Python Developer

🔥 БЕСПЛАТНЫЙ ИНТЕНСИВ по написанию 9 НЕЙРОСЕТЕЙ на Python за 1 вечер🔥 Узнайте всё о профессии AI-разработчика всего за 1 день! Простое понимание основ, без сложного кода! Создавайте нейросети, автоматизируйте бизнес-задачи и зарабатывайте на AI-решениях. 📌 Темы решаемых задач: 1. Классификация людей входящих/выходящих из автобуса 2. Классификация отзывов на Tesla 3. Оценка выброса СО2 по параметрам машины 4. Прогнозирование тренда цены золота 5. Сегментация изображения для робота доставщика 6. Обнаружение людей без касок на стройке 7. Трекинг людей на видео 8. Распознавание речи 9. Генерация изображений с помощью Stable diffusion Интенсив - максимально простой и доступный, без какого-либо сложного программирования. 📚Чтобы занять место на интенсиве - регистрируйтесь в нашем телеграм-боте! Для регистрации: • Перейдите по ссылке ниже • Нажмите кнопку Старт • Ответьте на 6 вопросов бота 🤖 Ждём вас здесь!

❔ Вопрос с собеседования Какие задачи хорошо параллелятся, а какие — плохо? Ответ: Хорошо масштабируются в многопоточность задачи с большим количеством операций ввода-вывода — сетевые запросы, доступ к файлам, ожидание ответа от базы данных. Пока один поток ждёт, интерпретатор может переключиться на другой, не теряя время впустую. Плохо параллелятся задачи, которые нагружают CPU и активно используют память. В Python это особенно заметно из-за GIL: при расчётах на CPU всё равно будет использоваться один поток, и параллельное выполнение не даст прироста. Более того, из-за переключений между потоками программа может даже замедлиться. Если задача сочетает IO и тяжёлую обработку — например, скачивание и парсинг — лучше разделить её: IO оставить в потоках, а CPU-нагрузку отдать в процессы (через multiprocessing) или вынести в очередь. tags: #собеседование ➡ Python Developer | Чат

🤖 Инструмент, позволяющий собирать ML-модели по текстовому описанию Внутри целая агентская система, которая автоматизирует весь цикл создания ML — от идеи до готового решения, без ручной возни с архитектурой и пайплайнами. Как он работает:

➖ Формулируете задачу обычным текстом и задаёте данные, при необходимости схему он извлекает сам ➖ Под капотом работает группа ИИ-агентов: один проектирует модель, второй пишет код, третий оценивает качество и правит ошибки ➖ При нехватке данных система может сгенерировать синтетический датасет для тестирования ➖ Есть поддержка Ray для параллельного перебора моделей и масштабирования на ядра или кластер ➖ Через LiteLLM подключается к любым облачным или локальным моделям

Идеально подходит для быстрого прототипирования и экспериментов, когда важно быстро получить рабочий результат — забираем здесь. tags: #полезное ➡ Python Developer | 📲 MAX

Сеньор за полгода? 📈 Эта девушка получила оффер в IT-компанию, хотя весь её опыт — пара курсов с ютуба 😱 Она воспользовалась ИИ-помощником и легко скрыла все свои пробелы в знаниях. Теперь впереди: ⤵️ удалёнка, стартовое обучение и ставка 55$ в час. Проходи собеседования вместе с Interview Ninja 🥷 Проверь успех на себе — есть 100 бесплатных запросов на день. 👉 @interview_ninja

❔ Вопрос с собеседования Где следует хранить бизнес-логику в приложении? Ответ: Бизнес-логику следует размещать в отдельном слое приложения — в сервисах, доменных моделях или специализированных workflow. Это позволяет отделить правила и поведение системы от инфраструктуры и интерфейсов, упрощает тестирование и делает код масштабируемым. В подходах вроде DDD бизнес-логика концентрируется внутри доменных сущностей и агрегатов, в более классических архитектурах — в сервисных классах. Ключевой принцип — не размещать бизнес-логику в контроллерах, обработчиках запросов или слоях доступа к данным. tags: #собеседование ➡ Python Developer | Чат

🔖 Наглядная шпаргалка по HTTP-запросам Коротко и наглядно показывает, чем отличаются основные HTTP-методы, когда использовать GET, POST, PUT, PATCH и DELETE, и какие ответы от сервера при этом ожидать. Сохраняйте, чтобы не потерять! tags: #полезное ➡ Python Developer | 📲 MAX

🤖 Инструмент, позволяющий собирать ML-модели по текстовому описанию Внутри целая агентская система, которая автоматизирует весь цикл создания ML — от идеи до готового решения, без ручной возни с архитектурой и пайплайнами. Как это работает:

▶️ Формулируете задачу обычным текстом и задаёте данные, при необходимости схему он извлекает сам ▶️ Под капотом работает группа ИИ-агентов: один проектирует модель, второй пишет код, третий оценивает качество и правит ошибки ▶️ При нехватке данных система может сгенерировать синтетический датасет для тестирования ▶️ Есть поддержка Ray для параллельного перебора моделей и масштабирования на ядра или кластер ▶️ Через LiteLLM подключается к любым облачным или локальным моделям

Идеально подходит для быстрого прототипирования и экспериментов, когда важно быстро получить рабочий результат — забираем здесь. tags: #полезное ➡ Python Developer | 📲 MAX

❔ Вопрос с собеседования Что такое фабрика декораторов в Python? Ответ: Фабрика декораторов — это функция, которая возвращает декоратор с параметрами. Она позволяет обобщить поведение и избежать дублирования кода, когда нужно применять одни и те же проверки с разными условиями. В примере функция require_role("editor") создаёт декоратор, который разрешает выполнение только тем пользователям, у кого есть нужная роль. Это удобно, когда нужно ограничить доступ к разным функциям на основе прав пользователя. tags: #собеседование ➡ Python Developer | Чат

🐍 Наш архитектурный подход к Python приложениям В статье команда Райффайзенбанка делится архитектурным подходом к разработке Python-приложений, включая код-стайл, API, работу с базами данных и тестирование. Автор объясняет ключевые принципы, которые помогают стандартизировать разработку и улучшить качество кода, а также делится своим справочником с лучшими практиками. ⛓ Читать статью tags: #статья ➡ Python Developer | Чат

🐍 Типизация и аннотации типов данных в Python Типизация в Python необязательна, но если ею пользоваться, код становится понятнее, стабильнее и проще в поддержке — особенно в командах и на масштабных проектах. Аннотации позволяют явно описывать, что функция принимает и возвращает, а инструменты вроде mypy ловят ошибки ещё до запуска. Как всё это работает и зачем действительно стоит этим пользоваться — разобрано в статье. ⛓ Читать статью tags: #статья ➡ Python Developer | Чат

Ноябрь: +293.000 рублей Декабрь: +344.000 рублей Январь: +317.000 рублей за 25 дней работы Или обычный месячный доход закупщика рекламы в Телеграм. Суть работы: подбираете каналы для размещения рекламы бизнеса через специальный сервис аналитики. На старте новички зарабатывают от 50.000 рублей, а опытные ребята делают от 260.000 рублей в месяц. Легко совмещается с работой, учебой или декретом, ведь делов на 3-4ч в день. Вложения и опыт не нужны, вся подробная инструкция в этом боте. Всё, что нужно для старта — запустить бот. Там уже рассказали, как с помощью Телеграма накопить на квартиру, машину и все свои хотелки.

❔ Вопрос с собеседования Почему не стоит сравнивать два float через «==»? Ответ: Сравнение через == может вернуть False, даже если числа выглядят равными. Вместо этого лучше использовать math.isclose(a, b), которая сравнивает два числа с учётом допустимого отклонения (rel_tol и abs_tol) и гарантирует корректное сравнение. tags: #собеседование ➡ Python Developer | 📲 MAX

🔖 Хотите проверить, насколько хорошо вы знаете Linux, Docker и Kubernetes? Вот платформа, которая превратит обучение DevOps в реальный челлендж: десятки практических задач по типу LeetCode, но из мира инфраструктуры. Каждое задание моделирует реальные ситуации, а система сама проверяет решения и подсказывает, где вы ошиблись. Идеальный способ прокачать навыки на практике, ссылка — здесь. tags: #полезное ➡ Python Developer | 📲 MAX

👩‍💻 Хватит учить только синтаксис, начинай делать реальные проекты! Python Ready — авторский канал, где Python перестаёт быть только теорией и становится рабочим инструментом. Мини-проекты, боты, советы, разборы задач, гайды и шпаргалки для каждого программиста. 🔥 Советую подписаться: @python_ready

😳Админ встретил Трампа Штука, это наш новый бот для ИИ-фотосессий: @photosesser 📸

❔ Вопрос с собеседования Какие объекты можно положить в множество? Ответ: В Python множество (set) может содержать только хешируемые (то есть неизменяемые) объекты. Это означает, что в set можно положить числа, строки, кортежи (если все их элементы тоже хешируемы), булевы значения и другие неизменяемые типы. Объекты типа list, dict, set и другие изменяемые структуры — положить нельзя: они не имеют хеш-функции (__hash__) и вызовут ошибку TypeError. tags: #собеседование ➡ Python Developer | Чат

🐍 15 типичных ошибок начинающих автоматизаторов В статье разобраны самые частые ошибки начинающих автоматизаторов — от хрупких селекторов и дублирования кода до отсутствия архитектуры и безопасной работы с данными. Автор на примерах показывает, как сделать тесты надёжными, читаемыми и удобными в поддержке. ⛓ Читать статью tags: #статья ➡ Python Developer | Чат

Как все представляют завтрак разработчика в 2026 году 🤩 На самом деле утро начинается с мысли: «Как кодить еще лучше?» Если вы уже освоили базу по Python и ищете зону роста, пройдите бесплатный мини-курс в Академии Selectel. В программе: 🔸 набор Python-инструментов и расширений, которые ускоряют кодинг; 🔸 гайд по работе с библиотекой Tkinter, чтобы создавать приложения с графическим интерфейсом; 🔸 инструкция по основам парсинга данных с веб-сайтов и многое другое. Закрепить полученные знания вы сможете тут же — эксперты собрали базу задач с готовыми ответами. Все материалы бесплатные. До роскошного IT-завтрака осталось пройти курс в удобное время: https://slc.tl/g8vrx?2W5zFGkiZJp