⚙️ 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.

🔎 Подборка вакансий для лидов

Ведущий Python разработчик
🟢Python 3.9+, Django, FastAPI, SQL, NoSQL, AWS, EC2, S3, RDS
🟢от 300 000 ₽ на руки | 3–6 лет

Team Lead Python
🟢Python, Django, Flask, RabbitMQ, Redis, Nginx, uWSGI, HAProxy, GitLab CI/CD
🟢от 350 000 ₽ на руки | 3–6 лет

Team Lead Python
🟢Python, Django, Flask, PostgreSQL, MongoDB, Docker, Git, REST API
🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет

AQA lead (Python)
🟢Python, Postman, SQL, DBeaver, Fiddler, Charles Proxy, Docker, CI/CD, Selenium, Android Studio
🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет

Backend Tech Lead (Python)
🟢Python, FastAPI, SQLAlchemy, GraphQL, PostgreSQL, Kafka, Redis, Docker, Linux, Git
🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет

👩‍💻 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

🔎 Подборка зарубежных вакансий

Продакт Разработчик Python AI (удаленно)
🟢Python, Node.js, React, PostgreSQL, JavaScript, TypeScript, Django Framework, Redux
🟢от 1 900 до 2 700 $ до вычета налогов | 3–6 лет

QA automation team lead (Python)
🟢Python, QA, BDD, Selenium
🟢до 4 000 $ до вычета налогов | 3–6 лет

Founding NLP/LLM/AI Engineer
🟢Python, LLM, NLP, AI, RAG, NER
🟢от 4 000 до 7 000 $ до вычета налогов | 3–6 лет

Senior Python Developer
🟢Python, Flask, REST, API, JavaScript, MySQL, GitHub, Celery, Django, Linux, PHP, Java, Django Framework, Bash, Redis, Frontend, Backend, REST API, PostgreSQL, Unit Testing, jQuery, Ansible, Clickhouse, Gitlab, FastAPI, RestAPI, SQL, Git
🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет

Senior DevOps Engineer
🟢Docker, Bash, Git, Английский язык, AWS, Kubernetes, Terraform, Jenkins, Gitlab, Grafana, ELK, Linux, Python
🟢от 6 000 до 7 000 $ на руки | более 6 лет

👩‍💻 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"

👩‍💻 Автоматизированное тестирование API с использованием Python. Работа с JSON и JsonPath

В этой статье я даю краткий обзор: в основном это структура данных вида key: value, содержащая примитивные типы данных, такие как строка, логическое значение, числа, а также массивы. JSON очень похож на словарь в Python.

Читать...

👩‍💻 Двусвязный список в Python: простой инструмент для сложных задач

Эта статья написана для новичков, которые только начинают осваивать структуры данных на Python. Сегодня мы рассмотрим замечательную и очень полезную структуру — двусвязный список.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Напишите функцию, которая генерирует случайный пароль заданной длины. Пароль должен содержать буквы в верхнем и нижнем регистре, цифры и специальные символы.

➡️ Пример:

print(generate_password(12))  # Ожидаемый результат: Например, "A1b@c3D#e4F!"

Решение задачи ⬇️

import random
import string

def generate_password(length):
if length < 4: # Минимальная длина для разнообразия символов
raise ValueError("Длина пароля должна быть не менее 4 символов")

all_characters = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation
password = [
random.choice(string.ascii_lowercase),
random.choice(string.ascii_uppercase),
random.choice(string.digits),
random.choice(string.punctuation),
]
password += random.choices(all_characters, k=length - 4)
random.shuffle(password)
return ''.join(password)

# Пример использования:
print(generate_password(12))

🔎 Подборка вакансий для джунов

Младший продуктовый аналитик / Junior Product Analyst
🟢SQL, DataLens, Python, Исследовательский анализ данных, Продуктовые метрики, Работа с большим объемом информации, Визуализация данных
🟢от 60 000 до 80 000 ₽ на руки | Без опыта

Junior Backend разработчик (Python)
🟢Python, Linux, PostgreSQL, Django Framework, Ruby On Rails, Git, Atlassian Jira
🟢от 90 000 ₽ на руки | 1–3 года

Младший Python-разработчик (Django, DRF)
🟢Python, SQL, Django Rest Framework, FastAPI, Git
🟢до 100 000 ₽ на руки | 1–3 года

Junior / Pre-middle Python Developer
🟢Python, Django, Pandas, Celery, Redis, Docker, Docker Compose, GraphQL, Strawberry, cacheops, Nginx, PostgreSQL
🟢от 40 000 до 60 000 ₽ на руки | 1–3 года

Python-разработчик (Junior)
🟢Python, PostgreSQL, Pytest, SQL, REST API, FastAPI, Git
🟢от 150 000 до 180 000 ₽ на руки | Без опыта

👩‍💻 Создание RESTful API с помощью Django и Django REST Framework

Наша сегодняшняя цель - подробно разобраться в процессе создания REST API с использованием Django и Django REST Framework, разбираясь в каждом шаге и его значение. Мы также рассмотрим, почему создание API важно и как это может быть полезно в ваших будущих проектах.

Читать...

⚙️ Что такое метаклассы в Python и как они работают?

Метаклассы в Python — это классы, которые определяют поведение других классов. Они позволяют изменять или расширять логику создания классов, добавляя к ним атрибуты или методы. Метаклассы чаще всего используются для создания сложных API или DSL (языков предметной области).

➡️ Пример:

# Определение метакласса
class MyMeta(type):
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        dct['custom_method'] = lambda self: f"Метод добавлен через {cls.__name__}"
        return super().__new__(cls, name, bases, dct)

# Используем метакласс для создания класса
class MyClass(metaclass=MyMeta):
    pass

# Пример использования
obj = MyClass()
print(obj.custom_method())  # Метод добавлен через MyMeta

🗣️ В этом примере метакласс MyMeta добавляет метод custom_method ко всем классам, которые его используют. Метаклассы дают мощный инструмент для динамического создания и модификации классов.

🖥 Подробнее тут

📝 Подборка вакансий для мидлов

Python developer / Разработчик Python (TATLIN.FLEX)
• Python, Linux, Git, Perl, RPC, TDD, Очереди, Параллелизм, Docker, Jira, GitLab, Confluence
• Уровень дохода не указан | Средний (Middle)

QA engineer (Python, SQL)
• Python, SQL, API (REST/SOAP/Kafka/MQ), Postman, SoapUI, JSON, XML, YML, Xpath, CSS, PostgreSQL, MS SQL, GIT, Teamcity, IDE
• Уровень дохода не указан | Средний (Middle)

Python разработчик
• Python, Django, Celery, Clickhouse, GitHub Actions
• от 140 000 до 180 000 ₽ | Средний (Middle)

Python разработчик
• Python, FastAPI, PostgreSQL, React
• от 150 000 ₽ | Средний (Middle)

Python разработчик
• Python, Flask, FastAPI, PostgreSQL, MySQL
• Уровень дохода не указан | Средний (Middle)

👩‍💻 ТОП-10 книг по Python для начинающих программистов в 2024 году

Хотите освоить программирование на Python, но не знаете с чего начать? Мы подготовили для вас подборку из 10 лучших книг, которые помогут быстро и эффективно изучить этот популярный язык.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Напишите скрипт, который принимает два текстовых файла и выводит строки, которые отличаются между ними.

➡️ Пример:

python compare_files.py file1.txt file2.txt

Различия:
file1.txt: Python is amazing.
file2.txt: Python is great.
file1.txt: This is file one.
file2.txt: This is file two.

Решение задачи ⬇️

def compare_files(file1_path, file2_path):
try:
with open(file1_path, 'r', encoding='utf-8') as file1, open(file2_path, 'r', encoding='utf-8') as file2:
file1_lines = file1.readlines()
file2_lines = file2.readlines()

max_lines = max(len(file1_lines), len(file2_lines))
print("Различия:")

for i in range(max_lines):
line1 = file1_lines[i].strip() if i < len(file1_lines) else "<пусто>"
line2 = file2_lines[i].strip() if i < len(file2_lines) else "<пусто>"

if line1 != line2:
print(f"file1.txt: {line1}")
print(f"file2.txt: {line2}")

except FileNotFoundError as e:
print(f"Ошибка: {e}")
except Exception as e:
print(f"Ошибка: {e}")

# Пример использования:
if __name__ == "__main__":
import sys
if len(sys.argv) < 3:
print("Использование: python compare_files.py <file1> <file2>")
else:
compare_files(sys.argv[1], sys.argv[2])

🧠 Самые интересные статьи за последние дни:

• 7 продвинутых приемов pandas для науки о данных

• Красивые картинки на скатерти Улама

• Дообучаем языковую модель GPT2 с помощью Torch

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

• Разбей и властвуй: как создать кастомный токенизатор в SpaCy

👩‍💻 FastAPI + APScheduler: Простой пошаговый гайд по созданию асинхронного API для мониторинга валют по расписанию на Python

Статья объясняет создание асинхронного API на FastAPI для мониторинга валютных курсов. Рассматриваются парсинг данных, настройка APScheduler, аутентификация и развертывание сервиса с фильтрацией и REST API.

Читать...

📝 Подборка вакансий для сеньоров

Python разработчик
• Python 3, PyQt6, Qpid, Docker, SQLAlchemy, pydantic, lxml, pytest, RedHat JBOSS AMQ, ActiveMQ Artemis, IBM WebSphere MQ
• Уровень дохода не указан | от 5 лет

Python разработчик
• Python 3, FastAPI, Flask, PostgreSQL, MySQL, Kafka, Cassandra, Clickhouse, Redis, Elasticsearch, Kubernetes
• Уровень дохода не указан | от 3 лет

Python developer / Разработчик Python (KORNFELD)
• Python 3, Linux, Bash, Docker, SNMP, NETCONF, RESTCONF, RIP, OSPF, BGP
• Уровень дохода не указан | опыт не указан

Python Developer
• Python 3, FastAPI, Flask, SQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis, RabbitMQ, s3, Minio, Nginx, Docker, Keycloak, GIT, CI/CD, Linux
• Уровень дохода не указан | от 2 лет

Senior Python Developer
• Python 3, Flask, FastAPI, Redis, Kafka, PostgreSQL, Clickhouse, Airflow, Elasticsearch, Jenkins, Kubernetes
• Уровень дохода не указан | от 3 лет