins из Ruby, а также улучшает стандартные возможности Python, такие как параллельная обработка.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@python_job_interview

⭐️ LLM-Reasoner

Инструмент, который поможет добавить рассждуения в ваши LLM проекты , подобно OpenAI o1 и deepseek R1.

✨ Функции:
🧠 Пошаговые рассуждения: Больше никаких ответов из «черного ящика»! Узнайте, как именно мыслит ваш LLM, по аналогии с O1.
🔄 Прогресс в реальном времени: позволяет наблюдать за ходом рассуждений с помощью плавных анимаций
🎯 Поддержка множества LLM провайдеров: Работает со всеми провайдерами LiteLLM
🎮 Streamlit: Удобный пользовательский интерфейс
🛠️ Поддердка CLI: для тех, кто любит возиться с командной строкой.
📊 Проверка уверенности ответа: Узнайте, насколько уверен ваш LLM в каждом шаге рассуждений.

⭐️ Установка:
pip install llm-reasoner

Пример с кодом:

from llm_reasoner import ReasonChain
import asyncio

async def main():
# Create a chain with your preferred settings
chain = ReasonChain(
model="gpt-4", # Choose your model
min_steps=3, # Minimum reasoning steps
temperature=0.2, # Control creativity
timeout=30.0 # Set your timeout
)

# Watch it think step by step!
async for step in chain.generate_with_metadata("Why is the sky blue?"):
print(f"\nStep {step.number}: {step.title}")
print(f"Thinking Time: {step.thinking_time:.2f}s")
print(f"Confidence: {step.confidence:.2f}")
print(step.content)

asyncio.run(main())


@ai_machinelearning_big_data


#llm #ml #ai #opensource #reasoning

⭐️ Первый Open Source аналог Deep Research от OpenAI.

Реализация ИИ-ресерчера, который непрерывно ищет информацию по запросу пользователя, пока система не убедится, что собрала все необходимые данные.

Для этого он использует несколько сервисов:

- SERPAPI: Для выполнения поиска в Google.
- Jina: Для получения и извлечения содержимого веб-страниц.
- OpenRouter (модель по умолчанию: anthropic/claude-3.5-haiku): Взаимодействует с LLM для генерации поисковых запросов, оценки релевантности страниц и понимания контекста.

🟢 Функции
- Итеративный цикл исследования: Система итеративно уточняет свои поисковые запросы.
- Асинхронная обработка: Поиск, парсинг веб-страниц и оценка контекста - выполняются параллельно для повышения скорости.
- Фильтрация дубликатов: Агрегирует и дедуплицирует ссылки в каждом цикле, проверяя, что одна и та же информация не будет обработана дважды.

▪ Github
▪Google Colab

@ai_machinelearning_big_data


#opensource #llm #ai #ml #DeepResearcher

❓ Что выведет этот код и почему?

@python_job_interview

Как Docker упрощает жизнь аналитиков и инженеров данных

Когда вы работаете с данными, например, анализируете их или строите модели машинного обучения, Docker позволяет сосредоточиться на самой работе, не отвлекаясь на настройку окружения. Это как иметь готовую мастерскую со всеми нужными инструментами, где вы можете сразу приступить к работе.

На бесплатом вебинаре вы научитесь упаковывать приложения вместе со всеми зависимостями, избегать проблем с несовместимостью ➡️ повысите эффективность работы и сэкономите время на настройку окружения.

Что будем делать на вебинаре:
🟠Разберём основы Docker и как контейнеры упрощают работу;
🟠Выполним анализ данных, запустив Python прямо внутри контейнера;
🟠 Автоматизируем окружение с помощью Docker Compose (Python + PostgreSQL);
🟠 Настроим удобный доступ к результатам анализа;
🟠Организуем ускоренную обработку больших данных.

🕗Встречаемся 5 февраля 19:00 по мск

Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

🖥 python-benedict — это расширение стандартного словаря Python, предоставляющее дополнительные возможности для удобной работы с данными!

💡 Ключевые особенности включают поддержку доступа к значениям по списку ключей (keylist), доступ к вложенным данным с использованием разделителей (keypath), а также доступ к элементам словаря через атрибуты (keyattr). Кроме того, библиотека предлагает встроенные методы для чтения и записи данных в различных форматах, таких как JSON, YAML, XML, CSV, INI, TOML, HTML, Base64, а также работу с файлами Excel и строками запросов.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

Хотите создать устойчивое к нагрузкам масштабируемое приложение?

Ключевой элемент при проектировании микросервисов – правильная интеграция брокеров сообщений с микросервисной архитектурой.

На открытом вебинаре «Как эффективно использовать брокеры сообщений в микросервисной архитектуре?» вы научитесь:
- Повышать производительность системы, настраивать взаимодействие между микросервисами, правильно работать с очередями сообщений
- Связывать различные слои приложений с помощью брокеров сообщений
- Проектировать решения с учётом масштабируемости и отказоустойчивости
- Эффективно управлять инфраструктурой сообщений RabbitMQ и Apache Kafka

А также увидите примеры кода и познакомитесь со случаями использования брокеров сообщений.

Будет интересно: бэкенд и фулстек-разработчикам, системным аналитикам, девопс-инженерам.

Спикеры: Сергей Прощаев, Java-разработчик в ПАО «Сургутнефтегаз».

Бонус! Всем участникам – скидка 5% и эксклюзивные материалы от спикера.

6 февраля, 19:00 МСК

Записаться - https://otus.pw/EFOA/?erid=2W5zFHGhyz8

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🖥 You-Get — это командный инструмент на Python для загрузки мультимедиа (видео, аудио, изображения) с популярных сайтов, таких как YouTube, Vimeo и других!

🌟 Он поддерживает работу в Windows, macOS и Linux, предлагая простые команды для скачивания контента и управления параметрами загрузки.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

👩‍💻 docopt-ng — это форк оригинальной библиотеки docopt, используемой для создания удобных и понятных интерфейсов командной строки!

🌟 Библиотека автоматически генерирует парсер аргументов на основе документации (docstring), написанной в модуле Python. docopt-ng улучшает оригинал, добавляя поддержку аннотаций типов, полное покрытие тестами и активное обслуживание.

🌟 С помощью docopt-ng разработчики могут определять команды, опции и аргументы прямо в документации, что упрощает написание и поддержку кода. Библиотека парсит шаблон вызова из раздела "Usage" в docstring и обеспечивает проверку аргументов, возвращая результаты в удобном формате. Подходит для Python 3.7 и выше.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

💡 Distilabel

Мощный фреймворк Python для создания синтетических данных для AI и не только для этого

Помимо создания синтетических данных, Distilabel помогает организовать сложные конвейеры обработки данных;
эти конвейеры могут содержать любое количество разных шагов.

Позволяет легко синтезировать и оценивать данные с помощью встроенных инструментов. Отлчиный инструмент для улучшении данных и обучении моделей.

Процесс прост:
- Вводим запрос.
- Два LLM генерируют ответы
- LLM-судья оценивает полученные ответы
- Лучший ответ сопоставляется с изначальным вопросов.

И что самое интересное? Все это с открытым исходным кодом. Лицензия позволяет использовать результаты модели для улучшения других моделей.

▪ GitHub
▪ Доки

@ai_machinelearning_big_data


#Distilabel #python #ai #openai #python #ai #syntheticdata #ml

👩‍💻 Что выведет этот код и почему?

@python_job_interview

👩‍💻 JustPy — библиотека на Python для создания интерактивных веб-приложений с использованием веб-фреймворка!

🌟 Он позволяет разработчикам строить веб-приложения с минимальным количеством кода, без необходимости написания сложного JavaScript или использования традиционных фреймворков на стороне клиента. JustPy предоставляет простой API для создания веб-страниц и взаимодействия с пользователем.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@python_job_interview

🆚 RabbitMQ или Kafka: какая система выведет вашу архитектуру на новый уровень? Узнайте на открытом вебинаре!

28 января в прямом эфире:

✔️ сделаем обзор ключевых брокеров сообщений: принципы работы, особенности и актуальные практики;
✔️ разберем, как выбрать инструмент, повышающий производительность и надежность ваших систем.

Вебинар будет полезен разработчикам Backend, FullStack и системным аналитикам.

Спикер Евгений Непомнящий — опытный разработчик и преподаватель.

Все участники получат скидку на участие в курсе «Microservice Architecture».

🔴 Регистрация открыта: https://otus.pw/mcwH/?erid=2W5zFHKUXwv

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

👩‍💻 Что выведет этот код и почему?

@python_job_interview