Эффективное освоение алгоритмов через паттерны LeetCode

Ресурс группирует задачи LeetCode по фундаментальным паттернам решения, превращая разрозненные задачи в понятную систему подходов

Каждый паттерн объяснён, подкреплён примерами и визуализациями что помогает не просто «зубрить» задачи, а понимать сам подход, который легко переносится на новые задачи

Есть треки для пошаговой подготовки от новичка до продвинутого. Это экономит время: вместо хаотичного выбора задач вы двигаетесь по структурному пути, который закрывает все ключевые темы для собесов💪

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Вход в ИБ часто упирается в одно: бесплатные материалы дают отдельные темы, но редко — цельную основу: Linux, сети, атаки, защита, мониторинг в правильной последовательности.

«Основы информационной безопасности» в Академии Codeby — вводная практическая программа для первого системного шага.

За 5 месяцев в рамках программы курса вы научитесь:
⏺️понимать основные принципы информационной безопасности;
⏺️разбираться в типах угроз и векторах атак;
⏺️понимать, как защищаются данные, сети и системы;
⏺️ориентироваться в базовых средствах и методах защиты;
⏺️анализировать простые инциденты безопасности;
⏺️понимать роли и направления в сфере кибербезопасности;
⏺️закладывать основы для дальнейшего развития в ИБ.

Преподаватель-практик из ИБ проверяет ДЗ и отвечает на вопросы.

Старт курса 20 июля

➡️️️ Посмотреть программу и записаться
Бесплатная консультация @CodebyAcademyBot

Совет по Python: как vars() “раскрывает” атрибуты объекта

Функция vars(obj) возвращает внутренний словарь __dict__ объекта – то есть все публичные атрибуты экземпляра класса и их значения. Это универсальный способ получить «срез» состояния объекта: удобно для отладки, логирования, сериализации в JSON и других задач.

Когда это особенно полезно?

Когда нужно быстро увидеть текущие значения всех атрибутов объекта (без принудительного вывода каждого вручную).

При преобразовании экземпляров классов в словари – например, в API-ответах или при сохранении в JSON.

Для динамической работы с атрибутами: можно программно проанализировать, модифицировать или фильтровать их.

Обратите внимание:

vars() работает только с объектами, у которых есть атрибут __dict__ (стандартные экземпляры классов, модули, классы)

Если использовать его на объектах без __dict__ (например, на строке, числе или объектах с __slots__) возникнет TypeError

Отлично отражает дух Python — коротко, читаемо и эффективно. Особенно полезен, если хочется «зазеркалить» состояние объекта без лишнего кода

✈️ Python Ninja

⚡️ Совет на 2026 год – изучите вайбкодинг

Привет. Меня зовут Кирилл. Я создаю топовые подборки с уроками по AI и вайбкодингу:

— 37 MCP серверов: дизайн, разработка, Тесты/QA, деплой

— 78 скиллов: парсинг, UI/UX, аналитика, безопасность

— 60+ субагентов: рефакторинг, SEO, CI/CD, документация

— 44 промпта для дебага: поиск ошибок, оптимизация кода

— 130 гайдов по: Claude Code, Antigravity, Cursor, Lovable, ChatGPT

Всего 10 минут в день на канале и ты научишься вайбкодить автоматизации любой сложности.

Материалы в закрепе, постоянно пополняются👆🏻

Наткнулся на хороший гайд: как ускорить Python до 150× с помощью C

Эта статья отличный учебный пример, как постепенно интегрировать C-код в Python. Автор показывает три подхода:

🔄запуск с помощью subprocess

🔄использование ctypes

🔄интеграция C-кода через CPython API

На примере алгоритма Левенштейна продемонстрированы реальные бенчмарки — и выигрыш в скорости может быть вплоть до 150×

Если вы изучаете оптимизацию кода, системную разработку или просто хотите лучше понимать, как языки взаимодействуют — этот материал будет очень полезен 💯

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Трюк в Python: Последовательность Фибоначчи

Классический способ

f1 = 0
f2 = 1
fib = []
for i in range(0, 10):
    fib.append(f1)
    temp = f1 + f2
    f1 = f2
    f2 = temp
print(fib)

Вывод: [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

В первом способе используются переменные f1 и f2, которые изначально равны 0 и 1 — первым двум числам последовательности. В цикле for текущее значение f1 добавляется в список fib, после чего вычисляется следующее число как сумма f1 и f2. Затем значения переменных обновляются: f1 принимает значение f2, а f2 — вычисленную сумму. Этот процесс повторяется 10 раз, в результате чего формируется список из первых 10 чисел Фибоначчи

Компактный способ (с использованием list comprehension)

fib = [0, 1]
[fib.append(fib[-2] + fib[-1]) for _ in range(8)]
print(fib)

Вывод: [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

Второй способ короче и использует list comprehension. Создается начальный список fib = [0, 1], а затем в цикле 8 раз (поскольку первые два числа уже заданы) добавляется новое число, равное сумме двух последних элементов списка (fib[-2] + fib[-1]). Таким образом, list comprehension модифицирует список "на лету", добавляя очередное число Фибоначчи на каждой итерации

✈️ Python Ninja

👩‍💻 Стажировки и вакансии для Python разработчиков.

- Вакансии которых нет на джоб-агрегаторах
- Только прямые контакты HR в Telegram

👉 @jobs_python

Больше тут:

🤖 ML & DS 👩‍💻 DevOps

👨‍✈️ ИБ & OSINT 👣 Go

👩‍💻 Mobile 👩‍💻 C#

👩‍💻 Node.js 👩‍💻 Python

🔎 QA 👩‍💻 Java

👩‍💻 UX/UI 👩‍💻 Frontend

🖼️ PHP 📋 Analyst

💼 1C 🖥 SQL

👩‍💻 IT HR

Пока другие листают джоб-сайты — ты уже пишешь HR в Telegram.

Не учите ML, прыгая по случайным туториалам.

DS-ML Bootcamp — это публичный репозиторий курса по Data Science и машинному обучению для начинающих, которые хотят структурированный путь от нуля до практических проектов.

Он помогает перейти от установки и концепций к практической ML-работе, организуя уроки, задания, примеры кода, датасеты и решения вокруг основного воркфлоу машинного обучения.

Ключевые возможности:

- Сквозной воркфлоу — охватывает сбор данных, предобработку, разбиение на train/test, выбор модели, обучение, оценку и развёртывание
- Структура по урокам — начинается с инструментов/настройки, Data Science, ML, основ данных и регрессии
- Практические материалы — задания дают учащимся структурированные задачи, а не только чтение конспектов
- Код + датасеты — примеры на Python и сырые CSV-датасеты включены для упражнений
- Настройка для повторения — в README сказано, что можно клонировать репозиторий и использовать Jupyter или VS Code, параллельно просматривая уроки

Бесплатный публичный репозиторий на GitHub.

✈️ Python Ninja

Освой сети и командную строку с лучшими обучающими каналами

🤩 Network Admin - обучающий канал по сетевым технологиям

🤩 Network Admin | Guides - канал, где рассказывают полезную информацию про Windows/Linux

📱 BashTex - обучение работе с командной строкой

Находка для всех AI-разработчиков: бесплатная книга по Deep Learning

Один из самых лучших учебников по глубокому обучению теперь доступен бесплатно в онлайн-формате. Внутри вас ожидает материал по нейронным сетям, компьютерному зрению, Keras, Transformers, генеративному ИИ.

Каждый раздел здесь сопровождается практическими примерами, а сам код можно запускать прямо в браузере через Google Colab.

ЛАЙК за такую базу 😪

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Хочешь строить приложение на Python и избежать фронтенда

Тогда тебе безусловно понравится этот современный декларативный UI‑фреймворк на Python, без HTML/CSS/JS. Он реализует модель в духе React/Flutter, где все компоненты — Python‑классы с атрибутами‑dataclass и методом build()

Более 50 встроенных компонентов: rio.Button, rio.Text, rio.Switch и др.

Автодополнение и type safety благодаря полным аннотациям типов

Запуск: локально (окно) или веб (через WebSocket, FastAPI/Uvicorn) — один и тот же код

Dev‑фичи: hot reload, встроенный devtools, интеграция с Python debugger

Лично мне он нравится уже даже по описанию 😏

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja