💼 «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...

⚙️ Что такое dataclasses в Python и зачем они нужны?

dataclasses — это модуль, добавленный в Python 3.7, который упрощает создание классов для хранения данных. Он автоматически генерирует методы, такие как __init__, __repr__, и __eq__, на основе аннотаций типов.

➡️ Пример:

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Point:
    x: int
    y: int

point = Point(10, 20)
print(point)  # Point(x=10, y=20)
print(point == Point(10, 20))  # True

🗣️ В этом примере класс Point автоматически получает методы для удобной работы с объектами, что экономит время и делает код чище.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Круговой импорт в Python: как он ломает проекты и как его победить

Рассказываю, как отловить, понять и разрулить круговые импорты в Python-проектах. Без магии не обойдётся — тут и детектив, и немного шаманства. Всё на примерах.

Читать...

⚙️ Что такое модуль itertools в Python и как он используется?

itertools — это стандартный модуль Python, предоставляющий эффективные функции для работы с итераторами. Он используется для обработки последовательностей, создания комбинаций, перестановок и выполнения других задач с итерациями.

➡️ Пример:

from itertools import permutations

data = ['A', 'B', 'C']
for perm in permutations(data):
    print(perm)

🗣️ В этом примере permutations из itertools генерирует все возможные перестановки элементов списка data. Это удобно для работы с комбинациями данных в алгоритмах или задачах оптимизации.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Hello, World!“ и прощай: Почему новички сливаются из IT быстрее, чем успевают написать первую программу

Эта статья — крик души. О слепой погоне за IT-мечтой, о курсах, которые обещают сделать из вас гуру программирования за три месяца, и о деньгах, которые якобы посыпятся на вас, как из рога изобилия.

Читать...

👩‍💻 Парсер на Python для сбора данных с сайта партнерки, которая продает аренду автомобилей по всему миру

Решал задачу подключения к автопартнёрке, но столкнулся с типичной болью: либо слишком сложно, либо слишком пусто. В статье покажу, как искал адекватную базу точек аренды с координатами.

Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Больше чем книга

• Как поставить цель на обучение, чтобы дойти до конца

• Движение вверх: как стать CTO — на примере пяти историй ИТ-директоров

• Какие айтишники будут востребованы в 2035г, а какие – нет?

• Как мы помогаем развиваться web3 front-end разработчикам благодаря нашей Карте развития в 2024 году

👩‍💻 Что такое NER, зачем он нужен и когда не поможет

Я год ковырялся с NER-моделями для этикеток продуктов — в статье покажу, когда это работает, а когда нет. И что делать, если NER всё же не вытягивает задачу. От аннотации до продакшена.

Читать...

👩‍💻 AutoCraft Bot — Telegram-автоматизация Windows без монитора, глазами незрячего разработчика

Я собрал AutoCraft Bot — десктопное Python-приложение и Telegram-бот в одном. Он управляет ПК, говорит, скринит, ловит команды и живёт в одном .exe.

Читать...

⚙️ Что такое logging в Python?

logging — это встроенный модуль Python для создания логов, которые помогают отлаживать и мониторить работу приложений.

➡️ Пример:

import logging

# Настройка базового уровня логирования
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# Создание лога
logging.info("Приложение запущено")
logging.warning("Это предупреждение!")
logging.error("Произошла ошибка")

🗣️ В этом примере модуль logging создаёт сообщения разного уровня важности. Логирование позволяет отслеживать работу приложений и находить проблемы в коде.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Собственный контент-фильтр на базе LLM: от эксперимента до стабильной системы

Покажу, как мы в red_mad_robot придумали фильтр нежелательного контента на основе LLM, почему готовые решения не подошли, и какие грабли встретили, пока создавали свой кастомный подход.

Читать...

🧱 Стабильность начинается с предсказуемости

Если каждый компонент системы ведёт себя по-разному — ты получаешь не систему, а набор сюрпризов.

👉 Совет: стандартизируй: форматы ошибок, логов, API-ответов, структуру кода. Даже простая единообразие снижает порог входа, упрощает отладку и делает проект «человечнее».

🧠 Самые интересные статьи за последние дни:

• PyMyFlySpy: отслеживание полёта по бортовым данным

• FastAPI и Dependency Injection: правда или вымысел?

• Мир за пределами Pandas: достойные альтернативы для работы с данными

• Укрощение строптивого прибора или python в помощь инженеру

• Всё про конфиги

Баланс: pet-проекты vs работа

Каждый разработчик хоть раз ловил себя на мысли: “Хочу сделать свой проект. Но после работы нет ни сил, ни желания писать код.”
И вот тут начинается борьба между желанием развиваться и желанием просто отдохнуть.

✅ Pet-проекты — это топливо для роста.
Ты пробуешь новые технологии без дедлайнов, без легаси и без код-ревью с “а зачем тут вообще useMemo?”.
Это та самая зона, где возвращается интерес к разработке, особенно когда на работе монотонные задачи.

Но.

🙅‍♂️ Pet-проект не должен превращаться во вторую работу.
Если ты после 8 часов продакшена садишься за ещё 4 часа кода — это не развитие, это выгорание в красивой обёртке.

И так: как найти баланс?:

🔘 Делай pet-проекты короткими и законченными.
Маленький тул или демо — лучше, чем вечный “стартап мечты”.
🔘 Ставь себе ограничение по времени.
Например, кодишь только 2 вечера в неделю.
🔘 Не чувствуй вины, если не делаешь ничего.
Отдых — тоже часть продуктивности.
Мой личный опыт:
Pet-проекты реально помогают не терять интерес к коду.
Но только когда они не конкурируют с отдыхом, а заменяют бессмысленный скролл YouTube чем-то, что тебя вдохновляет.

Итог:
Работа — даёт стабильность.
Pet-проекты — дают развитие.
Отдых — даёт энергию, чтобы выдержать первые два пункта.

Главное — не забывать, что кодить “в кайф” иногда важнее, чем кодить “всё время”.

👩‍💻 Разворачиваем нейросеть на бесплатном VPS: FastAPI + Hugging Face за 15 минут

В статье показывают, как запустить нейросеть с Hugging Face на бесплатном VPS: Docker, FastAPI и немного магии — получить AI-сервис за 15 минут без лишних затрат.

Читать...

👩‍💻 Генетический алгоритм в помощь Adam — супер, но есть нюанс

В статье объясняют, как генетический алгоритм может помочь оптимизировать обучение нейросетей с Adam: гибридный подход, библиотека Deap и немного экспериментов без лишней математики.

Читать...

👩‍💻 Qt for Python: PySide6

Статья для новичков про использование Qt на языке Python используя официальную библиотеку-привязку PySide6. Ознакомление с созданием графических приложений на языке Python.

Читать...

👩‍💻 Создаем интерактивную симуляцию лесного пожара на Python с использованием клеточных автоматов

В статье рассказывают, как моделировать лесные пожары на компьютере: понять хаос огня, предсказать его путь и даже экспериментировать с распространением — без реального риска.

Читать...