⚡ Осваиваем очереди в Python: четыре способа

Очередь работает по принципу FIFO (First In, First Out), что делает её полезной для планирования задач, буферизации и обработки данных. В Python есть несколько способов реализовать очередь, каждый из которых подходит для разных сценариев:

✅ Списки (list) — простой вариант, но неэффективен при больших данных (удаление элемента — O(n))
✅ collections.deque — оптимизирован для быстрого добавления и удаления (O(1))
✅ queue.Queue — потокобезопасен, подходит для многопоточных приложений
✅ multiprocessing.Queue — используется для обмена данными между процессами

А какой способ реализации очереди используете вы чаще всего? 👇

📌 Полезная шпаргалка по методам списков

Не помните, как вставить элемент или удалить значение? Сохраните этот пост, чтобы всегда иметь быстрый доступ к основным методам списков!

🚀 Django и NoSQL: миссия выполнима?

Django — мощный Python-фреймворк, построенный вокруг SQL-баз данных. Но что, если вам нужен NoSQL-бэкенд?

🔍 Это требует нестандартных решений, продуманных стратегий и немного магии. Как адаптировать Django для работы с NoSQL?

Разбираем все нюансы в статье: https://clc.to/du3yZQ

✔️ Как легко преобразовывать JSON в объекты Python

Пример кода, который демонстрирует, как с помощью библиотеки json преобразовывать JSON-строки в объекты Python — числа, словари и списки.

Совет на 2025-й — будьте осторожнее с выбором работы.

IT-рынок штормит: массовые сокращения, заморозка найма, снижение зарплат. В такое время особенно важно отличать стоящие офферы от проходных.

Знакомо? Открываешь вакансию, а там: «Ищем middle-разработчика с опытом 10 лет, знанием 15 языков и готовностью работать за печеньки. Офис в Челябинске, релокация за ваш счет» 🤦‍♂️

Чтобы не тратить время на сотни сомнительных предложений, подпишитесь на IT Job Hub. Там мы отфильтровываем весь мусор и публикуем только избранные вакансии в стабильных компаниях:

— Зарплаты на уровне рынка, а не на уровне голодного студента
— Никаких «мы молодая и дружная семья» — только адекватные условия
— Проверенные работодатели, а не стартапы из сомнительных сфер

Вакансии удобно разбиты по тегам: #python #java #go #data #devops и по другим направлениям. Без воды и лишнего спама — только проверенные вакансии в знакомых компаниях.

Подписывайтесь, если не хотите упустить работу мечты → @proglib_jobs

🔥 Scripton — Python IDE с мгновенной визуализацией

Визуализация отображается в отдельной вкладке IDE, а создавать анимации так же просто, как запустить цикл.

Ссылка на проект: https://clc.to/QeZVcg

💾 10 способов работы с большими файлами в Python, о которых ты не знал

Годнота для всех, кто работает с данными. Статья раскрывает разные подходы к обработке больших файлов — от простых итераторов до распределенных вычислений.

👍 Сохраняй себе, точно пригодится в работе: https://proglib.io/sh/VOcgo7w0W1

🚨 XSS-уязвимость в официальной документации Python

Официальная документация Python 3.12 содержит пример кода с уязвимостью XSS (Cross-Site Scripting).

💡 Проблема в коде на основе модуля cgi, который напрямую выводит пользовательские данные без экранирования:

pythonprint(«name:», form[«name»].value)print(«addr:», form[«addr»].value)

❗ Такой код может повлиять на безопасность Python-разработки в целом.
❗ ИИ-модели (ChatGPT, DeepSeek) могут воспроизводить небезопасные шаблоны.
❗ В коде Debian и многих других проектах всё еще встречается import cgi.

🔗 Читать подробнее: https://clc.to/7erK4Q

Что такое namespace package?

namespace package — это тип пакета, который позволяет разделить один пакет на несколько директорий. Это особенно полезно, когда необходимо распространять разные части пакета отдельно или объединять модули из разных источников под общим именем.

⚡ Основные особенности:
1. Нет необходимости в __init__.py: в отличие от обычных пакетов, namespace packages не требуют наличия этого файла.

2. Можно объединить несколько директорий, и Python автоматически их комбинирует во время выполнения, что упрощает управление большими кодовыми базами.

👍 Python в феврале: актуальные релизы, новости и топ-статьи

📝 Учимся Flask: как написать своё веб-приложение
Отличная статья для тех, кто хочет научиться работать с Flask и писать свои веб-приложения.

📚 Погружение в Django: 8 полезных ссылок
Для всех, кто хочет углубить свои знания в Django, здесь собраны полезные материалы.

🐍 Вышел Python 3.13.2 и 3.12.9
Новые релизы Python с исправлениями ошибок и улучшениями.

🔥 Python 3.14.0 alpha 5
Альфа-версия Python 3.14.0 с новыми функциями.

🚀 Вышла Django 5.2 beta 1
Первая бета-версия Django 5.2 с новыми фичами и улучшениями.

🛠️ Django MongoDB Backend
MongoDB анонсировал официальную публичную превью-версию бэкенда для Django, что позволит интегрировать MongoDB с Django с официальной поддержкой.

📱 PyPI теперь поддерживает колеса для iOS и Android
Теперь Python-разработчики могут распространять мобильные пакеты для iOS и Android — значительное улучшение для мобильных разработчиков.

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи

Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.

Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.

Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.

👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.

🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning

🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML.
(ссылка)

🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy.


Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ.


😮 На вебинаре вы узнаете:

🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию.

🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.

🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора.

🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning.

🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.

👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!

📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/25a0a8c9