📝 Подборка вакансий для мидлов

Python разработчик
• Python, Django, Celery, Redis, Memcache, PostgreSQL, Docker
• от 200 000 до 300 000 ₽ | 3+ года

Инженер DevOps
• Linux, Docker, Python, Bash, Git, Grafana, Kubernetes
• от 300 000 до 370 000 ₽ | 3+ года

Machine Learning Engineer / Media AI Agents
• Python, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, Docker, RESTful API, Pandas
• от 2 500 до 5 000 $ | 3+ года

👩‍💻 Создание блога на FastAPI с нуля: JWT, Markdown и современный веб-дизайн

В этой статье мы создадим полноценный мини-блог на FastAPI с нуля, используя современные технологии веб-разработки. Вы узнаете, как реализовать JWT-аутентификацию, работать с Markdown и создать привлекательный пользовательский интерфейс.

Читать...

👩‍💻 Поиск второго наибольшего числа в списке

Напишите функцию, которая принимает список чисел и возвращает второе наибольшее число. Если такого числа нет (например, все элементы одинаковые или список содержит менее двух элементов), функция должна возвращать None.

Пример:

print(second_largest([4, 1, 7, 3, 9, 7]))  # Ожидаемый результат: 7
print(second_largest([10, 10, 10]))         # Ожидаемый результат: None
print(second_largest([5]))                  # Ожидаемый результат: None

Решение задачи🔽

def second_largest(numbers):
unique_numbers = list(set(numbers))
if len(unique_numbers) < 2:
return None
unique_numbers.sort(reverse=True)
return unique_numbers[1]

# Пример использования:
print(second_largest([4, 1, 7, 3, 9, 7])) # Ожидаемый результат: 7
print(second_largest([10, 10, 10])) # Ожидаемый результат: None
print(second_largest([5])) # Ожидаемый результат: None

👩‍💻 no-code (hub.ultralytics.com) в связке с Yandex DataSphere

Статья рассматривает no-code и low-code платформы для обучения нейросетей. Особое внимание уделяется платформе Ultralytics Hub, её возможностям обучения Yolo-моделей и использованию ресурсов Yandex DataSphere.

Читать...

👩‍💻 Большой гайд по миграциям в Django: готовимся к миграциям и избегаем конфликтов

Статья посвящена работе с миграциями в Django. Рассматриваются их назначение, настройка, предотвращение конфликтов, управление историей миграций и поддержание её чистоты, с практическими примерами.

Читать...

📝 Подборка вакансий для сеньоров

Senior Python developer
• Python, Kubernetes, SQLAlchemy, Docker, Bash, RedHat JBOSS AMQ
• Уровень дохода не указан | 5+ лет

Senior DevOps Engineer
• Git, Python, Linux, Kubernetes, Docker, CI/CD, Java, Terraform, Apache Kafka
• от 350 000 ₽ | 3+ года

Ведущий автотестировщик Python, Selenium
• Python, Selenium, pytest, GitLab CI, REST API, SQL
• Уровень дохода не указан | 3–4 года

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Как растут data science-инженеры и что советуют синьоры, чтобы развиваться быстрее

• Как пройти стажировку бизнес- и системного аналитика и не «сгореть» в персональной преисподней

• Карьерный рост из senior: кто такой staff-инженер?

• Что лучше — оценка рекрутера или подбрасывание монетки?

• Мотивационные стили в обучении: почему вам (возможно) не нужны цели или общение с одногруппниками

👩‍💻 Как написать Raft на чистом Python: основы

Статья объясняет основы реализации алгоритма Raft на Python. Рассматриваются механизмы выбора лидера, репликации данных и обеспечения согласованности для стабильной работы распределённых систем.

Читать...

⚙️ Что такое logging в Python?

logging — это встроенный модуль Python для создания логов, которые помогают отлаживать и мониторить работу приложений.

➡️ Пример:

import logging

# Настройка базового уровня логирования
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# Создание лога
logging.info("Приложение запущено")
logging.warning("Это предупреждение!")
logging.error("Произошла ошибка")

🗣️ В этом примере модуль logging создаёт сообщения разного уровня важности. Логирование позволяет отслеживать работу приложений и находить проблемы в коде.

🖥 Подробнее тут

➡️ О векторных базах данных простым языком

Статья объясняет, как реализовать поисковую систему для онлайн-магазина, которая анализирует запросы пользователей и предлагает релевантные результаты, такие как товары по теме "лето".

Читать...

👩‍💻 Вредоносные пакеты deepseeek и deepseekai были опубликованы в Python Package Index

Исследователи обнаружили вредоносные пакеты deepseeek и deepseekai, крадущие конфиденциальные данные из окружения. В статье разбор атаки, её механизм и рекомендации по защите.

Читать...

🗣️ Если задача идёт тяжело, попробуй объяснить её вслух

Иногда код стопорится не потому, что он сложный, а потому что ты не до конца понимаешь суть задачи.

👉 Совет: проговори проблему, даже если рядом никого нет. Или напиши объяснение для «воображаемого джуниора». Это заставит тебя структурировать мысли и, возможно, решение найдётся само.

🔎 Подборка зарубежных вакансий

Backend & Data Scientist Engineer
🟢Python, TensorFlow, PyTorch, FastAPI, LLM, PostgreSQL, Docker
🟢до 4 000 $ | 3–6 лет

DevOps-инженер (Igaming)
🟢Linux, CI/CD, DevOps, Docker, PostgreSQL, Nginx, Prometheus, ELK, Python
🟢от 2 000 до 3 200 $ | 3–6 лет

AI Engineer
🟢Python, PyTorch, TensorFlow, JAX, Solidity, Rust, Kubernetes, Docker, Kafka, BigQuery
🟢от 2 000 до 5 000 $ | 3–6 лет

👩‍💻 ТОП-43 курса по Machine Learning, включая бесплатные курсы по машинному обучению

В статье представлены как платные, так и бесплатные онлайн-курсы по машинному обучению, которые подойдут как новичкам, так и опытным специалистам. Узнайте, как создавать ML-модели, работать с большими данными и применять полученные навыки в реальных проектах, чтобы открыть новые карьерные возможности.

Читать...

👩‍💻 Поиск пересечения двух списков

Напишите функцию, которая принимает два списка и возвращает новый список, содержащий только элементы, которые присутствуют в обоих списках. Порядок элементов в результирующем списке должен соответствовать их порядку в первом списке.

Пример:

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [3, 4, 5, 6, 7]

result = find_intersection(list1, list2)
print(result)
# Ожидаемый результат: [3, 4, 5]

Решение задачи🔽

def find_intersection(list1, list2):
set2 = set(list2)
return [item for item in list1 if item in set2]

# Пример использования:
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [3, 4, 5, 6, 7]

result = find_intersection(list1, list2)
print(result)

🧠 Самые интересные статьи за последние дни:

• Как работает bytearray в Python? Смотрим реализацию на C

• Большой гайд по миграциям в Django: готовимся к миграциям и избегаем конфликтов

• Как я создал Telegram-бота для хранения файлов и чуть не стал библиотекарем

• Как за 6 промтов к ChatGPT создать Python скрипт, скачивающий видео с YouTube для просмотра на телевизоре через Kodi

• KAN 2.0: Kolmogorov-Arnold Networks Meet Science

➡️ Оптимизация ядра WebGPU для перемножения матриц и достижения производительности свыше 1ТФЛОПС

Статья рассказывает о создании Surfgrad — высокопроизводительной библиотеки для автоматического дифференцирования выражений с использованием WebGPU. Описываются тензорные операции и оптимизация под браузеры.

Читать...

👩‍💻 Поиск наиболее часто встречающегося слова в тексте

Напишите функцию, которая принимает текстовую строку и возвращает наиболее часто встречающееся слово и количество его вхождений. Игнорируйте регистр и знаки препинания.

Пример:

text = "Python is great, and Python is fun! Learning Python is rewarding."
result = most_common_word(text)
print(result)
# Ожидаемый результат: ('python', 3)

Решение задачи🔽

import re
from collections import Counter

def most_common_word(text):
words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower())
counter = Counter(words)
return counter.most_common(1)[0]

# Пример использования:
text = "Python is great, and Python is fun! Learning Python is rewarding."
result = most_common_word(text)
print(result)

🔎 Подборка вакансий для джунов

Python-разработчик (Junior/Middle)
🟢Python, TensorFlow, PyTorch, FastAPI, PostgreSQL, Docker
🟢от 1 500 до 3 100 $ | 1–3 года

Junior Data Engineer
🟢Python, PostgreSQL, SQL, pandas, NumPy, Jupyter Notebook, NoSQL, Data Mining, Big Data
🟢от 150 000 до 200 000 ₽ | 1–3 года

Junior Python-разработчик
🟢Python, SQL, API, парсинг данных, автоматизация процессов
🟢от 60 000 ₽ | Без опыта

👩‍💻 Получение информации о системе с помощью Python

Статья показывает, как системные администраторы могут использовать Python для быстрого получения информации о системе. Рассматриваются примеры скриптов для мониторинга производительности и отчетности.

Читать...

⚙️ Что такое модуль datetime в Python и зачем он используется?

Модуль datetime позволяет работать с датами и временем, включая их создание, форматирование и вычисление разницы между ними. Это полезно для задач, связанных с обработкой временных данных.

➡️ Пример:

from datetime import datetime, timedelta

# Текущая дата и время
now = datetime.now()
print("Сейчас:", now)

# Добавляем 7 дней к текущей дате
future_date = now + timedelta(days=7)
print("Через неделю:", future_date.strftime("%Y-%m-%d"))

🗣️ В этом примере datetime.now() получает текущую дату и время, а timedelta позволяет прибавить 7 дней. Метод strftime() форматирует дату в читаемый строковый формат.

🖥 Подробнее тут