Программистика

🤔 Слишком поздно заходить в IT в 2025? Врать не буду: скорее да, чем нет — за последние пять лет порог вхождения сильно поднялся, и теперь нередко от джуна требуют навыки грейдом выше. Что делать в такой ситуации? Учиться эффективнее остальных и знать, как подать себя на рынке других. Разобраться со всем этим вам поможет База Знаний — мест, где за вас уже отобрали лучшие материалы по самым востребованным вакансиям: 🖥 Python Dev: 1558+ материалов 👩‍💻 Frontend Dev: 1241+ материалов 👩‍💻 Backend Dev: 1095+ материалов 📊 Data Scientist: 978+ материалов 🎨 UX/UI Designer: 885+ материалов 📖 Книги по IT: 779+ материалов Советую перейти и начать учиться уже сейчас — так уже к лету сможете претендовать на вакансию c хорошим окладом 👍

🌐FastAPI: веб-разработка на Python

FastAPI — относительно новый, но надежный фреймворк с чистым дизайном, использующий преимущества актуальных возможностей Python. Как следует из названия, FastAPI отличается высоким быстродействием и способен конкурировать в этом с аналогичными фреймворками на таких языках, как Golang. Эта практическая книга расскажет разработчикам, знакомым с Python, как FastAPI позволяет достичь большего за меньшее время и с меньшим количеством кода. Билл Любанович рассказывает о тонкостях разработки с применением FastAPI и предлагает множество рекомендаций по таким темам, как формы, доступ к базам данных, графика, карты и многое другое, что поможет освоить основы и даже пойти дальше. Кроме того, вы познакомитесь с RESTful API, приемами валидации данных, авторизации и повышения производительности. Благодаря сходству с такими фреймворками, как Flask и Django, вы легко начнете работу с FastAPI.

Программистика|| #doc

🚀 БАГодельня возвращается в Telegram! 🚀 Долгожданное возвращение старого доброго ресурса для всех, кто увлекается разработкой и кибербезопасностью. На канале вы найдете разбор CTF-задач на реальных примерах, полезные советы и инсайты от техдира — профессионала с многолетним опытом. 🔹 Уникальный контент по разработке и кибербезопасности 🔹 Анализы CTF-задач с практическими рекомендациями 🔹 Эксклюзивные материалы и разборы сложных кейсов 🔹 Ревью кода из реальных проектов 🔹 Посты о курьезных случаях из мира IT Багодельня — это место для тех, кто хочет учиться, развиваться и быть в курсе последних трендов в мире разработки и безопасности. Ссылка на канал: @bug_makers

👩‍💻Работа с CSV файлами в Python

📱 Первоисточник

Программистика|| #video

У вас большой проект и тестирование похоже на тушение пожаров?🔥Значит пора оптимизировать ручные процессы! 👨‍💻Готов выйти на проект тестировщик-автоматизатор (Python). Дмитрий Ш. AQA Senior. Опыт: 10 лет. Ставка: 2800 руб./ч. ⌨️ Функциональное, автоматизированное, регрессионное, дымовое, интеграционное (API), кроссбразерное, GUI. Есть опыт и в тестировании безопасности. В чём суперсила? 1. Может отлично и оперативно развернуть инфраструктуру: создать и настроить все необходимые компоненты для автоматического тестирования с использованием Python. Тесты будут выполняться быстрее и без участия человека, а значит кол-во багов снизится. Ещё такие тесты легко масштабировать и повторять сколько угодно. Это маст-хэв для крупных проектов: приложений, бэкенд-систем, API-сервисов и т.д. 2. Дмитрий очень круто пишет документацию. Этот скилл влияет на повышение эффективности работы всей команды и приводит к сокращению затрат на разработку, ускорению релизов, повышению качества продукта и улучшению пользовательского опыта. 🎯Запросите резюме в телеграм-боте прямо сейчас. Там же можно записаться на бесплатную QA-консультацию или скачать экспертные IT-гайды. Реклама. ООО "ЛАБОРАТОРИЯ КАЧЕСТВА". ИНН 7728697541. erid: 2W5zFGbsvAt

Программистика|| #Мемы

👩‍💻 В сеть вывалилась гигантская куча курсов и книг от топовых IT‑школ Держи сотни гигабайт свежих уроков, и каждую неделю мы подкидываем ещё! 1402 ГБ — Python 1815 ГБ — Frontend 1515 ГБ — Backend 1300 ГБ — C / C++ 694 ГБ — Java 546 ГБ — SQL & БД 411 ГБ — DevOps 898 ГБ — ИБ & Хакинг 212 ГБ — JavaScript 996 ГБ — Kotlin / Swift 173 ГБ — PHP 215 ГБ — GoLang 185 ГБ — Rust 517 ГБ — Linux 115 ГБ — QA / Тестирование 419 ГБ — GameDev 319 ГБ — 1C + Лицензии 617 ГБ — Машинное обучение 687 ГБ — Аналитика Данных 998 ГБ — Дизайн Подписывайся и не плати за то, что можно получить бесплатно

Программистика|| #Шпаргалки

Российский программист OpenAI Олег Миллер создал канал «Доктор GPT» о последних разработках в сфере ИИ. ❖ Инструменты для работы, творчества и развлечений ❖ Нейросети без ограничений и цензуры [18+] ❖ Проекты, которые изменят жизнь всего человечества Подпишись, ничего интереснее про ИИ в Telegram просто нет: https://t.me/+iqnm1EACSaI4Yjcy

🔥 Логируй как профи: что не так с `print()` и как писать логи правильно Логирование — это как чёрный ящик самолёта: пока всё работает, про него не думаешь. Но когда что-то ломается, без него — катастрофа. И да, print() — это не логирование, даже если вы очень его любите. 🧱 Почему не print()?

🟢 print() не умеет разделять уровни сообщений (ошибка или просто инфо) 🟢 Его нельзя легко перенаправить в файл или на удалённый сервер 🟢 В продакшене вы не сможете отследить проблему, если логи разбросаны по консоли

📌 Базовое логирование

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.info("Приложение запущено")

📎 basicConfig быстро включит логирование, но на продакшене лучше задавать формат и место хранения. 🎯 Уровни логов 🟢 DEBUG — детальная отладка 🟢INFO — обычная информация 🟢 WARNING — что-то подозрительное 🟢ERROR — ошибка, но система ещё жива 🟢CRITICAL — всё очень плохо 📦 Логи в файл

logging.basicConfig(
    filename='app.log',
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s — %(levelname)s — %(message)s'
)

Теперь логи сохраняются в app.log с временем и уровнем. 🔄 Ротация логов Чтобы файл логов не вырос до гигабайтов:

from logging.handlers import RotatingFileHandler

handler = RotatingFileHandler('app.log', maxBytes=2_000_000, backupCount=5)
logging.basicConfig(
    handlers=[handler],
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s'
)

📎 При достижении 2MB файл заменяется, и хранится 5 последних копий. 🧪 Логируем ошибки с трассировкой

try:
    1 / 0
except ZeroDivisionError:
    logging.exception("Ошибка деления на ноль")

➡️logging.exception() автоматически добавляет traceback в лог. 💡 Запомни:

🟢 Не логируй пароли и токены 🟢 Разделяй уровни — не пиши error там, где warning 🟢 Настрой логи под продакшен заранее, а не когда уже горит

🗣 Если хотите пост про цветные логи, логирование в JSON или интеграцию с Sentry — пишите темы, мы с радостью сделаем! 🚀 Программистика || #Статья

👩‍💻 Простой Python: курс для начинающих Курс состоит из обучающих видеороликов и множества практических задач. Материал излагается доступным языком, подробно и на примерах. Задачи помогут закрепить знания и выработать навык написания программ. Пройдя курс, вы освоите синтаксис языка программирования Python и овладеете такими важнейшими конструкциями, как ветвление и цикл. Узнаете, чем список отличается от кортежа, как написать собственную функцию и получить данные из текстового файла.

🌐 Ссылка

Программистика || #Course

Программистика|| #Шпаргалки

Программистика|| #Мемы

Канал, где ты точно найдёшь работу в сфере ИБ! Тут уже более тысячи вакансий от самых именитых компаний из РФ и не только. А большинство иностранных компаний ещё и могут помочь с переездом. Так ещё предлагают очень высокие зарплаты. ИБ Вакансии: найти достойную работу проще, чем кажется!

👀Kubernetes для разработчиков

В издании рассматриваются все составляющие процесса контейнеризации и развертывания приложения на платформе Kubernetes с точки зрения разработчика. Сначала вы создадите небольшое приложение, способное работать в облачном кластере Kubernetes, а затем поэтапно изучите рекомендуемые практики, позволяющие сделать развертывание стабильным в долгосрочной перспективе, включая методы масштабирования, планирования емкости и оптимизации ресурсов. Из книги вы узнаете, как приложение, написанное на Python, Java, Ruby или любом другом языке, можно запросто развернуть на профессиональной облачной платформе, которая может удовлетворить ваши требования и сейчас, и в дальнейшем, — с использованием контейнеров и Kubernetes. Если у вас еще нет готового к развертыванию собственного приложения, то в качестве примера можете использовать мое демонстрационное приложение. Кроме того, для работы с книгой необязательно иметь предварительные знания о платформах Docker или Kubernetes. Прочитав ее, вы сможете развертывать в Kubernetes различные виды рабочих нагрузок: от stateless-приложений до пакетных заданий и баз данных.

Программистика|| #doc

👩‍💻 Бесплатный Онлайн-Курс Профессия Python-разработчик+GIT с Нуля! Автор курса Руслан Сенаторов t.me/RuslanSenatorov, Преподаватель и Президент IT-организации(CEO) github.com/SENATOROVAI | Материалы курса основаны на открытых лекциях. Бесплатный онлайн курс Python ДЛЯ ДЕТЕЙ на Stepik — полное обучение Python с нуля. Освой программирование на Python, стань Python-разработчиком. С этими знаниями сможешь изучить машинное обучение с нуля, получить навыки ML engineer и работать с Git. Всё в одном: Python + обзор Data Science (ML) + Git обучение для начинающих.

🌐 Ссылка

Программистика || #Course

👩‍💻 Исключения в Python и немного о try-except и raise

📱 Первоисточник

Программистика|| #video

👩‍💻 Всем программистам посвящается! Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования: Выбирай своё направление: 👩‍💻 Python — t.me/python_ready 🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready 🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready 🤖 Нейросети — t.me/neuro_ready 👩‍💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready 👩‍💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready 👩‍💻 Linux — t.me/linux_ready 📖 IT Книги — t.me/books_ready 👩‍💻 Frontend — t.me/frontend_ready 📱 JavaScript — t.me/javascript_ready 👩‍💻 Backend — t.me/backend_ready 📱 GitHub & Git — t.me/github_ready 👩‍💻 Java — t.me/java_ready 👩‍💻 Весь IT — t.me/it_ready 👩‍💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready 🖼️ DevOps — t.me/devops_ready 🖥 Design — t.me/design_ready 📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!

👀Машинное обучение с использованием Python. Сборник рецептов: практические решения от предобработки до глубокого обучения, 2 изд

Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное приложение. Приведены рецепты решений с использованием: векторов, матриц и массивов; данных из CSV, JSON, SQL, баз данных, облачных хранилищ и других источников; обработки данных, текста, изображений, дат и времени; умень-шения размерности и методов выделения или отбора признаков; оценивания и отбора моделей; линейной и логистической регрессии, деревьев, лесов и k ближайших соседей; опорно-векторных машин (SVM), наивных байесовых классификаторов, кластеризации и нейронных сетей; сохранения и загрузки натренированных моделей.

Программистика|| #doc