❔ Вопрос с собеседования

Что знаешь о нереляционных базах данных?

Ответ: Нереляционные базы (NoSQL) не используют жёсткую табличную модель и работают с более гибкими структурами данных. Они не требуют фиксированной схемы, поэтому разные записи могут иметь разный набор полей.

Такие базы хорошо масштабируются горизонтально: данные распределяются по узлам кластера, что помогает выдерживать высокие нагрузки и большие объёмы. Поддерживаются разные модели хранения — ключ-значение, документная, столбцовая и графовая. Это позволяет выбирать подходящую структуру под конкретную задачу.

К распространённым системам относятся MongoDB (документы), Cassandra (столбцы), Redis (ключ-значение) и Neo4j (графы). Они применяются там, где важны масштабирование, скорость и гибкость данных.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | 📲 MAX

🐍 Docker для самых маленьких: упаковываем Python-бота за 10 минут

В статье на примере Telegram-бота показывают, как упаковать Python-проект в Docker так, чтобы он запускался одинаково на любом сервере без ручной настройки окружения.

Автор шаг за шагом показывает создание Dockerfile, сборку образа, запуск контейнера и объясняет, как безопасно передавать токены и обновлять бота.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | 📲 MAX

Та самая фраза, после которой отпадают любые вопросы 😂

➡ Python Developer | #memes

❔ Вопрос с собеседования

В чём разница между вызовом start() и run() у threading.Thread?

Ответ: Метод start() создаёт новый поток и автоматически вызывает run() внутри него.

Если вызвать run() напрямую, он выполнится в текущем потоке, как обычная функция — без создания нового потока и без параллелизма.

Это ключевое различие: start() запускает отдельный поток исполнения, а run() просто выполняет код в том же потоке.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | 📲 MAX

🐍 Как устроена память в Python?

В статье разбирается, как Python работает с памятью — какие участки использует, как управляет объектами и очищает ненужные данные.

Рассказывается, как устроены ссылки, зачем нужен сборщик мусора и как избежать типичных проблем с утечками памяти.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | 📲 MAX

Тяжело нынче джунам

➡ Python Developer | #memes

❔ Вопрос с собеседования

Что делают globals() и locals()?

Ответ: Функции globals() и locals() возвращают словарь с переменными текущей области видимости.

▶️ globals() — это доступ ко всем глобальным именам в текущем модуле (то есть переменным, функциям и классам, определённым на верхнем уровне)

▶️ locals() — возвращает локальные переменные в текущем контексте: внутри функции, класса или блока

Они полезны для динамического анализа, отладки, метапрограммирования и при работе с eval() / exec().

tags: #собеседование

➡ Python Developer | 📲 MAX

🐍 Ускорение роутера в Django в 51 раз

В статье рассказывается, как за счёт простой замены регулярных выражений на startswith и других приемов удалось радикально ускорить маршрутизацию в Django.

Автор описывает путь от диагностики проблемы до прироста в 51 раз в скорости обработки URL.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | 📲 MAX

Наглядно о том, как ИИ исправляет баги

➡ Python Developer | #memes

❔ Вопрос с собеседования

Что делает nonlocal и где его можно использовать?

Ответ: nonlocal позволяет изменять переменную из ближайшей внешней функции, не создавая новую локальную. Он работает только внутри вложенной функции, когда нужно изменить переменную, объявленную во внешней, но не в глобальной области видимости.

Это часто используется в замыканиях, чтобы сохранять и обновлять состояние между вызовами вложенной функции.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | 📲 MAX

🐍 Курс «Разработка бэкенд-приложений на Django»

Это курс, где вы не просто познакомитесь с Django, а реально научитесь собирать backend так, как это делают в продакшене: с API, тестами, ORM, деплоем и всей инфраструктурой вокруг.

В процессе обучения разберёте:

▶ Структуру Django-проекта и рабочее окружение;

▶ Модели, миграции, админку, сигналы;

▶ ORM, транзакции и выполнение запросов;

▶ DRF, REST, GraphQL, документацию и проверку эндпоинтов;

▶ Юнит- и интеграционное тестирование (Pytest);

▶ CI/CD, линтеры, типизацию и пайплайны;

▶ Деплой через Gunicorn;

▶ Middleware, авторизацию и рабочие подходы к безопасности;

▶ Паттерны разработки, KISS/DRY/SOLID и «запахи кода».

В итоге получите рабочий backend с собственным API и понимание того, как доводить Django-проект до продакшен уровня.

⛓ Ссылка на курс

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX

Монетизировать можно всё что угодно — главное уметь 😉

➡ Python Developer | #memes

❔ Вопрос с собеседования

Как Django обрабатывает HTTP-запрос?

Ответ: Когда в Django приходит HTTP-запрос, он проходит через несколько этапов. Сначала запрос попадает в систему маршрутизации (URLconf), где по адресу выбирается нужное представление. Затем вызывается функция или класс-представление, которое выполняет логику: может обратиться к моделям, подготовить данные и выбрать подходящий шаблон.

После этого шаблон формирует HTML-ответ на основе переданных данных, и Django отправляет его обратно клиенту.

Так Django организует работу по схеме MVT: URL → представление → логика и данные → шаблон → HTTP-ответ.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | 📲 MAX

📱 Шпаргалка по PostgreSQL

В этой статье автор собрал вопросы, которые ему часто задавали на собеседовании на позицию Python-разработчика.

Большая часть из них относится к СУБД PostgreSQL, поэтому каждый сможет найти для себя что-то полезное.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | 📲 MAX

А вы и дальше по 8 часов работайте

➡ Python Developer | #memes

❔ Вопрос с собеседования

Как работает механизм импорта модулей в Python и что такое sys.path?

Ответ: При импорте модуля Python ищет его в директориях, указанных в sys.path. Этот список включает текущую директорию, стандартные пути установки Python и пути, добавленные вручную. Если модуль не найден, возникает ошибка ModuleNotFoundError.

tags: #собеседование

➡️ Python Developer | Чат

🐍 Loguru: современное логирование в Python

В статье показано, как заменить print() и громоздкий стандартный logging на Loguru — библиотеку, которая даёт понятный вывод, удобные уровни логов, работу с файлами и ротацией буквально за пару строк.

Автор демонстрирует ключевые приёмы Loguru на практических примерах: от базовой настройки до красивых форматов, структурированных JSON-логов и автоматической отладки исключений.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | 📲 MAX

И у созвонов есть плюсы

➡ Python Developer | #memes

❔ Вопрос с собеседования

Что такое ORM и для чего нужен SQLAlchemy?

Ответ: ORM (Object-Relational Mapping) позволяет взаимодействовать с базой данных через Python-классы и объекты, вместо написания SQL-запросов вручную.

С помощью SQLAlchemy можно описывать таблицы как классы, строки — как объекты, а операции SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE — выполнять через методы Python.

Это упрощает работу с БД, делает код более читаемым, снижает риск SQL-инъекций и облегчает поддержку и миграции.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | 📲 MAX

🐍 Учимся Flask: как написать своё веб-приложение?

В статье автор объясняет, как написать свое первое веб-приложение на Flask, начиная с установки и настройки окружения.

Разбираются основы маршрутизации, работа с HTML-шаблонами и обработка пользовательского ввода, сопровождаемые примерами кода.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат