👩‍💻 Увеличиваем размер выборки и прокрашиваем серые метрики: неочевидная ошибка при проведении А/B — тестов

В этой статье я постараюсь простым языком рассказать о последствиях, к которым может привести слепой запуск A/B-тестов без предварительного А/А-тестирования.

Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Как продакт-менеджеру учить английский: план, сроки, советы

• Иллюзия прогресса: почему мне не удалось дать студентам-айтишникам реальный опыт

• Из подземелья в QA: как и почему я перешёл в тестирование после 14 лет работы сисадмином в метрополитене

• Нам не нужны кодеры, нам нужны инженеры-разработчики

• Как мы разработали систему грейдинга для системных аналитиков

👩‍💻 Двусвязный список в Python: простой инструмент для сложных задач

Эта статья написана для новичков, которые только начинают осваивать структуры данных на Python. Сегодня мы рассмотрим замечательную и очень полезную структуру — двусвязный список.

Читать...

⚙️ Что такое метаклассы в Python и как они работают?

Метаклассы в Python — это классы, которые определяют поведение других классов. Они позволяют изменять или расширять логику создания классов, добавляя к ним атрибуты или методы. Метаклассы чаще всего используются для создания сложных API или DSL (языков предметной области).

➡️ Пример:

# Определение метакласса
class MyMeta(type):
    def __new__(cls, name, bases, dct):
        dct['custom_method'] = lambda self: f"Метод добавлен через {cls.__name__}"
        return super().__new__(cls, name, bases, dct)

# Используем метакласс для создания класса
class MyClass(metaclass=MyMeta):
    pass

# Пример использования
obj = MyClass()
print(obj.custom_method())  # Метод добавлен через MyMeta

🗣️ В этом примере метакласс MyMeta добавляет метод custom_method ко всем классам, которые его используют. Метаклассы дают мощный инструмент для динамического создания и модификации классов.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Как создать свой реестр для хостинга Docker-контейнеров

Хочешь полностью контролировать свои Docker-образы? Мы расскажем, как создать и настроить личный реестр контейнеров, идеально подходящий для твоих задач.

Читать...

🎯 Учись объяснять сложное просто

Если не можешь объяснить технологию за 60 секунд — ты её не до конца понял.

👉 Совет: практикуйся объяснять сложные вещи так, чтобы их понял даже человек без технического бэкграунда. Это прокачает твоё понимание, сделает тебя ценным специалистом и улучшит навыки коммуникации в команде.

👩‍💻 Создание RESTful API с помощью Django и Django REST Framework

Наша сегодняшняя цель - подробно разобраться в процессе создания REST API с использованием Django и Django REST Framework, разбираясь в каждом шаге и его значение. Мы также рассмотрим, почему создание API важно и как это может быть полезно в ваших будущих проектах.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Напишите функцию, которая генерирует случайный пароль заданной длины. Пароль должен содержать буквы в верхнем и нижнем регистре, цифры и специальные символы.

➡️ Пример:

print(generate_password(12))  # Ожидаемый результат: Например, "A1b@c3D#e4F!"

Решение задачи ⬇️

import random
import string

def generate_password(length):
if length < 4: # Минимальная длина для разнообразия символов
raise ValueError("Длина пароля должна быть не менее 4 символов")

all_characters = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation
password = [
random.choice(string.ascii_lowercase),
random.choice(string.ascii_uppercase),
random.choice(string.digits),
random.choice(string.punctuation),
]
password += random.choices(all_characters, k=length - 4)
random.shuffle(password)
return ''.join(password)

# Пример использования:
print(generate_password(12))

👩‍💻 FastAPI + APScheduler: Простой пошаговый гайд по созданию асинхронного API для мониторинга валют по расписанию на Python

Статья объясняет создание асинхронного API на FastAPI для мониторинга валютных курсов. Рассматриваются парсинг данных, настройка APScheduler, аутентификация и развертывание сервиса с фильтрацией и REST API.

Читать...

🔎 Подборка вакансий для джунов

Junior Python-разработчик
🟢Python 3, Django, Flask, FastAPI, Git, Docker
🟢от 70 000 ₽ | 1–3 года

Junior Python Backend Developer
🟢FastAPI, Django REST Framework, PostgreSQL, MongoDB, Docker, Kafka
🟢от 60 000 до 120 000 ₽ | 1–3 года

Python-разработчик Junior
🟢Python, Django, PostgreSQL, MySQL, Git, Docker, Celery
🟢от 80 000 до 100 000 ₽ | 1–3 года

👩‍💻 Объединяем фреймы данных в pandas: две самые распространённые операции

Статья рассматривает автоматизацию объединения таблиц с биохимическими показателями крови, поступающих из разных клиник. Показано, как с помощью одной команды в pandas легко объединить данные, несмотря на различия в порядке столбцов.

Читать...

👩‍💻 Сборщик мусора CPython и его влияние на производительность приложения

Статья раскрывает механизмы управления памятью в CPython, уделяя особое внимание циклическому сборщику мусора (GC). Рассматриваются его работа, запуск и влияние на производительность приложений.

Читать...

💼 «Хочу уволиться, но боюсь»: что делать

«Завтра напишу заявление об увольнении» — фраза, которую многие повторяют каждый понедельник, но так и не решаются на перемены. Сегодня поговорим о том, как перестать саботировать собственную карьеру и научиться управлять страхом перемен. Спойлер: дело не в лени и не в комфортной зарплате.

Читать...

👩‍💻 Python REST API: Flask, Connexion и SQLAlchemy (часть 1)

Статья из серии посвящена созданию REST API на Flask. Рассматриваются настройка проекта, обработка запросов с Connexion, определение конечных точек через OpenAPI и аннотация API с помощью Swagger UI.

Читать...

👩‍💻 Доверяй, но проверяй: Как парсинг помогает выявить фейки в НСИ

Статья описывает Excel-файл с актуальной информацией о ГОСТах, обсуждает их применение и влияние данных. Рассматриваются подходы к парсингу и автоматизации с использованием C#, Python и VBA.

Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Рецензия на книгу «MySQL. Сборник рецептов. 4-е издание»

• Чек-лист тестировщика в финансовой компании

• Чем Cloud-инженер отличается от DevOps-инженера и что между ними общего

• Базовое программирование, или Почему джуны не могут пройти к нам собеседование

• Я стал аналитиком, потому что не смог быть программистом

👩‍💻 Дашбординг: Dash или Shiny

Разбираемся в устройстве Dash и Shiny и почему оба фреймворка отлично подходят для решения единственной задачи - создать функциональный и красивый дашборд.

Читать...

👩‍💻 Python REST API: Flask, Connexion и SQLAlchemy (часть 2)

Статья продолжает серию по созданию REST API на Flask. В этой части вы подключаете SQLite, используете SQLAlchemy для управления данными, добавляете сериализацию с Marshmallow и интегрируете базу данных с REST API.

Читать...

👩‍💻 Введение в ERP: Что такое ERP-системы и почему они важны для производства?

В статье рассматриваются ERP-системы: их роль в управлении бизнесом, ключевые преимущества внедрения, а также этапы выбора, проектирования и настройки, чтобы сделать систему максимально эффективной.

Читать...

🔎 Подборка зарубежных вакансий

Senior Python
🟢Python, Django/DRF, RDBMS, RabbitMQ, Redis, Celery
🟢до 7 000 $ | 3–6 лет

Senior Backend developer - Python
🟢Python, PostgreSQL, Redis, FastAPI, SQLAlchemy, Celery, Pydantic, LLMs, AWS
🟢от 4 500 $ | более 6 лет

Python developer (+JavaScript)
🟢Python, JavaScript, React, AWS, Elasticsearch
🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет