Ред флаги на собесах 😅🚩

➕Плюсы быть программистом

Многие все еще думают, стоит ли начинать изучать программирование? Сложно ли это? А может не получится и я зря потрачу время? А с какого языка начинать? Очень много вопросов и отговорок, чтобы не учить 😐 Тут я напишу, почему это стоит того:

➖Стабильность
IT это одна из самых востребованных сфер, не только в РФ, но и во всем мире. Так что, пока ты держишь руку на пульсе технологий, работы тебе точно хватит.

➖Достойная зарплата
Хороший программист всегда может рассчитывать на высокий доход, особенно если шарит за современные фреймворки и может себя продать.

➖Гибкость
Удалёнка, гибкий график, возможность работать из любой точки мира - IT-шники давно это поняли и активно пользуются.

➖Постоянный рост
В этой сфере нельзя стоять на месте. Программирование постоянно бросает вызов, и ты постоянно развиваешься как специалист.

➖Творчество
Это не просто кодинг, это поиск новых решений и подходов к задачам. Можно почувствовать себя настоящим творцом.
➖Свобода
Ты можешь выбрать направление, которое тебе по душе: веб, мобайл, backend, ML, геймдев - выбор огромный.
➖Свои проекты
Главный кайф — возможность делать собственные продукты, которые могут вырасти во что-то реально крутое.

➖Сообщество
Программисты — это отдельный мир: митапы, хакатоны, форумы. Всегда можно найти людей, которые помогут или поддержат.

📌По итогу, скажу, что программирование это не просто работа, а стиль жизни, который даёт кучу возможностей. Главное — не бояться учиться новому и пробовать! ✔️

⛔️Минусы работы программистом

В предыдущем посте я писал про плюсы, но как и в любой профессии, в IT также есть минусы. Но нужно учесть, что некоторые минусы, для кого то могут быть и плюсом 👌

⏺Постоянное обучение
IT развивается слишком быстро: новые технологии, фреймворки, подходы. Чтобы оставаться востребованным, нужно постоянно учиться, иначе рискуешь быстро «устареть».

⏺Сидячий образ жизни
Большую часть времени программисты проводят за компьютером. Если не уделять внимание спорту и здоровью, можно столкнуться с проблемами со спиной, зрением и общей усталостью.

⏺Большая умственная нагрузка
Постоянное решение сложных задач, дедлайны, баги — всё это может вызывать стресс и эмоциональное выгорание.

⏺Монотонность
Иногда работа может быть довольно рутинной: поддержка старого кода, исправление мелких ошибок или выполнение однотипных задач.

⏺Сложность на старте
Для начинающего программиста важно не только выучить язык программирования, но и понять кучу сопутствующих технологий — базы данных, системы контроля версий, архитектуру приложений. Это может быть сложно и демотивировать.

⏺Коммуникация
Хоть профессия кажется «для интровертов», на деле часто приходится много общаться: с заказчиками, командой, менеджерами. А это не всегда легко, особенно если у всех разные ожидания и подходы.

⏺Овертаймы
Далеко не все компании придерживаются нормального рабочего графика. Иногда приходится оставаться допоздна или работать в выходные, чтобы успеть закрыть задачу к дедлайну.

⏺Высокая конкуренция
Входной порог в IT довольно низкий, поэтому специалистов становится всё больше. Чтобы выделиться, нужно прокачиваться в узкой нише или предлагать что-то уникальное.

➡️Итог: быть программистом — это круто, но без подводных камней не обойтись. Важно понимать, что этот путь требует дисциплины, самообразования и умения справляться со стрессом 😬

@pycode1

Хорошие новости для всех питонистов! 🔥

В этом году ожидается релиз Python 3.14, который может стать самым быстрым Python в истории! Главная новинка — новый тип интерпретатора, который обещает ускорение выполнения кода до 30% без необходимости переписывать его.

🔥 В чём суть?

Разработчики CPython внедрили новую технику оптимизации байт-кода:
✅ Использование хвостовых вызовов между C-функциями, которые обрабатывают опкоды Python.
✅ Снижение накладных расходов на интерпретацию инструкций.
✅ Более эффективное управление стеком вызовов, что снижает издержки на переключение контекста.

🛠 Что нужно, чтобы это заработало?

🔹 Новый интерпретатор будет доступен при сборке Python из исходного кода с соответствующим флагом.
🔹 Поддерживается только Clang 19+ и архитектуры x86-64, AArch64 (но в будущем планируют добавить GCC).
🔹 Обычные дистрибутивные версии Python пока не получат эту фишку «из коробки».

❓ Стоит ли ждать?

Python 3.14 делает шаг к более высокой производительности, но пока нововведение требует ручной сборки. Это может стать стандартом в будущем, если комьюнити примет новинку.

Ссылка на доку https://docs.python.org/3.14/whatsnew/3.14.html

Кому не лень, можете почитать

📢 Как думаете, нужно ли ускорение Python или его главная сила не в скорости?

@pycode1

Почему именно python? 📱

Я уже говорил о том, что писал на многих языках программирования, но почему решил остановился именно на питоне, напишу ниже 🔽

1️⃣Высокий спрос на рынке труда

Python востребован в разных областях:
веб-разработка, автоматизация, анализ данных 📊 искусственный интеллект 🤖 DevOps. Компании активно ищут Python-разработчиков, что увеличивает шансы найти работу, особенно на позиции junior-разработчика. Но нужно учитывать, что конкуренция высокая.

2️⃣Простота и скорость изучения

Python обладает лаконичным и понятным синтаксисом, что позволяет быстрее освоить основы программирования🧑‍💻Благодаря этому можно быстро приступить к решению реальных задач.

3️⃣Широкая экосистема библиотек

Для Python существует огромное количество библиотек и фреймворков:
🔻Для веб-разработки: Django Flask, FastAPI.
🔻Для работы с данными: Pandas, NumPy, Matplotlib.
🔻Для машинного обучения: TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch. На этом языке вы можете написать буквально, все что возможно.

4️⃣Кросс-платформенность

Python поддерживается на всех популярных операционных системах — Windows, macOS, Linux. Это удобно как для разработки, так и для запуска приложений✅

5️⃣Сообщество и документация

У Python одно из крупнейших сообществ разработчиков. Это значит, что для большинства вопросов уже есть готовые ответы. Качественная документация 📖и большое количество обучающих материалов делают изучение языка и его инструментов проще.

6️⃣Автоматизация задач

Python отлично подходит для автоматизации рутинных процессов: парсинга сайтов, 🖥 работы с файлами, 🗂тестирования приложений и многого другого. Это полезный навык для любой сферы разработки.

7️⃣Поддержка современных технологий

Python активно развивается и поддерживает новые технологии: асинхронное программирование, микросервисы, cloud-решения, интеграцию с другими языками и сервисами 📱

8️⃣Подходит для старта и роста

Python позволяет легко начать с простых проектов, а затем переходить к сложным архитектурным решениям 👨‍💻С его помощью ты можешь освоить все ключевые концепции бэкенд-разработки: работу с базами данных, API, многопоточность и т.д.

@pycode1

Почему программировать на самом деле сложно❓

Сегодня тысячи программ для обучения кодингу. Очно, заочно, онлайн, можно даже бесплатно учиться. Но почему тогда не все становятся программистами? Это же самая востребованная и дорогая профессия. 💵

📝Начнем с того, что программирование и кодинг это не одно и то же. Кодингу по сути даже учиться не обязательно. Можно запречь бесплатный OpenAI от Gemini или DeepSeek. Они будут за секунду клепать тысячи строк кода. А программирование – это образ мышления 🧠

Надо понимать суть написания программы, логику ее работы, функционала, какие инструменты где и как применять. Этому тоже можно научиться. Но как и многое в этой жизни, по-настоящему понимать и чувствовать такие вещи начинаешь только с опытом🌡

Откуда берется опыт? Даже не из практики, а из ошибок. Ты становишься сеньором не тогда, когда запомнил наизусть 10 языков или написал 20 программ, а когда научился предвидеть, понимать, находить и решать ошибки ☑️ Большинство новичков идут за дорогой и востребованной профессией, но они не вывозят, когда сталкиваются с проблемами. А это не проблемы на работе раз-два в неделю. Это регулярный процесс.

Даже опытные инженеры ошибаются и порой не могут найти косяки неделями. Так что бояться ошибок не стоит, это часть вашей работы. Если вы ошибаетесь, значит учитесь.

О чем молчат на собеседованиях? 🤫

Полезная инфа не только вкатунам, но и тем кто уже работает. Проработав какое то время в IT, я понял, что:

▶️У каждой компании есть чёткая вилка по зарплате на позицию. Но первое правило HR - заставить тебя назвать цифру первым. Кто первый назвал сумму - тот проиграл.

▶️Твоя годовая оценка часто не имеет ничего общего с твоими реальными достижениями. Это игра в квоты и бюджеты. На весь отдел уже заранее размечено, сколько человек получат низкие оценки, независимо от их реального вклада.

▶️Самый токсичный миф - «карьерный рост внутри компании». Правда в том, что за 2-3 перехода между компаниями ты вырастешь больше, чем за 5-7 лет лояльности одной.

▶️«Корпоративный психолог» - это не твой психолог. Это инструмент компании. Всё, что ты скажешь, может быть использовано... сами знаете как.

▶️ Крутое название должности часто маскирует примитивную работу. Senior Cloud Architecture Designer может заниматься простой поддержкой легаси-кода.

▶️HR - не твой друг. Их задача - чтобы компания работала эффективно. Твоё счастье в их КРІ не входит.

▶️Если слышишь от коллег разговоры про «корпоративную культуру» - беги. Это верный признак, что компания - дно, там где реально есть культура ты ни разу про неё не услышишь.

▶️В компании есть должность «скрам мастер»? - беги. Это компания где люди будут заниматься чем угодно, только не делом, в основном сидеть и порастать мхом, но если ты деятельный то на тебе будут ехать все.

▶️Система грейдов и уровней придумана не для твоего роста, а чтобы было удобнее держать людей в рамках.

🐸Самое страшное - большинство так и проживает всю карьеру, не понимая этих правил игры.
Ставим 🔥 если согласны

Синдром overthinking или почему вы прокрастинируете

Уверен, что каждый из вас сталкивался с ситуацией, когда очень долго сидишь за определенной задачей, пытаясь подобрать идеальное решение.

Чрезмерное обдумывание ситуаций, анализ каждого мелкого аспекта и прокручивание возможных исходов, и есть синдром overthinking.

У программистов он встречается довольно часто. Особенно если ты новичок или работаешь над сложной задачей. Вот почему:

1. Желание написать идеальный код ➡️ Бесконечное продумывание лучшей архитектуры, выбора библиотек, алгоритмов.
2. Страх ошибок ➡️
Можно зациклиться на поиске потенциальных багов, даже если они маловероятны.
3. Много вариантов решения ➡️
В программировании почти всегда есть несколько путей, и выбор может затянуться.
4. Импостер-синдром ➡️ Мысль “А вдруг мой код плохой?” заставляет переделывать и анализировать бесконечно.
5. Постоянное обучение ➡️ Размышления о том, какие технологии учить, какую карьерную стратегию выбрать.

Как с этим бороться ❔

✔️Практиковать принцип KISS (Keep It Simple, Stupid) – проще = лучше.
✔️Ограничивать время на обдумывание – если за 30 минут нет решения, переходи к прототипированию.
✔️Не бояться ошибок – быстрее ошибся → быстрее исправил → быстрее научился.
✔️Разбивать задачи на маленькие части – так легче принимать решения.
✔️Делать приоритеты – не всё требует глубокого анализа. Иногда достаточно просто рабочего решения.

Ставьте ❤️ если сталкивались с этим

Скачиваем вебсайты целиком ✅

Максимально простой, но при этом мощный пакет pywebcopy поможет вам клонировать отдельные веб-страницы или даже целые сайты 🖥

Функция save_webpage скачивает страницу по указанной ссылке, в аргументы также можно передать путь, куда сохранить результат.

А вот save_website дает возможность скачать целый вебсайт рекурсивно. Например, если сайт представляет из себя блог, то скрипт скачет все статьи, которые есть на сайте.

⚠️Но здесь надо быть аккуратнее, подобная рекурсивная загрузка отправит много запросов к серверу и может сильно нагрузить его, если на сайте много страниц.

#обучение
@pycode1

✏️Не трать время на алгоритмы

Часто новички задают вопрос: нужны ли алгоритмы ❔

На мой взгляд, алгоритмы и математика дают хороший навык решения задач и проблем — по сути это то, чем программисты занимаются каждый день, но если ты вкатываешься в айти, то это трата времени

🧠 Самые сложные алгоритмы, которые я встречал на работе, связаны с динамическим программированием:

➡️в первом случае разраб нашел на гитхабе либу энтузиаста и сделал ctrl+c + ctrl+v — какие тут могут быть вопросы? 😂

➡️второй алгоритм был методом Ньютона — его написали за выходные, по какой-то причине не смогли найти готовую либу. С наличием чат гпт теперь бы с этим справились за день 😏

😎 Мы стоим на плечах гигантов, которые уже написали все за нас. Осталось только найти и воспользоваться этим

Правда, тебе все же придется задрачивать алгосы, чтобы попасть в какой нибудь бигтех, иначе собес ты не пройдешь, держку в курсе 😅

Есть монстры литкода?⚡️ Напишите, сколько хардовых задач решили? ✔️

Кто устроился лучше всех в IT ❓

Каждый задавал себе вопрос, чему лучше обучаться, чтобы не сильно тяжело было и нормально платили? Frontend, Backend, Тестировщик, Мобильщик, а может вообще на аналитика пойти 🤔

Нужно выбирать то, что вам больше нравится. Чтобы это понять, нужно немало времени. Порешать какие то задачки, посмотреть видео на ютабе, попилить проекты. И уже тогда выбрать верный путь ✅

Неважно кто вы, web программист, devops или жесткий MLщик. Если вы хороший специалист + грамотный продажник💵(да, без навыка «хорошо себя продавать» не обойтись), то вас ждет хорошее соотношение денег в час/трудовой день 👨‍💻

Вам может показаться что достаточно просто быть очень крутым техническим специалистом, но для того чтобы устроиться лучше всех, этого, к сожалению, недостаточно ❌

Я лично встречал случаи когда крутые специалисты получают меньше более наглых ребят и самое интересное, в дальнейшем более наглые ребята, за счет того что они замотивированы ☄️получать все больше и больше, находили более высокооплачиваемые офферы и были вынуждены расти в профессиональном уровне, в итоге, обгоняя скромных, но очкошных гениев

🛡По итогу, наглость в хорошем смысле этого слова, ценность себя как специалиста и осознание того что ты заслуживаешь больше денег - приносит успех 🥇

Со мной кто-то может не согласиться. Если так, то напишите в комменты ваще мнение👇

Минусы микросервисной архитектуры, о которых стоит знать ⚠️

Микросервисы это, конечно модно, гибко и маштабируемо, но за все приходится платить. Рассказываю, с какими проблемами вы можете столкнуться при работе с микросервисной архитектурой 🔈

1️⃣Сложный дебаг и расследование инцидентов
В монолите всё в одном месте — отладка проще. В микросервисах же проблема может быть где угодно. Например, пользователь жалуется: “не пришёл чек”. Начинаешь копать: а может, это ошибка на этапе оплаты? А может, заказ ушёл не тому курьеру? А может, баг в сервисе генерации чека? Расследование занимает кучу времени ⏱

2️⃣Дублирование кода и логики
Если нужно внести фундаментальные изменения (например, поменять подход к валидации данных), это придётся делать во всех сервисах, где дублируется эта логика. Особенно больно, когда десятки репозиториев и команд.

3️⃣Зависимость от стабильной работы брокеров сообщений
Микросервисы активно используют очереди (RabbitMQ, Kafka и т.д.) для общения друг с другом. Их стабильность — критически важна. Если брокер «падает» или работает нестабильно, ломается цепочка взаимодействий между сервисами.

4️⃣Сложности локальной разработки
Развернуть локально 10+ микросервисов — не самое простое занятие. Нужно много оперативной памяти, настройки окружения, docker’ы, конфиги… 😫
Всё это усложняет процесс разработки, особенно для новых разработчиков в команде.

5️⃣Отслеживание логов и метрик
Мониторинг и логирование — отдельная тема. Без грамотной инфраструктуры (ELK, Prometheus, Grafana и т.д.) понять, что пошло не так — почти невозможно. В больших компаниях за этим следят DevOps-инженеры, но в стартапах и небольших командах этим часто приходится заниматься самим разработчикам.

✏️Микросервисы — не панацея. Это мощный инструмент, но только в том случае, если команда готова справляться со всеми сопутствующими сложностями.

Микросервисная архитектура 📇

Раз уж начали говорить за микросервисы, продолжим 📥

Наглядный пример структуры простого современного веб-приложения использующую нейронную сеть, построенного с использованием микросервисов и контейнеризации

🖇Что здесь происходит ❔

1. Клиент отправляет запрос.

2. Web Server получает запрос и направляет его в ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) – стандарт для асинхронных веб-серверов в Python.

3. REST API, расположенный в контейнере Docker, обрабатывает запрос. REST API может быть реализовано, например, с помощью FastAPI, а Uvicorn может быть одним из ASGI серверов.

4.🔋Model – это и есть наша обученная нейронная сеть, которая делает предсказание на основе полученных данных.

Эта архитектура, где нейронная сеть работает как микросервис, позволяет легко масштабировать систему, обновлять модель независимо от других частей и обеспечивать высокую производительность. Docker 👩‍💻гарантирует, что все компоненты работают в предсказуемом окружении.

Почему то сделал для себя условность, грузить посты раз в неделю, хз почему.. Идей много, буду постить почаще. Накидайте огоньков 🥺

Что такое Poetry❔

Poetry — это инструмент для управления зависимостями и упаковки проектов на языке Python. Он упрощает процесс установки, создания, сборки и публикации пакетов Python.

⚙Основные функции Poetry включают:

1️⃣Управление зависимостями: Позволяет легко добавлять, обновлять и удалять зависимости проекта с использованием простых команд.

2️⃣Автоматическая генерация файла pyproject.toml:
Этот файл содержит метаданные о проекте и его зависимостях, соблюдая новый стандарт PEP 518.

3️⃣Изоляция окружений:
Poetry создает виртуальные окружения для каждого проекта, что помогает избежать конфликтов с зависимостями других проектов.

4️⃣Легкость в использовании: Интуитивно понятный интерфейс для выполнения общих задач, таких как установка пакетов и запуск скриптов.

✏️Практический пример

Установка Poetry

pip install poetry

2️⃣Инициализация нового проекта

poetry new my_project

Создаст структуру проекта с папкой my_project, файлом pyproject.toml и базовыми файлами кода и тестов.

3️⃣Управление зависимостями

Добавить библиотеку (например, requests):

poetry add requests

Poetry сам обновит pyproject.toml и установит пакет в виртуальное окружение проекта.

4️⃣Активация виртуального окружения

poetry shell

Теперь все команды Python/Pip работают в изолированном окружении проекта.

5️⃣Запуск проекта

python my_project/main.py

💡В целом, Poetry упрощает управление проектами на Python и делает процесс разработки более организованным и эффективным.

Верный подход к обучению✍️

Вы замечали, что большинство курсов и учебников учат программированию одинаково? Сначала синтаксис, потом простые задачи, в конце - «дипломный проект». Но почему тогда 90% новичков бросают обучение или так и не находят работу? 🤷‍♀️
Потому что традиционный подход в корне неверен.
на самом деле

Что не так с обычным обучением ❓

1️⃣Слишком много теории без практики. Вы зубрите типы данных, операторы, структуры - но когда дело доходит до реальной задачи, руки опускаются.

2️⃣Искусственные задачи по типу «Напишите калькулятор» — отличное упражнение, но оно не объясняет, как создают реальные приложения.

3️⃣Отсутствие контекста
Вы учите циклы, но не понимаете, где и зачем они применяются в настоящих проектах.

Как учиться эффективно💡

1️⃣Начинайте с конечной цели 🎯
Хотите делать сайты? Не учите Python «для общего развития». Сразу берите HTML/CSS
и JavaScript.

2️⃣Учитесь на реальных задачах. Вместо абстрактных упражнений попробуйте:
➖Создать простой сайт для друга
➖Написать скрипт для автоматизации рутинной работы тай описание
➖Сделать бота для Telegram

3️⃣Копируйте работающие проекты
Возьмите чужой код (например, с GitHub), запустите его, модифицируйте. Так вы увидите, как устроены реальные программы.

4️⃣Ошибайтесь быстрее
Не стремитесь писать идеальный код с первого раза. Лучше сделайте 10 кривых, но работающих версий, чем 1 «идеальную», которая никогда не запустится.

Старайтесь программировать каждый день
30 минут кода ежедневно дадут больше, чем
8 часов раз в неделю 💯

Главный секрет 🗝

Программирование - это не про запоминание, а про решение проблем.
Лучшие разработчики не знают все языки, а умеют быстро находить и применять нужную информацию ✅

Перестаньте учиться «как все». Начните создавать.

Найти работу за 3 месяца или армия🫡

Именно такой ультиматум стоит передо мной на это лето.
Выхода два:
✅Найти работу в аккредитованной IT-компании
❌Или пойти служить

О чем это я❓
На самом деле ситуация стрем, но к ней я готовился как морально, так и практически.
Мне 23, учусь в вышке на магистратуре, направление "Программная инженерия". В этом году уже заканчиваю, вот через месяц буквально у нас ГОСы и защита диссертации. О ней расскажу отдельно, тема очень интересная⚡️

Полную инфу о себе я писал тут, можете почитать. В общем, в сфере разработки я уже 2,5 года. Из этого 1,5 года коммерческий опыт. За это время я работал на фрилансе, писал ботов на заказ, делал сайты, успел поработать в компании, куда меня позвал друг, еще в начале пути ⌛
Поработать в своем универе с ребятами с группы, где мы разрабатывали трекер успеваемости для студентов. И вот недавно прошел практику при университете. Везде была команда, дедлайны, задачи, ЗП. Поэтому считаю это за свой реальный опыт.

⚠️Как вы понимаете, для получения отсрочки от военной службы, нужно трудоустройство в аккредитованную компанию. Поэтому сейчас стоит задача всеми силами устроиться именно туда. Отпуск с универа после завершения обучения, дают до 31 августа. Потом, добро пожаловать в военкомат✍️Уехать на целый год я не могу, есть определенные обстоятельства. Поэтому у меня есть чуть больше трех месяцев. Я уже начал активно готовиться к собесам, шлифую знания, обновляю свои проекты. Думаю что в ближайшее время начну собеседоваться на позицию python backend разработчика. Все это, разумеется, буду транслировать в канале🎙

🔗Это пост я пишу в первую очередь для себя, чтобы через 3 месяца вернуться и сказать себе "Я смог". Да и чтобы не облажаться перед вами, кто подписан на этот канал и прочитал этот пост.
Пожалуйста, оставьте реакцию, так вы меня сильно поддержите и замотивируете двигаться к цели 🎯

Что такое асинхронное программирование в Python?

🗣Асинхронное программирование является подходом в разработке программного обеспечения, который позволяет одновременно выполнять несколько задач без блокирования основного потока выполнения. В Python это достигается с помощью асинхронной библиотеки asyncio и ключевых слов async и await.

Преимущества асинхронного программирования

🗣Асинхронное программирование позволяет улучшить производительность приложения, особенно при работе с вводом-выводом (I/O), таким как чтение и запись файлов, обращение к базам данных и веб-сервисам.

Преимущества асинхронного программирования включают:

⏺Более эффективное использование ресурсов
⏺Улучшенная отзывчивость приложений
⏺Упрощение кода для параллельного выполнения задач

Основы асинхронного программирования в Python

🗣Для использования асинхронного программирования в Python, необходимо знакомство с ключевыми словами async и await:

⏺async используется для объявления асинхронной функции. Это означает, что функция будет возвращать объект coroutine, который можно выполнить асинхронно.
⏺await используется внутри асинхронной функции для ожидания результата другой асинхронной операции. Это позволяет основному потоку продолжить выполнение других задач, пока ожидается результат.

💡 Советы для бэкенд-разработчика: Как стать лучше?

Вот несколько годных советов, которые могут вам помочь:

✅Тестируйте код: Пишите юнит-тесты. Это поможет выявить ошибки на ранних стадиях и повысит надежность вашего приложения.

✅Документируйте API: Это облегчит работу другим разработчикам и упростит интеграцию с вашим сервисом.

✅Используйте логирование: Следите за работой вашего приложения. Логи помогут вам быстро находить и устранять проблемы.

✅Не бойтесь экспериментировать: Пробуйте новые технологии и подходы. Это поможет вам расширить свои навыки и найти более эффективные решения.

✅Учитесь у других: Читайте блоги, книги, смотрите видео. Обмен опытом с коллегами и изучение лучших практик поможет вам расти как специалисту.

✅Оптимизируйте производительность: Изучайте методы кэширования, оптимизации запросов к базе данных и другие техники, которые помогут улучшить скорость работы вашего приложения.

✅Участвуйте в код-ревью: Это не только поможет вам получить обратную связь о вашем коде, но и даст возможность учиться на примерах других разработчиков.

✅Следите за безопасностью: Изучайте основные принципы безопасности веб-приложений и применяйте их в своей работе, чтобы защитить данные пользователей.

✅Развивайте навыки работы с базами данных: Понимание различных СУБД и их особенностей поможет вам лучше проектировать и оптимизировать структуру данных.

✅Работайте над проектами с открытым исходным кодом: Это отличный способ получить опыт, поработать в команде и внести свой вклад в сообщество.

✔️Следуя этим советам, вы сможете стать более квалифицированным и востребованным бэкенд-разработчиком! 📎