About Python [ru]

👩‍💻 no-code (hub.ultralytics.com) в связке с Yandex DataSphere Статья рассматривает no-code и low-code платформы для обучения нейросетей. Особое внимание уделяется платформе Ultralytics Hub, её возможностям обучения Yolo-моделей и использованию ресурсов Yandex DataSphere. Читать...

🔎 Подборка зарубежных вакансий Python-разработчик (проекты с использованием AI) 🟢Python, Linux, AI, LLM, API, SQL 🟢Уровень дохода не указан | от 2 лет Python Developer (+JS) 🟢Python, JavaScript, React, AWS, Elasticsearch 🟢Уровень дохода не указан | от 3 лет Data Scientist рекомендательные системы (full time office) 🟢Python, pandas, sklearn, scipy, matplotlib, catboost, статистический анализ, A/B тестирование, машинное обучение, SQL, Git, Docker 🟢Уровень дохода не указан | от 3 лет

💾 Бэкапы — это не только про данные Код — не единственное, что стоит сохранять. Что делать, если завтра ты забудешь все лайфхаки, которые выучил за год? 👉 Совет: заведи личный журнал знаний. Каждый раз, когда находишь решение сложной проблемы или учишься чему-то новому, записывай это. Это может быть обычный текстовый файл или продуманная база знаний в Obsidian. Перечитывая записи, ты будешь удивлён, сколько полезного уже знаешь.

➡️ О векторных базах данных простым языком Статья объясняет, как реализовать поисковую систему для онлайн-магазина, которая анализирует запросы пользователей и предлагает релевантные результаты, такие как товары по теме "лето". Читать...

📝 Подборка вакансий для лидов Team Lead Data Engineer в Чековую аналитику • Python, Hadoop, Hive, Spark, Kafka, SQL, Docker, Git, Kubernetes, PySpark, Airflow • Уровень дохода не указан | от 2 лет Тим-лидер группы разработки проектов • Python, FastAPI, Asyncio, Linux, Bash, Makefile, Docker, Kubernetes, Helm, MongoDB, PostgreSQL, Kafka, Git, CI/CD • Уровень дохода не указан | Требуемый опыт не указан Team Lead в Transport Backend • C++17, Golang, Python, NoSQL, SQL, PostgreSQL, Kafka, Redis, Linux • Уровень дохода не указан | от 3 лет

⚙️ Что такое logging в Python? logging — это встроенный модуль Python для создания логов, которые помогают отлаживать и мониторить работу приложений. ➡️ Пример:

import logging

# Настройка базового уровня логирования
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# Создание лога
logging.info("Приложение запущено")
logging.warning("Это предупреждение!")
logging.error("Произошла ошибка")

🗣️ В этом примере модуль logging создаёт сообщения разного уровня важности. Логирование позволяет отслеживать работу приложений и находить проблемы в коде.

🖥 Подробнее тут

➡️ Оптимизация ядра WebGPU для перемножения матриц и достижения производительности свыше 1ТФЛОПС Статья рассказывает о создании Surfgrad — высокопроизводительной библиотеки для автоматического дифференцирования выражений с использованием WebGPU. Описываются тензорные операции и оптимизация под браузеры. Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры • Как продакт-менеджеру учить английский: план, сроки, советы • Иллюзия прогресса: почему мне не удалось дать студентам-айтишникам реальный опыт • Из подземелья в QA: как и почему я перешёл в тестирование после 14 лет работы сисадмином в метрополитене • Нам не нужны кодеры, нам нужны инженеры-разработчики • Как мы разработали систему грейдинга для системных аналитиков

📝 Подборка вакансий для сеньоров Python developer • Python, SQL, ETL, pandas, NumPy, SQLAlchemy, DBeaver, SQL Developer, pgAdmin, Microsoft SQL Management Studio, RegExp, Docker, Linux, Git, CI/CD • Уровень дохода не указан | от 5 лет Python Developer • Python, Docker, Linux, NoSQL (MongoDB, Redis), Ariadne GraphQL, WebSocket, Git, ООП, асинхронное программирование • Уровень дохода не указан | Требуемый опыт не указан Python developer (Senior) фриланс • Python, Django, PostgreSQL, MySQL, Django REST Framework, RabbitMQ, Celery, AWS, Docker, CI/CD, Redis, HTML, CSS, JavaScript, REST, SOAP, Git • Уровень дохода не указан | от 5 лет Senior Python developer (Evolution Openstack) • Python 3.10, PostgreSQL, SQLAlchemy, Linux, OpenStack, KVM, Ansible, RabbitMQ, Docker, Kubernetes • Уровень дохода не указан | от 3 лет

👩‍💻 Как написать Raft на чистом Python: основы Статья объясняет основы реализации алгоритма Raft на Python. Рассматриваются механизмы выбора лидера, репликации данных и обеспечения согласованности для стабильной работы распределённых систем. Читать...

Cвежие ИТ-вакансии — идеальный способ начать неделю: Москва: 🟢Инженер технической поддержки L2 🟢Аналитик по разработке цифровых решений ПЛК Санкт-Петербург: 🟢Data Scientist (middle) 🟢DBA Postgresql Краснодар: 🟢Старший инженер Unix-систем 🟢DBA Postgresql Больше вакансий на job.megafon.ru

В канале «Карьера в МегаФоне» регулярно публикуются IT-вакансии — от аналитиков до инженеров. Рекомендуем следить за обновлениями 💚

👩‍💻 Создание блога на FastAPI с нуля: JWT, Markdown и современный веб-дизайн В этой статье мы создадим полноценный мини-блог на FastAPI с нуля, используя современные технологии веб-разработки. Вы узнаете, как реализовать JWT-аутентификацию, работать с Markdown и создать привлекательный пользовательский интерфейс. Читать...

👩‍💻 Фильтрация списка словарей Напишите функцию, которая принимает список словарей и фильтрует его, возвращая только те словари, в которых значение указанного ключа превышает заданное значение. Пример:

data = [
    {"name": "Alice", "age": 25},
    {"name": "Bob", "age": 30},
    {"name": "Charlie", "age": 20},
    {"name": "Diana", "age": 35}
]

result = filter_by_key(data, "age", 25)
print(result)
# Ожидаемый результат:
# [
#     {"name": "Bob", "age": 30},
#     {"name": "Diana", "age": 35}
# ]

Решение задачи🔽

def filter_by_key(data, key, threshold): return [item for item in data if item.get(key, 0) > threshold] # Пример использования: data = [ {"name": "Alice", "age": 25}, {"name": "Bob", "age": 30}, {"name": "Charlie", "age": 20}, {"name": "Diana", "age": 35} ] result = filter_by_key(data, "age", 25) print(result)

👩‍💻 Самая наглядная и простая модель естественного отбора: птицы со всего одним геном. Важность разнообразия у потомков Статья представляет простейшую модель естественного отбора с одним параметром-гена. Рассматриваются принципы её работы, интерактивные примеры кода на Python с использованием p5py, и визуализации в формате гифок. Читать...

📝 Подборка вакансий для мидлов QA Automation Engineer (Python) • Python, PyTest, SQL, NoSQL, Kafka, GitLab, Docker, Playwright, Postman • Уровень дохода не указан | от 1 до 3 лет Python разработчик (Middle+ / Senior) • Python, Django, FastAPI, Aiohttp, PostgreSQL, SQLAlchemy, Kafka, RabbitMQ, Kubernetes • Уровень дохода не указан | от 3 до 6 лет Middle Python developer • Python, SQL, Firebird, Apache2, Nginx, REST API, JSON-RPC, Git • Уровень дохода не указан | от 3 до 6 лет Python разработчик (middle) • Python, Django, SQL, Celery, Docker, Redis, Memcache, OpenAPI, SwaggerUI • от 200 000 до 300 000 ₽ | от 3 до 6 лет

⚙️ Что такое модуль itertools в Python и как он используется? itertools — это стандартный модуль Python, предоставляющий эффективные функции для работы с итераторами. Он используется для обработки последовательностей, создания комбинаций, перестановок и выполнения других задач с итерациями. ➡️ Пример:

from itertools import permutations

data = ['A', 'B', 'C']
for perm in permutations(data):
    print(perm)

🗣️ В этом примере permutations из itertools генерирует все возможные перестановки элементов списка data. Это удобно для работы с комбинациями данных в алгоритмах или задачах оптимизации.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Django + Zoho CRM: как управлять данными без головной боли Статья рассказывает о процессе интеграции Django с Zoho CRM. Рассматриваются шаги настройки: подготовка среды, работа с вебхуками и реализация асинхронной обработки данных через Celery для повышения эффективности. Читать...

🔎 Подборка вакансий для джунов Data engineer (junior) 🟢SQL, PG/PL SQL, Python, Linux, Docker, Git, CI/CD 🟢Уровень дохода не указан | Без опыта Junior Python Developer 🟢Python, Django, PostgreSQL, Clickhouse, NoSQL, Linux 🟢Уровень дохода не указан | Без опыта Junior-разработчик на Python (Aiogram) 🟢Python, MySQL 🟢от 20 000 до 40 000 ₽ до вычета налогов | от 1 до 3 лет Junior Python Developer 🟢Python, Django, PostgreSQL, ClickHouse, NoSQL, Linux 🟢Уровень дохода не указан | Без опыта

👩‍💻 Поиск пересечения двух списков Напишите функцию, которая принимает два списка и возвращает новый список, содержащий только элементы, которые присутствуют в обоих списках. Порядок элементов в результирующем списке должен соответствовать их порядку в первом списке. Пример:

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [3, 4, 5, 6, 7]

result = find_intersection(list1, list2)
print(result)
# Ожидаемый результат: [3, 4, 5]

Решение задачи🔽

def find_intersection(list1, list2): set2 = set(list2) return [item for item in list1 if item in set2] # Пример использования: list1 = [1, 2, 3, 4, 5] list2 = [3, 4, 5, 6, 7] result = find_intersection(list1, list2) print(result)