About Python [ru]

🔎 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

🕵️‍♂️ Когда твоя работа зависит от Василия Задача вроде простая, но всё стопорится, потому что «это знает только Василий, он тут со времён динозавров». Никакой документации, только магия в его голове. В итоге — пока он не ответит, ты зависаешь, а проект буксует. Звучит знакомо? ⚙️ Если так, пора разорвать этот порочный круг. Вместо бесконечных вопросов начни собирать всё в одну базу знаний — хоть в Notion, хоть на салфетках. Предложи команде попробовать парное программирование: пока Василий творит чудеса, ты уже разбираешься, как эти фокусы повторить.

⚙️ Разбей и властвуй: как создать кастомный токенизатор в SpaCy Статья показывает, как создавать кастомные токенизаторы в SpaCy для специфических задач: от разбивки текста по уникальным правилам до обработки экзотических языков программирования. Практические примеры включены. Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры • Как растут data science-инженеры и что советуют синьоры, чтобы развиваться быстрее • Как пройти стажировку бизнес- и системного аналитика и не «сгореть» в персональной преисподней • Карьерный рост из senior: кто такой staff-инженер? • Что лучше — оценка рекрутера или подбрасывание монетки? • Мотивационные стили в обучении: почему вам (возможно) не нужны цели или общение с одногруппниками

🔎 Подборка вакансий для сеньоров Python-разработчик Middle+/Senior 🟢Python3, FastAPI, Redis, Elasticsearch, Kafka 🟢от 200 000 ₽ до вычета налогов | не требуется Разработчик Python (Удаленно) 🟢Python, Django, DRF, Flask, SQLAlchemy, Celery, Docker 🟢от 230 000 до 320 000 ₽ до вычета налогов | 3–6 лет Data Scientist / Дата сайентист 🟢Python, SQL, Git, Docker, Airflow 🟢от 250 000 до 300 000 ₽ на руки | 3–6 лет Senior Python developer 🟢Python, Django, Flask, FastAPI, AioHttp, Sanic, PostgreSQL, MySQL, SQLAlchemy, REST API, Celery, Docker, CI/CD, Git, TDD 🟢от 240 000 до 315 000 ₽ на руки | более 6 лет Middle/Senior Python Developer 🟢Python, Django, FastAPI, Flask, PostgreSQL, MongoDB, Redis, AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Kafka, RabbitMQ 🟢Уровень дохода не указан | 1–3 года

👩‍💻 Кроссплатформенные приложения на Python с Flet и FastAPI: Полное руководство по разработке Статья демонстрирует, как с помощью Python и библиотек Flet и FastAPI создавать кроссплатформенные приложения. Рассматриваются подходы к разработке веб, мобильных и десктопных решений без необходимости изучать другие языки. Читать...

🧠 Самые интересные статьи за последние дни: • Pygame для начинающих программистов. Статья первая • Автоматизированное тестирование API с использованием Python. Работа с JSON и JsonPath • Состояние производительности Python 3.13: Free-Threading • Переосмысление концепции подсчета ссылок и полный отказ от сборщика мусора • Не бойтесь потоков в Python, они не кусаются

👩‍💻 Задачка по Python Напишите скрипт, который проверяет, существует ли указанный файл, и выводит сообщение Файл найден или Файл не найден. ➡️ Пример:

python check_file.py example.txt
Файл найден

Решение задачи ⬇️

import os import sys if len(sys.argv) < 2: print("Использование: python check_file.py <file_path>") sys.exit(1) file_path = sys.argv[1] if os.path.isfile(file_path): print("Файл найден") else: print("Файл не найден")

👩‍💻 Python + Pygame = Amazing Frogs: создаем крутую головоломку Готов создать игру, от которой не оторвешься? Давай вместе сделаем Amazing Frogs – убийцу Тетриса на Python! Тут тебе и падающие блоки, и взрывающиеся цвета, и хитрая механика. Запасайся кофе, открывай IDE, и поехали превращать код в игровое безумие! Читать...

🔎 Подборка вакансий для мидлов Python-разработчик (Junior - Middle) 🟢Python3, Django 2+, Django REST Framework, MySQL, MariaDB, Git, JavaScript (Vue.js), HTML, CSS, Bootstrap 🟢от 70 000 ₽ на руки | 1–3 года Python разработчик, middle 🟢Python, Golang, Docker, RabbitMQ, PostgreSQL, Clickhouse, Linux, Git 🟢от 150 000 до 200 000 ₽ | 1–3 года Программист Python middle (вендинг) 🟢Python, CI/CD, Docker 🟢Уровень дохода не указан | 1–3 года Python-разработчик 🟢Python, Apache Kafka, PostgreSQL, Docker, Git, multiprocessing, threading, asyncio 🟢от 150 000 до 150 000 ₽ | 3–6 лет Middle Python разработчик 🟢Linux, Python 3.12, SQLAlchemy, GRPC, FastAPI, PostgreSQL, Redis, GitLab 🟢от 150 000 ₽ на руки | 3–6 лет

🏁 Python разрабатывает API, как спорткар🏎 разгоняется до сотни — с FastAPI всё быстро, надёжно и элегантно 🏁 🛠 Если вам нужны инструменты для создания веб-приложений, которые не тормозят, не тратят лишних ресурсов и готовы к продакшену — ждём вас 21 ноября в 20:00 мск на бесплатном открытом уроке, где мы разберём, как FastAPI переворачивает мир разработки API. Узнаете всё: от маршрутизации до работы с базами данных и асинхронного программирования. А еще покажем, как создать простое API буквально за пару минут. FastAPI — это не только скорость, но и простота в использовании. А для тех, кто хочет глубже нырнуть в разработку с Python, будет скидка на курс «Python Developer. Professional». 🔥Спикер Валентин Шилин — старший программист с опытом более 15 лет на С++, С#, JavaScript, Python, Scala, Java; аналитик данных; эксперт в обработке больших данных с помощью Scala/Spark и Hadoop Cloudera. 🔴 Зарегистрируйтесь прямо сейчас: https://vk.cc/cEA2ep Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

👩‍💻 Что такое list comprehension в Python и как он работает? List comprehension — это лаконичный способ создания списков в Python. С его помощью можно быстро преобразовать или отфильтровать элементы из другого итерируемого объекта, написав компактный и читаемый код. ➡️ Пример:

# Создание списка квадратов чисел от 0 до 9
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares)  # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

# Фильтрация чётных чисел
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(evens)  # [0, 2, 4, 6, 8]

🗣️ List comprehension позволяет комбинировать создание и обработку списков в одну строку, что делает код более компактным и удобным для чтения. Однако его стоит использовать разумно, чтобы не усложнять логику.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Состояние производительности Python 3.13: Free-Threading Статья посвящена новому free-threaded режиму в CPython 3.13, который открывает возможности параллельного выполнения потоков. Рассматриваются особенности его использования и влияние на производительность. Читать...

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

🔎 Подборка вакансий для джунов Backend-тестировщик-программист (Python) 🟢Python, Swagger, REST API, JMeter, Postman, TMS, Git, Linux, Docker, CI/CD 🟢Уровень дохода не указан | Опыт 1–3 года Аналитик данных / Data analyst (junior) 🟢SQL, Python, DataLens, Tableau, Power BI, Jupyter Notebook 🟢до 120 000 ₽ | Опыт 1–3 года Junior Data Engineer 🟢SQL, Python, PySpark, Airflow, PostgreSQL, Git, Yandex Cloud 🟢до 120 000 ₽ | Опыт 1–3 года AI-разработчик junior 🟢Python, Keras, TensorFlow, PyTorch, Git, Linux 🟢от 30 000 до 40 000 ₽ | Без опыта Junior Python Backend Developer 🟢Python, ROS, Docker, GitLab, Jira, Confluence, Ubuntu 🟢Уровень дохода не указан | Опыт 1–3 года

👩‍💻 Задачка по Python Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает список всех её подстрок. Подстрока — это непрерывная последовательность символов, содержащаяся в строке. ➡️ Пример:

"abc"
['a', 'ab', 'abc', 'b', 'bc', 'c']

Решение задачи ⬇️

def generate_substrings(s): substrings = [] for i in range(len(s)): for j in range(i + 1, len(s) + 1): substrings.append(s[i:j]) return substrings # Пример использования: input_string = "abc" result = generate_substrings(input_string) print(result) # Ожидаемый результат: ['a', 'ab', 'abc', 'b', 'bc', 'c']

👩‍💻 Кастомизация Django Admin. Часть 1: Структура шаблонов Статья открывает цикл о кастомизации Django админки, начиная с основ. Рассматриваются ключевые шаблоны и механизм их поиска, чтобы упростить понимание структуры и облегчить работу с админкой. Читать...