Бэкендер: Java, PHP, C#, Python, Node JS
4.91K subscribers
38 photos
1 video
2.14K links
Самые полезные и интересные материалы для начинающих бэкенд разработчиков, так и для бывалых.

Основные языки: Java, PHP, C#, Python, Node JS

Сотрудничество: @noname_media

Канал на бирже:
telega.in/channels/backender0/card?r=Wj7h1mbl
Download Telegram
​​10 примеров для изучения модуля JSON в Python

Модуль json - мощный инструмент Python для работы с данными JSON. Рассмотрим 10 примеров, демонстрирующих общие задачи, которые можно выполнять с помощью этого модуля.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​3 приема для определения функций в Python

Пополним копилку знаний по Python полезными приемами для определения функций. Разберем применение аргументов по умолчанию, подсказок типов, конструкции *args и **kwargs.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Как подготовить окружение для React-приложения

Данная статья будет полезна новичкам и, возможно, старичкам. Для понимания материала требуются базовые навыки работы с React.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​5 признаков того, что вы отличный разработчик

Насколько вы продвинуты в программировании и как быстро сможете повысить свою квалификацию? Чтобы ответить на эти вопросы, узнайте 5 основных признаков хорошего разработчика.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Как получить доступ к данным Ethereum смарт-контракта в real-time из Python

В этом туториале я покажу инструменты для доступа к данным на блокчейне, которые больше похожи на хирургический скальпель

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Тест-драйв Solara для разработки веб-приложений на Python 

Протестируем возможности фреймворка Solara в процессе создания приложения-планировщика на Python. Выявим его достоинства и недостатки и сравним со Streamlit.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Большое обновление Propan Framework

Это идейный наследник FastAPI, но для написания асинхронных микросервисов (привет, Kombu). Он настолько облегчает взаимодействие с брокерами сообщений

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Книга «Data Science в действии»

В проектах обработки и анализа данных много движущихся частей, и требуются практика и знания, чтобы создать гармоничную комбинацию кода, алгоритмов, наборов данных, форматов и визуальных представлений.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Асинхронные микросервисы на Python

Микросервисы – это парадигма, где приложение разбивается на небольшие независимые компоненты, каждый из которых отвечает за конкретную функцию. Это как отделы в офисе, каждый офис – это отдельный сервис, который может быть разработан, масштабирован и развернут независимо.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Как Python упрощает жизнь тестировщикам КОМПАС-3D

Инженер по тестированию КОМПАС-3D, рассказывает, как при минимальных усилиях облегчить тестирование с помощью инструментов Python, а также приводит примеры уже реализованных задач. 

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Быстрые дашборды на Python с помощью DashExpress

Сегодня дашборды используются повсеместно: от быстрых отчетов "на лету" до демонстрации возможностей AI.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
1
​​Чат-боты на все случаи жизни

Telegram-боты — хорошая возможность вписать какую-то важную функциональность в понятную и простую платформу мессенджера

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Использование PostgreSQL Enum в SQLAlchemy

Начнем с начала. В postgres enum - статический упорядоченный набор значений.
В ходе использования postgresql совместно с sqlalchemy я столкнулся с рядом особенностей, которые слабо документированы, о которых мне и хотелось бы поведать.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​7 советов по очистке кода React

В этой статье собраны семь практических рекомендаций, помогающих создавать чистый и поддерживаемый код React.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Быстрые дашборды на Python с помощью DashExpress

Сегодня дашборды используются повсеместно: от быстрых отчетов "на лету" до демонстрации возможностей AI.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Работа со скрипичной диаграммой (Violin Plot) в Seaborn

Скрипичные диаграммы могут эффективно отображать распределение данных, сравнивать различные наборы данных и выявлять аномалии (выбросы) и тенденции. В этой статье мы рассмотрим четыре различных стиля скрипичных диаграмм Seaborn, включая обычную, сгруппированную, горизонтальную и улучшенную версии, и разберемся в случаях их применения, преимуществах и недостатках. Мы также покажем, как улучшить код, чтобы нарисовать индивидуальную скрипичную диаграмму.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Чат-боты на все случаи жизни

Telegram-боты — хорошая возможность вписать какую-то важную функциональность в понятную и простую платформу мессенджера

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Использование PostgreSQL Enum в SQLAlchemy

Начнем с начала. В postgres enum - статический упорядоченный набор значений.
В ходе использования postgresql совместно с sqlalchemy я столкнулся с рядом особенностей, которые слабо документированы, о которых мне и хотелось бы поведать.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Python кодогенерация — ускоряем strftime / strptime

Расскажу об ускорении частных случаев datetime.strptime и datetime.strftime, а также о том интересном, что встретилось в datetime модуле по дороге.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Как биткоин кошелек с мультиподписью Copay подвергла своих пользователей угрозе

В этой статье мы разберем атаку на мультиподписный кошелек “Copay”.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем
​​Самое понятное объяснения CFG Scale в нейросетях

Вы не поверите, но я уже и разработчиков Kandinsky 2.2 спрашивал, что такое CFG Scale в фундаментальном смысле, и нейронщиков всех мастей, однако так не получил внятного ответа. От обывательских блогов меня вообще теперь тошнит, ибо там одно и то же: параметр CFG Scale увеличивает силу следования подсказке... И все как бы, окей — сами разберемся.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем