Python Developer

На Stepik запустили курс «От новичка к уверенности в коде на Python» Курс создан для новичков, которым важно не заучить команды, а понять логику. Наглядные схемы и визуальные разборы показывают, что происходит внутри программы и как она работает Много практики, понятные объяснения решений не дадут застрять на теории. Материал предлагает вам не иллюзию знаний, а ощущение контроля: вы ясно видите как из нескольких строк кода рождается работающая программа Что внутри: ✅переменные и типы данных ✅условия и логика программ ✅циклы и рекурсия ✅функции и работа с вводом данных ✅списки, словари и множества ✅базовое ООП ✅работа с библиотеками Python ✅десятки задач и упражнений Эти знания фундамент для написания простых ботов и автоматизации задач Скидка 25%, действует 48 часов 🔗Пройти курс на Stepik

🐍 Подборка репозиториев, которые стоит сохранить Собрали 3 must-have репозитория, которые будут крайне полезны для тех, кто учится программировать самостоятельно:

▶️ Free Programming Books — библиотека сотен бесплатных книг по языкам, алгоритмам и другим темам, отсортированная по категориям ▶️ Public APIs — коллекция открытых API для любых проектов: от погоды и валют до игр и машинного обучения ▶️ Project Based Learning — обучение через практику: создаёшь реальные проекты и осваиваешь технологии в процессе

❤️ — если было полезно tags: #полезное ➡ Python Developer | Чат

Уйти из найма и работать удалённо на себя? Звучит как план на понедельник, но к четвергу отпускает. Я ни дня своей жизни не проработал «на дядю» — зато построил десятки собственных проектов и вывел их на монетизацию. Где-то стрельнуло, где-то прогорел, никакого инфоцыганства, только личный опыт и практика со всеми взлётами и падениями. У себя в блоге «айти на миллиард» пишу:

– Как находить идеи? – Как быстро запускать MVP? – Как привлекать первых пользователей?

Если тебе близка айти-сфера и ты давно хочешь создать свой пет-проект, нам по пути: https://t.me/+HI9Gz5jBbLkzZjMy

🐍 Почему list += list быстрее, чем list = list + list? В Python оператор += для списков и выражение list = list + list дают одинаковый результат, но работают по-разному. Разница в том, что += изменяет список на месте, а + создаёт новый объект. Рассмотрим пример:

lst = [1, 2, 3]
lst += [4, 5, 6]  # список изменяется на месте

Этот вариант использует list.__iadd__(), который модифицирует текущий объект, не создавая новый список.

Теперь посмотрим на этот пример:

lst = [1, 2, 3]
lst = lst + [4, 5, 6]  # создаётся новый список

Здесь вызывается list.__add__(), который создаёт новый список, копируя оба исходных, что занимает больше времени и памяти.

Ключевая разница: ▶️ += (инплейсная операция) → изменяет исходный список, без копирования ▶️ + → создаёт новый список, копируя данные из обоих

+= работает быстрее, что особенно заметно на больших структурах, так как он не копирует данные, а напрямую изменяет список.

Используйте +=, если оригинальный объект можно модифицировать, и +, если важна его неизменяемость. ❤️ — если было полезно ➡️ Python Developer | #обучение

🐍 Простые лайфхаки для автоматизации работы В статье рассматриваются практичные методы автоматизации повседневных задач с помощью Python. Автор предлагает полезные скрипты и инструменты, которые помогут как начинающим, так и опытным программистам сделать свою работу более эффективной. ⛓ Читать статью tags: #статья ➡️ Python Developer | Чат

Настроил чат-бота за пару часов → заработал 9 000₽. Просто представь, кто-то стоит в очереди на маршрутку в 8 утра чтобы успеть на “любимую” работу. А кто-то за 3-4 часа делает чат-бота со своего ноута без привязки ко времени. Разница в зарплате: 200 тысяч. И нет — не надо ничего программировать. Зачем грузить мозги кодом, если можно собрать чат-бота для бизнеса на конструкторе. Без опыта. За 3-4 часа. 💡 Суть проста: Берёшь клиента → Собираешь бота по шаблону → Наставник всё проверяет → Сдаёшь работу и получаешь деньги. В первый месяц обычно выходят на доход 50–80 тыс ₽/мес, а с опытом от 180 тыс ₽ и выше. Легко совмещается с работой, учёбой, рыбалкой, семейными хлопотами… график устанавливаешь самостоятельно. Всё, что нужно для старта — запустить бота 👉 @other_digital_bot Там пошаговый план как стартануть и гайд по клиентам. До 1 января вход бесплатный.

📱 Шпаргалка по методам строк в Python 1. Делает первую букву заглавной

.capitalize()

2. Регистр вниз или вверх

.lower()
.upper()

3. Выравнивает строку по центру с символами вокруг: 'Python' → 'Python'

.center(10, '*') 

4. Считает вхождения определенного символа

.count('0')

5. Находят позиции указанных символов

.find()
.index()

6. Ищет нужный объект и заменяет его

.replace()

7. Разрезает строку, удаляя из нее точку разреза

.split()

8. Проверяют, из чего состоит строка

.isalnum()
.isnumeric()
.islower()
.isupper()

tags: #полезное ➡ Python Developer | Чат

📱 Как научить языковые модели рассуждать последовательно? В этой статье автор разбирает подход Schema-Guided Reasoning (SGR) для повышения предсказуемости работы языковых моделей. Вы узнаете, как с помощью структурных схем заставить LLM мыслить последовательно и избегать хаотичных ответов, что особенно критично для локальных моделей в корпоративной среде. ⛓ Ссылка на статью tags: #статья ➡ Python Developer | Чат

Блог владельца «Python Developer» Жизнь в Telegram и за его пределами, бизнес на каналах и много программирования: https://t.me/+6LFfq_FDocc4MTg6

📱 Aiogram 3: Деплой телеграм бота на сервер В данном уроке автор показывает как задеплоить телеграм-бота на сервер: вы узнаете как арендовать сервер, настроить его, а затем запустить на нем бота, чтобы он работал без остановок. ⛓ Ссылка на видео tags: #полезное ➡ Python Developer | Чат

📱 Шпаргалка по Beautiful Soup 4 Beautiful Soup — библиотека для извлечения данных из HTML- и XML-файлов, которая отлично подходит для веб-скрапинга. 1. Установка

pip install beautifulsoup4

2. Импорт

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

3. Базовый парсинг

html_doc = "<html><body><p class='text'>Привет, мир!</p></body></html>"
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')  # или 'lxml', 'html5lib'
print(soup.p.text)  # Привет, мир!

4. Поиск элементов

# Первый найденный элемент
first_p = soup.find('p')

# Поиск по классу или атрибуту
text_elem = soup.find('p', class_='text')
text_elem = soup.find('p', {'class': 'text'})

# Все элементы
all_p = soup.find_all('p')
all_text_class = soup.find_all(class_='text')

5. Работа с атрибутами и текстом

a_tag = soup.find('a')
print(a_tag['href'])    # значение атрибута href
print(a_tag.get_text()) # текст внутри тега
print(a_tag.text)       # альтернатива

6. Навигация по дереву

# Переход к родителю, детям, соседям
parent = soup.p.parent
children = soup.ul.children
next_sibling = soup.p.next_sibling

# Поиск предыдущего/следующего элемента
prev_elem = soup.find_previous('p')
next_elem = soup.find_next('div')

7. Парсинг реальной страницы

response = requests.get('https://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.title.text
links = [a['href'] for a in soup.find_all('a', href=True)]

8. CSS-селекторы

# Более мощный и лаконичный поиск
items = soup.select('div.content > p.text')
first_item = soup.select_one('a.button')

tags: #шпаргалка #полезное ➡ Python Developer | Чат

📱 Продвинутые алгоритмы на Python Курс посвящён ключевым алгоритмам на графах и их практической реализации на Python. Вы научитесь находить кратчайшие пути, строить минимальное остовное дерево и вычислять максимальный поток, применяя эти алгоритмы на практике. ⛓ Ссылка на курс tags: #курс #полезное ➡ Python Developer | Чат

❔ Вопрос с собеседования Почему list.sort() быстрее, чем sorted(list), если сортируется один и тот же список? Ответ: Метод list.sort() выполняет сортировку на месте (in-place), изменяя исходный список без создания новой копии. Это делает его более эффективным по памяти и производительности. Функция sorted(list) создает новый отсортированный список, что требует дополнительного выделения памяти и копирования элементов перед сортировкой, что может увеличить затраты по времени и памяти. tags: #собеседование ➡ Python Developer | Чат

💡 Короткий, но сильный анонс. Ровно такой же, как и студкемп по аппаратной разработке умных устройств от Яндекс Образования 📆 Вас ждёт: → Интенсивное офлайн-обучение с 13 по 24 апреля в Москве → Лекции от разработчиков Алисы и других умных устройств Яндекса, преподавателей ФПМИ МФТИ, ФКН ВШЭ, экспертов ШАД. → Много практики: от домашних заданий до командного проекта 🛠 Особенности программы: → Теория и практика всего цикла создания умных девайсов → Внедрение ML для повышения производительности даже при ограниченных ресурсах → Реальные кейсы, современные подходы и практики R&D умных устройств 📍 Для кого Студентов бакалавриата и специалитета IT-направлений. Чтобы пройти отбор, нужно знать C++ или Java/Kotlin, уметь работать в командной строке. Яндекс Образование покроет дорогу и проживание. Чтобы пройти отбор, регистрируйтесь до 22 февраля!

📱 Что такое GIL в Python? Global Interpreter Lock — механизм в CPython, который не даёт нескольким потокам одновременно выполнять байткод. Поэтому CPU-задачи не ускоряются даже на многоядерных процессорах. В статье объясняют, зачем нужен GIL и как обходить ограничения — через «multiprocessing» и другие подходы. ⛓ Читать статью tags: #статья ➡ Python Developer | Чат

📱 Репозиторий с готовыми решениями для LLM-проектов awesome-llm-apps — это коллекция production-готовых AI-приложений, которые можно запустить уже сегодня. Внутри репозитория:

• AI-агенты с примерами • Multimodal-приложения • AI-Saas с базовой архитектурой

Отлично подойдёт тем, кто: не знает, что собрать на LLM в 2026, хочет быстрее собрать MVP или ищет референсы production-подходов. Репозиторий на GitHub — здесь. tags: #полезное #llm ➡ Python Developer | Чат