Backend & Python
69 subscribers
61 photos
3 videos
7 links
Ваш IT-помощник и репетитор по Python
Download Telegram
⚡️Форматирование кода — Black
Black — это один из самых популярных и строгих форматтеров Python-кода. Его принцип прост: «Код должен выглядеть одинаково, независимо от автора»

🔹 Что делает форматер:
Форматтер автоматически приводит код к единому стилю — добавляет/убирает пробелы, выравнивает отступы, расставляет кавычки и переносы строк.
Это помогает, когда проект ведёт несколько человек, и все пишут по одному стандарту (PEP8)

🧩 Black и его конкуренты:
autopep8 — базовый форматтер, который просто приводит код к PEP8, но не всегда последовательно

YAPF (Yet Another Python Formatter) — даёт больше гибкости и стилей, но именно из-за этого код может выглядеть по-разному в разных проектах

Ruff — также умеет форматировать, но его сила всё же в линтинге


🧠 Почему Black лучше:
Жёстко стандартизирован — никаких споров в команде

Минимум настроек — разработчики просто доверяют ему

Оптимизирован под большие кодовые базы

Идеально работает в связке с Ruff и Pylance, создавая целостную экосистему для чистого и безопасного кода

Также - легко интегрируется с VS Code и имеет большую скорость работы


⚙️ Подключить можно двумя способами:
1. Установить пакет: pip install black
2. Установить в Visual Studio code расширение Black

Затем добавить в settings.json:
{
"python.formatting.provider": "black",
"editor.formatOnSave": true
}

#рекомендации_tech
❤2🔥2
📢 FastAPI + asyncio в 2025
Свежие данные показывают: FastAPI + asyncio - лидеры 2025 года в мире backend-разработки на Python

❕Вот цифры, которые говорят всё сами за себя:
TechGig сообщает: FastAPI используется 38 % разработчиков Python в 2024 году и прибавил +9 % по сравнению с предыдущим годом

Опрос PyCharm: «Каждый третий разработчик Django также использует Flask или FastAPI, а около 25 % используют FastAPI»

CraftYourStartup приводит числа: FastAPI обрабатывает до 15 000–20 000 RPS в тестах, значительно обгоняя Flask и Django


🔍 Почему именно FastAPI + asyncio растут так быстро:

Асинхронность из коробки. Поддержка async/await позволяет обрабатывать тысячи запросов одновременно, не блокируя поток исполнения

Современный стек. Используется Pydantic для валидации данных и Starlette как асинхронное ядро — это делает API-разработку лаконичной и безопасной

Высокая производительность. FastAPI входит в топ самых быстрых Python-фреймворков, уступая лишь решениям на Rust и Go

Отличная документация и автогенерация Swagger UI. FastAPI сам создаёт интерактивную документацию для вашего API без дополнительного кода


⚡️ Вывод
Если вы выбираете между Flask, Django и FastAPI — эти данные ясно говорят: FastAPI в связке с asyncio сейчас наиболее перспективны в backend-разработке
#IT_новости
❤3
Git
📌 Git — распределённая система контроля версий
Она позволяет отслеживать изменения в коде, работать в команде и возвращаться к любой версии проекта.

🔹Что делает Git:
Сохраняет историю изменений

Позволяет работать над проектом нескольким разработчикам одновременно

Даёт возможность откатить проект к предыдущему состоянию


📘 Пример в жизни:
Представьте, что вы пишете диплом или крупный проект. Git — это ваш «контроль времени»: можно увидеть, кто что изменил, когда и почему

⚙️ Почему Git — стандарт в разработке:
Используется во всех компаниях

Интегрируется с CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI)

Без Git ни один современный workflow не обходится


💡 Интересный факт:
Создатель Git — Линус Торвальдс, автор Linux. Он написал Git за 10 дней, чтобы решить проблемы с управлением исходным кодом ядра Linux
#словарь_программиста
👨‍💻3
❓ Что такое отображение (mapping) в Python?
Отображение (mapping) — это структура данных, которая хранит пары ключ–значение. Благодаря этому можно быстро находить значение по ключу, без необходимости перебирать весь список

⚡️В Python основным типом отображения является dict, а также — объекты, работающие по тому же принципу (например, collections.ChainMap, types.MappingProxyType)

💡 Особенности:
Ключи в отображениях уникальны и должны быть хешируемыми (например, строки, числа, кортежи)

Python поддерживает словари словарей, что делает их мощным инструментом для хранения сложных структур данных

#вопросы_на_собесах
❤2⚡1
Работаем✊🏼
🔥4
Ошибка при подключении SSH в GitLab:
конфликт ED25519 и RSA


Недавно столкнулся с ошибкой при работе с репозиториями GitLab через SSH. VS Code при попытке клонировать проект выдал ошибку подключения, хотя ключ уже был добавлен в GitLab

📍Причина:
SSH-клиент ожидал ключ ED25519, а в GitLab был добавлен ключ RSA. GitLab поддерживает оба типа, но SSH на локальной машине может быть сконфигурирован под конкретный алгоритм

Пример проблемы:
git@gitlab.com: Permission denied (publickey).
fatal: Could not read from remote repository.


📘 Решение:
1. Проверил список доступных ключей:
ssh-add -l


2. Убедился, что активен RSA, а не ED25519 и создал новый ключ ED25519:
ssh-keygen -t ed25519 -C "your_email@example.com"


3. Добавил его в GitLab (в профиле в разделе настроек)

🔍 Итог:
После обновления ключа подключение заработало, а VS Code корректно связался с GitLab через SSH

💡Совет:
- ED25519 предпочтительнее: быстрее и безопаснее
- Если GitLab “ругается” на ключ — проверьте тип шифрования
#рабочие_моменты
❤2👍2👏1
Docker
📌 Docker — это платформа контейнеризации, которая позволяет упаковать приложение со всеми его зависимостями в отдельный контейнер

⚡️Контейнер — это лёгкая изолированная среда, которая гарантирует, что приложение будет работать одинаково на любом устройстве, независимо от настроек системы.

🔍 Зачем нужен Docker:
🔹 Изоляция — каждое приложение живёт в своём контейнере, не мешая другим

🔹 Портативность — “работает у меня” теперь работает везде

🔹 Быстрое развёртывание — контейнер запускается за секунды

🔹 Интеграция с CI/CD — идеален для DevOps и автоматизации сборок


⚙️ Как Docker используется в backend:
Развёртывания приложений (Flask, Django, FastAPI) в контейнерах.

Поднятия сервисов: PostgreSQL, Redis, Nginx, Celery и др.

Создания docker-compose для локальной разработки и продакшена.


📘 Факт:
Docker основан на технологиях Linux (cgroups и namespaces), но при этом кроссплатформенный — отлично работает и на Windows, и на macOS.
#словарь_программиста
⚡3❤2
Делаем заказ с Бьянкой 🐾
❤4👨‍💻2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🥰2❤1
Линтеры: Ruff vs flake8 vs pylint - рекомендации и настройка (наш выбор - Ruff)
💡 Линтер анализирует код до выполнения и помогает находить ошибки, нарушения стиля и потенциальные уязвимости

🔸 flake8
Классика. Проверяет стиль по PEP8, расширяется плагинами, медленный на больших проектах; используется в старых проектах, где важно “не ломать традиции”

🔸 pylint
Строгий и “болтливый”. Проверяет всё - от импортов до докстрингов. Но слишком шумный и нередко требует тонкой настройки. Хорош для образовательных целей, но раздражает в production-коде

🔸 Ruff
Написан на Rust → в десятки раз быстрее flake8/pylint. Поддерживает их правила + форматирование, импорт-сортировку и даже часть функций Black. Интегрируется с VS Code “из коробки” через расширение. Конфигурация простая — можно обойтись без .toml, просто задать параметры в settings.json

📌 Наш выбор: Ruff — современно, быстро, минималистично. Идеален для связки: Ruff + Black + Pylance
#рекомендации_tech
⚡1👨‍💻1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Когда в Тюмени снова заглушили связь:
🤩2🤣1
Python всё ещё доминирует в AI/ML и веб-разработке в 2025 году

📢 По данным блога JetBrains «The State of Python 2025» язык Python остаётся основным выбором разработчиков:
Python занимает второе место по популярности среди языков программирования за последние 12 месяцев, и 57 % разработчиков используют только его

41 % разработчиков используют Python именно для машинного обучения

Python применим в веб-разработке, API-сервисах, автоматизации и аналитике


🔍 Почему это важно для вас
- при выборе направления (backend, AI, data) Python остаётся универсальным “мастер-ключом”

💡Если стоит выбор, какой язык учить или совершенствовать — ставьте на Python. Он ещё далёк от заката
#IT_новости
⚡2
Делюсь сайтом, который в прошлом мне помог в изучении Python

Metanit — существует уже много лет и регулярно обновляется. Здесь нет воды — только структура, примеры кода и объяснения по делу

💻 Что можно изучить на Metanit?

Python: базовый синтаксис, ООП, работа с файлами, веб-разработка (Flask/Django), модули, регулярки и многое другое. Всё подано максимально просто

Базы данных: SQL, PostgreSQL, SQLite, множественные примеры запросов и объяснение core-концепций

Web: HTML, CSS, JavaScript, основы frontend и работа с браузером

Backend-стек: C#, С++, Java - большие, структурированные курсы
#полезные_ресуры
❤2👨‍💻1
Празднуем нашу маленькую победу. Теперь еще больше работы и новых проектов 🔥
🔥4❤1
Work
👨‍💻5🔥1
Всех с Новым годом 🥂
❤5🤩3🤣1