About Python [ru]

📝 Подборка вакансий для сеньоров Python разработчик • Python 3, PyQt6, Qpid, Docker, SQLAlchemy, pydantic, lxml, pytest, RedHat JBOSS AMQ, ActiveMQ Artemis, IBM WebSphere MQ • Уровень дохода не указан | от 5 лет Python разработчик • Python 3, FastAPI, Flask, PostgreSQL, MySQL, Kafka, Cassandra, Clickhouse, Redis, Elasticsearch, Kubernetes • Уровень дохода не указан | от 3 лет Python developer / Разработчик Python (KORNFELD) • Python 3, Linux, Bash, Docker, SNMP, NETCONF, RESTCONF, RIP, OSPF, BGP • Уровень дохода не указан | опыт не указан Python Developer • Python 3, FastAPI, Flask, SQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis, RabbitMQ, s3, Minio, Nginx, Docker, Keycloak, GIT, CI/CD, Linux • Уровень дохода не указан | от 2 лет Senior Python Developer • Python 3, Flask, FastAPI, Redis, Kafka, PostgreSQL, Clickhouse, Airflow, Elasticsearch, Jenkins, Kubernetes • Уровень дохода не указан | от 3 лет

Помощь в трудоустройстве в IT-сфере! В России из-за дефицита айтишников запустили бесплатную программу по обучению IT-специалистов. Теперь любой желающий может попробовать себя в IT с полного нуля и начать обучение бесплатно! Узнайте про дальнейшее трудоустройство в ведущие IT-компании для восполнения кадрового дефицита. Для этого нужно: - Перейти по ссылке - Заполнить анкету и ответить на вопросы (занимает менее 3 минут) - На основании ваших ответов вы сразу узнаете, подходит ли вам сфера IT и сможете ли вы в ней работать Перейти на сайт #реклама 16+ urban-university.ru О рекламодателе

👩‍💻 FastAPI + APScheduler: Простой пошаговый гайд по созданию асинхронного API для мониторинга валют по расписанию на Python Статья объясняет создание асинхронного API на FastAPI для мониторинга валютных курсов. Рассматриваются парсинг данных, настройка APScheduler, аутентификация и развертывание сервиса с фильтрацией и REST API. Читать...

Yandex DataLens Festival, 2-18 декабря Для аналитиков, тимлидов, разработчиков, продактов и маркетологов. Эксперты Яндекса поделятся опытом. Онлайн и бесплатно Зарегистрироваться #реклама 16+ yandex.cloud О рекламодателе

🧠 Самые интересные статьи за последние дни: • 7 продвинутых приемов pandas для науки о данных • Красивые картинки на скатерти Улама • Дообучаем языковую модель GPT2 с помощью Torch • Увеличиваем размер выборки и прокрашиваем серые метрики: неочевидная ошибка при проведении А/B — тестов • Разбей и властвуй: как создать кастомный токенизатор в SpaCy

👩‍💻 Задачка по Python Напишите скрипт, который принимает два текстовых файла и выводит строки, которые отличаются между ними. ➡️ Пример:

python compare_files.py file1.txt file2.txt

Различия:
file1.txt: Python is amazing.
file2.txt: Python is great.
file1.txt: This is file one.
file2.txt: This is file two.

Решение задачи ⬇️

def compare_files(file1_path, file2_path): try: with open(file1_path, 'r', encoding='utf-8') as file1, open(file2_path, 'r', encoding='utf-8') as file2: file1_lines = file1.readlines() file2_lines = file2.readlines() max_lines = max(len(file1_lines), len(file2_lines)) print("Различия:") for i in range(max_lines): line1 = file1_lines[i].strip() if i < len(file1_lines) else "<пусто>" line2 = file2_lines[i].strip() if i < len(file2_lines) else "<пусто>" if line1 != line2: print(f"file1.txt: {line1}") print(f"file2.txt: {line2}") except FileNotFoundError as e: print(f"Ошибка: {e}") except Exception as e: print(f"Ошибка: {e}") # Пример использования: if __name__ == "__main__": import sys if len(sys.argv) < 3: print("Использование: python compare_files.py <file1> <file2>") else: compare_files(sys.argv[1], sys.argv[2])

👩‍💻 ТОП-10 книг по Python для начинающих программистов в 2024 году Хотите освоить программирование на Python, но не знаете с чего начать? Мы подготовили для вас подборку из 10 лучших книг, которые помогут быстро и эффективно изучить этот популярный язык. Читать...

📝 Подборка вакансий для мидлов Python developer / Разработчик Python (TATLIN.FLEX) • Python, Linux, Git, Perl, RPC, TDD, Очереди, Параллелизм, Docker, Jira, GitLab, Confluence • Уровень дохода не указан | Средний (Middle) QA engineer (Python, SQL) • Python, SQL, API (REST/SOAP/Kafka/MQ), Postman, SoapUI, JSON, XML, YML, Xpath, CSS, PostgreSQL, MS SQL, GIT, Teamcity, IDE • Уровень дохода не указан | Средний (Middle) Python разработчик • Python, Django, Celery, Clickhouse, GitHub Actions • от 140 000 до 180 000 ₽ | Средний (Middle) Python разработчик • Python, FastAPI, PostgreSQL, React • от 150 000 ₽ | Средний (Middle) Python разработчик • Python, Flask, FastAPI, PostgreSQL, MySQL • Уровень дохода не указан | Средний (Middle)

⚙️ Что такое метаклассы в Python и как они работают? Метаклассы в Python — это классы, которые определяют поведение других классов. Они позволяют изменять или расширять логику создания классов, добавляя к ним атрибуты или методы. Метаклассы чаще всего используются для создания сложных API или DSL (языков предметной области). ➡️ Пример:

# Определение метакласса
class MyMeta(type):
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        dct['custom_method'] = lambda self: f"Метод добавлен через {cls.__name__}"
        return super().__new__(cls, name, bases, dct)

# Используем метакласс для создания класса
class MyClass(metaclass=MyMeta):
    pass

# Пример использования
obj = MyClass()
print(obj.custom_method())  # Метод добавлен через MyMeta

🗣️ В этом примере метакласс MyMeta добавляет метод custom_method ко всем классам, которые его используют. Метаклассы дают мощный инструмент для динамического создания и модификации классов.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Создание RESTful API с помощью Django и Django REST Framework Наша сегодняшняя цель - подробно разобраться в процессе создания REST API с использованием Django и Django REST Framework, разбираясь в каждом шаге и его значение. Мы также рассмотрим, почему создание API важно и как это может быть полезно в ваших будущих проектах. Читать...

🔎 Подборка вакансий для джунов Младший продуктовый аналитик / Junior Product Analyst 🟢SQL, DataLens, Python, Исследовательский анализ данных, Продуктовые метрики, Работа с большим объемом информации, Визуализация данных 🟢от 60 000 до 80 000 ₽ на руки | Без опыта Junior Backend разработчик (Python) 🟢Python, Linux, PostgreSQL, Django Framework, Ruby On Rails, Git, Atlassian Jira 🟢от 90 000 ₽ на руки | 1–3 года Младший Python-разработчик (Django, DRF) 🟢Python, SQL, Django Rest Framework, FastAPI, Git 🟢до 100 000 ₽ на руки | 1–3 года Junior / Pre-middle Python Developer 🟢Python, Django, Pandas, Celery, Redis, Docker, Docker Compose, GraphQL, Strawberry, cacheops, Nginx, PostgreSQL 🟢от 40 000 до 60 000 ₽ на руки | 1–3 года Python-разработчик (Junior) 🟢Python, PostgreSQL, Pytest, SQL, REST API, FastAPI, Git 🟢от 150 000 до 180 000 ₽ на руки | Без опыта

👩‍💻 Задачка по Python Напишите функцию, которая генерирует случайный пароль заданной длины. Пароль должен содержать буквы в верхнем и нижнем регистре, цифры и специальные символы. ➡️ Пример:

print(generate_password(12))  # Ожидаемый результат: Например, "A1b@c3D#e4F!"

Решение задачи ⬇️

import random import string def generate_password(length): if length < 4: # Минимальная длина для разнообразия символов raise ValueError("Длина пароля должна быть не менее 4 символов") all_characters = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation password = [ random.choice(string.ascii_lowercase), random.choice(string.ascii_uppercase), random.choice(string.digits), random.choice(string.punctuation), ] password += random.choices(all_characters, k=length - 4) random.shuffle(password) return ''.join(password) # Пример использования: print(generate_password(12))

👩‍💻 Двусвязный список в Python: простой инструмент для сложных задач Эта статья написана для новичков, которые только начинают осваивать структуры данных на Python. Сегодня мы рассмотрим замечательную и очень полезную структуру — двусвязный список. Читать...

👩‍💻 Автоматизированное тестирование API с использованием Python. Работа с JSON и JsonPath В этой статье я даю краткий обзор: в основном это структура данных вида key: value, содержащая примитивные типы данных, такие как строка, логическое значение, числа, а также массивы. JSON очень похож на словарь в Python. Читать...

👩‍💻 Задачка по Python Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает новую строку, в которой слова идут в обратном порядке. Слова разделены пробелами. ➡️ Пример:

print(reverse_words("Hello World"))  # Ожидаемый результат: "World Hello"
print(reverse_words("Python is great"))  # Ожидаемый результат: "great is Python"

Решение задачи ⬇️

def reverse_words(sentence): return ' '.join(sentence.split()[::-1]) # Пример использования: print(reverse_words("Hello World")) # Ожидаемый результат: "World Hello" print(reverse_words("Python is great")) # Ожидаемый результат: "great is Python"

👩‍💻 Увеличиваем размер выборки и прокрашиваем серые метрики: неочевидная ошибка при проведении А/B — тестов В этой статье я постараюсь простым языком рассказать о последствиях, к которым может привести слепой запуск A/B-тестов без предварительного А/А-тестирования. Читать...

🔎 Подборка зарубежных вакансий Продакт Разработчик Python AI (удаленно) 🟢Python, Node.js, React, PostgreSQL, JavaScript, TypeScript, Django Framework, Redux 🟢от 1 900 до 2 700 $ до вычета налогов | 3–6 лет QA automation team lead (Python) 🟢Python, QA, BDD, Selenium 🟢до 4 000 $ до вычета налогов | 3–6 лет Founding NLP/LLM/AI Engineer 🟢Python, LLM, NLP, AI, RAG, NER 🟢от 4 000 до 7 000 $ до вычета налогов | 3–6 лет Senior Python Developer 🟢Python, Flask, REST, API, JavaScript, MySQL, GitHub, Celery, Django, Linux, PHP, Java, Django Framework, Bash, Redis, Frontend, Backend, REST API, PostgreSQL, Unit Testing, jQuery, Ansible, Clickhouse, Gitlab, FastAPI, RestAPI, SQL, Git 🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет Senior DevOps Engineer 🟢Docker, Bash, Git, Английский язык, AWS, Kubernetes, Terraform, Jenkins, Gitlab, Grafana, ELK, Linux, Python 🟢от 6 000 до 7 000 $ на руки | более 6 лет

⚙️ Что такое генераторы в Python и зачем они нужны? Генераторы — это функции в Python, которые возвращают значения по одному с помощью ключевого слова yield, вместо полного возврата всех значений сразу. Они полезны для работы с большими объемами данных, так как сохраняют память, генерируя значения на лету. ➡️ Пример:

# Генератор для получения первых N чисел Фибоначчи
def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

# Используем генератор
for num in fibonacci(5):
    print(num)

# Вывод: 0, 1, 1, 2, 3

🗣️ В этом примере генератор fibonacci вычисляет числа по запросу, вместо сохранения всех значений в памяти. Это делает генераторы особенно удобными для работы с потоками данных или бесконечными последовательностями.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 7 продвинутых приемов pandas для науки о данных Статья делится 7 продвинутыми приёмами работы с pandas для оптимизации задач анализа данных. Рассматриваются, например, итерации по группам с df.groupby().iter() и другие способы упростить повторяющиеся операции. Читать...

🔎 Подборка вакансий для лидов Ведущий Python разработчик 🟢Python 3.9+, Django, FastAPI, SQL, NoSQL, AWS, EC2, S3, RDS 🟢от 300 000 ₽ на руки | 3–6 лет Team Lead Python 🟢Python, Django, Flask, RabbitMQ, Redis, Nginx, uWSGI, HAProxy, GitLab CI/CD 🟢от 350 000 ₽ на руки | 3–6 лет Team Lead Python 🟢Python, Django, Flask, PostgreSQL, MongoDB, Docker, Git, REST API 🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет AQA lead (Python) 🟢Python, Postman, SQL, DBeaver, Fiddler, Charles Proxy, Docker, CI/CD, Selenium, Android Studio 🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет Backend Tech Lead (Python) 🟢Python, FastAPI, SQLAlchemy, GraphQL, PostgreSQL, Kafka, Redis, Docker, Linux, Git 🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет