Всем привет! Недавно вдохновилась всякими ботами в тгшке и решила для будущего портфолио сделать своего первого бота + подумала, что может быть это будет полезно кому-то из вас :-)

В этой статье разберём теоретические основы (базу) для его создания и сам код с понятными комментариями к нему.

Попробуйте поискать в Интернете «Паттерны проектирования на Python» — и получите целую простыню туториалов, демонстрирующих, как в точности воспроизвести на Python паттерны проектирования из книги «Банды четырёх». Там же будут диаграммы классов, иерархии фабрик и столько шаблонного кода, что выхлопа хватит, чтобы отопить маленькую деревню. Так вам внушают, будто вы пишете «серьёзный» код. Умно. Профессионально. Готово для корпоративного использования.

Статья объясняет, как использовать новый фреймворк Pydantic AI для построения агентов на базе LLM. Пошагово рассматривается путь от простого вызова модели до реализации мультиагентной архитектуры с помощью протокола MCP. Также затрагивается логирование с Logfire и работа с Pydantic-моделями для структурирования ответов.

Будем откровенны: поиск работы — это отстой.

Это мучительный цикл многократного копипастинга одной и той же информации, внесения сотен мелких правок в резюме и написания сопроводительных писем, которые должны выглядеть, как мольба, но не слишком очевидная.

Обратим внимание на следующее: повторяющиеся задачи + структурированный процесс = идеальный кандидат для автоматизации.

«Программирование на Python с нуля» — это идеальная книга для тех, кто хочет познакомиться с основами одного из самых популярных языков программирования. С её помощью вы отправитесь в увлекательное путешествие от первых строк кода до создания полноценной игры.

В этом руководстве я поделюсь практическими решениями, основанными на реальных кейсах, чтобы помочь вам оптимизировать Django-сервис и значительно сократить время ответа на запросы.

В данной статье разберу библиотеку Faker. Это генератор реалистичных тестовых данных, который превращает заполнение базы и создание демо-контента из рутины в дело пары строк кода. В статье продемонстрирую, как генерировать тысячи правдоподобных записей на русском, заполнять БД и создавать собственные типы данных для ваших проектов.

Большинство уязвимостей начинается с ошибок в коде. Использование небезопасных, устаревших функций, выход за границы, переполнения — все это примеры ошибок, допускаемых разработчиками и приводящих к появлению уязвимостей.

Благодаря данной статье ты познакомишься с основными шаблонами проектирования. К ним относятся: наблюдатель, адаптер, команда, компоновщик, декоратор, фасад, фабрика, итератор, заместитель, одиночка, состояние, шаблонный метод.

В этой статье я расскажу, как за две недели прошёл путь от прототипа до публикации в Chrome Web Store и Firefox Add-ons, какие технологии использовал и с какими трудностями столкнулся.

В этой статье мы разберёмся с производительностью. Как сделать сайт на Django быстрее....

Данное руководство по программированию на одном из широко распространенных языков - Python - основано на практических примерах кодов, написанных специалистами и экспертами сообщества Stack Overflow, в котором лучшие разработчики программного обеспечения со всего мира делятся своими знаниями и опытом, отвечая на многие технические вопросы.
Опытные Python-программисты найдут в книге множество примеров кода с подробными комментариями, что поможет им усовершенствовать свои навыки и достичь новых высот в отрасли. Однако данное издание будет полезно и начинающим специалистам с минимальным опытом и уровнем знаний, так как содержит исчерпывающее объяснение важнейших концепций Python с примерами, которые позволят избежать погружения в сухую теорию и помогут быстро повысить уровень своих компетенций.

Статья, основанной на 30 000 ответов разработчиков. TL;DR: 50% разработчиков пишут на Python меньше двух лет, Rust тихо становится «вторым пилотом», FastAPI вырывается вперёд, а агентный AI уже меняет то, как мы пишем код.

Недавно на Youtube появилась документалка о Python. Примерно в середине ленты есть драматический эпизод о том, как переход от Python 2 к 3 разделил сообщество (спойлер: в конечном итоге этого не случилось)....

Продолжая следовать правилу «практика — лучший способ глубокого понимания теории», перейдем к следующей части.

В целом о работе Kafka написано достаточно много. Поэтому предлагаю остановиться на одном из ключевых аспектов с точки зрения интегрируемых систем — структуре и обработке сообщений Kafka...

В статье я собрал самые интересные особенности Python, которые неоднократно встречались в подобных интервью и которые почти наверняка всплывут на вашем техническом собеседовании. Покажу, что именно спрашивают интервьюеры, и поясню, почему это важно. Если вы только готовитесь к первой работе или хотите подтянуть фундаментальные знания — продолжайте читать.

Для инженеров-разработчиков и архитекторов, имеющих дело с большим объемом сложного кода, важно эффективно его масштабировать и обслуживать. Автор Максимилиано Контьери выходит за рамки концепции чистого кода, показывая, как искать возможности улучшения и оценивать их влияние на код готового программного продукта. Когда речь идет о надежности и развитии, эти методы обеспечивают преимущества, которые со временем окупаются.

Проверенные рецепты на JavaScript, PHP, Python, Java и других языках программирования помогут масштабировать и поддерживать большие системы. В каждом разделе рассматриваются такие фундаментальные понятия, как читаемость кода, связанность, тестируемость, безопасность и расширяемость, а также запахи кода и соответствующие рецепты их устранения.

Современные онлайн-чаты, особенно в Telegram, сталкиваются с серьезными проблемами токсичного контента, спама и оскорблений. Традиционные фильтры по ключевым словам давно устарели: пользователи легко обходят их с помощью замены букв, использования смайликов или специальных символов. В результате ручная модерация отнимает много времени, а автоматическая часто оказывается неточной и излишне жесткой.