Программистика

👩‍💻 Графическая шпаргалка Python

🌐 Ссылка

Программистика // #doc

⚡️ Присоединяйтесь к идеатону Форума Инновационных Центров 2024! Готовы применить на практике свои знания и креативные идеи? Участвуйте в решении кейса, который изменит разработку высоконагруженных приложений! 🔍 Кейс: Архитектура высоконагруженного распределенного веб-приложения. Работа с 100 000 одновременными пользователями — это реальность, которую мы создадим вместе! Исследуйте архитектурные решения для обеспечения безопасности, защиты от кибератак и масштабируемости по всей России. 🎯 Задача кейса: Разработать концептуальную архитектуру веб-приложения с учетом требований к безопасности, защитой от кибератак, масштабируемости и высокой доступности на всей территории России. 📊 Ожидаемые результаты: — Аналитический отчет по архитектурному решению — Визуализированные схемы архитектуры и диаграммы. — Документация по выбору технологий, существующих платформ и баз данных по каждому из финальных решений. — Рекомендации по обеспечению безопасности и защиты от кибератак. Идеатон проходит в 2 этапа: отборочный этап — онлайн, финал — оффлайн. ❗️Важно: участие можно принять ТОЛЬКО командой, от 2 до 6 человек. 🏆Призовой фонд: 6 000 000 руб. 🔥Дедлайн регистрации: 26 ноября, 23:59 📅Даты отборочного этапа: 29 ноября - 2 декабря 🦾Даты финала: 3 - 4 декабря 🔗 Регистрация на кейс по ссылке: https://clck.ru/3EpQBh Не упустите шанс стать частью команды, определяющей будущее высоконагруженных приложений! Ваши идеи могут изменить правила игры. Ждём вас на ФИЦ 2024! 🔥

👩‍💻 Python с нуля | Мини-курс Начинаем изучение языка программирования Python. Установка, написание первой программы, переменные, операции над числами.

🌐 Ссылка

Программистика || #Course

Хочешь освоить Python, но не знаешь где брать материалы? 🐍 Ghostly Python — уютное место для изучения Python на практике. Там вы найдёте уроки, скрипты, шпаргалки, и многое другое, что поможет вам стать уверенным разработчиком. Неважно, новичок вы или опытный программист, — у нас всегда найдётся что-то полезное! 🔥 Заходи прямо сейчас, чтобы не потерять — Ghostly Python!

🧠 Как изучать искусственный интеллект? Расскажем в новой статье!! ➡️ Читать и наслаждаться Программистика // #article

⚡️Всероссийский Хакатон ФИЦ 2024 🚀Попробуйте себя в одном из предложенных кейсов: 1. Семантический делитель текстов: Разработать алгоритм, который сможет обеспечить точное разделение текста на блоки. 2. Контекстный перевод названий научных работ: Разработать переводчик, который будет переводить названия научных работ. 3. Прогнозирование бизнес драйверов: Разработать решение для задачи прогнозирования временных рядов бизнес-драйверов. 4. Система контроля и управления доступом: Разработка системы контроля и управления доступом. И др. 16 кейсов смотрите на сайте: https://фиц2024.рф/hackathon  Хакатон пройдет в 2 этапа: Отборочный этап в Онлайн, Финал в Офлайн. 🏆Призовой фонд: 6 000 000 руб. 🔥Дедлайн регистрации: 26 ноября, 23:59 📅Даты отборочного этапа: 29 ноября - 2 декабря 🦾Даты финала: 3 - 4 декабря Зарегистрируйтесь для участия в хакатоне: https://фиц2024.рф/hackathon #реклама О рекламодателе

⚙️ Программирование на Python Курс посвящен базовым понятиям и элементам языка программирования Python (операторы, числовые и строковые переменные, списки, условия и циклы). Курс является вводным и наиболее подойдет слушателям, не имеющим опыта написания программ ни на одном из языков программирования.

🌐 Ссылка

Программистика || #Course

🔒 7539 ГБ платного контента для программистов выложили в Telegram Выбирай направление и обучайся: 👩‍💻 Java — 644 ГБ 🖥 Python — 724 ГБ 🖥 Frontend — 981 ГБ 🖥 Backend — 817 ГБ 👩‍💻 Все языки — 4373 ГБ Пост удалится через 48 часов 🕔

Самые грубые ошибки в Python и как их избегать 1. Изменение изменяемых объектов внутри функций Эта ошибка связана с особенностью передачи изменяемых объектов, таких как списки и словари, по ссылке. Из-за этого изменения, внесенные в функциях, могут повлиять на оригинальные объекты. Чтобы избежать неожиданных изменений, необходимо заботиться о создании копий или четко документировать поведение функций. 2. Использование изменяемых объектов как значений по умолчанию Когда в параметрах функции в качестве значения по умолчанию используются изменяемые объекты, это может привести к их нежелательному изменению между вызовами функции. Безопасной практикой будет использование None и создание нового объекта внутри функции, если требуется. 3. Ошибочное сравнение с None Сравнение объектов с None через == может быть ненадежным из-за перегрузки операторов. Более надежным подходом является использование оператора is для проверки на идентичность с None. 4. Путаница между is и == Оператор is проверяет идентичность объектов в памяти, а == сравнивает их значения. Использование is вместо == для проверки эквивалентности значений может привести к логическим ошибкам в коде. 5. Неправильное использование цикла и мутация коллекции Изменение коллекции во время ее итерации может вызвать непредвиденное поведение. Рекомендуется итерироваться по копии коллекции или использовать подходы, которые не изменяют коллекции непосредственно. 6. Злоупотребление глобальными переменными Глобальные переменные делают функции зависимыми от внешнего состояния и усложняют отладку и тестирование кода. Более чистым решением будет передача необходимых данных через аргументы функций. 7. Игнорирование исключений Игнорирование конкретных исключений может скрыть важные ошибки. Обработка только ожидаемых исключений и логирование ошибок помогут выявлять и исправлять проблемы своевременно. 8. Использование непонятных имен переменных Плохие имена переменных снижают читаемость и поддерживаемость кода. Использование осмысленных и описательных имен поможет другим (и вам через некоторое время) лучше понимать логику программы. 9. Неправильное использование import Потенциальной проблемой является неочевидное изменение состояния при импорте модулей, поскольку модули инициализируются только один раз. Правильное инкапсулирование в функциях и классах может предотвратить нежелательные побочные эффекты. 10. Неправильная работа с асинхронностью Некорректное использование ключевых слов async и await может привести к блокировке важных операций, что снижает производительность приложения. Всегда следите за тем, чтобы асинхронные операции выполнялись корректно, используя await для вызова асинхронных функций. --- Заключение Эти ошибки часто возникают из-за непонимания особенностей Python и могут быть предотвращены путем следования лучшим практикам программирования. Чтение документации, написание тестов и использование инструментов код-ревью помогут избежать многих из них, делая ваш код более надежным и поддерживаемым. Программистика // #article

📔 Список полезных библиотек для Python ➡️ Читать и наслаждаться Программистика // #Ресурсы

Срочно! Запустили набор на бесплатные курсы по обучению программирования Подойдет новичкам и опытным: Веб разработчик (Зп от 135 000 ₽) Java разработчик (Зп от 165 000 ₽) Python разработчик (Зп от 140 000 ₽) 🔔 Платить ничего не нужно! Набор только до 19 ноября

📝 Составили список самых востребованных библиотек Python в этом году ➡️ Читать и наслаждаться Программистика // #article

👨‍💻 Подготовили для вас короткую статью об эффективном обучении ➡️ Читать и наслаждаться Программистика // #article

Вся суть программирования на Python

📱 Первоисточник

@programistica // #video

👩‍💻 Python [START] INTRO После прохождения курса Вы поймете, что программирование - это навык, а не одаренность каких-то избранных людей. Программистами не рождаются, программистами становятся. Главное начать!

🌐 Ссылка

Программистика || #Course

💻 Рекомендации по улучшению кода 1. Использование документации Всегда документируйте свой код с помощью докстрингов:

def calculate_total(items: list) -> float:
    """
    Вычисляет общую сумму элементов в списке.

    Args:
        items: Список числовых значений

    Returns:
        float: Сумма всех элементов

    Raises:
        TypeError: Если элементы списка не являются числами
    """
    return sum(items)

2. Правильная организация проекта Структурируйте ваш проект правильно:

my_project/
    ├── README.md
    ├── requirements.txt
    ├── setup.py
    ├── my_project/
    │   ├── __init__.py
    │   ├── main.py
    │   └── utils/
    │       ├── __init__.py
    │       └── helpers.py
    └── tests/
        ├── __init__.py
        └── test_main.py

3. Использование линтеров Обязательно используйте инструменты для проверки качества кода: - pylint - flake8 - black - mypy 4. Работа с коллекциями

# Неэффективно
if value in [1, 2, 3, 4, 5]:  # Создаёт список каждый раз
    pass

# Эффективно
if value in {1, 2, 3, 4, 5}:  # Использует множество
    pass

5. Правильная обработка конфигураций

# Неправильно
DATABASE_URL = "postgresql://user:password@localhost:5432/db"

# Правильно
from decouple import config
DATABASE_URL = config('DATABASE_URL')

6. Асинхронное программирование Начинающие часто игнорируют возможности асинхронного программирования:

import asyncio

async def fetch_data():
    await asyncio.sleep(1)
    return "Data"

async def main():
    results = await asyncio.gather(
        fetch_data(),
        fetch_data()
    )

7. Использование контекстных менеджеров

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def timer():
    start = time.time()
    yield
    print(f"Время выполнения: {time.time() - start}")

with timer():
    # ваш код

Заключение Чтобы стать успешным Python-разработчиком: 1. Изучайте стандартную библиотеку Python 2. Следуйте принципам чистого кода 3. Используйте современные инструменты разработки 4. Пишите тесты для своего кода 5. Регулярно читайте документацию 6. Участвуйте в open-source проектах 7. Изучайте код других разработчиков Программистика // #article

💻 Топ-10 распространенных ошибок начинающих Python-разработчиков 1. Неправильное использование изменяемых объектов как значений по умолчанию

# Неправильно
def add_item(item, lst=[]):
    lst.append(item)
    return lst

# Правильно
def add_item(item, lst=None):
    if lst is None:
        lst = []
    lst.append(item)
    return lst

2. Игнорирование виртуального окружения Начинающие разработчики часто устанавливают все пакеты глобально, что может привести к конфликтам зависимостей. Всегда используйте virtualenv или venv для изоляции проектов. 3. Неправильное обращение с исключениями

# Неправильно
try:
    some_risky_operation()
except:
    pass  # Никогда так не делайте!

# Правильно
try:
    some_risky_operation()
except SpecificException as e:
    logger.error(f"Произошла ошибка: {e}")
    # Обработка конкретного исключения

4. Неэффективная работа со строками

# Неэффективно
result = ''
for i in range(1000):
    result += str(i)

# Эффективно
result = ''.join(str(i) for i in range(1000))

5. Неправильное использование циклов

# Неправильно
for i in range(len(my_list)):
    print(my_list[i])

# Правильно
for item in my_list:
    print(item)

6. Игнорирование PEP 8 PEP 8 - это стандарт оформления Python-кода. Несоблюдение его затрудняет чтение кода другими разработчиками. 7. Неправильная работа с файлами

# Неправильно
f = open('file.txt', 'r')
# работа с файлом
f.close()

# Правильно
with open('file.txt', 'r') as f:
    # работа с файлом

8. Непонимание области видимости переменных

x = 10
def my_function():
    print(x)  # Работает
    x = 5  # UnboundLocalError!

# Правильно
x = 10
def my_function():
    global x
    print(x)
    x = 5

9. Неэффективные списковые включения

# Неправильно (излишне сложно)
result = [x for x in range(100) if x % 2 == 0 if x % 3 == 0 if x % 4 == 0]

# Правильно
result = [x for x in range(100) if all(x % i == 0 for i in (2, 3, 4))]

10. Игнорирование типизации В современном Python рекомендуется использовать типизацию для улучшения читаемости кода и предотвращения ошибок:

def calculate_age(birth_year: int) -> int:
    return 2023 - birth_year

Программистика // #article

⚙️ Основы Python Курс позволит вам освоить язык программирования Python с нуля. Вы изучите основные концепции и синтаксис Python. В результате вы станете уверенным в использовании Python.

🌐 Ссылка

Программистика || #Course

Что такое антипаттерны?

📱Первоисточник

@programistica // #video

📖 Основы Python для Data Science Python — язык программирования №1 для машинного обучения и Data Science. Но как же сложно решить, с чего начать изучение Python, ведь у него огромный инструментарий! Кеннеди Берман фокусируется на тех навыках программирования, которые понадобятся вам для решения задач в области Data Science и машинного обучения. Вы познакомитесь с блокнотами Jupyter — лучшей средой для профессиональной работы с данными. Затем перейдете к ключевым библиотекам, которые упрощают процесс математических вычислений, визуализации, решение задач машинного обучения и обработки естественного языка. Затем, овладев основами, вы перейдете к продвинутым техникам, позволяющим решать более сложные задачи. 😨Скачать😮‍💨 GameDev Base || #doc