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
IT развивается слишком быстро: новые технологии, фреймворки, подходы. Чтобы оставаться востребованным, нужно постоянно учиться, иначе рискуешь быстро «устареть».
Большую часть времени программисты проводят за компьютером. Если не уделять внимание спорту и здоровью, можно столкнуться с проблемами со спиной, зрением и общей усталостью.
Постоянное решение сложных задач, дедлайны, баги — всё это может вызывать стресс и эмоциональное выгорание.
Иногда работа может быть довольно рутинной: поддержка старого кода, исправление мелких ошибок или выполнение однотипных задач.
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.
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.
Далеко не все компании придерживаются нормального рабочего графика. Иногда приходится оставаться допоздна или работать в выходные, чтобы успеть закрыть задачу к дедлайну.
Входной порог в IT довольно низкий, поэтому специалистов становится всё больше. Чтобы выделиться, нужно прокачиваться в узкой нише или предлагать что-то уникальное.
@pycode1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1
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
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Python documentation
What’s new in Python 3.14
Editor, Hugo van Kemenade,. This article explains the new features in Python 3.14, compared to 3.13. For full details, see the changelog. Summary – release highlights: Python 3.14 will be the lates...
🔥3
Типы объектов в Python 🐍
Марк Лутц, «Изучаем Python»: даже сами типы представляют собой объекты; тип объекта является объектом типа type. [...] Практическое применение этого заключается в том, что объекты типов могут использоваться для ручных сравнений типов в операторах
Каждый основной тип имеет встроенное имя, добавленное для поддержки настройки типов через объектно-ориентированное создание производных классов:
Сохраните себе эту диаграмму, её трудно найти, легко потерять и очень легко забыть, хотя она помогает запомнить такие важные для собеседований вопросы как изменяемые / неизменямые типы, виды вызываемых объектов и проч.
@pycode1
Марк Лутц, «Изучаем Python»: даже сами типы представляют собой объекты; тип объекта является объектом типа type. [...] Практическое применение этого заключается в том, что объекты типов могут использоваться для ручных сравнений типов в операторах
if
языка Python. Каждый основной тип имеет встроенное имя, добавленное для поддержки настройки типов через объектно-ориентированное создание производных классов:
dict, list, str, tuple, int, float, complex, bytes, type, set
и т.д.Сохраните себе эту диаграмму, её трудно найти, легко потерять и очень легко забыть, хотя она помогает запомнить такие важные для собеседований вопросы как изменяемые / неизменямые типы, виды вызываемых объектов и проч.
@pycode1
👍3
Почему именно python? 📱
Я уже говорил о том, что писал на многих языках программирования, но почему решил остановился именно на питоне, напишу ниже🔽
1️⃣ Высокий 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.
2️⃣ Простота и скорость изучения
Python обладает лаконичным и понятным синтаксисом, что позволяет быстрее освоить основы программирования🧑💻 Благодаря этому можно быстро приступить к решению реальных задач.
3️⃣ Широкая 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.
4️⃣ Кросс-платформенность
Python поддерживается на всех популярных операционных системах — Windows, macOS, Linux. Это удобно как для разработки, так и для запуска приложений✅
5️⃣ Сообщество 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.
6️⃣ Автоматизация 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.
7️⃣ Поддержка современных технологий
Python активно развивается и поддерживает новые технологии: асинхронное программирование, микросервисы, cloud-решения, интеграцию с другими языками и сервисами📱
8️⃣ Подходит 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
Я уже говорил о том, что писал на многих языках программирования, но почему решил остановился именно на питоне, напишу ниже
Python востребован в разных областях:
веб-разработка, автоматизация, анализ данных
Python обладает лаконичным и понятным синтаксисом, что позволяет быстрее освоить основы программирования
Для Python существует огромное количество библиотек и фреймворков:
Python поддерживается на всех популярных операционных системах — Windows, macOS, Linux. Это удобно как для разработки, так и для запуска приложений
У Python одно из крупнейших сообществ разработчиков. Это значит, что для большинства вопросов уже есть готовые ответы. Качественная документация
Python отлично подходит для автоматизации рутинных процессов: парсинга сайтов,
Python активно развивается и поддерживает новые технологии: асинхронное программирование, микросервисы, cloud-решения, интеграцию с другими языками и сервисами
Python позволяет легко начать с простых проектов, а затем переходить к сложным архитектурным решениям
@pycode1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2❤1💯1
Как понять айтишников?
У вас когда нибудь бывало такое, что слушаете какого то программиста, и не понимаете на каком языке он говорит? У меня тоже.
Так вот, я создал словарик, который простыми словами объясняет сложный ИТ-сленг. Он поможет быстрее разобраться в терминах, упростит общение в команде и сделает обучение комфортнее.
📝Этот глоссарий — не просто шпаргалка, а способ побороть синдром самозванца и перестать чувствовать себя чужим в мире ИТ. Когда я только начинал, мне бы он сэкономил кучу нервов на созвонах, потому что даже в контексте задачи многое оставалось непонятным.
Переходите по ссылке, сохраняйте документ себе и изучайте новые слова 🔥
У вас когда нибудь бывало такое, что слушаете какого то программиста, и не понимаете на каком языке он говорит? У меня тоже.
Так вот, я создал словарик, который простыми словами объясняет сложный ИТ-сленг. Он поможет быстрее разобраться в терминах, упростит общение в команде и сделает обучение комфортнее.
📝Этот глоссарий — не просто шпаргалка, а способ побороть синдром самозванца и перестать чувствовать себя чужим в мире ИТ. Когда я только начинал, мне бы он сэкономил кучу нервов на созвонах, потому что даже в контексте задачи многое оставалось непонятным.
Переходите по ссылке, сохраняйте документ себе и изучайте новые слова 🔥
🔥2
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.
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.
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
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.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍2
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
Полезная инфа не только вкатунам, но и тем кто уже работает. Проработав какое то время в IT, я понял, что:
Ставим 🔥 если согласны
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7
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
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
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
5. Постоянное обучение
Как с этим бороться
Ставьте ❤️ если сталкивались с этим
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10
Скачиваем вебсайты целиком ✅
Максимально простой, но при этом мощный пакет🖥
Функция
А вот
⚠️ 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
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. #обучение
@pycode1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5
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
Есть монстры литкода?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3👍1
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👇
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
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
Со мной кто-то может не согласиться. Если так, то напишите в комменты ваще мнение
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥1
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🔈
1️⃣ Сложный 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⏱
2️⃣ Дублирование 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.
3️⃣ Зависимость 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.
4️⃣ Сложности 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.
5️⃣ Отслеживание 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.
Микросервисы это, конечно модно, гибко и маштабируемо, но за все приходится платить. Рассказываю, с какими проблемами вы можете столкнуться при работе с микросервисной архитектурой
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
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.
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.
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.
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.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3👍2
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❔
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🥺
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
Почему то сделал для себя условность, грузить посты раз в неделю, хз почему.. Идей много, буду постить почаще. Накидайте огоньков
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5
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:
1️⃣ Управление зависимостями: Позволяет легко добавлять, обновлять и удалять зависимости проекта с использованием простых команд.
2️⃣ Автоматическая генерация файла
Этот файл содержит метаданные о проекте и его зависимостях, соблюдая новый стандарт PEP 518.
3️⃣ Изоляция окружений:
Poetry создает виртуальные окружения для каждого проекта, что помогает избежать конфликтов с зависимостями других проектов.
4️⃣ Легкость в использовании: Интуитивно понятный интерфейс для выполнения общих задач, таких как установка пакетов и запуск скриптов.
✏️ Практический пример
Установка Poetry
2️⃣ Инициализация нового проекта
Создаст структуру проекта с папкой my_project, файлом pyproject.toml и базовыми файлами кода и тестов.
3️⃣ Управление зависимостями
Добавить библиотеку (например, requests):
Poetry сам обновит
4️⃣ Активация виртуального окружения
Теперь все команды Python/Pip работают в изолированном окружении проекта.
5️⃣ Запуск проекта
💡 В целом, Poetry упрощает управление проектами на Python и делает процесс разработки более организованным и эффективным.
Poetry — это инструмент для управления зависимостями и упаковки проектов на языке Python. Он упрощает процесс установки, создания, сборки и публикации пакетов Python.
pyproject.toml
: Этот файл содержит метаданные о проекте и его зависимостях, соблюдая новый стандарт PEP 518.
Poetry создает виртуальные окружения для каждого проекта, что помогает избежать конфликтов с зависимостями других проектов.
Установка Poetry
pip install poetry
poetry new my_project
Создаст структуру проекта с папкой my_project, файлом pyproject.toml и базовыми файлами кода и тестов.
Добавить библиотеку (например, requests):
poetry add requests
Poetry сам обновит
pyproject.toml
и установит пакет в виртуальное окружение проекта.poetry shell
Теперь все команды Python/Pip работают в изолированном окружении проекта.
python my_project/main.py
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥1
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❓
1️⃣ Слишком много теории без практики. Вы зубрите типы данных, операторы, структуры - но когда дело доходит до реальной задачи, руки опускаются.
2️⃣ Искусственные задачи по типу «Напишите калькулятор» — отличное упражнение, но оно не объясняет, как создают реальные приложения.
3️⃣ Отсутствие контекста
Вы учите циклы, но не понимаете, где и зачем они применяются в настоящих проектах.
Как учиться эффективно💡
1️⃣ Начинайте с конечной цели 🎯
Хотите делать сайты? Не учите Python «для общего развития». Сразу берите HTML/CSS
и JavaScript.
2️⃣ Учитесь на реальных задачах. Вместо абстрактных упражнений попробуйте:
➖ Создать простой сайт для друга
➖ Написать скрипт для автоматизации рутинной работы тай описание
➖ Сделать бота для Telegram
3️⃣ Копируйте работающие проекты
Возьмите чужой код (например, с GitHub), запустите его, модифицируйте. Так вы увидите, как устроены реальные программы.
4️⃣ Ошибайтесь 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.
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
Вы учите циклы, но не понимаете, где и зачем они применяются в настоящих проектах.
Как учиться эффективно
Хотите делать сайты? Не учите Python «для общего развития». Сразу берите HTML/CSS
и JavaScript.
Возьмите чужой код (например, с GitHub), запустите его, модифицируйте. Так вы увидите, как устроены реальные программы.
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.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💯6👍1
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🎯
Именно такой ультиматум стоит передо мной на это лето.
Выхода два:
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.
Пожалуйста, оставьте реакцию, так вы меня сильно поддержите и замотивируете двигаться к цели
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥13❤4👍1
Змеиный код🐍 pinned «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.…»
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.
Преимущества асинхронного программирования
Преимущества асинхронного программирования включают:
Основы асинхронного программирования в Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3❤2🤷♂1👍1
Вот несколько годных советов, которые могут вам помочь:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥3❤2😁1
Я стал Магистром 🎓
Что произошло более чем за месяц моего отсутствия❓
Считаю, что он прошел достаточно продуктивно. Сдал гос экзамен, защитил диссертацию. Я разрабатывал сервис с использованием нейронных моделей, который определяет, фейковая новость, видео или нет. Да, сейчас очень много подобных сервисов, и все они работают по разному.
Но задача у меня была не создать что то уникальное. Думаю это было бы очень сложно сделать в соло за пару месяцев, учитывая, что я еще и работаю👨💻
Задача стояла как можно больше изучить технологий с которыми я еще не знаком и сделать сервис который хоть как то работает⚙️
Заниматься реализацией проекта мне понравилось. В дальнейшем я ещё буду совершенствовать его, когда будет свободное время. В общем, сдал все на отлично, диплом свой получил. Что дальше?
Прособеседовался в две компании.
Прошел скрининг, попал на техническое интервью. Стресс был невероятный😨 руки дрожали, когда я только подключился к созвону. Там ещё и камеру нужно было включить 😂 После знакомства и инфы о себе, волнение немного пропало. Все таки последний раз собеседовался вот так около года назад. Забыл совсем как это. Оцениваю свои ответы на 4/10. Как итог, мы с вами свяжемся, но никто не связался )
Второй собес был уже попроще, хотя бы камеру не просили включить. Там упор был больше на аналитику📊 Таскали по вопросам SQL. Оффер конечно не дали, но впечатления остались хорошие.
Надеюсь август пройдет ещё продуктивнее. Возможно даже буду проходить собесы и на аналитика если будут предложения. Главное чтобы можно было внедрять python и использовать различные библиотеки для анализа, а не только в excel работать.
Что произошло более чем за месяц моего отсутствия
Считаю, что он прошел достаточно продуктивно. Сдал гос экзамен, защитил диссертацию. Я разрабатывал сервис с использованием нейронных моделей, который определяет, фейковая новость, видео или нет. Да, сейчас очень много подобных сервисов, и все они работают по разному.
Но задача у меня была не создать что то уникальное. Думаю это было бы очень сложно сделать в соло за пару месяцев, учитывая, что я еще и работаю
Задача стояла как можно больше изучить технологий с которыми я еще не знаком и сделать сервис который хоть как то работает
Заниматься реализацией проекта мне понравилось. В дальнейшем я ещё буду совершенствовать его, когда будет свободное время. В общем, сдал все на отлично, диплом свой получил. Что дальше?
Прособеседовался в две компании.
Прошел скрининг, попал на техническое интервью. Стресс был невероятный
Второй собес был уже попроще, хотя бы камеру не просили включить. Там упор был больше на аналитику
Надеюсь август пройдет ещё продуктивнее. Возможно даже буду проходить собесы и на аналитика если будут предложения. Главное чтобы можно было внедрять python и использовать различные библиотеки для анализа, а не только в excel работать.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥7👍2❤1🗿1
Просто о кэшировании
Когда-то я думал, что кэширование — это что-то сложное и запутанное😱 На деле всё проще, хотя нюансы есть. Разберёмся по порядку.
Что такое кэширование❔
🏠 Представьте кладовку дома, где лежат часто используемые вещи. Мы не возим их в гараж за три квартала, потому что они должны быть под рукой. В IT это и есть кэширование, то есть хранение часто востребованных данных в быстродоступном месте. Разница лишь в том, что такие данные «живут» ограниченное время и со временем исчезают.
Зачем оно нужно❔
Если вещи рядом, не нужно тратить время на поездку в гараж💡 Так же и в системах: кэширование ускоряет доступ к данным и снижает нагрузку на БД. Даже при сбое сервиса мы можем получить данные из кэша.
Какие данные кэшируют❔
Всё зависит от частоты изменений:
• Очень часто (каждую секунду) — кэш бесполезен. Пример: биржевые котировки.🕯
• Иногда (раз в минуты или часы) — нужно оценить целесообразность. Пример: курс валют, рейтинг товаров.
• Редко (дни, недели, месяцы) — отличные кандидаты. Пример: коды регионов РФ, список стран.
Где хранится кэш❔
Варианты:
• Клиентский (браузер, мобильное приложение)
• Серверный (in-memory, Redis)
• Распределённый (CDN)
На сервере выделяют два подхода:
• Внутренний (in-memory) — хранение прямо в памяти сервиса➕ Очень быстро, но 🚨 требует синхронизации при масштабировании.
• Внешний (например, Redis) — чуть медленнее, зато можно хранить больше данных и легко масштабировать➕ .
Чаще всего выбирают внешнее кэширование, если нет жёстких требований к скорости.
Основные термины:
• TTL (Time To Live)⏱ — время жизни данных в кэше.
• Cache miss — данных нет в кэше.
• Cache hit — данные найдены в кэше.
• Hit ratio — процент попаданий в кэш, показатель его эффективности.
• Горячий ключ🔥 — ключ с наибольшим числом запросов.
• Прогрев кэша — наполнение данными заранее.
• Инвалидация 🗑 — удаление данных из кэша.
Как это работает❔
• Cache Aside — сервис сам решает, когда обратиться к кэшу, а когда к БД.➕ Простота, минимум рисков.
• Cache Through — все запросы идут через кэш, а тот уже тянет данные из БД.➕ Консистентность данных.
• Cache Ahead — кэш сам периодически подгружает данные из БД.➕ Нет «промахов» (Cache Miss).
Итог
Кэширование — это мощный способ ускорить работу и разгрузить систему. Чаще всего используют внешнее кэширование с паттерном Cache Aside для редко изменяемых данных.
Когда-то я думал, что кэширование — это что-то сложное и запутанное
Что такое кэширование❔
Зачем оно нужно❔
Если вещи рядом, не нужно тратить время на поездку в гараж
Какие данные кэшируют❔
Всё зависит от частоты изменений:
• Очень часто (каждую секунду) — кэш бесполезен. Пример: биржевые котировки.
• Иногда (раз в минуты или часы) — нужно оценить целесообразность. Пример: курс валют, рейтинг товаров.
• Редко (дни, недели, месяцы) — отличные кандидаты. Пример: коды регионов РФ, список стран.
Где хранится кэш❔
Варианты:
• Клиентский (браузер, мобильное приложение)
• Серверный (in-memory, Redis)
• Распределённый (CDN)
На сервере выделяют два подхода:
• Внутренний (in-memory) — хранение прямо в памяти сервиса
• Внешний (например, Redis) — чуть медленнее, зато можно хранить больше данных и легко масштабировать
Чаще всего выбирают внешнее кэширование, если нет жёстких требований к скорости.
Основные термины:
• TTL (Time To Live)
• Cache miss — данных нет в кэше.
• Cache hit — данные найдены в кэше.
• Hit ratio — процент попаданий в кэш, показатель его эффективности.
• Горячий ключ
• Прогрев кэша — наполнение данными заранее.
• Инвалидация 🗑 — удаление данных из кэша.
Как это работает❔
• Cache Aside — сервис сам решает, когда обратиться к кэшу, а когда к БД.
• Cache Through — все запросы идут через кэш, а тот уже тянет данные из БД.
• Cache Ahead — кэш сам периодически подгружает данные из БД.
Итог
Кэширование — это мощный способ ускорить работу и разгрузить систему. Чаще всего используют внешнее кэширование с паттерном Cache Aside для редко изменяемых данных.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4❤3👍3