❔ Вопрос с собеседования

Какие задачи хорошо параллелятся, а какие — плохо?

Ответ: Хорошо масштабируются в многопоточность задачи с большим количеством операций ввода-вывода — сетевые запросы, доступ к файлам, ожидание ответа от базы данных. Пока один поток ждёт, интерпретатор может переключиться на другой, не теряя время впустую.

Плохо параллелятся задачи, которые нагружают CPU и активно используют память. В Python это особенно заметно из-за GIL: при расчётах на CPU всё равно будет использоваться один поток, и параллельное выполнение не даст прироста. Более того, из-за переключений между потоками программа может даже замедлиться.

Если задача сочетает IO и тяжёлую обработку — например, скачивание и парсинг — лучше разделить её: IO оставить в потоках, а CPU-нагрузку отдать в процессы (через multiprocessing) или вынести в очередь.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | Чат

🐍 Kubernetes — простым языком на понятных примерах

В видео объясняется, как работает Kubernetes, зачем он нужен и как упростить с его помощью развёртывание приложений.

Автор пошагово показывает процесс настройки кластера, написания манифестов и балансировки трафика между подами.

📱 Смотреть на YouTube

tags: #полезное

➡ Python Developer | Чат

🐍 Основы парсинга на Python: от Requests до Selenium

В статье объясняется, как собирать данные с сайтов на Python — от простых HTTP-запросов с requests и BeautifulSoup до автоматизации действий через Selenium.

Показано, как имитировать поведение пользователя в браузере: вводить текст, кликать кнопки и извлекать данные с динамически подгружаемых страниц.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

Коротко о работе в бигтехе:

➡ Python Developer | #memes

❔ Вопрос с собеседования

Какой порядок выполнения декораторов, если их несколько на одной функции?

Ответ: Декораторы выполняются снизу вверх — сначала вызывается нижний, затем верхний, оборачивая функцию в несколько слоев.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | Чат

🐍 Пишем микросервисы на FastAPI с RabbitMQ

На примере небольшого проекта автор показывает, как построить микросервисную архитектуру с FastAPI и RabbitMQ: один сервис получает заказы, второй — отправляет уведомления в Telegram.

Пошагово объясняется, как на практике устроена событийная модель, зачем нужен RabbitMQ и как выстроить асинхронное взаимодействие между сервисами.

📱 Смотреть на YouTube

tags: #полезное

➡ Python Developer | Чат

Достойный навык

➡ Python Developer | #memes

📌 Чат для общения:

https://t.me/+qfRtL0LMsCVhMjMy

Здесь вы можете обсудить любые вопросы и пообщаться друг с другом в приятной атмосфере!

🐍 CPython простыми словами: всё, что нужно знать начинающему

В статье понятно и подробно объясняется, как устроен CPython — интерпретатор, который стоит за привычным Python.

Автор показывает, как он выполняет код, управляет памятью, почему существует GIL и как можно ускорять Python через C-расширения.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

Вот она, беспроигрышная стратегия

➡ Python Developer | #memes

❔ Вопрос с собеседования

Как получить имя текущего модуля?

Ответ: Имя модуля доступно через встроенную переменную __name__. Если модуль импортирован, __name__ содержит его полное имя в пространстве имён. Если модуль запущен как главный скрипт, __name__ автоматически принимает значение "__main__".

tags: #собеседование

➡ Python Developer | Чат

🐍 Парсим Ozon: собираем информацию о ценах, товарах и отзывах

В статье показано, как создать парсер Ozon с помощью Playwright и Telegram-бота.

Автор объясняет, как обойти защиту сайта, собрать данные о товарах, ценах и отзывах, сохранить результаты в CSV и развернуть проект в облаке для стабильной работы с ротируемыми IP.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

Как владельцы Макбуков видят твой Lenovo ThinkPad в модной кофейне:

➡ Python Developer | #memes