📈 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

⚙️ Разбей и властвуй: как создать кастомный токенизатор в SpaCy

Статья показывает, как создавать кастомные токенизаторы в SpaCy для специфических задач: от разбивки текста по уникальным правилам до обработки экзотических языков программирования. Практические примеры включены.

Читать...

🕵️‍♂️ Когда твоя работа зависит от Василия

Задача вроде простая, но всё стопорится, потому что «это знает только Василий, он тут со времён динозавров». Никакой документации, только магия в его голове. В итоге — пока он не ответит, ты зависаешь, а проект буксует. Звучит знакомо?

⚙️ Если так, пора разорвать этот порочный круг. Вместо бесконечных вопросов начни собирать всё в одну базу знаний — хоть в Notion, хоть на салфетках. Предложи команде попробовать парное программирование: пока Василий творит чудеса, ты уже разбираешься, как эти фокусы повторить.

👩‍💻 7 продвинутых приемов pandas для науки о данных

Статья делится 7 продвинутыми приёмами работы с pandas для оптимизации задач анализа данных. Рассматриваются, например, итерации по группам с df.groupby().iter() и другие способы упростить повторяющиеся операции.

Читать...

⚙️ Что такое генераторы в Python и зачем они нужны?

Генераторы — это функции в Python, которые возвращают значения по одному с помощью ключевого слова yield, вместо полного возврата всех значений сразу. Они полезны для работы с большими объемами данных, так как сохраняют память, генерируя значения на лету.

➡️ Пример:

# Генератор для получения первых N чисел Фибоначчи
def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

# Используем генератор
for num in fibonacci(5):
    print(num)

# Вывод: 0, 1, 1, 2, 3

🗣️ В этом примере генератор fibonacci вычисляет числа по запросу, вместо сохранения всех значений в памяти. Это делает генераторы особенно удобными для работы с потоками данных или бесконечными последовательностями.

🖥 Подробнее тут

🔨 Последний гвоздь в крышку гроба ручного программирования

🫡 Создатель Node.js признал, что эра написания кода людьми закончилась. Полная цитата:

Об этом говорилось уже тысячу раз, но позвольте мне добавить свой голос: эра, когда код писали люди, закончилась. Это тревожно для тех из нас, кто считает себя разработчиками программного обеспечения, но это так. Это не значит, что у разработчиков ПО нет работы, но написание синтаксиса напрямую — это не то, чем они теперь занимаются.

🥲 - За что?

✖️ xCode Journal

👩‍💻 Увеличиваем размер выборки и прокрашиваем серые метрики: неочевидная ошибка при проведении А/B — тестов

В этой статье я постараюсь простым языком рассказать о последствиях, к которым может привести слепой запуск A/B-тестов без предварительного А/А-тестирования.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает новую строку, в которой слова идут в обратном порядке. Слова разделены пробелами.

➡️ Пример:

print(reverse_words("Hello World"))  # Ожидаемый результат: "World Hello"
print(reverse_words("Python is great"))  # Ожидаемый результат: "great is Python"

Решение задачи ⬇️

def reverse_words(sentence):
return ' '.join(sentence.split()[::-1])

# Пример использования:
print(reverse_words("Hello World")) # Ожидаемый результат: "World Hello"
print(reverse_words("Python is great")) # Ожидаемый результат: "great is Python"

⚙️ Что такое dataclasses в Python и зачем они нужны?

dataclasses — это модуль, добавленный в Python 3.7, который упрощает создание классов для хранения данных. Он автоматически генерирует методы, такие как __init__, __repr__, и __eq__, на основе аннотаций типов.

➡️ Пример:

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Point:
    x: int
    y: int

point = Point(10, 20)
print(point)  # Point(x=10, y=20)
print(point == Point(10, 20))  # True

🗣️ В этом примере класс Point автоматически получает методы для удобной работы с объектами, что экономит время и делает код чище.

🖥 Подробнее тут

💼 «Хочу уволиться, но боюсь»: что делать

«Завтра напишу заявление об увольнении» — фраза, которую многие повторяют каждый понедельник, но так и не решаются на перемены. Сегодня поговорим о том, как перестать саботировать собственную карьеру и научиться управлять страхом перемен. Спойлер: дело не в лени и не в комфортной зарплате.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Напишите функцию, которая принимает список чисел и возвращает второе наибольшее число. Если в списке меньше двух уникальных чисел, функция должна вернуть None.

➡️ Пример:

[10, 20, 4, 45, 99]
45

[5, 5, 5]
None

Решение задачи ⬇️

def find_second_largest(numbers):
# Удаляем дубликаты и сортируем список в порядке убывания
unique_numbers = sorted(set(numbers), reverse=True)
# Если уникальных чисел меньше двух, возвращаем None
return unique_numbers[1] if len(unique_numbers) >= 2 else None

# Пример использования:
print(find_second_largest([10, 20, 4, 45, 99])) # Ожидаемый результат: 45
print(find_second_largest([5, 5, 5])) # Ожидаемый результат: None

👩‍💻 Кастомизация Django Admin. Часть 1: Структура шаблонов

Статья открывает цикл о кастомизации Django админки, начиная с основ. Рассматриваются ключевые шаблоны и механизм их поиска, чтобы упростить понимание структуры и облегчить работу с админкой.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает список всех её подстрок. Подстрока — это непрерывная последовательность символов, содержащаяся в строке.

➡️ Пример:

"abc"
['a', 'ab', 'abc', 'b', 'bc', 'c']

Решение задачи ⬇️

def generate_substrings(s):
substrings = []
for i in range(len(s)):
for j in range(i + 1, len(s) + 1):
substrings.append(s[i:j])
return substrings

# Пример использования:
input_string = "abc"
result = generate_substrings(input_string)
print(result) # Ожидаемый результат: ['a', 'ab', 'abc', 'b', 'bc', 'c']

👩‍💻 Состояние производительности Python 3.13: Free-Threading

Статья посвящена новому free-threaded режиму в CPython 3.13, который открывает возможности параллельного выполнения потоков. Рассматриваются особенности его использования и влияние на производительность.

Читать...

📍 Авторский канал про вайбкодинг и разработку ИИ-агентов

➡️ Геныч.

😭 Гендерный разрыв в IT никуда не делся

Исследование Selecty и hh․ru показало: >200 тыс. рублей в месяц получают 51,5% мужчин и только 34,8% женщин. В тестировании этот порог пробивают 60% парней и 45% девушек, а в бэкенде высокие доходы лишь у 26,5% разработчиц.

Почему так? Мужчины чаще забирают руководящие посты и сеньорские грейды.

✖️ xCode Journal

👩‍💻 Кроссплатформенные приложения на Python с Flet и FastAPI: Полное руководство по разработке

Статья демонстрирует, как с помощью Python и библиотек Flet и FastAPI создавать кроссплатформенные приложения. Рассматриваются подходы к разработке веб, мобильных и десктопных решений без необходимости изучать другие языки.

Читать...

📈 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

🖥 Anthropic выпустили Code Review

Систему, которую в компании запускают почти на каждом PR. За последний год объём кода на инженера в Anthropic вырос примерно на 200%. При такой скорости неудивительно, что ревью стало узким местом.

Теперь Code Review автоматически проверяет PR: несколько ИИ-агентов параллельно ищут баги, перепроверяют результаты и ранжируют проблемы по серьёзности. Причем чем более объемным и сложным будет PR — тем больше агентов туда пойдет работать.

✖️ xCode Journal

⚙️ Разбей и властвуй: как создать кастомный токенизатор в SpaCy

Статья показывает, как создавать кастомные токенизаторы в SpaCy для специфических задач: от разбивки текста по уникальным правилам до обработки экзотических языков программирования. Практические примеры включены.

Читать...