🐍 Шахматы, которые вас удивят: полный гайд по созданию игры с туманом войны

В статье показано, как создать полноценные шахматы с туманом войны на Python с использованием Pygame.

Автор шаг за шагом реализует игровые фигуры, интерфейс и основную механику, добавляя элемент неизвестности — игрок видит только те клетки, куда могут ходить его фигуры.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

❔ Вопрос с собеседования

Как выполнять поиск, вставку и удаление данных в MongoDB?

Ответ: MongoDB работает с документами в коллекциях. Все операции выполняются над JSON-подобными документами и основаны на фильтрах.

Вставка данных — это добавление новых документов в коллекцию. Документ сохраняется целиком, без предварительного описания схемы, а при отсутствии _id он создаётся автоматически.

Поиск выполняется по фильтрам, которые описывают условия на поля документа. MongoDB возвращает документы, удовлетворяющие этим условиям, при этом для ускорения поиска могут использоваться индексы.

Удаление данных также происходит по фильтру: удаляются один или несколько документов, подходящих под заданные условия. Если фильтр не задан, операция может затронуть всю коллекцию, поэтому такие операции выполняют осторожно.

Ключевая идея: MongoDB всегда работает с документами и фильтрами, а эффективность операций напрямую зависит от структуры данных и наличия индексов.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | 📲 MAX

🐍 15 типичных ошибок начинающих автоматизаторов

В статье разобраны самые частые ошибки начинающих автоматизаторов — от хрупких селекторов и дублирования кода до отсутствия архитектуры и безопасной работы с данными.

Автор на примерах показывает, как сделать тесты надёжными, читаемыми и удобными в поддержке.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

❔ Вопрос с собеседования

Какие объекты можно положить в множество?

Ответ: В Python множество (set) может содержать только хешируемые (то есть неизменяемые) объекты. Это означает, что в set можно положить числа, строки, кортежи (если все их элементы тоже хешируемы), булевы значения и другие неизменяемые типы.

Объекты типа list, dict, set и другие изменяемые структуры — положить нельзя: они не имеют хеш-функции (__hash__) и вызовут ошибку TypeError.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | Чат

😳Админ встретил Трампа

Шутка, это наш новый бот для ИИ-фотосессий: @photosesser 📸

🔖 Хотите проверить, насколько хорошо вы знаете Linux, Docker и Kubernetes?

Вот платформа, которая превратит обучение DevOps в реальный челлендж: десятки практических задач по типу LeetCode, но из мира инфраструктуры.

Каждое задание моделирует реальные ситуации, а система сама проверяет решения и подсказывает, где вы ошиблись.

Идеальный способ прокачать навыки на практике, ссылка — здесь.

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX

❔ Вопрос с собеседования

Почему не стоит сравнивать два float через «==»?

Ответ: Сравнение через == может вернуть False, даже если числа выглядят равными. Вместо этого лучше использовать math.isclose(a, b), которая сравнивает два числа с учётом допустимого отклонения (rel_tol и abs_tol) и гарантирует корректное сравнение.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | 📲 MAX

🐍 Типизация и аннотации типов данных в Python

Типизация в Python необязательна, но если ею пользоваться, код становится понятнее, стабильнее и проще в поддержке — особенно в командах и на масштабных проектах.

Аннотации позволяют явно описывать, что функция принимает и возвращает, а инструменты вроде mypy ловят ошибки ещё до запуска.

Как всё это работает и зачем действительно стоит этим пользоваться — разобрано в статье.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

🐍 Наш архитектурный подход к Python приложениям

В статье команда Райффайзенбанка делится архитектурным подходом к разработке Python-приложений, включая код-стайл, API, работу с базами данных и тестирование.

Автор объясняет ключевые принципы, которые помогают стандартизировать разработку и улучшить качество кода, а также делится своим справочником с лучшими практиками.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | Чат

❔ Вопрос с собеседования

Что такое фабрика декораторов в Python?

Ответ: Фабрика декораторов — это функция, которая возвращает декоратор с параметрами. Она позволяет обобщить поведение и избежать дублирования кода, когда нужно применять одни и те же проверки с разными условиями.

В примере функция require_role("editor") создаёт декоратор, который разрешает выполнение только тем пользователям, у кого есть нужная роль. Это удобно, когда нужно ограничить доступ к разным функциям на основе прав пользователя.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | Чат

🤖 Инструмент, позволяющий собирать ML-модели по текстовому описанию

Внутри целая агентская система, которая автоматизирует весь цикл создания ML — от идеи до готового решения, без ручной возни с архитектурой и пайплайнами.

Как это работает:

▶️ Формулируете задачу обычным текстом и задаёте данные, при необходимости схему он извлекает сам

▶️ Под капотом работает группа ИИ-агентов: один проектирует модель, второй пишет код, третий оценивает качество и правит ошибки

▶️ При нехватке данных система может сгенерировать синтетический датасет для тестирования

▶️ Есть поддержка Ray для параллельного перебора моделей и масштабирования на ядра или кластер

▶️ Через LiteLLM подключается к любым облачным или локальным моделям

Идеально подходит для быстрого прототипирования и экспериментов, когда важно быстро получить рабочий результат — забираем здесь.

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX

🔖 Наглядная шпаргалка по HTTP-запросам

Коротко и наглядно показывает, чем отличаются основные HTTP-методы, когда использовать GET, POST, PUT, PATCH и DELETE, и какие ответы от сервера при этом ожидать.

Сохраняйте, чтобы не потерять!

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX

❔ Вопрос с собеседования

Где следует хранить бизнес-логику в приложении?

Ответ: Бизнес-логику следует размещать в отдельном слое приложения — в сервисах, доменных моделях или специализированных workflow. Это позволяет отделить правила и поведение системы от инфраструктуры и интерфейсов, упрощает тестирование и делает код масштабируемым.

В подходах вроде DDD бизнес-логика концентрируется внутри доменных сущностей и агрегатов, в более классических архитектурах — в сервисных классах. Ключевой принцип — не размещать бизнес-логику в контроллерах, обработчиках запросов или слоях доступа к данным.

tags: #собеседование

➡ Python Developer | Чат

🤖 Инструмент, позволяющий собирать ML-модели по текстовому описанию

Внутри целая агентская система, которая автоматизирует весь цикл создания ML — от идеи до готового решения, без ручной возни с архитектурой и пайплайнами.

Как он работает:

➖ Формулируете задачу обычным текстом и задаёте данные, при необходимости схему он извлекает сам

➖ Под капотом работает группа ИИ-агентов: один проектирует модель, второй пишет код, третий оценивает качество и правит ошибки

➖ При нехватке данных система может сгенерировать синтетический датасет для тестирования

➖ Есть поддержка Ray для параллельного перебора моделей и масштабирования на ядра или кластер

➖ Через LiteLLM подключается к любым облачным или локальным моделям

Идеально подходит для быстрого прототипирования и экспериментов, когда важно быстро получить рабочий результат — забираем здесь.

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX

❔ 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

🐍 Пошаговый гайд по Seaborn для начинающих

В статье показано, как быстро строить понятные и аккуратные графики в Python с помощью Seaborn, не утопая в настройках Matplotlib.

Автор на простых примерах показывает основные типы графиков и приёмы, которых достаточно, чтобы визуализации выглядели нормально и были полезны для анализа.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | 📲 MAX