🧑‍💻 Какой язык программирования учить в 2025 году

Proglib рассказывает базу в формате рилса

💬 Как оставлять комментарии в чате нашего канала

В нашем чате работает бот Shieldy — он защищает от спама, запрашивая у новых участников решение простой капчи.

⚠️ Проблема, с которой сталкиваются многие: вы нажимаете под постом «Прокомментировать», пишете что-то, а потом получаете бан и не можете писать комментарии.

❓Почему так: Shieldy отправляет капчу в сам чат, а не в комментарии под конкретный пост. Из-за этого капчу можно не увидеть, не отправить ответ на нее, и бот автоматически заблокирует вас.

✅ Как присоединиться к чату, чтобы бот вас не забанил

— Зайдите в описание канала с телефона и нажмите кнопку Discuss / Чат
— Нажмите Join / Присоединиться
— Сразу обратите внимание на сообщение от бота Shieldy
— Решите простой пример и отправьте ответ в чат

После этого бот отправит приветственное сообщение и вы сможете оставлять комментарии. Эту проверку нужно пройти только один раз при вступлении в чат.

❗️ Если вас все-таки забанили

— Это временная блокировка на несколько минут
— Подождите и попробуйте зайти позже, бот снова отправит вам капчу

Админы канала никак не могут ускорить процесс, бот автоматически снимает с вас блокировку через пару минут. Мы понимаем, что эта система неидеальна, и ищем более удобное решение.

👾 Спасибо, что активно участвуете в обсуждении наших постов!

👍 Промпт для генерации юнит-тестов

Используйте следующий промпт для генерации юнит-тестов с помощью pytest:

💬 Промпт:

Please generate comprehensive unit tests for the following Python function using pytest.

Requirements:  
1. Carefully analyze the function’s functionality, inputs, and outputs.
2. Generate unit tests that cover standard use cases and edge cases.
3. Ensure that the tests are clear, easy to understand, and well-organized.
4. Challenge potential inaccuracies with false outcomes, testing against possible mistakes.
5. Use assertions that test both expected outcomes and exception handling.

[insert function code here]

Что вы получите?
▪️ Полный набор юнит-тестов, охватывающих все аспекты функции.
▪️ Применение лучших практик тестирования.
▪️ Обеспечение надежности кода и упрощение отладки.

✔️ Пример:

Предположим, у нас есть функция, которая вычисляет факториал числа:

def factorial(n: int) -> int:
    if n == 0 or n == 1:
        return 1
    return n * factorial(n-1)

Промпт позволит получить набор юнит-тестов для этой функции:

import pytest
from your_module import factorial

def test_factorial_base_case():
    """Проверка, что факториал 0 и 1 возвращает 1."""
    assert factorial(0) == 1
    assert factorial(1) == 1

def test_factorial_positive_integers():
    """Проверка факториала для положительных целых чисел."""
    assert factorial(2) == 2
    assert factorial(3) == 6
    assert factorial(4) == 24
    assert factorial(5) == 120

def test_factorial_large_number():
    """Проверка факториала для большего числа."""
    assert factorial(10) == 3628800

def test_factorial_negative():
    """Проверка, что функция выбрасывает исключение для отрицательных чисел."""
    with pytest.raises(ValueError):
        factorial(-1)

def test_factorial_edge_case():
    """Проверка факториала для граничного случая."""
    assert factorial(6) == 720

Библиотека питониста #буст

👍 Method Chaining — эффективный код в одну строку

Метод чейнинг (method chaining) — техника вызова нескольких методов на одном объекте в одной строке, где каждый метод возвращает self, позволяя обходиться без промежуточных переменных.

🔹 Преимущества:

• Меньше кода — избавляет от промежуточных переменных.
• Читаемость — код выглядит как последовательность логичных операций.
• Элегантный дизайн — делает API удобным для использования.

🔹 Недостатки:

• Трудность отладки — если что-то сломается, сложно найти источник ошибки.
• Длинные цепочки — могут ухудшать читаемость, если используются чрезмерно.
• Жёсткая связь методов — изменения в классе могут затронуть всю цепочку.

🎯 Когда использовать Method Chaining:

• Трансформации данных — очистка текста, математические вычисления, работа с датафреймами.
• Формировании Fluent API — используется в pandas, jQuery и других библиотеках для удобного взаимодействия с объектами.

🏆 Лучшие практики использования:
• Возвращайте self правильно — убедитесь, что каждый метод возвращает объект, с которым ведется работа, а не новый объект.
• Читаемые цепочки — избегайте слишком длинных цепочек, которые трудно отлаживать.
• Обработка ошибок — добавьте обработку исключений, чтобы не прерывать выполнение кода в случае ошибки.
• Логичность — методы должны выполняться в последовательности, логичной для объекта.

🔹 Пример на Pandas:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [25, 30]})
result = df.rename(columns={'Name': 'Full Name'}).sort_values(by='Age').reset_index(drop=True)
print(result)

🔹Пример на Flask:

from flask import Flask, jsonify
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return jsonify(message="Hello, World!").status_code(200)

Библиотека питониста #буст

🗣️ Истории подписчиков: как я получил первую работу

Каждому из нас когда-то приходилось начинать с нуля, и путь к первой работе разработчиком — это целый сериал эмоций: от сомнений до побед. Вспоминаем, как мы справлялись с трудностями и как наконец нашли свою первую работу.

😅 Вот моя история:

Когда я только начал осваивать Python, казалось, что программирование — это просто. Прочитал пару статей, написал скрипты, и вот ты уже почти профессионал! Но на собеседовании меня ждали реальные вызовы: задачи на логику, библиотеки, многозадачность... Я, конечно, не знал ответа на половину вопросов.

Но я не сдался! На интервью я признался, что не знаю всех ответов, но готов учиться. Мне дали тестовое задание. Потратил много времени, но в конце понял, что допустил элементарную ошибку с декоратором! Переписал, отправил, и через пару дней получил предложение о работе.

Этот опыт научил меня важному: не бойся признавать свои слабости, если ты готов учиться и расти.

А как вы получили свою первую работу? Делитесь в комментариях! 😁

Библиотека питониста #междусобойчик

🧩💊 Алгоритмическая самоуспокоенность: как мы разучились думать своей головой

Каждый день мы сталкиваемся с бесконечным потоком информации, которая не просто наполняет наш день, а управляет нашими мыслями. Социальные сети, алгоритмы и вечная гонка за вниманием приводят к тому, что мы забываем, как думать собственной головой.

Это не просто влияет на настроение, но и на способность анализировать информацию, принимать решения и, главное, не становиться частью системы манипуляций.

Если вы хотите вернуться к осознанному подходу в восприятии мира и научиться фильтровать контент, то эта тема точно для вас.

🔗 Подробнее в статье

🐸 Библиотека джависта

📈 Исследование IT-аудитории Proglib 2025: зарплаты, технологии, профессии

Кто такой современный разработчик в 2025 году? Актуальное исследование портрета IT-специалистов: зарплаты, технологии, специализации и демография разработчиков.

👉 Читать полный анализ: https://proglib.io/sh/NbJAHIDRTg

Библиотека питониста #свежак