Сейчас сфера IT в мире играет очень значимую роль: разработка, информационная безопасность, искусственный интеллект – все это набирает большую популярность в эпоху цифровых технологий.

И все это – ПРОГРАММИРУЕТСЯ. И когда люди слышат о программировании, то часто думают, что за этим стоят сложные вычислительные процессы, работа с серверами, масштабные программы, взаимодействие с техникой и другие различные трудные действия, которые по мнению людей могут выполнять не все.

На самом деле, любой может «Войти в Айти». Достаточно начать изучение и понять, что программирование это не только о вычислениях – это о логике, творчестве и реализации своих идей. Я с радостью помогу разобраться вам во всем⌨️

Зачастую университеты и школы выбирают Python для изучения, но почему именно его? 🤔

Python – высокоуровневый и интерпретируемый язык программирования. Выбор падает на него по следующим популярным причинам:
1. Простота и понятность синтаксиса языка (минимум лишних символов, читается почти как английский язык)
2. Широкая область применения(Веб-разработка, анализ данных, машинное обучение, тестирование и др.)
3. Подходит для людей в любой области, помимо технической(медицина и гуманитраные науки)

Это то, с чего можно начать свой путь в такой большой сфере как IT и я могу помочь с этим 🙏

Одна из новых задач Яндекса на позицию Backend developer на Python

Задача на алгоритмы
Условие: Дан список целых чисел arr, длина списка n ≥ 2.
Элементы могут быть как отрицательными, так и положительными, включая ноль. Нужно написать функцию, которая будет находить наименьше произведение двух чисел из списка, при этом основная задача - найти эти два числа

Дополнительные ограничения:
1. Нельзя изменять исходный список
2. Нельзя создавать и работать с копиями списка

Решение данной задачи представлено на фотографии
Ответом к данному коду будет:
Пара чисел: (-100, 37), минимальное произведение = -3700

#вопросы_на_собесах

Асинхронность (Asynchronous programming)
Подход к написанию кода, при котором задачи не блокируют выполнение друг друга. Это позволяет инициировать операцию и немедленно переключиться на выполнение другого кода, не дожидаясь ее завершения.

Таким образом, поток выполнения программы не блокируется и может эффективно использоваться для других задач.

В Python реализуется через async/await, библиотеки — aiohttp, asyncio.

Несколько фактов об асинхронности: 💬

1. Асинхронность появилась в Python официально с версии 3.5 (2015 год), когда ввели синтаксис async/await.

2. Асинхронный код чаще всего нужен при работе с сетевыми запросами или множественными операциями ввода-вывода (I/O bound задачи).

3. Асинхронность ≠ многопоточность. Асинхронная программа может выполняться в одном потоке, но «переключаться» между задачами.

4. В синхронной версии Python-запрос к 10 сайтам может выполняться 10 секунд, а в асинхронной — всего за 1–2 секунды.

#словарь_программиста

Библиотека mimesis

Когда нужно протестировать алгоритмы, важна не только логика, но и данные, на которых они проверяются.
Создавать тестовые данные вручную долго и скучно. Для этого существует библиотека mimesis — она умеет генерировать случайные данные: адреса, имена, компании, телефоны и многое другое.

Установить библиотеку можно так:
pip install mimesis

Один из ответов генерации будет следующим:

Адрес: Аллея Ротерта 595
Город: Ясный
Координаты: {'longitude': -177.475379, 'latitude': -67.132385}
Улица: Бабаевская

Важно: начиная с версии 5.0 локали в mimesis указываются строками ("en", "ru", и др.), а не через mimesis.locales.EN.

#полезные_ресуры

Что такое процесс и поток?

📌 Процесс — это как отдельная программа со своей памятью и ресурсами. У каждого процесса — собственная "песочница", где он работает независимо от других.

📌 Поток (thread) — это "мини-задача" внутри процесса. Потоки делят общую память и ресурсы, поэтому между ними проще обмениваться данными, но при этом один сбойный поток может уронить весь процесс.

⚡️ В Python есть одна особенность — GIL (Global Interpreter Lock). Он не даёт исполнять байткод сразу нескольким потокам одновременно.

❕Поэтому:

Для вычислений (например, математика, ML) используют multiprocessing — он запускает отдельные процессы, минуя GIL.

Для I/O-задач (сетевые запросы, чтение файлов) отлично подходит threading, так как потоки всё равно часто "ждут" ответа.

Что будет на выходе:

1. Потоки (threading) будут работать почти так же, как один поток — из-за GIL.
2. Процессы (multiprocessing) реально выполнятся параллельно и будут быстрее на вычислительных задачах.

#вопросы_на_собесах

Декоратор (Decorator)
📌 Функция, которая принимает другую функцию и расширяет её функциональность без изменения кода самой функции.

⚡️ Для применения декоратора в Python используется запись @имя_декоратора над функцией. Активно используется в веб-фреймворках (например, проверка прав доступа, логирование, кеширование).

Несколько фактов о декораторах: 💬

1. Декораторы в Python — это частный случай паттерна проектирования «Декоратор» из GoF.

2. Они поддерживают цепочку декораторов: можно навесить несколько обёрток друг на друга (@ cache, @ auth, @ log).

3. В Django и Flask многие механизмы реализованы через декораторы (например, @ login_required, @ app.route).

4. С помощью functools.wraps можно сохранять имя и docstring оригинальной функции, чтобы обёртка не «ломала» метаданные.

Что будет на выходе:

🔹 @ timing_decorator оборачивает функцию calculate и выводит время её выполнения.
🔹 Такой же приём используют для логирования, авторизации, кэширования и других «обвязок».

#словарь_программиста

Маленькое обновление на канал:

Я немного расширю область канала и знаний, которые я с радостью вам передаю
Python это хорошо, но с данного момента я буду также информировать вас и знакомить с различными актуальными новостями из мира IT, технологиями и много чем еще

❕Прямое добавление к нашим хэштегам, по которым вы можете найти информацию:

- Вопросы с собеседований и ответы на них на позиции Python developer, Backend developer и др.
#вопросы_на_собесах

- Терминология, которой пользуются программисты
#словарь_программиста

- База Python, его детали и различные структуры
#полезные_ресуры

- Мои петпроекты и рабочие моменты
#рабочие_моменты

- Новости из нашей сферы о ЯП, базах данных, инструментах и др.
#IT_новости

- Советы по работе с Visual Studio code и различными технологиям
#рекомендации_tech

📢 Недавно вышел Python 3.14.0 rc3 — последняя ступень перед финальным релизом. Это значит, скоро появится стабильная версия с новыми фичами и улучшениями

❕Что интересного: по опросам, 83 % разработчиков всё ещё работают на устаревших версиях Python(наиболее популярная версия 3.11.9)

🔍 Обновление версии — это не просто «мода», это возможность:

1. Ускорить код без внесения изменений,

2. Пользоваться новыми синтаксическими фишками,

3. Повысить совместимость с современными библиотеками

⚡️Ключевые новшества версии Python 3.14

1. Free-threaded Python — официальная поддержка (PEP 779 / PEP 703)

2. Отложенная оценка аннотаций (Deferred evaluation of annotations, PEP 649 / PEP 749)

3. Template string literals (t-strings, PEP 750)

4. Множественные интерпретаторы в стандартной библиотеке (PEP 734)

5. Улучшенные сообщения об ошибках и подсказки

6. Подсветка синтаксиса и автодополнение в REPL

7. Новый модуль с поддержкой Zstandard (compression.zstd, PEP 784)

8. Новый тип интерпретатора и оптимизация “tail-call” внутри интерпретатора

9. Экспериментальный JIT (Just-In-Time компилятор) и улучшения производительности

10. Более строгие правила finally / ограничение return/break/continue внутри finally

11. Отказ от PGP-подписей (PEP 761) и переход к Sigstore

#IT_новости

Visual Studio Code (VS Code)

Если вы только начинаете работать с кодом или уже в профессии, первым инструментом, который стоит освоить, будет Visual Studio Code. Это кроссплатформенный редактор от Microsoft, который сегодня считается одним из самых популярных рабочих пространств для разработчиков

⚡️ Чем VS Code выделяется среди других IDE (PyCharm, Xcode, Atom и др.):

Лёгкость и скорость — запускается быстрее, чем тяжёлые IDE (например, PyCharm).

Гибкость — можно превратить редактор в полноценную среду разработки под любую задачу.

Расширения (Extensions) — здесь кроется настоящая сила VS Code: тысячи бесплатных модулей для Python, Docker, Git, SQL, фронтенда и других технологий.

Кроссплатформенность — одинаково работает на Windows, macOS и Linux.

Поддержка разных языков и фреймворков из коробки: Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust и др.

Интеграция с системами контроля версий (Git, GitHub, GitLab) и CI/CD инструментами.

📌 На практике это значит, что с помощью пары кликов и пары расширений можно настроить рабочее место именно под себя — будь то Python-бэкенд, фронтенд, DevOps или анализ данных

✍️ В будущих постах я поделюсь с вами различными расширениями, модулями и настройками для VS Code, которые значительно облегчают жизнь программисту и ускоряют работу
#рекомендации_tech

Теория мёртвого интернета

Недавно в LinkedIn произошёл кейс. Один парень вставил в своё описание на профиле необычную просьбу — он попросил, чтобы любой ИИ-рекрутер, который читает его биографию, обязательно отправил ему рецепт пирога вместе с оффером.

❕В итоге практически все сообщения, которые он получил от «рекрутеров», действительно содержали рецепт пирога

Сама система отбора кандидатов уже настолько автоматизирована, что ии-агент читает профиль, видит инструкцию и делает именно то, что в ней прописано

⚡️С учетом того, что в последнее время все начинают создавать собственные резюме также с помощью искусственного интеллекта, это наглядный пример того, как один ИИ взаимодействует с другим ИИ, при этом люди оказываются «последней станцией» в процессе отбора.

🔍Из ключевых моментов:

Полностью доверять ИИ в рекрутинге — опасно; он может “схватить” любой ключевой флаг в тексте и действовать буквально(как мы и видим из ситуации)

Сам факт, что такие эксперименты проходят, говорит о том, что контент в интернете становится всё чаще продуктом взаимодействий ИИ, а не исключительно людей — близкая отсылка к «Теории мёртвого интернета».

P.s. LinkedIn - крупнейшая в мире социальная сеть для проф. общения, деловых контактов и поиска работы. В ней пользователи создают свои цифровые резюме, находят вакансии, строят профессиональные связи и продвигают личный бренд или бизнес
#IT_новости