📱 Когда пора перестать допиливать проект

В статье рассуждают о том, где заканчивается полезная доработка и начинается обычный перфекционизм.

Хороший ориентир: если новая правка уже не оправдывает потраченное время — возможно, продукт пора отпускать.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | 📲 MAX

📱 Roadmap по Python Backend на 2026 год

Внутри:

🫡 Python Core, синтаксис и ООП;
🫡 Алгоритмы и структуры данных;
🫡 Django и FastAPI;
🫡 Linux и Docker;
🫡 Асинхронное программирование;
🫡 Тестирование;
🫡 Практика и подготовка к собеседованиям.

Для каждого этапа также подобраны курсы, тренажеры и дополнительные материалы.

⛓ Ссылка на репозиторий

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX

Выводы делаем сами

➡ Python Developer | #memes

📱 Python 3.15 вышел: стал быстрее и получил ленивые импорты

Теперь можно писать lazy import, чтобы тяжёлая библиотека загружалась не при старте программы, а только когда реально понадобится.

Заодно JIT на x86-64 Linux ускорился в среднем на 7–8%, появился новый профилировщик Tachyon, а UTF-8 стал стандартной кодировкой.

⛓ Подробнее про релиз

tags: #новости

➡ Python Developer | 📲 MAX

📱 Как правильно сортировать данные в Python

sorted() и .sort() выглядят почти одинаково, но ведут себя по-разному. Первый создаёт новый список, второй сортирует исходный на месте.

В статье как сортировать по одному или нескольким полям, работать со строками, словарями и объектами своих классов, а также использовать key, lambda, itemgetter и attrgetter.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | 📲 MAX

📱 Проверяем ML-стратегии на рынке прямо из Python

Нашли фреймворк PyBroker, который умеет:

🫡 Тестировать стратегии на исторических данных;
🫡 Работать сразу с несколькими финансовыми инструментами;
🫡 Обучать и подключать ML-модели;
🫡 Проводить Walkforward Analysis;
🫡 Загружать данные из Yahoo Finance и Alpaca;
🫡 Оптимизировать параметры стратегии;
🫡 Ускорять расчёты через NumPy и Numba.

Подойдёт для исследований и проверки торговых идей перед реальным запуском.

⛓ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX

📱 Что нового произошло в Python-опенсорсе за сентябрь

Свежий дайджест собрал главные обновления месяца: новые PEP, релизы библиотек и интересные проекты сообщества.

Отдельно разбираются операторы ?., ?[] и ?? для работы с None, ускорения в msgspec, развитие django-modern-rest и новые версии популярных Python-инструментов.

⛓ Подробнее тут

tags: #новости

➡ Python Developer | 📲 MAX

📱 Управляем браузером прямо из Python

Playwright умеет открывать Chromium, Firefox и WebKit, выполнять JavaScript, кликать по кнопкам, заполнять формы и собирать данные с сайтов.

В статье с нуля разбирают локаторы, browser context, авторизацию, пагинацию и парсинг динамического контента.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | 📲 MAX

📱 Шпаргалка по алгоритмам и структурам данных на Python

В репозитории разобраны:

🫡 Массивы и связные списки;
🫡 Хеш-таблицы, очереди и стеки;
🫡 Деревья, графы и кучи;
🫡 Бинарный поиск и рекурсия;
🫡 Divide and conquer;
🫡 Метод двух указателей;
🫡 BFS и DFS;
🫡 Сортировка слиянием.

Все примеры идут на Python, а сам материал можно использовать как конспект перед техническим интервью.

⛓ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX

📱 Как укротить сложную бизнес-логику в FastAPI

В статье разбирают реальный кейс с долгими процессами, внешними API и кучей состояний, которые раньше превращали контроллеры и фоновые задачи в лапшекод.

Решение — связка CQRS + стейт-машины: бизнес-логику вынесли в изолированные команды, а управление процессом оставили отдельному оркестратору.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | 📲 MAX

📱 Шпаргалки по Python на все случаи жизни

Нашёл удобную базу, где темы разобраны коротко, структурированно и сразу с примерами.

Можно быстро освежить Python Core, Django, FastAPI, SQLAlchemy, Pandas, NumPy, машинное обучение или разобраться с многопоточностью и асинхронностью.

⛓ Ссылка на сайт

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX

📱 Как проходить System Design на собеседовании

В статье дают пошаговый каркас ответа: требования → расчёт нагрузки → API → модель данных → архитектура → масштабирование и проверка отказов.

Плюс есть список тем для подготовки и типовые задачи для разных уровней.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | 📲 MAX