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

🐍 Как писать REST API — 9 правил

В видео даны практические советы по написанию понятного и стабильного REST API — от использования методов и структуры маршрутов до безопасности, версионирования и формата данных.

Автор даёт чёткие рекомендации, которые помогут сделать API надёжным, читаемым и масштабируемым.

📱 Смотреть на YouTube

tags: #полезное

➡ Python Developer | Чат

Ох уж эти нейроэйчары

➡ Python Developer | #memes

❔ Вопрос с собеседования

Что такое None в Python?

Ответ: None — это специальное значение, которое представляет отсутствие значения или пустоту. Оно используется для обозначения того, что переменная или функция не имеют значимого значения. None является объектом и единственным значением типа NoneType. В Python None также используется как значение по умолчанию для аргументов функции, если аргумент не был явно указан.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | Чат

🐍 Обучаемся основам компьютерного зрения

В статье рассказывается как запустить базовые задачи компьютерного зрения на компактном одноплатном ПК Lichee Pi 4A, используя Python и библиотеку Pillow.

Разбираются операции с изображениями, интерактивная работа с графикой, а также подключение модели YOLOX для распознавания объектов в реальном времени.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

И в чем он не прав?

➡ Python Developer | #memes

❔ Вопрос с собеседования

Что такое GIL в Python, зачем он нужен и как его можно обойти?

Ответ: GIL (Global Interpreter Lock) — это механизм в интерпретаторе CPython, который гарантирует, что одновременно только один поток может исполнять байт-код Python. Он был введён для упрощения работы с памятью и обеспечения потокобезопасности встроенных структур данных.

Однако из-за GIL многопоточность в Python не даёт настоящей параллельности на уровне CPU: даже если создать несколько потоков, они будут выполняться по очереди, а не одновременно, что ограничивает производительность при вычислительно нагруженных задачах.

Обойти это ограничение можно, используя модули вроде multiprocessing, которые запускают отдельные процессы с собственной памятью и собственным GIL. Также можно переносить тяжёлую логику в нативные C-расширения или использовать интерпретаторы без GIL, такие как Jython или экспериментальные версии PyPy.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | Чат