🐍 Магия Python: почему list — не список, а dict находит всё мгновенно

В статье показывают, как в CPython на самом деле устроены list и dict: первый — динамический массив с амортизированным O(1) для append и дорогими вставками в середину, второй — хеш-таблица с бакетами, коллизиями и ростом под капот.

По ходу объясняется, откуда берётся O(1) для доступа по индексу и по ключу, зачем dict’у неизменяемые ключи и в каких сценариях list, deque и dict начинают упираться в производительность.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

Такое мы практикуем

➡ Python Developer | #memes

💻 PostgreSQL. Основы языка SQL

Делимся книгой для тех, кто хочет освоить SQL не поверхностно, а на уровне логики и структуры языка.

В ней показано, как создается и организуется база данных в PostgreSQL, как работают запросы, транзакции и оптимизация — всё, что нужно, чтобы понимать систему изнутри, а не просто повторять готовые шаблоны.

⛓ Скачать в PDF

tags: #полезное

➡ Python Developer | Чат

Машины уже начинают руководить нами

➡ Python Developer | #memes

❔ Вопрос с собеседования

Что такое глубокая копия?

Ответ: Глубокая копия — это полное дублирование объекта вместе со всеми вложенными структурами. Изменения в оригинале никак не затрагивают копию, и наоборот.

В Python для этого используют copy.deepcopy(), которая создаёт полностью независимую структуру данных, включая вложенные списки, словари и другие объекты.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | Чат

🐍 Как и когда использовать Celery — мой опыт на проде

В статье объясняется, зачем нужен Celery и как он помогает обрабатывать тяжёлые и медленные задачи во внешних API без блокировки основного потока.

Автор рассказывает, почему в его случае не подошли asyncio (из-за отсутствия реальной параллельности) и multiprocessing (из-за ручной настройки), и как Celery с Redis и Flower решил проблему.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

А ведь действительно

➡ Python Developer | #memes

💻 PostgreSQL 17 изнутри

Делимся книгой для тех, кто хочет понимать PostgreSQL не на уровне команд, а на уровне механики и архитектуры.

В ней разбирается, как устроены ключевые подсистемы, какие процессы происходят внутри и почему PostgreSQL ведёт себя так, как ведёт. Это системное объяснение, которое поможет работать с базой осознанно, а не вслепую.

⛓ Скачать в PDF

tags: #полезное

➡ Python Developer | Чат

❔ Вопрос с собеседования

Что произойдёт, если в try вызвать return, а в finally — тоже return?

Ответ: Если в блоке try выполняется return, но в блоке finally тоже есть return, то возвращаемое значение из try будет проигнорировано. Возврат из finally перезапишет его.

Это происходит потому, что finally всегда выполняется после try и catch, но перед фактическим возвратом значения. Если в finally есть свой return, он окончательно определяет результат метода.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | 📲 MAX

🐍 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 | 📲 MAX

📲 Python Developer теперь в MAX!

Будем рады вашей поддержке — сейчас посты дублируются в MAX, но скоро мы порадуем вас эксклюзивным контент.

Изящный ход

➡ Python Developer | #memes

❔ Вопрос с собеседования

Почему list.sort() возвращает None, а не отсортированный список?

Ответ: Метод list.sort() изменяет список на месте и намеренно возвращает None, чтобы явно показать: сортировка была выполнена, но не создавался новый список. Это предотвращает путаницу между изменением объекта и созданием его копии.

Если нужен новый отсортированный список, используют встроенную функцию sorted(), которая возвращает результат, не изменяя оригинал.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | 📲 MAX

🐍 Автоматизация Excel и Word с помощью Python

Если вы устали вручную собирать отчёты в Excel и Word, эта статья покажет, как с помощью Python автоматизировать рутинные задачи и сэкономить часы работы.

Автор подробно объясняет, как использовать библиотеки openpyxl и python-docx для создания таблиц, диаграмм и документов, а также делится примерами кода для построения полноценного конвейера генерации отчётов.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | 📲 MAX