Первый курс пройден за первую бесплатную неделю. Что ж, приступаю к следующему. #Учеба, #ML, #Курсы

Изучая ML, пришла к выводу, что проще сначала разобрать приложенный конспект, сформировать из него свой, а потом уже смотреть видео. Так зачастую понятнее, чем пытаться угнаться за логикой лектора, а потом догонять ее в конспекте.

Забавный момент. Посмотрела одну лекцию cs50 с сабами https://www.youtube.com/watch?v=eey91kzfOZs&t=13s&ab_channel=CS50
Я думала, что на английском мне будет сложнее, чем на русском. Но оказалось, что cs50 на английском понятнее, чем курс от МФТИ и Яндекса на русском.
Однако, продолжаю все же курс от МФТИ. Не уверена, что это лучший путь, но не хочу с него сворачивать.

Картинка просто забавная, нашла в комментах к статье на Хабре про базовые принципы ml на примере линейной регрессии. #Учеба, #ML

Коллинеарные признаки... коли-николи, коррелировали, коррелировали, да не выковыряли, блин)

По поводу ml накрывает разными мыслями. С одной стороны не rocket science, с другой стороны от названий, формул, всевозможных знаков и сокращений едет крыша. Просто надо привыкнуть к этому клингонскому.

Зато хочется, очень хочется разобраться в этом, продвинуться вперед, потому что есть предвкушение, что вот-вот и все это станет понятным.

Болею. Вторая неделя второго курса идет натужно. Надеюсь, что когда приду в себя, верну начальную скорость. #Учеба, #ML

кусочек пазла) #Учеба

log loss. Хех, может кому пригодится. Весь свой конспект как обычно выложу по завершению всего курса. #Учеба

Испытала сегодня на себе отчаяние двоечника.
Читаю условия задачи и не понимаю, даже не догадываюсь как ее решать. А это не то, чтобы большая задача, так, промежуточный тест. Пересмотрела конспекты, погуглила альтернативные статьи и видео на тему в интернете, но это не дало мне понимания как решать эту задачу.
Короче, с помощью гугла, везения и интуиции я нашла верные ответы в тесте. Потом сидела раскапывала почему именно они такие. А все просто! Задача связана с одной из тем из первого курса и базовыми знаниями о том, как работать с натуральными логарифмами. Скажем, первое было для меня не на поверхности из-за нехватки опыта применения, второе я тупо уже не помню, а в курсе логарифмы вот только недавно чуть-чуть незначительно промелькнули.

Так вот, к чему это я. От такого отчаяния хочется иногда сложить лапки, чувствуешь себя абсолютно бестолковым.

Что мотивирует? За время изучения программирования я поняла пару важных вещей для учебы:
- если сейчас что-то непонятно, чуть позже с практикой все встанет на свои места. Как итог, я не гонюсь за тем, чтобы вот сразу все-все охватить.
- то, что кажется изначально нерешаемым, невозможным, в итоге можно решить, просто надо копать в нужную сторону. Бесил js и непонятно было как с ним работать - курс по js помог решить проблему. Проблемы с AWS казались безнадежными? - ничего, все было так или иначе через какое-то время решено.

Вдох-выдох, тест сдан, я все поняла, поехала дальше смотреть видео. #Учеба

Хочу поделиться, мало ли кому-то будет полезно.
У vs code есть возможность совместной работы над кодом https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=MS-vsliveshare.vsliveshare-pack
Эту штуку я пробовала сама и мне понравилось (спасибо Паша).
У JB тоже есть такое https://plugins.jetbrains.com/plugin/14896-code-with-me
Но в Pycharm я пока не пробовала.
Это как в гугл-доках совместная работа с текстом и табличками, только с кодом. #Tools

Последнее время никак не могу собраться и войти в стабильный ритм. Немного поделаю того, немного сего, в итоге топчусь на месте.

Зато помогая с задачкой другу, обнаружила, что я могу ориентироваться и понимать чужой код. Круто!

Попутно все размышляю как мне решить свой вопрос с большим объемом данных в таблицах, на которых идет нагрузка.
У меня есть следующие вводные:
1. модель, имеющая большую связность,
2. частое чтение данных, добавленных за последние 10 минут (несколько десятков запросов раз в минуту),
3. частая запись данных,
4. редкое чтение данных за все время (несколько раз в месяц),
5. объем данных 2,3 млн строк в одной таблице и 3,9 млн строк в другой таблице.

Основная проблема кроется в пункте 2, потому что оно создает основную нагрузку. Хочется какое-нибудь решение, чтобы данные за последние 10 минут лежали где-то в отдельном месте, откуда и считывались для скриптов из пункта 2. При этом получается, что они должны туда постоянно приходить и уходить. Но я не могу использовать не PostgreSQL, так как мне требуется полнотекстовый поиск и функцию similarity для триграмм.
Есть еще вариант с партиционированием. И даже есть инструменты для этого:
https://django-postgres-extra.readthedocs.io/en/master/index.html
https://architect.readthedocs.io/features/partition/postgresql.html
Надо заняться и разобраться с этим. Лунная призма дай мне силу!

Может, кто из подписчиков что-то интересное подскажет?

И да, приятно удивлена интересу к моему скромному дневничку.

PS.
- "это не нагрузка для бд" - нагрузка, в основном, как я поняла, проблема в оперативной памяти. Данные довольно объемные. Выводы основаны на практическом использовании и сравнении работы бд при разных ресурсах (оперативная память, процессор) и при разных объемах соответствующих таблиц.
- "есть ли индексы" - да, индексы есть, для поиска использую индекс GIN (https://docs.djangoproject.com/en/3.1/ref/contrib/postgres/indexes/#ginindex)
- Не ищу критики, ищу совета на счет варианта решения задачи. Критику на счет бд уже получала, ничего интересного не было.
В результате хочу снизить ресурсы для бд по оперативке, так как слишком дорого за нее выходит платить. #Django

~x

Очень редкий зверь - значок тильды в python. Не так просто найти о нем информацию.
Еще иногда встречается использование & и |, когда я впервые увидела их использование, меня это поставило в тупик: а что это и как это понимать.
Самый лучший список всех-всех вариантов разных операторов я нашла тут https://pythonworld.ru/osnovy/peregruzka-operatorov.html

Если стандартные операторы довольно часто используются и легко найти как их "перегружать", то вот с битовым операциями сложнее. И как гуглить такое непонятно. Поэтому сохраняю в закладки).

В некоторых библиотеках перегружают такие операторы для удобства работы.
Например, в Pandas для объединения условий внутри выражения используется как раз операторы & и |:

df.loc[(df.cnt < 1000) & (df.workingday == 0), 'hum']

В исходниках можно найти как они реализованы:

 # -------------------------------------------------------------
    # Logical Methods

    def _logical_method(self, other, op):
        return NotImplemented

    @unpack_zerodim_and_defer("__and__")
    def __and__(self, other):
        return self._logical_method(other, operator.and_)

    @unpack_zerodim_and_defer("__rand__")
    def __rand__(self, other):
        return self._logical_method(other, roperator.rand_)

    @unpack_zerodim_and_defer("__or__")
    def __or__(self, other):
        return self._logical_method(other, operator.or_)

    @unpack_zerodim_and_defer("__ror__")
    def __ror__(self, other):
        return self._logical_method(other, roperator.ror_)

Глубже не осилила.

Просто решила поделиться. #Python

Хочется написать про поиск работы.

Я иногда посматриваю вакансии и прохожу тестовые. Нет, не так, я ткнулась в пару вакансий и сделала их тестовые.
Первое тестовое было - 4 задачки на базовый синтаксис и алгоритмы. По функционалу я сделала полностью, но вот забыла про магию множеств python - функцию set.intersection() https://pythonz.net/references/named/sets.intersection/. Теперь буду пользоваться.

После меня позвали на интервью с 10 техническими вопросами. Воспроизведу то, что помню:
1. Какие СУБД знаете. Чем SQLite отличается от остальных.
2. Join и его виды, чем отличаются.
3. Сложность алгоритмов, бинарный поиск, его сложность.
4. Индексы в бд, что такое, какая сложность получения экзмепляра по индексу.
5. POST и GET запросы, в чем отличие и применение.
6. Зачем нужен GIT и его команды.
7. Базовые команды линукса. Как можно посмотреть файл, с какими редакторами работала. (не ответила, не помню).
8. Миграции джанги, зачем нужны, как создавать, как применять, какие команды соответствуют.
9. Students.objects.filter(age__gte=18).exclude(sex="F").values_list('name', flat=True) - попросили объяснить что тут происходит.

Десятый не помню) В целом я на все ответила, кроме линукса, потому что не применяю ничего, кроме cd и ls, ну, и установки пакетов, выполнения команд.

Вторая вакансия - наоброт, сначала вопросики, потом тестовое. Вопросики были на софт-скиллы.

https://meta-test-mandrianova.herokuapp.com/ - вот, что собрала для демо в итоге на тестовое. Надо было сделать загрузку данных по докторам через стороннее api и страничку доктора на vue. Чтобы сделать демку пришлось подставлять костыли, так как не хотелось ради тестового задания подключать aws s3 для загрузки media. Я еще бы с этим просидела денек.
Впервые что-то собирала на vue, впервые, кстати, выкачивала и сохраняла файлы по урлу. Мне кажется, что то, как я в итоге сделала сохранение файла в джанге - ну такое.
Решила не писать тесты, не обкладывать логами, не залипать на неделю над задачкой. В общем, сделала минимум, если честно.


Хочу еще поделиться менеджерским хаком проверки неизвестного работодателя:
- Ищем юр. лицо потенциального работодателя (на сайте, в гугле, еще может помочь сервис https://www.nic.ru/whois/)
- Идем смотреть по юр.лицу сюда https://www.list-org.com/ или на подобные ресурсы. Там видим доходы-расходы за прошлый год, фактическую инфу о компании, какие есть судебные тяжбы у работадетеля.
- Еще можно проверить соцсети, поискать нет ли знакомых, кто там работает и спросить у них как и что.


Жду ответа)

PS. Не поняла почему все так прутся от Vue (не распробовала, видимо). Надо будет еще Ангуляр потыкать палочкой. #Работа

Дотянулись ручки до Ангуляра, пока чисто ради интереса прохожу туториал. Столько всего замечательного!

    <li *ngFor="let hero of heroes"
        [class.selected]="hero === selectedHero"
        (click)="onSelect(hero)" >
        <span class="badge">{{hero.id}}</span> {{hero.name}}
    </li>
</ul>

Магия тегов!

    id: number;
    name: string;
}

Типизация!

ng generate service hero

Удобное создание компонентов и вообще все для людей.
А это я только начала...

Королева в восхищении!

Не претендую на умные мысли и споры на тему выбора технологий, просто захотелось поделиться, мне понравилось.) #JS

Пришел ко мне мой друг Никита и принес вот такое задание от своего знакомого:

на собеседовании попросили от руки написать на листочке класс который бы реализовывал хранение данных с доступом по индексу в виде дерева

И чтобы можно было получить доступ по индексу в этом дереве

И вроде слова все знакомые, но с ходу я даже не поняла, а что вообще требуется.
Мы начали обсуждать и Никита поделился своим вариантом решения, в котором он по сути реализовал дерево с помощью вложенных списков (на базе класса, конечно).
Тут уже у меня возник вопрос, а при чем тут ООП, кроме того, что структура задается с помощью класса. Где тут инкапсуляция, наследование, полиморфизм.

И зацепила меня мысль о том, а как вообще корректно сделать индексы в классе. И как индексы совместить со структурой дерева. Вроде вложенные списки это логично, но это же уже есть в Python, что-то не так.
В общем, пока размышляла, вспомнила, что есть замечательный магический метод getitem, который как раз обеспечивает доступ по индексу или ключу. В итоге, добавив к решению Никиты магические методы, как мне кажется, мы решили задачу.
Заодно поигрались с созданием новых нод в дереве через указание конкретных индексов и просто добавлением в конец списка. Заодно добавили инкапсуляцию)

class Node:

    def __init__(self, data=None):
        self.nodes: List[Node] = []
        self.data = data

    def add(self, data):
        self.nodes.append(Node(data))

    def _create_empty_elements(self, key):
        for n in range(len(self.nodes), key + 1):
            self.nodes.append(Node())

    def __setitem__(self, key, value):
        if key > -1 and len(self.nodes) < key + 1:
            self._create_empty_elements(key)
        self.nodes[key].data = value

    def __getitem__(self, item):
        if item > -1 and len(self.nodes) < item + 1:
            self._create_empty_elements(item)
        return self.nodes[item]

Вроде задачка простая, все слова знакомые, но лично я раньше не прописывала методы getitem и setitem, поэтому решение пришло не сразу.

А закончили мы еще интересным обсуждением эффекта:

tree[0][0][2] = 'data'
tree[0][0][2].data # вернет 'data'

Так как экземпляры внутри списка того же класса, то обращения вида tree[0][0][2] двигаются по ступенькам, очень похоже на рекурсию, только это не вызов самого себя, а просто проход по разным экземплярам одного класса, где используются одни и те же методы для получения следующего. Как глубока кроличья нора!)
Интересная структура и интересная задачка, да. #Python

Про собеседования.

Говорят, что на собеседования надо ходить с мыслью, что не только компания подбирает сотрудника, но и сотрудник компанию.
Я очень не люблю собеседования, крайне. Если уж я решилась пойти, то значит я для себя уже решила, что компания мне ок. Мне обычно нечего спрашивать на собеседованиях, мне интереснее то, что спрашивают у меня, как люди реагируют на мои ответы. Если будущий руководитель задает странные вопросы, разговаривает пренебрежительно, спрашивает про стрессоустойчивость (разные люди испытывают стресс от разных вещей, но чаще это значит, что сам руководитель признает, что у них состояние филиала ада), меня это напрягает.

Вопрос денег. В нашей сфере разные компании могут себе позволить разный уровень зарплат. И при выполнении одной и той же по сути работы в одной компании специалист одного и того же уровня будет получать x, а в другой 2x. Можно получать много в финансовом секторе, на госах, в больших корпорациях, а можно меньше в стартапах или, например, идти за сколько угодно лишь бы в Яндекс. Это не значит, что в Яндексе мало платят, но у них своя религия, где ты либо с ними, либо нет. Я что хочу сказать, на самом деле, как мне кажется (и на основе небольших исследований на коллегах), для многих деньги не главный фактор выбора работы и не то, что их держит. Но это безусловно важно.
Так вот, когда меня спрашивают - сколько? У меня всегда встречный вопрос - сколько вы готовы платить мне? А дальше уже я могу согласиться, либо мы можем обсуждать. В случае, если я скажу сумму, которая кажется работодателю слишком высокой, происходит странная реакция. Часто они не торгуются, а просто сливаются. "Вас таких толпа за забором", "Зажралась", "Не, чет ссыкотно, слишком дорогой специалист" - почему нельзя просто поговорить открыто? Зачем все эти манипуляции еще на этапе начального договора?
Когда я влияла на зп людей, я всегда пыталась открыто говорить могу и готова ли я дать/повысить им зп или нет. Но большинство руководителей предпочитают скользить по этим вопросам, чтобы переиграть и сэкономить. Вопрос, а какой в этом профит? Просто у сотрудника останется осадок, он начнет смотреть налево не из-за денег, а из-за того, что будет чувствовать себя обманутым.

Про странные и "правильные" вопросы. Как человек решает проблемы, какие проблемы были на его пути и что он делал, какой у него был релевантный опыт, что интересно/неинтересно человеку - это, я считаю правильными вопросами. Очень не люблю всякие абстрактные задачки, которые направлены на то, чтобы выявить о том, как человек мыслит. Например, вот вас попросили сделать это и это, как будете действовать. Хз, может у меня фантазия не очень, но то как я рассуждаю на собеседовании и то, как я реально буду делать - абсолютно разные пути. Я в реальности прежде чем что-то делать 100 раз подумаю и посмотрю на проблему с разных сторон, чтобы понять с чего начать. В фантазиях же ответом на вопрос, как правило, ожидается конкретный алгоритм, который составил для себя тот, кто спрашивает. И вот, давай поиграем в игру, угадайте, что задумал ваш собеседник.
Помню, было смешно, когда я дала определение одному понятию, а человек по ту сторону стола сказал, что это неправильно и сказал тоже самое, но другими словами. Ну ок, вам виднее, ведь правильность ответа в данном случае вещь субъективная.
Вопросы про знания. Человек знающий не равно человек применяющий, умеющий применять. Но со знанием всегда лучше, чем совсем без него.
Ну и на последок. Всякие психологические вопросы на выявление характера. На самом деле, и без них невербально чаще всего каждый участник считывает было ли ему комфортно общаться, чаще выбирают тех, с кем было приятно. Но бывает, что и нет. Я один раз согласилась пойти туда, где гендир мне прямым текстом сказал "вы мне не очень нравитесь, но я готов попробовать", в итоге мы с ним неплохо сработались, хотя процесс "притирки" был довольно долгим. И да, это с их стороны меня месяц уговаривали все же пойти к ним. Казалось бы, обе стороны на собеседовании не были в восторге друг от друга, но в итоге нас удалось продуктивно работать вместе. #Работа

Так, а вообще из конкретных методик, мне очень понравилась STAR https://hr-portal.ru/story/metodika-star-dlya-prohozhdeniya-strukturirovannyh-sobesedovaniy
https://www.youtube.com/watch?v=kR6WrMLWaPA&ab_channel=EPAdvisory

Готовилась в свое время по ней к менеджерским интервью. А сейчас понимаю, что я ее уже на автомате применяла на вопросах по своему опыту джуна-программиста)

Всем удачи и лучших работодателей! #Работа, #Tools

Вышла на работу.
Первый день. Дали мне доступы, скачиваю проекты, смотрю на них у меня начинается адская паника - как вообще это разворачивать, с чего начать. Версия python у меня стоит другая, докер для локального разворачивания не предусмотрен, с дампами баз я почти ничего не делала, с ssh толком не работала.
Короче, целый день я провозилась с тем, чтобы хоть как-то поднять проект, при этом дамп пришлось оставить на следующий день.
День второй, дали первую задачу, удалось пообщаться на счет архитектуры. Долго возилась с бд, зато научилась складывать дамп в контейнер и запускать разворот базы локально. Пора писать баш-скрипты для этого.
Сделала свою маленькую первую задаченьку, отправила реквест. Божечки-кошечки. Хотела работы в команде - нате, получите, распишитесь. На 10 строк кода 100500 комментариев - тут не так, это не этак. >_< не поговнокодишь, ага!
Ладно, я не унываю, ведь комментировали даже то, что я тупо взяла из уже существующего кода. Так что нет предела совершенству!)
Завтра будет лучше.


Новым коллегам, привет!) #Работа

Познакомилась с интересной библиотекой для работы с excel. Хочу поделиться.
https://formulas.readthedocs.io/en/stable/
Итак, у меня был здоровый excel с формулами, ссылающимися на разные листы, а листов было довольно много. Внутри куча справочников, зависимостей и тд и тп. Переносить такую логику на бекенд придется месяц, разбирая по ниточке все нюансы.
Почему бы не оставить всю логику в excel и просто заполнять нужные данные? Потому что для получения результата нужно исполнение всех этих формул = открыть excel, чтобы он посчитал.
Что делает магическая библиотека formulas? Она берет excel, парсит из него все формулы и данные, переводит это на python и пересчитывает все, что нужно. Можно даже данные в исходном excel не менять.
Как пользоваться?

input_fileds = {"'[файл]НАЗВАНИЕ ЛИСТА(uppercase)'!A1": "значение"} # А1 - номер ячейки как в excel. Это словарь, можно указать в нем список всех нужных значений для расчета.
solution = xl_model.calculate(inputs=input_fileds) # в результате получаем граф со всеми-всеми заполненными ячейками из excel
result = solution.get_node("'[файл]НАЗВАНИЕ ЛИСТА(uppercase)'!B1") # Для получения конкретного поля из solution
result[0].value[0, 0] # пример как можно вытащить само значение для выбранного поля

Подробности и разные варианты использования смотрите в документации.
Обращаю внимание, что библиотека использует numpy, поэтому ее также придется подключать к проекту. В файле не должно быть битых ссылок, перед использованием проверьте, что все ок.

Пробовала в аргумент outputs для calculate() передать массив значений, которые я хочу получить в результате, но что-то пошло не так и я получила все равно все подряд. Также пыталась вытащить график зависимостей из файла, но тоже безуспешно. #Python, #Tools, #Работа

Продолжаю возиться с Ангуляром, теперь уже на проекте.

Бекенд (модельки, админку, апишки) собрала за 1 день. Потом приступила к фронту. Сначала я долго ковырялась с конфигами, но таки разобралась в итоге, чтобы разделить конфиг сборки для прода и обычный. Все это делается в angular.json. По сути я добавила только в projects->project->architect-> configurations -> production следующее:

"index": {
    "input": "src/index.html",
    "output": "../index.html"
},

Ну, и кроме этого в build -> options заменила outputPath на привычный "build/static" вместо dist.
Все это нужно было, чтобы подружить Ангуляр и Джангу. Я так уже делала для реакта. Получается, что когда я делаю билд для прода, у меня автоматом подставляются верные пути к статике (за это как раз отвечает deployUrl) и index.html не складывается в ту же папку статики, которую парсит джанга, а генерит рядышком, куда я прописала путь для шаблона Джанге. Шикарно!
Ну, и в переменные среды для dev версии прописала локальные хост и порт, где крутится джанга, а вот в прод оно уже будет собираться с относительными путями (вроде как абсолютные лучше, но у меня пока нет необходимости). Это нужно для подключения к web-сервисам.
Заманалась искать все эти нюансы, потому что в документации все неочевидно было для меня. И более того, я долго тупила как же вообще загуглить, чтобы найти нужную информацию.


Потом я еще долго воевала как подключить шрифты. Тоже было весело.

И наконец, сама разработка. С одной стороны структура проекта вполне себе понятная, особенно после прохождения туториала. Работать довольно приятно. Надо только еще разобраться как пользоваться material ui, а то как-то верстальщик из меня не очень.
Я тащусь от того, что ангуляр сам генерит необходимую структуру компонентов, сам тянет нужные зависимости, очень удобно.

Но! Как же непривычно со строгой типизацией type-script. Иногда горит, потому что не понимаю, что ему не нравится. А ему на все структуру подайте. ВСЕ ДОЛЖНО БЫТЬ ЧЕТЕНЬКО! Это вам не js и не python. 12 интерфейсов для отражения структуры всех-всех типов объектов. Что? Ты хочешь передать объект и обращаться к его ключам? Будь добра зафиксируй, что у тебя ключи - это строки:

  [index: string]: any;
}

Не уверена, что это правильный путь, но я не придумала как иначе сделать свой цикл:

  getFilters(filters: Filter): string {
    let result = '';
    for (const filter of Object.keys(filters)) {
      const value = filters[filter];
      result += `&${filter}=${value}`;
    }
    return result;
  }

А иначе - не, type-script топал ножкой и не хотел заводить мне мой цикл( Вот такие дела.
Но мне понравилось!) #JS, #Работа

Закончилась короткая, но дивная неделька!

Познакомилась с новым:

- декоратор lru_cache.

https://pythonz.net/references/named/functools.lru_cache/
Эта штука кэширует результат выполнения функции для одинаковых атрибутов. В моем случае при использовании библиотеки formulas парсинг excel файла занимал около 9 секунд. Закэшировав функцию с парсингом, я получила постоянный и быстрый доступ к уже готовой xl_model:
```python
@lru_cache(maxsize=2)
def get_model():
xl_model = formulas.ExcelModel().loads(EXCEL_SOURCE).finish(circular=True)
return xl_model
```

- По умолчанию в PyCharm стоит длина строки 120, а в PEP 79. Я была уверена, что PyCharm мне показывает 79, но нет. Пришлось идти в настройки и править. 79 символов - это так мало(
Есть еще такая штука https://tirinox.ru/flake8-pycharm/, но надо настраивать. Попробую как-нибудь.

- Правильный импорт файла, если он лежит в той же директории, что и скрипт:

DIR_PATH = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))

EXCEL = 'file.xlsx'
EXCEL_SOURCE = os.path.join(DIR_PATH, EXCEL)


Я видела, конечно, как в Django прописаны импорты, но никогда не делала сама.

- 1_000_000 == 1000000. Божечки-кошечки, это круто. Смысл в том, что число с пробелами не напишешь, а вот так норм.

- ssh и работа с ним (сейчас у опытных чуваков рука-лицо, но да, я никогда не делала этого).

Научилась выполнять команды на сервере через ssh-подключение без переключения на терминал внутри сервера.
Это типа таких вещей:
```shell
scp -i ~/.ssh/key user@host:file . # копирует файл с сервера к себе (если ключ по дефолту, то указывать его не нужно
ssh user@host 'rm file' # в кавычках команда для выполнения
```
Банально и все знают? Я раньше не работала с ssh, для меня это все было в новинку.

Спасибо коллегам за развитие. Познавательно.

И вроде столько всего делала сама, но из таких мелочей, наверное, начинает складываться мастерство. #Python, #Работа, #Tools

В - внимательность.

После прохождения код-ревью своих задач осознала, что мне очень сильно не хватает внимательности к мелочам. Часто вылезают даже не ошибки, а дублирование проверок, повторные однотипные действия, которые стоило бы замечать.
Например, 5 строчек назад стояло условие if value is None, а я внутри этого условия присваиваю value = None. Зачем? Просто потому что) И потом не вижу этого. Ну, я ж все правильно написала?!)
И таких мелочей довольно много. Сама за собой, естественно, я этого не замечала.

Интересно, как прокачать этот скилл? #Работа