🐕🦺 Пет-проекты в резюме: как превратить фриланс и side-проекты в карьерный козырь
Если вы до этого фрилансили, делали pet-проекты, вели свой стартап или писали код «в стол» — это всё не мусор, а ваш актив.
Рассказываем, как оформить это в резюме так, чтобы HR и тимлиды увидели не «опыт вне офиса», а результаты, скиллы и инициативу.
🔹 Что точно можно (и нужно) указывать:
— Внятные pet-проекты с кодом на GitHub
— Коммерческий фриланс (даже без ИП)
— Контрибьюты в open source
— Побочные продукты, MVP, тестовые стартапы
— Консалтинг, ревью чужого кода, наставничество
— Технические блоги, курсы, публикации
👍 Главное — оформлять их как рабочий опыт, а не как «увлечения по выходным».
👉 Подробнее в новой статье:
https://proglib.io/sh/TSpGKgMUCE
Библиотека питониста #буст
Если вы до этого фрилансили, делали pet-проекты, вели свой стартап или писали код «в стол» — это всё не мусор, а ваш актив.
Рассказываем, как оформить это в резюме так, чтобы HR и тимлиды увидели не «опыт вне офиса», а результаты, скиллы и инициативу.
🔹 Что точно можно (и нужно) указывать:
— Внятные pet-проекты с кодом на GitHub
— Коммерческий фриланс (даже без ИП)
— Контрибьюты в open source
— Побочные продукты, MVP, тестовые стартапы
— Консалтинг, ревью чужого кода, наставничество
— Технические блоги, курсы, публикации
👍 Главное — оформлять их как рабочий опыт, а не как «увлечения по выходным».
👉 Подробнее в новой статье:
https://proglib.io/sh/TSpGKgMUCE
Библиотека питониста #буст
❤7👍2😁1
Команда PyPy выпустила новую версию 7.3.20! Это микро-релиз, совместимый с предыдущими 7.3.x, но с важными улучшениями:
Что нового:
— Исправлены баги в
ctypes
и OrderedDict
— Поддержка будущей версии Cython для PyPy 3.11
— Обновлён stdlib до CPython 2.7.18+ и 3.11.13
В составе:
— PyPy2.7 — полная поддержка Python 2.7
— PyPy3.11 — быстрая альтернатива Python 3.11
PyPy остаётся одним из самых быстрых интерпретаторов Python благодаря встроенному JIT-компилятору. Отличный выбор для ускорения Python-приложений без переписывания кода.
Поддерживаются сборки для:
— Linux/macOS (x86 и ARM)
— Windows (x64)
Библиотека питониста #свежак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤4😁3🤩3
🍝 Почему ваш Python-код превращается в спагетти — и как это исправить
В свежем и полезном видео автор показывает, как даже простой проект на Python может быстро стать нечитаемым… если не использовать абстракции.
Что в ролике:
▶️ Когда и зачем использовать ABC, Protocol и Callable
▶️ Почему абстракции — это не про сложность, а про порядок
▶️ Как снизить связанность и избавиться от «чудовищных импортов»
▶️ Структурная типизация без наследования
▶️ Практические советы даже для маленьких pet-проектов
📹 Смотреть на YouTube: https://clc.to/vt15-w
Библиотека питониста #буст
В свежем и полезном видео автор показывает, как даже простой проект на Python может быстро стать нечитаемым… если не использовать абстракции.
Что в ролике:
📹 Смотреть на YouTube: https://clc.to/vt15-w
Библиотека питониста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍5😁3🔥2❤🔥1
🧨 Если бы вы могли навсегда удалить ОДНУ вещь из Python…
Один подписчик признался:
И тут мы задумались... А какие фичи Python вы бы с радостью вычеркнули навсегда?
Вот топ кандидатур на удаление:
❌
❌
❌
❌
❌
❌
❌ и, конечно, магические
🗯 А вы что выберете?
Пишите в комментариях, какую фичу вы бы убрали без сожалений.
Давайте соберём рейтинг самых раздражающих особенностей Python.
Библиотека питониста #междусобойчик
Один подписчик признался:
«Удалил бы self. Ну серьёзно — Python придумал классы, но заставляет каждый раз напоминать об этом вручную.»
И тут мы задумались... А какие фичи Python вы бы с радостью вычеркнули навсегда?
Вот топ кандидатур на удаление:
self
в методахlambda
, которая ничего не объясняетis
vs ==
(и бесконечные грабли с ними)GIL
, тормозящий многопоточностьtyping
, который пугает начинающихasync
/ await
, который «ещё чуть-чуть и заработает»__dunder__
-методы🗯 А вы что выберете?
Пишите в комментариях, какую фичу вы бы убрали без сожалений.
Давайте соберём рейтинг самых раздражающих особенностей Python.
Библиотека питониста #междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁15❤2👏1
🎂 Django празднует 20 лет — вспоминаем историю
Первый коммит в публичный репозиторий Django состоялся 15 июля 2005 года. Сегодня, 15 июля 2025-го, отмечаем этот важный юбилей!
13 июля 2005 года Джейкоб Каплан-Мосс сделал первый коммит в публичный репозиторий, который позже стал Django. С тех пор прошло 20 лет и более 400 релизов. Сегодня отмечаем круглую дату любимого веб-фреймворка.
К юбилею опубликован доклад Django Origins, впервые показанный 10 лет назад на праздновании десятилетия Django в Лоренсе, Канзас. В нём — история создания фреймворка, ранние идеи и проекты, построенные на нём, а также немного цифровой археологии.
😊 Видео: https://clc.to/7IiOaA
⬇️ Делимся с вами также чит-шитом по Django: https://clc.to/W0lNxw
💬 А вы помните свой первый проект на Django?
❤️ В честь 20-летия Django ставь лайк — поддержим легенду вместе.
Библиотека питониста #буст
Первый коммит в публичный репозиторий Django состоялся 15 июля 2005 года. Сегодня, 15 июля 2025-го, отмечаем этот важный юбилей!
13 июля 2005 года Джейкоб Каплан-Мосс сделал первый коммит в публичный репозиторий, который позже стал Django. С тех пор прошло 20 лет и более 400 релизов. Сегодня отмечаем круглую дату любимого веб-фреймворка.
К юбилею опубликован доклад Django Origins, впервые показанный 10 лет назад на праздновании десятилетия Django в Лоренсе, Канзас. В нём — история создания фреймворка, ранние идеи и проекты, построенные на нём, а также немного цифровой археологии.
💬 А вы помните свой первый проект на Django?
❤️ В честь 20-летия Django ставь лайк — поддержим легенду вместе.
Библиотека питониста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤27🎉2👍1😢1
🤖 Знаете, чем настоящий AI отличается от чат-бота?
Чат-бот просит перезагрузить роутер, а настоящий AI уже умеет читать ваши эмоции в чате, включать музыку под ваше настроение, контролировать погрузку руды с точностью Терминатора и даже находить на КТ-снимках то, чего не заметит человеческий глаз.
Современные компании для таких задач всё чаще используют Deep Learning — алгоритмы на основе нейросетей. Но чтобы попасть в эту лигу, нужен фундамент. И имя ему — Machine Learning.
Наш новый курс по ML — это не волшебная таблетка. Это честный и структурированный путь в мир Data Science. Мы дадим вам базу, с которой вы:
✅ разберётесь, как мыслят машины (спойлер:матрицами! );
✅ научитесь строить работающие модели, а не карточные домики;
✅ получите трамплин для прыжка в Deep Learning.
Хватит смотреть, как другие запускают ракеты. Пора строить свой собственный космодром.
Начните с фундамента на нашем курсе по Machine Learning!
Чат-бот просит перезагрузить роутер, а настоящий AI уже умеет читать ваши эмоции в чате, включать музыку под ваше настроение, контролировать погрузку руды с точностью Терминатора и даже находить на КТ-снимках то, чего не заметит человеческий глаз.
Современные компании для таких задач всё чаще используют Deep Learning — алгоритмы на основе нейросетей. Но чтобы попасть в эту лигу, нужен фундамент. И имя ему — Machine Learning.
Наш новый курс по ML — это не волшебная таблетка. Это честный и структурированный путь в мир Data Science. Мы дадим вам базу, с которой вы:
✅ разберётесь, как мыслят машины (спойлер:
✅ научитесь строить работающие модели, а не карточные домики;
✅ получите трамплин для прыжка в Deep Learning.
Хватит смотреть, как другие запускают ракеты. Пора строить свой собственный космодром.
Начните с фундамента на нашем курсе по Machine Learning!
👍7❤2
Если ваш Python-код медленный, а нужен быстрый — есть много стратегий ускорения: от распараллеливания до компилируемых расширений. Но если использовать только один подход, легко упустить серьёзный потенциал.
— Ускоряет код по-своему;
— Требует отдельных навыков;
— Работает как по отдельности, так и в сочетании.
В статье показан реальный пример, где применяются четыре практики:
📖 Читаем подробно: https://clc.to/N-dyGA
Библиотека питониста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11👍1👏1
🔥 Cython и PyPy — реальное спасение производительности Python или маркетинговый хайп
Python часто критикуют за скорость — интерпретатор и глобальная блокировка (GIL) создают узкие места, особенно в вычислительно тяжёлых задачах.
Чтобы решить эти проблемы, появились инструменты:
✅ Cython — позволяет писать части кода на языке, близком к C, компилируется в расширения для Python.
➡️ Может дать значительный прирост скорости, особенно для циклов и численных вычислений. Но требует переписывания части кода и понимания низкоуровневых деталей.
✅ PyPy — альтернативная реализация Python с JIT-компиляцией, которая на лету ускоряет выполнение кода без изменений в исходниках.
➡️ Работает отлично для чистого Python-кода, но может иметь проблемы с совместимостью сторонних C-расширений.
Вопрос в воздухе: действительно ли Cython и PyPy — универсальное решение для ускорения Python, или это просто хайп для узких и редких кейсов?
💬 Многие скажут: зачем заморачиваться с этими костылями, если проще переписать узкие места на нативных библиотеках или просто масштабировать. А переход на Cython или PyPy — это лишь добавление головной боли и сложности поддержки.
Библиотека питониста #междусобойчик
Python часто критикуют за скорость — интерпретатор и глобальная блокировка (GIL) создают узкие места, особенно в вычислительно тяжёлых задачах.
Чтобы решить эти проблемы, появились инструменты:
Вопрос в воздухе: действительно ли Cython и PyPy — универсальное решение для ускорения Python, или это просто хайп для узких и редких кейсов?
Библиотека питониста #междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8👍4
🔥 Знакомьтесь, преподаватель нашего нового курса по ML — Мария Жарова.
В карточках рассказали, чем Мария занимается и какие советы даёт тем, кто хочет расти в IT и Data Science ☝️
А если вы уже поняли, что тянуть нечего, начните свой путь в ML правильно: с реальной практикой, поддержкой ментора и видимым результатом.
👉 Записывайтесь на курс
В карточках рассказали, чем Мария занимается и какие советы даёт тем, кто хочет расти в IT и Data Science ☝️
А если вы уже поняли, что тянуть нечего, начните свой путь в ML правильно: с реальной практикой, поддержкой ментора и видимым результатом.
👉 Записывайтесь на курс
❤4👏2😁1
— PyPy теперь ещё стабильнее: вышел релиз 7.3.20
— Django празднует 20 лет — вспоминаем историю
— PEP 734 – Multiple Interpreters in the Stdlib —добавляет поддержку множественных интерпретаторов прямо в стандартную библиотеку.
— PEP 792 – Project Status Markers in the Simple Index — позволяет PyPI и другим индексам помечать статус проекта.
📦 Новые и обновлённые Python-библиотеки
— uv 0.8.0 — молниеносный менеджер пакетов и проектов для Python, написан на Rust
— TorchAO 0.12.0 — применение accuracy-oriented оптимизаций к PyTorch-моделям
— Firebase Admin SDK 7.0.0 — управляйте Firebase прямо из Python
— coredis 5.0.0 — асинхронный Redis-клиент на Python с высокой производительностью
— Streamlit 1.47.0 — быстрый способ создать data apps прямо в Jupyter-стиле
— dag-factory 0.23.0 — генерация DAGов Airflow на лету из YAML
— kedro-datasets 8.0.0 — коннекторы для чтения/записи данных в Kedro
— cyclonedx-python 7.0.0 — генерация SBOM (Software Bill of Materials) для Python
— textual 4.0.0 — современные TUI-приложения (интерфейс в терминале, но красиво)
— opentelemetry-python 1.35.0 — набор API и SDK для телеметрии в Python
🔥 Опыт других
— CPython — бессмертные Immortal объекты
— Анатомия тестового проекта на Python: раскладываем всё по полочкам для новичков
— Bash vs Python: битва, где нет проигравших
— PEP-734: Субинтерпретаторы в Python 3.14
— Запускаем несколько интерпретаторов в коде на Python — невероятная скорость
— Почему Python стал языком нейросетей и как это работает на практике
Библиотека питониста #свежак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8🔥4👍3
Forwarded from Библиотека задач по Data Science | тесты, код, задания
👍2
😱 Неожиданные фишки Python, которые точно удивят
Python — удобный и мощный язык, но иногда даже простые кусочки кода работают не так, как ожидаешь. В этом проекте опытные питонисты собрали такие примеры, чтобы помочь понять, что происходит «под капотом».
Если вы опытный программист — попробуйте угадать результат с первого раза! Если нет — отличный шанс узнать что-то новое и взглянуть на Python по-новому.
Начнем с самого простого:
👉 Ссылка на код: https://clc.to/iJUyPg
Библиотека питониста #свежак
Python — удобный и мощный язык, но иногда даже простые кусочки кода работают не так, как ожидаешь. В этом проекте опытные питонисты собрали такие примеры, чтобы помочь понять, что происходит «под капотом».
Если вы опытный программист — попробуйте угадать результат с первого раза! Если нет — отличный шанс узнать что-то новое и взглянуть на Python по-новому.
Начнем с самого простого:
a = "wtf"
b = "wtf"
print(a is b) # Что выведет?
a = "wtf!"
b = "wtf!"
print(a is b) # А здесь?
👉 Ссылка на код: https://clc.to/iJUyPg
Библиотека питониста #свежак
❤7👍5🔥3🤔2
🔥 Вы ещё можете застать старый добрый Proglib — с вечным доступом к курсам.
С 1 августа всё меняется: навсегда — останутся только те, кто успел купить сейчас.
-40% на все курсы. Включая обновлённый Python (кроме курса по AI-агентам)
Это не просто распродажа. Это — последняя точка входа в Proglib Academy по старым правилам.
📚 Выбрать и забрать свой курс навсегда → https://clc.to/TBtqYA
С 1 августа всё меняется: навсегда — останутся только те, кто успел купить сейчас.
-40% на все курсы. Включая обновлённый Python (кроме курса по AI-агентам)
Это не просто распродажа. Это — последняя точка входа в Proglib Academy по старым правилам.
📚 Выбрать и забрать свой курс навсегда → https://clc.to/TBtqYA
👍1