About Python [ru]

🔎 Подборка вакансий для джунов Python-разработчик (Junior/Middle) 🟢Python, TensorFlow, PyTorch, FastAPI, PostgreSQL, Docker 🟢от 1 500 до 3 100 $ | 1–3 года Junior Data Engineer 🟢Python, PostgreSQL, SQL, pandas, NumPy, Jupyter Notebook, NoSQL, Data Mining, Big Data 🟢от 150 000 до 200 000 ₽ | 1–3 года Junior Python-разработчик 🟢Python, SQL, API, парсинг данных, автоматизация процессов 🟢от 60 000 ₽ | Без опыта

👩‍💻 Поиск наиболее часто встречающегося слова в тексте Напишите функцию, которая принимает текстовую строку и возвращает наиболее часто встречающееся слово и количество его вхождений. Игнорируйте регистр и знаки препинания. Пример:

text = "Python is great, and Python is fun! Learning Python is rewarding."
result = most_common_word(text)
print(result)
# Ожидаемый результат: ('python', 3)

Решение задачи🔽

import re from collections import Counter def most_common_word(text): words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower()) counter = Counter(words) return counter.most_common(1)[0] # Пример использования: text = "Python is great, and Python is fun! Learning Python is rewarding." result = most_common_word(text) print(result)

➡️ Оптимизация ядра WebGPU для перемножения матриц и достижения производительности свыше 1ТФЛОПС Статья рассказывает о создании Surfgrad — высокопроизводительной библиотеки для автоматического дифференцирования выражений с использованием WebGPU. Описываются тензорные операции и оптимизация под браузеры. Читать...

🧠 Самые интересные статьи за последние дни: • Как работает bytearray в Python? Смотрим реализацию на C • Большой гайд по миграциям в Django: готовимся к миграциям и избегаем конфликтов • Как я создал Telegram-бота для хранения файлов и чуть не стал библиотекарем • Как за 6 промтов к ChatGPT создать Python скрипт, скачивающий видео с YouTube для просмотра на телевизоре через Kodi • KAN 2.0: Kolmogorov-Arnold Networks Meet Science

👩‍💻 Поиск пересечения двух списков Напишите функцию, которая принимает два списка и возвращает новый список, содержащий только элементы, которые присутствуют в обоих списках. Порядок элементов в результирующем списке должен соответствовать их порядку в первом списке. Пример:

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [3, 4, 5, 6, 7]

result = find_intersection(list1, list2)
print(result)
# Ожидаемый результат: [3, 4, 5]

Решение задачи🔽

def find_intersection(list1, list2): set2 = set(list2) return [item for item in list1 if item in set2] # Пример использования: list1 = [1, 2, 3, 4, 5] list2 = [3, 4, 5, 6, 7] result = find_intersection(list1, list2) print(result)

👩‍💻 ТОП-43 курса по Machine Learning, включая бесплатные курсы по машинному обучению В статье представлены как платные, так и бесплатные онлайн-курсы по машинному обучению, которые подойдут как новичкам, так и опытным специалистам. Узнайте, как создавать ML-модели, работать с большими данными и применять полученные навыки в реальных проектах, чтобы открыть новые карьерные возможности. Читать...

🔎 Подборка зарубежных вакансий Backend & Data Scientist Engineer 🟢Python, TensorFlow, PyTorch, FastAPI, LLM, PostgreSQL, Docker 🟢до 4 000 $ | 3–6 лет DevOps-инженер (Igaming) 🟢Linux, CI/CD, DevOps, Docker, PostgreSQL, Nginx, Prometheus, ELK, Python 🟢от 2 000 до 3 200 $ | 3–6 лет AI Engineer 🟢Python, PyTorch, TensorFlow, JAX, Solidity, Rust, Kubernetes, Docker, Kafka, BigQuery 🟢от 2 000 до 5 000 $ | 3–6 лет

🗣️ Если задача идёт тяжело, попробуй объяснить её вслух Иногда код стопорится не потому, что он сложный, а потому что ты не до конца понимаешь суть задачи. 👉 Совет: проговори проблему, даже если рядом никого нет. Или напиши объяснение для «воображаемого джуниора». Это заставит тебя структурировать мысли и, возможно, решение найдётся само.

👩‍💻 Вредоносные пакеты deepseeek и deepseekai были опубликованы в Python Package Index Исследователи обнаружили вредоносные пакеты deepseeek и deepseekai, крадущие конфиденциальные данные из окружения. В статье разбор атаки, её механизм и рекомендации по защите. Читать...

➡️ О векторных базах данных простым языком Статья объясняет, как реализовать поисковую систему для онлайн-магазина, которая анализирует запросы пользователей и предлагает релевантные результаты, такие как товары по теме "лето". Читать...

⚙️ Что такое logging в Python? logging — это встроенный модуль Python для создания логов, которые помогают отлаживать и мониторить работу приложений. ➡️ Пример:

import logging

# Настройка базового уровня логирования
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# Создание лога
logging.info("Приложение запущено")
logging.warning("Это предупреждение!")
logging.error("Произошла ошибка")

🗣️ В этом примере модуль logging создаёт сообщения разного уровня важности. Логирование позволяет отслеживать работу приложений и находить проблемы в коде.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Как написать Raft на чистом Python: основы Статья объясняет основы реализации алгоритма Raft на Python. Рассматриваются механизмы выбора лидера, репликации данных и обеспечения согласованности для стабильной работы распределённых систем. 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 Senior Python developer • Python, Kubernetes, SQLAlchemy, Docker, Bash, RedHat JBOSS AMQ • Уровень дохода не указан | 5+ лет Senior DevOps Engineer • Git, Python, Linux, Kubernetes, Docker, CI/CD, Java, Terraform, Apache Kafka • от 350 000 ₽ | 3+ года Ведущий автотестировщик Python, Selenium • Python, Selenium, pytest, GitLab CI, REST API, SQL • Уровень дохода не указан | 3–4 года

👩‍💻 Большой гайд по миграциям в Django: готовимся к миграциям и избегаем конфликтов Статья посвящена работе с миграциями в Django. Рассматриваются их назначение, настройка, предотвращение конфликтов, управление историей миграций и поддержание её чистоты, с практическими примерами. Читать...

👩‍💻 no-code (hub.ultralytics.com) в связке с Yandex DataSphere Статья рассматривает no-code и low-code платформы для обучения нейросетей. Особое внимание уделяется платформе Ultralytics Hub, её возможностям обучения Yolo-моделей и использованию ресурсов Yandex DataSphere. Читать...

👩‍💻 Поиск второго наибольшего числа в списке Напишите функцию, которая принимает список чисел и возвращает второе наибольшее число. Если такого числа нет (например, все элементы одинаковые или список содержит менее двух элементов), функция должна возвращать None. Пример:

print(second_largest([4, 1, 7, 3, 9, 7]))  # Ожидаемый результат: 7
print(second_largest([10, 10, 10]))         # Ожидаемый результат: None
print(second_largest([5]))                  # Ожидаемый результат: None

Решение задачи🔽

def second_largest(numbers): unique_numbers = list(set(numbers)) if len(unique_numbers) < 2: return None unique_numbers.sort(reverse=True) return unique_numbers[1] # Пример использования: print(second_largest([4, 1, 7, 3, 9, 7])) # Ожидаемый результат: 7 print(second_largest([10, 10, 10])) # Ожидаемый результат: None print(second_largest([5])) # Ожидаемый результат: None

👩‍💻 Создание блога на FastAPI с нуля: JWT, Markdown и современный веб-дизайн В этой статье мы создадим полноценный мини-блог на FastAPI с нуля, используя современные технологии веб-разработки. Вы узнаете, как реализовать JWT-аутентификацию, работать с Markdown и создать привлекательный пользовательский интерфейс. Читать...

📝 Подборка вакансий для мидлов Python разработчик • Python, Django, Celery, Redis, Memcache, PostgreSQL, Docker • от 200 000 до 300 000 ₽ | 3+ года Инженер DevOps • Linux, Docker, Python, Bash, Git, Grafana, Kubernetes • от 300 000 до 370 000 ₽ | 3+ года Machine Learning Engineer / Media AI Agents • Python, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, Docker, RESTful API, Pandas • от 2 500 до 5 000 $ | 3+ года

⚙️ Что такое asyncio в Python и как оно используется для асинхронного программирования? asyncio — это стандартная библиотека Python, предоставляющая инструменты для асинхронного программирования, таких как задачи (tasks), корутины (coroutines) и управление циклами событий (event loops). Она позволяет выполнять множество операций ввода-вывода (например, сетевые запросы) параллельно, не блокируя основной поток. ➡️ Пример:

import asyncio

async def fetch_data(delay, name):
    print(f"Начинаем получение данных {name}")
    await asyncio.sleep(delay)  # Асинхронная задержка
    print(f"Завершено получение данных {name}")

async def main():
    # Запускаем несколько задач параллельно
    await asyncio.gather(
        fetch_data(2, "A"),
        fetch_data(1, "B"),
        fetch_data(3, "C"),
    )

# Запуск цикла событий
asyncio.run(main())

🗣️ В этом примере asyncio.gather запускает три асинхронные задачи одновременно, позволяя эффективно использовать время ожидания ввода-вывода. asyncio полезен для построения сетевых приложений, ботов и других асинхронных систем.

🖥 Подробнее тут