About Python [ru]

👩‍💻 Возможности функции scatterplot() библиотеки seaborn Статья объясняет использование функции scatterplot() из seaborn для визуализации взаимосвязи числовых переменных. Рассказывается о параметрах настройки цвета, размера и стиля точек, что помогает в многомерном анализе данных. Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры • Пришёл на вакансию дизайнера, а стал питонистом: как IT-специалисты нашли свою первую работу • На сколько денег может рассчитывать ИТ-предприниматель в разных ветках развития • Анализ задачи с собеседования в Google: конь и телефонные кнопки • Быстрый старт в QA Fullstack: чем вооружиться будущему стажеру в Альфа-Банке • Как убить самоорганизацию в команде: вредные советы для лидера

🔎 Подборка вакансий для сеньоров Senior backend developer - Python 🟢Python, PostgreSQL, Redis, FastAPI, Flask, Pyramid, SQLAlchemy, Celery, pydantic 🟢от 4 000 $ | 3–6 лет Backend Python Developer (FastAPI, Highload) 🟢Python 3.10-3.12, FastAPI, PostgreSQL, Redis, Docker, GraphQL, Kafka, Airflow, Elasticsearch 🟢до 390 000 ₽ | 3–6 лет Разработчик Python (Django, DRF) 🟢Python, Django, DRF, PostgreSQL, SQL, CSS, Git, RabbitMQ 🟢150 000 – 220 000 ₽ | 3–6 лет Data Scientist (middle/senior) 🟢Python, Spark, SQL, Machine Learning, pandas, PySpark, Hadoop, Hive, Big Data 🟢до 450 000 ₽ | 3–6 лет Senior Data Engineer 🟢Python, SQL, Apache Kafka, DWH, OLAP, Greenplum, Clickhouse, Airflow 🟢350 000 – 450 000 ₽ | от 4 лет

👩‍💻 Разрабатываем первое AI приложение Статья анализирует роль языка и цифровизации в накоплении и передаче знаний. Обсуждаются вызовы структурирования данных, которые, несмотря на успехи машинного обучения и реляционных баз, всё ещё затрудняют полное понимание накопленной информации. Читать...

⁉️ Хотите понять, чем отличается асинхронная работа python-кода от многопоточной? Не пропустите бесплатный открытый урок 12 ноября в 20:00 мск! Мы рассмотрим вытесняющую и кооперативную многозадачность, обсудим процессы и потоки на уровне ОС. Вы узнаете, что такое race conditions и как их избежать, а также получите практическое понимание, как работает asyncio в Python. 👨‍💻🛠👨🏻‍💻 Урок для аналитиков, для Python-разработчиков, Data Scientists и ML-инженеров, которые работают с базами данных, API и многозадачностью. 🔴 Запишитесь на урок и получите скидку на курс «Python для аналитики»: https://vk.cc/cEbSbj Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

👩‍💻 Задачка по Python Напишите функцию, которая принимает строку и два дополнительных аргумента — слово для замены и новое слово. Функция должна заменить все вхождения указанного слова в строке на новое слово. ➡️ Пример:

Входная строка:
"The weather is nice today. Nice weather makes me happy."
Слово для замены: "nice"
Новое слово: "great"

Ожидаемый вывод:
"The weather is great today. Great weather makes me happy."

Решение задачи ⬇️

def replace_word(text, old_word, new_word): return text.replace(old_word, new_word) # Пример использования: input_text = "The weather is nice today. Nice weather makes me happy." result = replace_word(input_text, "nice", "great") print(result) # Ожидаемый результат: "The weather is great today. Great weather makes me happy."

👩‍💻 Приложение на Go шаг за шагом. Часть первая: скелет, НТТР-сервер и конфигурация Статья предлагает структурированный подход к обучению Go для новичков. Автор курса «Go-разработчик с нуля» делится опытом и помогает пошагово создать API для управления библиотекой книг, чтобы закрепить полученные знания. Читать...

🔎 Подборка вакансий для мидлов Data Engineer middle 🟢Python, Spark, Hadoop, Hive, Airflow, SQLAlchemy, PostgreSQL, Docker, GitLab, CI/CD, Linux 🟢от 190 000 до 270 000 ₽ | от 1 года Data Engineer (middle) 🟢SQL, Greenplum, FormIT, Informatica, Cloud infrastructure, Yandex Cloud, IaaS, PaaS 🟢от 230 000 до 250 000 ₽ | 3–6 лет Python-разработчик (middle, AI) 🟢Python, TensorFlow, Keras, PyTorch, scikit-learn, PostgreSQL, MongoDB, Redis, SQLAlchemy, Celery, RabbitMQ, Kafka, Docker, Google Cloud 🟢от 180 000 до 250 000 ₽ | 1–3 года Python Developer (Middle/Middle+) 🟢Python, Django, PostgreSQL, Celery, Docker, REST, Git 🟢от 120 000 ₽ | 3–6 лет Middle Python Developer: Backend / Server side 🟢Python, FastAPI, Flask, MariaDB, PostgreSQL, MongoDB, ElasticSearch, Docker, K8S, Git, CI/CD 🟢от 3 000 до 4 000 $ | 3–6 лет

👩‍💻 Что такое генераторные выражения в Python и чем они отличаются от списковых выражений? Генераторные выражения — это компактный способ создания итераторов в Python. Они похожи на списковые выражения (list comprehensions), но возвращают по одному элементу за раз, а не создают сразу весь список. Это делает их более эффективными по памяти, особенно для обработки больших объемов данных. ➡️ Пример:

# Списковое выражение — создает весь список в памяти
squared_list = [x**2 for x in range(10)]
print(squared_list)  # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# Генераторное выражение — возвращает по одному значению
squared_gen = (x**2 for x in range(10))
print(next(squared_gen))  # 0
print(next(squared_gen))  # 1

🗣 Генераторные выражения экономят память и могут использоваться для последовательной обработки данных, где полный список не нужен.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Давайте-ка наваяем PumpKeen Game. Как Commander Keen, только про Pumpkin (тыкву). Хэллоуин же В статье показано, как создать свою страшилку на Хэллоуин с помощью Python и p5py, прямо в онлайн-IDE. Без лишних установок и настроек — просто открывай браузер и начинай программировать. Читать...

🔎 Подборка вакансий для джунов Python-разработчик (Junior) 🟢Python, SQL, PyCharm, Django Rest Framework, GitHub 🟢от 60 000 ₽ | Без опыта Junior Python разработчик 🟢Python, API, PostgreSQL, MySQL, NoSQL 🟢от 30 000 до 50 000 ₽ | Без опыта Python-разработчик (Junior) 🟢Python, SQL, FastAPI, Flask, Linux, Docker, Git, Gitlab 🟢от 75 000 ₽ | Без опыта Разработчик нейросетевых алгоритмов/Reinforcement Learning 🟢Python, PyTorch, TensorFlow, Reinforcement Learning 🟢от 60 000 ₽ | Без опыта Junior Data Scientist 🟢SQL, Python, Clickhouse, Apache Airflow, MS Excel, HTML 🟢Уровень дохода не указан | Без опыта

👩‍💻 Задачка по Python Напишите функцию, которая принимает строку и проверяет, является ли она палиндромом. Функция должна игнорировать пробелы, знаки препинания и регистр букв. ➡️ Пример:

"A man, a plan, a canal, Panama"

True

Решение задачи ⬇️

import re def is_palindrome(s): # Оставляем только буквы и цифры, приводим к нижнему регистру cleaned = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9]', '', s).lower() return cleaned == cleaned[::-1] # Пример использования: input_string = "A man, a plan, a canal, Panama" result = is_palindrome(input_string) print(result) # Ожидаемый результат: True

👩‍💻 Файловая система без фокусов: как hard links и XOR сэкономят ваши гигабайты Статья объясняет концепцию символьных и жёстких ссылок на файлы, акцентируя внимание на hard links в Windows, малоизвестных многим веб-разработчикам. В простых примерах раскрывается принцип работы ссылок и их отличия от привычных ярлыков. Читать...

🧠 Самые интересные статьи за последние дни: • Пишем Wake-on-LAN сервис на ESP8266 при помощи ChatGPT • Необычные вкусы покупателей: что такое товарные пары и как их исследовать • Kafka. Лучшие практики применения. Настройки Producer & Consumer • Словари в Python: обзор и как пользоваться • Хотите, покажу вам магию живого кода на p5py?

👩‍💻 Задачка по Python Напишите функцию, которая принимает список email-адресов и возвращает уникальные домены из этого списка. Домен — это часть адреса после символа @. ➡️ Пример:

["user1@example.com", "user2@test.com", "user3@example.com", "user4@sample.com"]

#{"example.com", "test.com", "sample.com"}

Решение задачи ⬇️

def get_unique_domains(emails): domains = {email.split('@')[1] for email in emails} return domains # Пример использования: emails = ["user1@example.com", "user2@test.com", "user3@example.com", "user4@sample.com"] result = get_unique_domains(emails) print(result) # Ожидаемый результат: {'example.com', 'test.com', 'sample.com'}

👩‍💻 Зачем нужны эмбеддинги? Статья исследует методы нечеткого поиска для больших языковых моделей, включая триграммный и фонетический анализ, косинусное и евклидово сходство. Рассматриваются преимущества и ограничения методов для работы с неструктурированными данными. Читать...

🔎 Подборка валютных вакансий Разработчик операций AI, Python/React 🟢Python, React, PostgreSQL, Aiogram, GPT 🟢от 800 до 1 300 USD (до вычета налогов) | 1–3 года Senior Software Engineer (Python) 🟢Python, FastAPI, TypeScript, Node.js, React, MongoDB, PostgreSQL, RabbitMQ, Kafka, Redis, Docker, Kubernetes, AWS, Google Cloud 🟢от 2 500 до 3 500 USD (до вычета налогов) | 3–6 лет Middle Backend Developer (Python) 🟢Python, FastAPI, Tornado, PostgreSQL, SQLAlchemy, Redis, RabbitMQ, Docker, nginx, gitlab-ci 🟢от 2 000 до 3 300 USD (до вычета налогов) | 3–6 лет Senior Backend Developer - Python 🟢Python, PostgreSQL, Redis, FastAPI, Flask, Pyramid, SQLAlchemy, Celery, pydantic, AWS 🟢от 4 000 USD на руки | 3–6 лет Python Fullstack Developer 🟢Python 3, FastAPI, Redis, SQL (MySQL, MariaDB), Docker, Grafana, PHP, TypeScript, React 🟢до 3 000 USD на руки | 1–3 года

💭 Скорость — не главный показатель успеха. Гораздо важнее — чёткое понимание, куда ты идёшь. Многие тратят кучу энергии, чтобы везде поспеть: освоить новое, прокачать скиллы, закрыть дедлайны. Но часто за спешкой скрывается отсутствие направления. И пока ты гонишься за всем сразу, фокус на том, что действительно важно, ускользает. 🎯 Что делать: раз в месяц выдели время на анализ — какие задачи реально приближают тебя к целям, а какие тянут энергию впустую? Подумай, что можно делегировать, что автоматизировать, а от чего отказаться. Сосредоточься на главном, и почувствуешь, что каждое действие наконец работает на твой рост.

👩‍💻 Как сократить время ответа в 2 раза, добавив одну строку кода В статье рассказывается, как Okko оптимизировал рекомендации: с помощью Jaeger и Grafana выявили узкие места, улучшили работу сборщика мусора и снизили время отклика для 99% запросов. Читать...

🔎 Подборка вакансий для лидов Team Lead backend/Python (remote) 🟢Python (синхронный и асинхронный), Pyramid, AIOHttp, SQLAlchemy, Redis, Docker, Pytest, Alembic, PostgreSQL, Vue.js 🟢Уровень дохода не указан | Опыт от 3 лет Python Team Lead 🟢Python, Django Rest Framework, SQL, NoSQL, Celery, Docker, RabbitMQ, управление командой 🟢от 250 000 ₽ | Опыт 3–6 лет Python-разработчик Machine Learning / Computer Vision 🟢Python, TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Pandas, AWS, SQL (PostgreSQL), Apache Spark, Apache Kafka, Apache Airflow 🟢от 400 000 ₽ | Опыт 3–6 лет Senior/Lead Backend Developer (Python) 🟢Python3, Asyncio, SQL, PostgreSQL, FastAPI, Redis, Docker, Temporal, RabbitMQ, Linux, Elasticsearch 🟢до 450 000 ₽ | Опыт 3–6 лет Tech Lead (python) 🟢Python 3.11, MySQL, Clickhouse, Redis, Aiogram, Aiohttp, Docker-compose, Nginx, GitHub 🟢от 250 000 ₽ | Опыт более 6 лет