Python/ django
63.3K subscribers
2.25K photos
130 videos
48 files
3K links
по всем вопросам @haarrp

@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы

@ai_machinelearning_big_data -ML

@ArtificialIntelligencedl -AI

@datascienceiot - 📚

@pythonlbooks

РКН: clck.ru/3FmxmM
Download Telegram
🤖 Python + ИИ — лёгкий старт и быстрый рост в карьере разработчика.

Освойте с нуля один из популярных языков программирования и усильте свой вес на рынке знанием ИИ-инструментов для разработчиков на расширенном курсе «Python-разработчик».

Вы научитесь:

- разрабатывать веб-приложения и API;
- работать с фреймворками Django, Flask, FastAPI и с базами данных SQL, PostgreSQL;
- разбираться в принципах ООП, многопоточности, асинхронности.

Вы выполните более 90 практических заданий, добавите в портфолио 23 проекта и научитесь проходить технические интервью. А сразу после окончания курса пройдёте собеседования в наших компаниях-партнёрах: Ozon Банке, Авито и ВТБ.

Весь ноябрь в Нетологии — чёрная пятница: заберите курс со скидкой 50% и получите приятные подарки.

➡️ Узнать подробности

Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5wAW1AZ
3🔥2👍1😱1
⚡️ Rust vs Python - как найти баланс между скоростью и простотой

JetBrains выпустили подробный разбор, где сравнивают Python и Rust без фанатизма — по скорости, синтаксису, памяти, экосистеме, конкурентности и даже по карьерным сценариям.

Главный вывод: Python нужен там, где важна скорость разработки и богатая экосистема, Rust, когда критична производительность, безопасность и масштабируемость. Всё чаще их используют вместе: Python для логики, Rust для самых горячих участков.

Ключевые моменты

Рост и популярность
- Python уверенно расширяет аудиторию: быстрый вход, огромная экосистема, удобство для ML, веба и автоматизации.
- Rust годами остаётся самым любимым языком разработчиков — благодаря безопасности памяти, скорости и надёжности.

Типы и управление памятью
- Python — динамическая типизация и удобный GC: легко начать, но ошибки всплывают в рантайме.
- Rust — строгая типизация, система владения и заимствований, отсутствие GC: ошибки ловятся на этапе компиляции, производительность предсказуема.

Производительность и конкурентность
- Python ограничен GIL: хорош для I/O, но CPU-параллелизм требует multiprocessing или расширений.
- Rust не имеет GIL — настоящая параллельность, «бесстрашная» конкурентность и контроль безопасности компилятором.

Экосистема
- Python — PyPI, Jupyter, зрелые фреймворки для DS/ML, веба, автоматизации.
- Rust — Cargo и crates.io, сильная база для CLI, системного софта, WebAssembly.

Комбинация Python + Rust
- Тренд — ускорять Python-проекты Rust-модулями.
- Библиотеки типа pydantic-core или Ruff показывают огромный прирост скорости.
- PyO3 делает интеграцию очень простой: Rust-код можно вызывать как обычный Python-модуль.

Карьера
- Python - широкие вакансии, огромный спрос в данных и ML.
- Rust - меньше позиций, но выше специализация в инфраструктуре, системной разработке и высоконагруженных сервисах.

Как выбирать
- Нужна скорость разработки и гибкость — Python.
- Нужна производительность и надёжность — Rust.
- Нужны и то, и другое — гибридный подход Python + Rust.

Подробный разбор
- в блоге JetBrains:
https://blog.jetbrains.com/rust/2025/11/10/rust-vs-python-finding-the-right-balance-between-speed-and-simplicity/

#Rust #Python #Programming #Backend #Performance

@pythonl
15👍8🔥2😁1