Python Lounge: работа и стажировки для программистов

Если ты годами забивал на самообразование и до сих пор не осилил программирование — вот твой шанс пофиксить этот баг. Чуваки с канала [404] собрали тебе готовый гайд по программированию. Что учить, на что лучше забить, что актуально в 2021 году, какие книги почитать. Пацаны сами кодят и шарят за разработку — они тебе херни не посоветуют. Короче, если сам в очередной раз не забьешь — уже через пару месяцев будешь пояснять за компиляцию и многопоточность. Дерзай: @procode404

​​👉Использование кортежей в Python🐍 Кортеж - это упорядоченная и неизменяемая коллекция. В python кортежи записываются в круглые скобки. Пример: this_tuple = ("apple", "banana", "cherry") print (this_tuple) #>>> ('apple', 'banana', 'cherry') Доступ к элементам кортежа Вы получаете доступ к элементам кортежа, ссылаясь на номер индекса в квадратных скобках Пример: this_tuple = ("apple", "banana", "cherry") print (this_tuple[1]) print (this_tuple[0]) print (this_tuple[2]) #>>>banana #>>>apple #>>>cherry Отрицательная индексация Отрицательная индексация означает начало с конца, -1 относится к последнему элементу, -2 относится ко второму последнему элементу и т. д. Пример: this_tuple = ("apple", "banana", "cherry") print (this_tuple[-1]) print (this_tuple[-2]) print (this_tuple[-3]) #>>>cherry #>>>banana #>>>apple Диапазон индексов Вы можете указать диапазон индексов, указав, где начать и где закончить диапазон. При указании диапазона возвращаемое значение будет новым кортежем с указанными элементами. Пример: this_tuple = ("apple", "banana", "cherry", "mango") print (this_tuple[1:3]) print (this_tuple[0:2]) print (this_tuple[0:1]) #>>('banana', 'cherry') #>>>('apple', banana') #>>>('apple') Изменить значения кортежа Как только кортеж создан, он не может изменить свои значения. Кортежи неизменяемы или являются immutable как это еще называется. Но есть обходной путь. Вы можете преобразовать указатель в список, изменить список и преобразовать список обратно в кортеж. Пример: x = ("apple", "banana", "cherry") y = list(x) y[1] = "kiwi" x = tuple(y) print (x) #>>>('apple', 'kiwi', 'cherry')

​​👉Использование кортежей в Python🐍 Кортеж - это упорядоченная и неизменяемая коллекция. В python кортежи записываются в круглые скобки. Пример: this_tuple = ("apple", "banana", "cherry") print (this_tuple) #>>> ('apple', 'banana', 'cherry') Доступ к элементам кортежа Вы получаете доступ к элементам кортежа, ссылаясь на номер индекса в квадратных скобках Пример: this_tuple = ("apple", "banana", "cherry") print (this_tuple[1]) print (this_tuple[0]) print (this_tuple[2]) #>>>banana #>>>apple #>>>cherry Отрицательная индексация Отрицательная индексация означает начало с конца, -1 относится к последнему элементу, -2 относится ко второму последнему элементу и т. д. Пример: this_tuple = ("apple", "banana", "cherry") print (this_tuple[-1]) print (this_tuple[-2]) print (this_tuple[-3]) #>>>cherry #>>>banana #>>>apple Диапазон индексов Вы можете указать диапазон индексов, указав, где начать и где закончить диапазон. При указании диапазона возвращаемое значение будет новым кортежем с указанными элементами. Пример: this_tuple = ("apple", "banana", "cherry", "mango") print (this_tuple[1:3]) print (this_tuple[0:2]) print (this_tuple[0:1]) #>>('banana', 'cherry', 'mango') #>>>('apple', banana', 'cherry') #>>>('apple') Изменить значения кортежа Как только кортеж создан, он не может изменить свои значения. Кортежи неизменяемы или являются immutable как это еще называется. Но есть обходной путь. Вы можете преобразовать указатель в список, изменить список и преобразовать список обратно в кортеж. Пример: x = ("apple", "banana", "cherry") y = list(x) y[1] = "kiwi" x = tuple(y) print (x) #>>>('apple', 'kiwi', 'cherry')

Python вопросы на собеседовании - канал для помощи в нахождении первой работы на позицию Junior Python Developer. Контент канала: утром вопрос-задачка с собеседования, вечером пост с решением.

​​Что такое Django. От многих разработчиков можно услышать, что python можно использовать везде где можно. Это действительно так. Этот язык даже используют в бекенд-проектах, где прекрасно справляется со своим делом фреймворк django. Так что же это такое?! Django / Джанго — свободный фреймворк для веб-приложений на языке Python, использующий шаблон проектирования MVC. Проект поддерживается организацией Django Software Foundation. Сайт на Django строится из одного или нескольких приложений, которые рекомендуется делать отчуждаемыми и подключаемыми. Это одно из существенных архитектурных отличий этого фреймворка от некоторых других (например, Ruby on Rails). Один из основных принципов фреймворка — DRY (Don't repeat yourself) Также, в отличие от других фреймворков, обработчики URL в Django конфигурируются явно при помощи регулярных выражений. Для работы с базой данных Django использует собственный ORM, в котором модель данных описывается классами Python, и по ней генерируется схема базы данных. Пример веб-приложения, которое показывает «Hello World!»: 1 from django.http import HttpResponse 2 3 def hello(request): 4 return HttpResponse("Hello world") Возможности Некоторые возможности Django: - ORM, API доступа к БД с поддержкой транзакций[15] - встроенный интерфейс администратора,[16] с уже имеющимися переводами на многие языки - диспетчер URL на основе регулярных выражений[17] - расширяемая система шаблонов с тегами и наследованием[18] - система кеширования[19] - интернационализация[20] - подключаемая архитектура приложений, которые можно устанавливать на любые Django-сайты - «generic views» — шаблоны функций контроллеров - авторизация и аутентификация, подключение внешних модулей аутентификации: LDAP,

Если вы хотите создать свой сайт или приложение — вам НЕ НУЖНО уметь программировать. И даже нанимать программиста. В 2021 году для вас всё уже придумано — есть готовые no-code решения. Вы тупо собираете своё приложение, как ребёнок собирает лего. И вот вам собственный стартап. То же самое — с дизайном и фотографией. Вам не нужен Фотошоп: есть куча приложений, где в два клика убирается фон, улучшается качество фотографии, делаются мокапы. Короче, всё гораздо проще, чем вы думаете. Надо только знать, какие приложения и сервисы использовать. А самые полезные из них уже собрали в одном канале — вам осталось только подписаться: @cmd_cv

​​Что такое Django. От многих разработчиков можно услышать, что python можно использовать везде где можно. Это действительно так. Этот язык даже используют в бекенд-проектах, где прекрасно справляется со своим делом фреймворк django. Так что же это такое?! Django / Джанго — свободный фреймворк для веб-приложений на языке Python, использующий шаблон проектирования MVC. Проект поддерживается организацией Django Software Foundation. Сайт на Django строится из одного или нескольких приложений, которые рекомендуется делать отчуждаемыми и подключаемыми. Это одно из существенных архитектурных отличий этого фреймворка от некоторых других (например, Ruby on Rails). Один из основных принципов фреймворка — DRY (Don't repeat yourself) Также, в отличие от других фреймворков, обработчики URL в Django конфигурируются явно при помощи регулярных выражений. Для работы с базой данных Django использует собственный ORM, в котором модель данных описывается классами Python, и по ней генерируется схема базы данных. Пример веб-приложения, которое показывает «Hello World!»: 1 from django.http import HttpResponse 2 3 def hello(request): 4 return HttpResponse("Hello world") Возможности Некоторые возможности Django: - ORM, API доступа к БД с поддержкой транзакций[15] - встроенный интерфейс администратора,[16] с уже имеющимися переводами на многие языки - диспетчер URL на основе регулярных выражений[17] - расширяемая система шаблонов с тегами и наследованием[18] - система кеширования[19] - интернационализация[20] - подключаемая архитектура приложений, которые можно устанавливать на любые Django-сайты - «generic views» — шаблоны функций контроллеров - авторизация и аутентификация, подключение внешних модулей аутентификации: LDAP,

​​📌5 лучших библиотек Python для числовой статистики и структур данных.📊💡 Numpy - NumPy - это фундаментальный пакет для научных вычислений с использованием Python. Это первоклассная библиотека для программирования, которая широко используется в научных кругах, финансах и промышленности. NumPy специализируется на операциях с базовыми массивами SciPy - SciPy дополняет популярный числовой модуль Numpy. Это основанная на питоне экосистема программного обеспечения с открытым исходным кодом для математики, естественных наук и инженерии. Он также интенсивно используется для научных и финансовых вычислений на основе Python. Pandas - Библиотека Pandas предоставляет высокопроизводительные простые в использовании структуры dara и инструменты анализа данных для языка программирования Python. Pandas фокусируется на основных типах данных и их методах, оставляя другие пакеты для добавления более сложных статистических функций. Quand DSL - Quand DSL - это предметно-ориентированный язык для количественной аналитики в области финансов и торговли. Quand DSL - функциональный язык программирования для моделирования производных инструментов. Statistics - Это встроенная библиотека Python для всех основных статистических расчетов.

​​📌5 лучших библиотек Python для числовой статистики и структур данных.📊💡 Numpy - NumPy - это фундаментальный пакет для научных вычислений с использованием Python. Это первоклассная библиотека для программирования, которая широко используется в научных кругах, финансах и промышленности. NumPy специализируется на операциях с базовыми массивами SciPy - SciPy дополняет популярный числовой модуль Numpy. Это основанная на питоне экосистема программного обеспечения с открытым исходным кодом для математики, естественных наук и инженерии. Он также интенсивно используется для научных и финансовых вычислений на основе Python. Pandas - Библиотека Pandas предоставляет высокопроизводительные простые в использовании структуры dara и инструменты анализа данных для языка программирования Python. Pandas фокусируется на основных типах данных и их методах, оставляя другие пакеты для добавления более сложных статистических функций. Quand DSL - Quand DSL - это предметно-ориентированный язык для количественной аналитики в области финансов и торговли. Quand DSL - функциональный язык программирования для моделирования производных инструментов. Statistics - Это встроенная библиотека Python для всех основных статистических расчетов.

Нейросети некому писать! Компаниям нужно много Python-спецов, но их столько нет. Работодатели берут новичков пачками, а средняя зарплата в отрасли переваливает за 150.000р При этом Python учить просто как инглиш Если решил стать кодером с зп 300К/сек, канал Python Academy — мастхэв. Там Full-Stack разработчик делится лайфхаками и помогает шустро влиться в Python. Python Academy — 1 канал вместо 1000 учебников

Работа в хорошем редакторе способствует созданию здорового проекта, хорошие редакторы всячески помагают разработчику, а плохие либо не помагают , либо вовсе препятствуют разработке. Вот лучшие редакторы для python-разработчиков по мнению опытных питонистов...🚀 1. PyCharm 2. Spyder 3. SublimeText 4. Jupyter 5. Atom 6. Python IDLE 7. VSCode 8. Wing 9. Thonny 10. PyDev Приятный глазу UI в соответствии с сильной функциональностью является несущим звеном каждого успешного проекта.

Отовсюду слышите об языке программирования Python, но не можете в нем разобраться? Не знаете с чего начать? Или застряли в своих поисках и не уверены, к кому обратиться? На вебинаре от Web Academy мы поговорим с Антоном Мазуном - Python Developer at GeeksForLess Inc🤘 о том, что такое Пайтон, почему он так популярен и с чего лучше начинать свой Пайтон-путь. А во время Q&A сессии — Вы сможете задать интересующие Вас вопросы или попросить совета куда двигаться дальше. 🤗 Присоединяйтесь к бесплатному событию 🕔 22.02 в 17:00 (Kyiv Time) / 18:00 МСК 🎫 Быстрая регистрация через чат-бот: http://bit.ly/3s8xrln 🎟 или через браузер: http://bit.ly/3pGA2la #Ивенты_WebAcademy #Программирование_WebAcademy

​​Мы создали специальный курс по Python для разработчиков с опытом. За 6 месяцев обучения вы освоите углублённые знания технологий, которые используются в backend-разработке на Python. Научитесь решать сложные задачи с базами данных, работать с синхронными и асинхронными фреймворками. И писать очень красивый и лаконичный код. Вас ждёт: - Собственная среда для обучения. Специальный полноценный тренажёр от Яндекс.Практикума. - Портфолио из 6 веб-проектов. Соберёте всё вместе и получите аналог Netflix. - Практика. Все знания отрабатываются в онлайн-тренажёре. - Поддержка наставников. - Программа профессиональной акселерации и помощь с трудоустройством. Учитесь прямо сейчас. Вводный курс — бесплатный

#вакансия Друзья, на связи автор канала. Помогаю знакомым найти человека, платят хорошо, команда - супер. Если есть кто из знакомых - личная просьба репостнуть, очень поможете🤘 Ведущий проектный менеджер по интеграции в Boxberry Чтобы стать частью команды, необходимо: — Знать английский язык на уровне advanced (коммуникации и переписка с партнерами в 90% случаев на английском языке); — Иметь опыт работы в технической поддержке веб-сервисов +опыт реализации проектов по интеграции ПО от 2 лет Задачи: — Оценка требований к интеграции ключевых клиентов и партнеров компании (крупные зарубежные интернет-магазины, e-commerce площадки, логистические службы); — Запуск новых интеграций API, предпусковые проверки, тестирование; — Подготовка технических спецификаций с использованием партнерского API Условия: — Парт-тайм офис и удалёнка, ЗП от 150 000 р. Вопросы и резюме @darriailyina или d_ilina@boxberry.ru

​​​​Более 8 лет автор канала занимается разработкой IT решений для бизнеса. Он создает проекты для разных отраслей экономики: государство, авиация, строительство, электронная коммерция, рынок фриланса, стартапы и инновации. Эксперт в разработке IT решений делится опытом в канале @iTechBiz. Михаил записывает подкаст-обзоры инструментов для бизнеса, а также рассказывает о современных технологиях на простом и понятном языке

​​Как правильно использовать инструменты Data Engineering? 16 февраля начните осваивать навыки на демо-занятии «Spark Data API». Вадим Опольский, Luxoft DXC Technology, Scala Big Data разработчик, познакомит вас с хронологией развития Spark Data Api. Вы узнаете преимущества, недостатки и отличия в работе Spark с разными Api, специфику описания логики обработки. За 1,5 часа вы научитесь загружать, выгружать данные из/в CSV, Parquet, Postgres, искать простую логику. Демо-занятие является частью онлайн-курса «Экосистема Hadoop, Spark, Hive». Для вас это возможность попробовать курс, познакомиться с преподавателем и получить ценные навыки. Для регистрации пройдите вступительный тест https://otus.pw/pKK3/

🐍Представляем вам 5 способов которыми можно развернуть строку в python.🚀 📌Способ 1: С помощью slicing(). 📌Способ 2: С помощью while() цикла. 📌Способ 3: С помощью join() и reversed(). 📌Способ 4: С помощью list.reverse(). 📌Способ 5: С помощью рескурсии. https://telegra.ph/5-Sposobov-razvernut-stroku-v-Python-02-10