About Python [ru]

👩‍💻 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...

👩‍💻 Умная генерация коротких ссылок с контролем коллизий Реализуйте функцию shorten_url(original_url, storage), которая генерирует короткий код (например, 5 символов) для длинной ссылки. Функция должна гарантировать уникальность кода и использовать уже существующий storage (словарь вида {short_code: original_url}) для проверки коллизий.

Код должен быть: • Состоящим из символов [a-zA-Z0-9] • Фиксированной длины (по умолчанию 5) • Уникальным: если сгенерированный код уже есть — нужно сгенерировать другой

Решение задачи🔽

import random import string def shorten_url(original_url, storage, code_length=5): chars = string.ascii_letters + string.digits attempt = 0 max_attempts = 1000 while attempt < max_attempts: code = ''.join(random.choices(chars, k=code_length)) if code not in storage: storage[code] = original_url return code attempt += 1 raise RuntimeError("Unable to generate unique code after many attempts") # Пример использования storage = {} url = "https://example.com/very/long/link" code = shorten_url(url, storage) print(code) print(storage)

👩‍💻 Как и когда использовать Celery — мой опыт на проде Рассказываю, как прикрутил Celery, чтобы фоновые запросы к AI-API не превращались в очередь в МФЦ. Плюсы, грабли и когда это вообще стоит делать. Читать...

Антипаттерны не щадят даже лучших. С 13 по 17 октября пройдет новый сезон Podlodka Techlead Crew “Архитектурные антипаттерны”. Обсудим ошибки, которые ломают архитектуру, и как их избежать. В программе: 🛠️ Модульный монолит: убийца микросервисов. Какие плюсы микросервисов реально доступны и без них и как монолит снижает сложность и экономит ресурс — Денис Цветцих 📑 Дизайн-доки — инженерная культура в FAANG. Как обсуждать архитектуру до кода, избегать холиваров и делать дизайн-доки полезными — Дмитрий Волыхин ⚡ Error Handling: от боли к порядку. Стандарты обработки ошибок вместо хаоса при интеграциях через API — Евгений Лукьянов 🔍 Круглый стол. Архитектурные антипаттерны: как вовремя распознать. Первые звоночки анти‑паттернов, практические примеры и стратегии их предотвращения — Алексей Кашин, Салих Фахрутдинов, Андрей Шарапов 🧠 Всё, что обсудим, реально применимо и пригодится уже в следующем спринте Подробности и билеты: https://podlodka.io/techcrew

👩‍💻 Когда уверенность становится самонадеянностью: история одной фатальной ошибки Привет! Я — Денис, студент Ярославского университета и сотрудник Тензора. В статье расскажу, как мы с командой разработали кликер-игру и столкнулись с ошибками, но получили ценный опыт. Читать...

👩‍💻 Python-библиотеки, которые упрощают жизнь программиста. Часть 1 Здравствуйте! Я — Алексей Жиряков, техлид backend-команды KION. Делюсь подборкой Python-библиотек, которые мы используем для оптимизации работы. Надеюсь, они будут полезны и вам! Читать...

🧭 Документация — это не wiki, а навигатор Многие пишут документацию, как хранилище фактов. Но пользователю нужно не «знать всё», а быстро дойти до цели. 👉 Совет: строй документацию как сценарий: «Ты хочешь Х — делай 1, 2, 3». Дальше — ссылки на детали. Делай её пошаговой и прагматичной. Хорошая дока экономит человеку не время, а жизнь.

👩‍💻 IMPulse — наш взгляд на менеджмент инцидентов Статья представляет open source решение для менеджмента инцидентов, альтернативу Alertmanager. Рассматриваются его преимущества и возможности для компаний, ограниченных санкциями или политикой безопасности. Читать...

🔍Тестовое собеседование на Middle Python в четверг с разработчиком из Авито 9 октября(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика. Как это будет: 📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. О рекламодателе.

👩‍💻 Получение информации о системе с помощью Python Статья показывает, как системные администраторы могут использовать Python для быстрого получения информации о системе. Рассматриваются примеры скриптов для мониторинга производительности и отчетности. Читать...

Бесплатный курс по дизайну: веб, графический и UX/UI Получи востребованные навыки: - создание дизайна сайтов и приложений - создание инфографики и карточек для маркетплейсов - работа в графическом редакторе Figma и др. Студенты курса в среднем зарабатывают от 68 000 ₽ уже во время обучения💰 Зарегистрироваться #реклама 16+ ydaev.ru О рекламодателе

👩‍💻 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 статей для вашей карьеры • «Снова упала?» Как поднять самооценку и зачем мы сравниваем себя с другими, даже если от этого больно • Из учителя в QA: мой путь в IT • Рынок дата-инженеров и прогноз на 2025 • Лидерами рождаются или становятся? Откуда берутся управленцы и лидеры в IT • Работать или переработать: как победить в себе заядлого удаленщика

➡️ 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...

Мечтаете о карьере в перспективной digital-сфере? Получите высшее образование в Московском технологическом институте и станьте востребованным специалистом. 💻 Обучение проходит 100% онлайн — идеально, чтобы совмещать с текущей работой и плавно перейти в новую профессию. Вы получите: — Диплом государственного образца — Практические знания от экспертов — Возможность учиться в комфортном для вас темпе ⚡ Специальное предложение: скидка 10% при оплате года обучения. Узнать больше #реклама 16+ mti-education.ru О рекламодателе

👩‍💻 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...

👩‍💻 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)

👩‍💻 Введение в ERP: Что такое ERP-системы и почему они важны для производства? В статье рассматриваются ERP-системы: их роль в управлении бизнесом, ключевые преимущества внедрения, а также этапы выбора, проектирования и настройки, чтобы сделать систему максимально эффективной. Читать...

🧠 Сложность задачи = (техническая сложность) × (неясность цели) Ты думаешь, что задача тяжёлая. Но, возможно, ты просто не до конца понял, что именно нужно сделать. 👉 Совет: перед стартом задай себе вопрос: «Что должно быть в итоге, в чём успех?» Если нет чёткого критерия, сложность будет только расти. Уточнение цели снижает объём неопределённости в разы.