🖥 Крутой Roadmap для Python-разработчика в 2024 году

1. Основы Python

Изучите:
- Переменные и типы данных
- Условные операторы и циклы
- Функции

2. Основные структуры данных

Практика:
- Списки, множества, словари
- Стек, очередь, связанный список
- Алгоритмы сортировки и поиска

3. Погружение в объектно-ориентированное программирование (ООП)

Понять:
- Классы и объекты
- Наследование
- Инкапсуляция и полиморфизм

4. Изучение веб-фреймворков

Начните с:
- Flask (для начинающих)
- Django (для опытных разработчиков)

5. Разработка API с использованием Flask/Django

Ключевые концепции:
- Операции CRUD
- Аутентификация
- Работа с данными JSON

6. Интеграция баз данных с Python

- Базы данных SQL: SQLite, PostgreSQL
- NoSQL базы данных: MongoDB

7. Тестирование кода на Python

Основные инструменты:
- Модульное тестирование (unittest, pytest)
- Отладка (pdb)

8. Продвинутые темы Python

Глубокое погружение:
- Декораторы
- Генераторы
- Менеджеры контекста

9. Развёртывание приложений Python

Методы развёртывания:
- Разворачивание на Heroku
- Контейнеризация с помощью Docker

10. Создание и развёртывание проектов

Реализуйте проекты:
- Веб-приложения (Flask/Django)
- Сервисы API
- Проекты анализа данных

#doc #python #roadmap

@pro_python_code

🔍 dstack — инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для упрощения работы с вычислительными нагрузками, требующими GPU! Основная цель проекта — сделать разработку, обучение и развертывание генеративных моделей ИИ более доступным и простым процессом, независимо от того, где они выполняются: в облаке или локально.

🔍 Основные особенности:

🌟 Альтернатива Kubernetes и Slurm: dstack упрощает оркестрацию контейнеров для задач машинного обучения и аналитики данных.

🌟 Поддержка мультиоблачных и локальных решений: позволяет запускать приложения на любой платформе, включая облачные сервисы (AWS, GCP, Azure) и локальные сервера.

🌟 Совместимость с GPU и TPU: поддерживает оборудование NVIDIA, AMD и TPU для более эффективной работы с высокопроизводительными нагрузками.

🌟 Интеграция с существующими инструментами: позволяет легко интегрировать существующие решения в ваш рабочий процесс.

🔐 Лицензия: MPL-2.0

🖥 Github

@pro_python_code

🖥 Вывод календаря на 2025 год с помощью Python

@pro_python_code

🖥 При работе с асинхронным кодом на #Python не используйте "time.sleep()", так как это заблокирует основной цикл.

Вместо этого используйте `async.sleep()`.

@pro_python_code

🔥 awesome-opensource-boilerplates — коллекция ссылок на готовые шаблоны и инструменты для разработки на всевозможных языках!

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@pro_python_code

🔥 Огромный репозиторий, который фильтрует и собирает лучшие инструменты для веб-разработки на Python!

🔐 Лицензия: CC-BY-SA-4.0

🖥 Github

@pro_python_code