🐍 Redis: что это такое и как им пользоваться

В статье объясняется, что такое Redis, зачем он нужен и как использовать его в повседневной разработке.

Автор рассматривает ключевые структуры данных Redis и показывает примеры работы с ним через CLI и клиентскую библиотеку.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

За такое и уволить мало

➡ Python Developer | #memes

❔ Вопрос с собеседования

Почему в базе данных отношение «многие-ко-многим» реализуется через промежуточную таблицу?

Ответ: Отношение «многие-ко-многим» невозможно реализовать через прямую связь двух таблиц, так как это приведёт к нарушению нормализации: в одной из таблиц пришлось бы дублировать записи или хранить списки значений, что недопустимо в реляционной модели.

Без промежуточной таблицы связь автоматически превращается в «один-ко-многим», где одна запись может ссылаться на множество записей, но обратная связь не поддерживается.

Поэтому отдельная таблица — единственный способ корректно отразить двунаправленную множественную связь между сущностями.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | Чат

🐍 Брокеры сообщений — простым языком на понятных примерах

Брокеры сообщений помогают связывать микросервисы без лишней зависимости и упрощают масштабирование системы.

В видео на простых примерах объясняется, как работают Kafka, RabbitMQ и NATS, зачем они нужны и как их применять на практике.

📱 Смотреть на YouTube

tags: #полезное

➡ Python Developer | Чат

🐍 Python Scripts — коллекция скриптов на все случаи жизни

Репозиторий с десятками готовых Python-скриптов для автоматизации рутинных задач, работы с файлами, интернетом, API, базами данных и многим другим.

Подойдёт для новичков и тех, кто хочет быстро разобраться в решении конкретной задачи — от отправки почты и парсинга сайтов до создания заметок, чтения CSV и мониторинга системы.

⛓️ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Python Developer | Чат

💻 5 видов баз данных, которые подходят для разных задач

В статье объясняются ключевые особенности пяти типов баз данных и задачи, для которых они лучше всего подходят.

Разбираются реляционные, документоориентированные, графовые, колоночные и key-value базы — с понятными примерами и практическими советами по выбору.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

❔ Вопрос с собеседования

В чем разница между методами get и setdefault при работе с словарями?

Ответ: Метод get просто возвращает значение по ключу, не изменяя словарь — если ключа нет, возвращается None или заданное значение по умолчанию. Метод setdefault делает то же самое, но если ключ отсутствует, он добавляет его в словарь с указанным значением и возвращает его.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | Чат

🐍 Фоновые задачи в FastAPI — асинхронность и многопоточность

В видео разбирается, как устроена работа с фоновыми задачами в FastAPI: когда использовать асинхронные функции, а когда — потоки или Celery.

Автор чётко объясняет, как не положить сервер из-за долгих операций и что выбирать для продакшена.

📱 Смотреть на YouTube

tags: #полезное

➡ Python Developer | Чат

❔ Вопрос с собеседования

Что такое сериализация и зачем она нужна?

Ответ: Сериализация — это процесс преобразования объекта в поток байт или строку, чтобы сохранить его в файл, передать по сети или сохранить в базе данных. В Python для этого используются модули pickle, json, marshal и др.

Сериализованный объект можно затем десериализовать — восстановить его исходную структуру в памяти. Это необходимо при передаче данных между программами, кэшировании или межпроцессном взаимодействии.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | Чат

🐍 Что нового в Python 3.14

Недавно релизнулся Python 3.14, в котором появилось множество полезных улучшений: от оптимизаций и синтаксических новшеств до новых инструментов для разработчиков.

Автор выделяет самое важное, чтобы было понятно, что изменилось и как это можно использовать на практике.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

🐍 PyTorch для новичков: вся база по тензорам в одном месте

Сборник базовых приёмов работы с тензорами в PyTorch — для тех, кто начинает знакомство с фреймворком и хочет быстро освоить его основы.

Что внутри:

▶️ Что такое тензоры и зачем они нужны

▶️ Инициализация тензоров: нули, единицы, рандом, похожие по размеру

▶️ Преобразование типов и переход между NumPy и PyTorch

▶️ Арифметика, логические операции, сравнение тензоров

▶️ Матричное умножение и батчевые вычисления

▶️ Broadcasting, view(), reshape(), изменение размерностей

▶️ Индексация и срезы: как обращаться к частям тензора

▶️ Ноутбук с примерами кода

Хороший стартовый материал, чтобы понять механику тензоров до перехода к моделям и обучению.

⛓ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Python Developer | Чат