Два маршрута, два сценария: лидерство глазами тимлидов разных поколений

256-й день года — это про тех, кто возится с кодом. Со своим или с чужим, неважно.

Но вот человек дотянул до тимлида. И что дальше? Уходить с головой в процессы или можно тащить и лидерство, и код одновременно?

Мы разложили этот вопрос с двумя тимлидами — очень разными. Их опыт на двоих накрывает всю историю профессии целиком.

Читать далее

👉 About Python

Сон, Хайнлайн и дурацкие приколы: 5 неочевидных трюков, чтобы не свалить из Data Science

Как удержаться в Data Science, когда мотивация сдохла, формулы вгоняют в ступор, а мозг уже просит пощады? Автор рассказывает про пять приёмов, что реально зашли ему за десять месяцев обучения: от сна и мутных мнемоник до Хайнлайна и истерик по расписанию.

Читать далее

👉 About Python

Телефония на своих железках: SMS через GSM‑шлюз и звонки из FreePBX прямо в Telegram

Человек купил GoIP — просто хотел разобраться, как эта телефония живёт на собственном железе. А в итоге наклепал три проекта: сервер под GSM-шлюзы, клиент, который тянется из одной кодовой базы сразу на Android, iOS, десктоп и в браузер, и ещё шлюз — через него внутренние номера FreePBX звонят в Telegram обычными звонками.

Читать далее

👉 About Python

😂 «Ну стань вайбкодером», — говорили они

Утра доброго! И день чтоб норм ☕️

👉 About Python

Реальные истории IT-найма 2026

Кто-то прогнал через себя 106 тысяч вакансий и прошёлся по графикам: питонисты там оказались аж на 18-й строчке, а верхушку заняли HR. Цифры — дело хорошее, только вся эта статистика остаётся статистикой ровно до момента, пока рядом не появится живой человек со своей конкретной историей.

Вот и запустили сбор настоящих историй про найм в айти. И, если верить автору, творится там полный ад. Сегодня без графиков — только истории, и они честнее любых цифр.

Читать далее

👉 About Python

Ну-ка угадай, кто по ту сторону вебки: живой человек или рендер. Дипфейки тихо переписывают найм в ИТ (и не только)

Собес давно перестал быть просто болтовнёй про опыт — всё чаще это готовый вектор для кибератаки. Атакующие лепят дипфейк и спокойно выдают себя то за реального кандидата, то за рекрутера. А иногда и просто подсовывают малварь под видом тестового: прилетает «безобидный» код или пакет-зависимость, запускаешь — и на устройстве уже сидит вредонос.

В Beeline Cloud решили разобрать, какими методами орудуют фейковые соискатели и рекрутеры, как вычислить гада «по ту сторону резюме» и где тут вообще ИИ.

Читать далее

👉 About Python

Найм подыхает. Так, может, пилить своё теперь не такой уж и бред?

У автора последнее время мутное состояние — где-то между усталостью и выгоранием. Привычный мир разработки утекает прямо из-под ног, а новый ещё толком не собрали, и остаётся только гадать, каким он вообще окажется. Непонятно, какие скиллы будут в цене через год, как теперь мерить собственную работу и куда грести дальше.

И чем дольше автор на это смотрит, тем чаще проскакивает мысль: а может, в нынешних реалиях своё дело — уже не такой риск, как казалось раньше.

Читать далее

👉 About Python

Как я перетащил 7 000 треков из Яндекс Музыки в Spotify — при том что у одной API нет, а вторая закрутила гайки с квотами

Семь тысяч лайков, сотня плейлистов. И ни один сервис-переносчик не вывез: у Яндекс Музыки API отсутствует как класс, а Spotify с 2025 года в Extended quota пускает только юрлиц с 250k MAU, остальным же выдаёт суточный лимит и не жужжит.

Автор копает, почему посредники складываются, и выкатывает код: лог прогресса с fsync, вменяемая обработка 429 без urllib3, сопоставление треков по длительности вместо первого попавшегося результата поиска, плюс три бага, из-за которых данные тихо утекали прямо по ходу дела.

Читать далее

👉 About Python

Вебхук ЮKassa глотал payment.succeeded без вопросов. Подделать оплату брони — один curl, и готово

Разбираю находку из тех-аудита сервиса по аренде тачек: ручка /payments/webhook/yukassa вешала на бронь статус «оплачено», опираясь всего на одно поле из тела запроса. А тело это прилетает от клиента, не от банка.

Аудит датирован 5 июля 2026, фикс влили 8 июля — показываю код до и после, тесты и то, что чинить в этом же PR мы сознательно не стали.

Читать далее

👉 About Python

PyCoder's Weekly #752 — 15 сентября 2026

Дэниел Лемир ломает миф про множества и словари: «да там же O(1)» — это правда ровно до тех пор, пока контейнеры мелкие. Пейтон Грин разжёвывает property-based тестирование через Hypothesis — и подменяет сам вопрос: не «что бы такое подать на вход?», а «какой инвариант обязан выполняться всегда?». Ещё в выпуске: превью ленивых импортов в Python 3.15 (тяжёлые модули подгружаются отложенно, старт ускоряется, но какие-то импорты всё равно остаются обязательными), отчёт про инцидент с ошибками хостинга файлов на PyPI и добровольцы в рабочую группу Django по фандрайзингу.

В статьях и туториалах: Q()-объекты в Django, портрет создателя Python Гвидо ван Россума, интерпретатор Python на 1024 байтах, чтение __dict__ в связке с деоптимизацией доступа к атрибутам, вменяемое окружение для разработки, разбор 88 975 вакансий с Hacker News за 2012–2026, функции таймера в Python и прототип нового CLI для Wagtail.

Дальше проекты: django-ox (бэкенд задач Django на базе БД), import-linter (правила для импортов), Plotext 6 (графики, изображения и видео прямо в терминале), deployproof (мутационное тестирование AST и сканирование учётных данных) и dbmask (поиск и маскирование чувствительных данных). По событиям: Real Python Office Hours 16 сентября, PyCon Cameroon 17–20 сентября, а также PyData Bristol, Python Leiden User Group и PyLadies Dublin 17 сентября. Подробнее: https://pycoders.com/issues/752

👉 About Python

Не только PyTorch: о чём на самом деле новая книга Лоуренса Морони

Свежая книга Лоуренса Морони — «Искусственный интеллект и машинное обучение для программистов в PyTorch» — по названию выглядит тоскливо. Чувство такое, будто тебе опять подсунули очередной учебник по ИИ на Python: сперва чуть теории, дальше классы, потом ещё классы, потом совсем уж базовые классы — и по ходу дела читателя гарантированно срубает в сон.

Только фиг там. Морони собрал совсем не это. Стартует он как будто с обычного руководства по PyTorch, к середине разгоняется в практикум по NLP и Transformer, а под конец выдаёт почти полноценный тур по современному генеративному AI. И как он это провернул?

Читать на Habr

👉 About Python

Сорок заходов ревью на код, который вроде бы уже отревьюили: что два ИИ-ревьюера нарыли друг за другом

skillmem прошёл через два независимых ревью, и автор считал, что там всё чисто. А дальше две модели с разных сторон — Claude и GPT — сорок кругов подряд грызли его враждебно, и каждую находку они были обязаны воспроизводить командой.

На выходе: шесть P1 и около двадцати пяти P2 в коде, который «уже был отревьюен». Главный урок: каждый второй фикс тащил за собой регрессию, и выловить её выходило только на следующем раунде.

Читать далее

👉 About Python

Задолбалась шерстить вакансии в телеге — и запилила себе агрегатор

Искала работу и каждый день прогоняла по 50+ постов из кучи каналов. Толку — годных вакансий от силы десяток. Одна и та же позиция висит сразу в четырёх каналах, а половина ленты — курсы и бесконечные «ищу работу». Фильтров ноль. Платить за готовый агрегатор не хотелось.

Сделала свой — и его легко подогнать под любую роль. Скрипт читает папку с каналами в Telegram, выкидывает всё, что не вакансия, вытаскивает компанию, грейд, город и зарплату, склеивает дубли и раз в сутки публикует одну страницу с фильтрами на GitHub Pages. По деньгам — ноль, ключи требуются только от Telegram.

Читать далее

👉 About Python

ИИ ускорил разработку. Частично. А что с остальным?

Код с ИИ пишешь шустрее, идеи обкатываешь тоже. Только быстрый код — не то же самое, что быстрая система целиком.

Про тесты, ревью, метрики и то, как растят инженеров — в статье. Читать далее

👉 About Python

Регексы против рекламных обещаний: как мы это мерили и почему первый прогон наврал вдвое

Нам нужны были свои цифры по страницам, которые впаривают франшизы. Не чьё-то мнение и не галерея скринов, а числа, которые через полгода можно пересчитать и сравнить. Готовых датасетов по этой нише нет, так что пришлось накатить скрипт: он берёт 16 страниц, прогоняет их по списку признаков и скидывает всё в JSON.

Первая выгрузка смотрелась бодро. А потом мы открыли страницы руками и увидели, что по одному признаку скрипт промахнулся больше чем в два раза. Дальше — про то, где именно регулярка цепляет слово, но не цепляет смысл, и что делать, если выкинуть регексы совсем не вариант.

Читать далее

👉 About Python

🍌 Классика жанра на рабочем созвоне

Чел на самом эпичном моменте забыл вырубить шаринг экрана 😂

👉 About Python

Почему сеньоры не рвутся в тимлиды (и делают правильно)

Стоп, ещё как рвутся. Многие даже дают согласие — а потом через какое-то время сваливают назад в код. Так что вопрос надо ставить жёстче: с чего вдруг то, что ему подсунули, вообще называется повышением?

У Максима за плечами восемь лет. В пятницу он сеньор. В понедельник — а кто он теперь? Грейдом выше, а на деле джун в области, где его практический стаж круглый ноль, зато зарплата и запросы как у человека с восемью годами. И самое циничное: про то, что он теперь джун, ему никто не сообщил. Ему сказали «ты вырос».

А может, это не повышение, а смена профессии с билетом в одну сторону? Читать далее

👉 About Python

AI-Disrupt PDLC на практике: где ИИ реально разгоняет работу, а где просто рисует видимость кипучей деятельности (личный опыт на своих проектах)

Последние месяцы я щупала актуальные ИИ-инструменты и обкатывала их на собственных проектах. Мне не хотелось просто клепать код нейронкой — хотелось пересобрать весь цикл разработки: от постановки задачи до тестов, ревью и проверки безопасности.

Планирование — вот где выигрыш самый честный. Раньше я нередко кидалась писать код «с коленки». Сейчас сначала проговариваю намерение: цель, ограничения, edge-cases и требования к безопасности. Дальше агент помогает накидать спецификацию, acceptance criteria, декомпозицию, черновик архитектуры и список рисков. Такой план после ручного ревью отнимает 30–60 минут вместо одного-двух вечеров. И ускорение тут стабильное: агенты неплохо вылавливают противоречия и забытые сценарии.

Читать далее

👉 About Python

А дизайнер-то с талантом?

Утречко доброе, пятница!

👉 About Python

Как у вас с техническим онбордингом?

Автор уверен: настоящее первое впечатление друг о друге команда и новичок лепят не на собесе, а за первые недели — а то и месяцы, и даже годы — после выхода на работу. И, по его мнению, обеим сторонам выгодно втащить нового коллегу в процессы и в живые задачи как можно раньше.

Но на практике, как он замечает, в куче IT-компаний это сделано через одно место — при том что статей о том, какой онбординг важен, написано навалом. Поэтому он предлагает обсудить, как это починить.

Технический онбординг — это не «разберёшься сам». Ныряем: habr.com/ru/articles/1084100

👉 About Python

Вакансий всё меньше, а желающих — всё больше. Что вообще творится с рынком труда?

Людей не хватает, вакансий становится меньше, резюме — больше. Звучит как абсурд, особенно если годами читать заголовки про кадровый голод. Но рынок показывает ровно эту картинку.

hh посчитал: в августе 2026-го активных вакансий на 13% меньше, чем годом ранее, а активных резюме — на 22% больше. hh индекс, то есть соотношение активных резюме к вакансиям, подрос до 8,7.

Искать работу стало тяжелее, конкуренция подросла. А работодатели всё равно твердят, что людей им не хватает. Читать далее

👉 About Python