About Python [ru]

🧠 Самые интересные статьи за последние дни: • 7 продвинутых приемов pandas для науки о данных • Красивые картинки на скатерти Улама • Дообучаем языковую модель GPT2 с помощью Torch • Увеличиваем размер выборки и прокрашиваем серые метрики: неочевидная ошибка при проведении А/B — тестов • Разбей и властвуй: как создать кастомный токенизатор в SpaCy

👩‍💻 Задачка по Python Напишите скрипт, который принимает два текстовых файла и выводит строки, которые отличаются между ними. ➡️ Пример:

python compare_files.py file1.txt file2.txt

Различия:
file1.txt: Python is amazing.
file2.txt: Python is great.
file1.txt: This is file one.
file2.txt: This is file two.

Решение задачи ⬇️

def compare_files(file1_path, file2_path): try: with open(file1_path, 'r', encoding='utf-8') as file1, open(file2_path, 'r', encoding='utf-8') as file2: file1_lines = file1.readlines() file2_lines = file2.readlines() max_lines = max(len(file1_lines), len(file2_lines)) print("Различия:") for i in range(max_lines): line1 = file1_lines[i].strip() if i < len(file1_lines) else "<пусто>" line2 = file2_lines[i].strip() if i < len(file2_lines) else "<пусто>" if line1 != line2: print(f"file1.txt: {line1}") print(f"file2.txt: {line2}") except FileNotFoundError as e: print(f"Ошибка: {e}") except Exception as e: print(f"Ошибка: {e}") # Пример использования: if __name__ == "__main__": import sys if len(sys.argv) < 3: print("Использование: python compare_files.py <file1> <file2>") else: compare_files(sys.argv[1], sys.argv[2])

👩‍💻 ТОП-10 книг по Python для начинающих программистов в 2024 году Хотите освоить программирование на Python, но не знаете с чего начать? Мы подготовили для вас подборку из 10 лучших книг, которые помогут быстро и эффективно изучить этот популярный язык. Читать...

📝 Подборка вакансий для мидлов Python developer / Разработчик Python (TATLIN.FLEX) • Python, Linux, Git, Perl, RPC, TDD, Очереди, Параллелизм, Docker, Jira, GitLab, Confluence • Уровень дохода не указан | Средний (Middle) QA engineer (Python, SQL) • Python, SQL, API (REST/SOAP/Kafka/MQ), Postman, SoapUI, JSON, XML, YML, Xpath, CSS, PostgreSQL, MS SQL, GIT, Teamcity, IDE • Уровень дохода не указан | Средний (Middle) Python разработчик • Python, Django, Celery, Clickhouse, GitHub Actions • от 140 000 до 180 000 ₽ | Средний (Middle) Python разработчик • Python, FastAPI, PostgreSQL, React • от 150 000 ₽ | Средний (Middle) Python разработчик • Python, Flask, FastAPI, PostgreSQL, MySQL • Уровень дохода не указан | Средний (Middle)

⚙️ Что такое метаклассы в Python и как они работают? Метаклассы в Python — это классы, которые определяют поведение других классов. Они позволяют изменять или расширять логику создания классов, добавляя к ним атрибуты или методы. Метаклассы чаще всего используются для создания сложных API или DSL (языков предметной области). ➡️ Пример:

# Определение метакласса
class MyMeta(type):
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        dct['custom_method'] = lambda self: f"Метод добавлен через {cls.__name__}"
        return super().__new__(cls, name, bases, dct)

# Используем метакласс для создания класса
class MyClass(metaclass=MyMeta):
    pass

# Пример использования
obj = MyClass()
print(obj.custom_method())  # Метод добавлен через MyMeta

🗣️ В этом примере метакласс MyMeta добавляет метод custom_method ко всем классам, которые его используют. Метаклассы дают мощный инструмент для динамического создания и модификации классов.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Создание RESTful API с помощью Django и Django REST Framework Наша сегодняшняя цель - подробно разобраться в процессе создания REST API с использованием Django и Django REST Framework, разбираясь в каждом шаге и его значение. Мы также рассмотрим, почему создание API важно и как это может быть полезно в ваших будущих проектах. Читать...

🔎 Подборка вакансий для джунов Младший продуктовый аналитик / Junior Product Analyst 🟢SQL, DataLens, Python, Исследовательский анализ данных, Продуктовые метрики, Работа с большим объемом информации, Визуализация данных 🟢от 60 000 до 80 000 ₽ на руки | Без опыта Junior Backend разработчик (Python) 🟢Python, Linux, PostgreSQL, Django Framework, Ruby On Rails, Git, Atlassian Jira 🟢от 90 000 ₽ на руки | 1–3 года Младший Python-разработчик (Django, DRF) 🟢Python, SQL, Django Rest Framework, FastAPI, Git 🟢до 100 000 ₽ на руки | 1–3 года Junior / Pre-middle Python Developer 🟢Python, Django, Pandas, Celery, Redis, Docker, Docker Compose, GraphQL, Strawberry, cacheops, Nginx, PostgreSQL 🟢от 40 000 до 60 000 ₽ на руки | 1–3 года Python-разработчик (Junior) 🟢Python, PostgreSQL, Pytest, SQL, REST API, FastAPI, Git 🟢от 150 000 до 180 000 ₽ на руки | Без опыта

👩‍💻 Задачка по Python Напишите функцию, которая генерирует случайный пароль заданной длины. Пароль должен содержать буквы в верхнем и нижнем регистре, цифры и специальные символы. ➡️ Пример:

print(generate_password(12))  # Ожидаемый результат: Например, "A1b@c3D#e4F!"

Решение задачи ⬇️

import random import string def generate_password(length): if length < 4: # Минимальная длина для разнообразия символов raise ValueError("Длина пароля должна быть не менее 4 символов") all_characters = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation password = [ random.choice(string.ascii_lowercase), random.choice(string.ascii_uppercase), random.choice(string.digits), random.choice(string.punctuation), ] password += random.choices(all_characters, k=length - 4) random.shuffle(password) return ''.join(password) # Пример использования: print(generate_password(12))

👩‍💻 Двусвязный список в Python: простой инструмент для сложных задач Эта статья написана для новичков, которые только начинают осваивать структуры данных на Python. Сегодня мы рассмотрим замечательную и очень полезную структуру — двусвязный список. Читать...

👩‍💻 Автоматизированное тестирование API с использованием Python. Работа с JSON и JsonPath В этой статье я даю краткий обзор: в основном это структура данных вида key: value, содержащая примитивные типы данных, такие как строка, логическое значение, числа, а также массивы. JSON очень похож на словарь в Python. Читать...

👩‍💻 Задачка по Python Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает новую строку, в которой слова идут в обратном порядке. Слова разделены пробелами. ➡️ Пример:

print(reverse_words("Hello World"))  # Ожидаемый результат: "World Hello"
print(reverse_words("Python is great"))  # Ожидаемый результат: "great is Python"

Решение задачи ⬇️

def reverse_words(sentence): return ' '.join(sentence.split()[::-1]) # Пример использования: print(reverse_words("Hello World")) # Ожидаемый результат: "World Hello" print(reverse_words("Python is great")) # Ожидаемый результат: "great is Python"

👩‍💻 Увеличиваем размер выборки и прокрашиваем серые метрики: неочевидная ошибка при проведении А/B — тестов В этой статье я постараюсь простым языком рассказать о последствиях, к которым может привести слепой запуск A/B-тестов без предварительного А/А-тестирования. Читать...

🔎 Подборка зарубежных вакансий Продакт Разработчик Python AI (удаленно) 🟢Python, Node.js, React, PostgreSQL, JavaScript, TypeScript, Django Framework, Redux 🟢от 1 900 до 2 700 $ до вычета налогов | 3–6 лет QA automation team lead (Python) 🟢Python, QA, BDD, Selenium 🟢до 4 000 $ до вычета налогов | 3–6 лет Founding NLP/LLM/AI Engineer 🟢Python, LLM, NLP, AI, RAG, NER 🟢от 4 000 до 7 000 $ до вычета налогов | 3–6 лет Senior Python Developer 🟢Python, Flask, REST, API, JavaScript, MySQL, GitHub, Celery, Django, Linux, PHP, Java, Django Framework, Bash, Redis, Frontend, Backend, REST API, PostgreSQL, Unit Testing, jQuery, Ansible, Clickhouse, Gitlab, FastAPI, RestAPI, SQL, Git 🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет Senior DevOps Engineer 🟢Docker, Bash, Git, Английский язык, AWS, Kubernetes, Terraform, Jenkins, Gitlab, Grafana, ELK, Linux, Python 🟢от 6 000 до 7 000 $ на руки | более 6 лет

⚙️ Что такое генераторы в Python и зачем они нужны? Генераторы — это функции в Python, которые возвращают значения по одному с помощью ключевого слова yield, вместо полного возврата всех значений сразу. Они полезны для работы с большими объемами данных, так как сохраняют память, генерируя значения на лету. ➡️ Пример:

# Генератор для получения первых N чисел Фибоначчи
def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

# Используем генератор
for num in fibonacci(5):
    print(num)

# Вывод: 0, 1, 1, 2, 3

🗣️ В этом примере генератор fibonacci вычисляет числа по запросу, вместо сохранения всех значений в памяти. Это делает генераторы особенно удобными для работы с потоками данных или бесконечными последовательностями.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 7 продвинутых приемов pandas для науки о данных Статья делится 7 продвинутыми приёмами работы с pandas для оптимизации задач анализа данных. Рассматриваются, например, итерации по группам с df.groupby().iter() и другие способы упростить повторяющиеся операции. Читать...

🔎 Подборка вакансий для лидов Ведущий Python разработчик 🟢Python 3.9+, Django, FastAPI, SQL, NoSQL, AWS, EC2, S3, RDS 🟢от 300 000 ₽ на руки | 3–6 лет Team Lead Python 🟢Python, Django, Flask, RabbitMQ, Redis, Nginx, uWSGI, HAProxy, GitLab CI/CD 🟢от 350 000 ₽ на руки | 3–6 лет Team Lead Python 🟢Python, Django, Flask, PostgreSQL, MongoDB, Docker, Git, REST API 🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет AQA lead (Python) 🟢Python, Postman, SQL, DBeaver, Fiddler, Charles Proxy, Docker, CI/CD, Selenium, Android Studio 🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет Backend Tech Lead (Python) 🟢Python, FastAPI, SQLAlchemy, GraphQL, PostgreSQL, Kafka, Redis, Docker, Linux, Git 🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет

🕵️‍♂️ Когда твоя работа зависит от Василия Задача вроде простая, но всё стопорится, потому что «это знает только Василий, он тут со времён динозавров». Никакой документации, только магия в его голове. В итоге — пока он не ответит, ты зависаешь, а проект буксует. Звучит знакомо? ⚙️ Если так, пора разорвать этот порочный круг. Вместо бесконечных вопросов начни собирать всё в одну базу знаний — хоть в Notion, хоть на салфетках. Предложи команде попробовать парное программирование: пока Василий творит чудеса, ты уже разбираешься, как эти фокусы повторить.

⚙️ Разбей и властвуй: как создать кастомный токенизатор в SpaCy Статья показывает, как создавать кастомные токенизаторы в SpaCy для специфических задач: от разбивки текста по уникальным правилам до обработки экзотических языков программирования. Практические примеры включены. Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры • Как растут data science-инженеры и что советуют синьоры, чтобы развиваться быстрее • Как пройти стажировку бизнес- и системного аналитика и не «сгореть» в персональной преисподней • Карьерный рост из senior: кто такой staff-инженер? • Что лучше — оценка рекрутера или подбрасывание монетки? • Мотивационные стили в обучении: почему вам (возможно) не нужны цели или общение с одногруппниками

🔎 Подборка вакансий для сеньоров Python-разработчик Middle+/Senior 🟢Python3, FastAPI, Redis, Elasticsearch, Kafka 🟢от 200 000 ₽ до вычета налогов | не требуется Разработчик Python (Удаленно) 🟢Python, Django, DRF, Flask, SQLAlchemy, Celery, Docker 🟢от 230 000 до 320 000 ₽ до вычета налогов | 3–6 лет Data Scientist / Дата сайентист 🟢Python, SQL, Git, Docker, Airflow 🟢от 250 000 до 300 000 ₽ на руки | 3–6 лет Senior Python developer 🟢Python, Django, Flask, FastAPI, AioHttp, Sanic, PostgreSQL, MySQL, SQLAlchemy, REST API, Celery, Docker, CI/CD, Git, TDD 🟢от 240 000 до 315 000 ₽ на руки | более 6 лет Middle/Senior Python Developer 🟢Python, Django, FastAPI, Flask, PostgreSQL, MongoDB, Redis, AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Kafka, RabbitMQ 🟢Уровень дохода не указан | 1–3 года