Помните, все хоронили Stack Overflow? 📉
Мол, ChatGPT пришел и всё, R.I.P. Трафик падает, вопросы никто не задает, основатели вовремя продали проект и свалили в закат.
Так вот. Похоже, всё не так однозначно 🧐
Наткнулся на свежее исследование, которое показывает, что картина сложнее, чем простого "всё умерло".
ChatGPT не убил Stack Overflow. Он его отфильтровал от простого контента. Все эти бесконечные "как развернуть строку?" и "почему у меня цикл не работает?" ушли к ChatGPT.
А что осталось? Самый сок. Факты из исследования:
▫️ Вопросы и ответы стали значительно длиннее.
▫️ Код в примерах — объемнее (для Python, например, +21% 🔥).
▫️ Сложность вопросов резко выросла. Вместо "базовых структур данных" в топе теперь "ООП и разработка GUI".
Проще говоря: Stack Overflow из гугла для новичков превращается в консилиум для профи. За простым решением — к ИИ. За решением реальной, нетривиальной проблемы, где нужен человеческий опыт — к людям.
Возможно, SO не умер, а просто усложняется🧐
Мол, ChatGPT пришел и всё, R.I.P. Трафик падает, вопросы никто не задает, основатели вовремя продали проект и свалили в закат.
Так вот. Похоже, всё не так однозначно 🧐
Наткнулся на свежее исследование, которое показывает, что картина сложнее, чем простого "всё умерло".
ChatGPT не убил Stack Overflow. Он его отфильтровал от простого контента. Все эти бесконечные "как развернуть строку?" и "почему у меня цикл не работает?" ушли к ChatGPT.
А что осталось? Самый сок. Факты из исследования:
▫️ Вопросы и ответы стали значительно длиннее.
▫️ Код в примерах — объемнее (для Python, например, +21% 🔥).
▫️ Сложность вопросов резко выросла. Вместо "базовых структур данных" в топе теперь "ООП и разработка GUI".
Проще говоря: Stack Overflow из гугла для новичков превращается в консилиум для профи. За простым решением — к ИИ. За решением реальной, нетривиальной проблемы, где нужен человеческий опыт — к людям.
Возможно, SO не умер, а просто усложняется
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21🔥9❤3 3
Сегодня у нас в гостях экспонат, который пытается впихнуть логику низкоуровневых языков в наш Python.
Но сперва — минутка ликбеза, чтобы все были в теме.
В языках типа C/C++ ты сам себе хозяин памяти. Попросил у системы кусок через функцию
В Python же есть сборщик мусора, который сам ходит и всё прибирает. Пытаться делать это вручную — это... странно.
Вот вам #код_курильщика с попыткой это реализовать:
А теперь два вопроса в студию:
1️⃣ Почему
2️⃣ А что не так с
Жду ваши версии в комментариях 👇 Завтра сделаю разбор.
Но сперва — минутка ликбеза, чтобы все были в теме.
В языках типа C/C++ ты сам себе хозяин памяти. Попросил у системы кусок через функцию
malloc
— будь добр, верни его потом через free
. Забыл вернуть? Получил утечку памяти.В Python же есть сборщик мусора, который сам ходит и всё прибирает. Пытаться делать это вручную — это... странно.
Вот вам #код_курильщика с попыткой это реализовать:
from ctypes import cast, c_void_p, POINTER
def malloc(size: int) -> int:
return cast(c_void_p(id
(bytearray(size))), POINTER
(c_void_p)).contents.value
def free(address: int) -> None:
del address
А теперь два вопроса в студию:
free(address)
в таком виде — это абсолютно, тотально, вселенски бессмысленная операция? malloc
? Спойлер: там всё очень плохо, но не так очевидно.Жду ваши версии в комментариях 👇 Завтра сделаю разбор.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3❤2👻2🙏1🤣1👀1
Сегодня праздник, к которому причастны, наверное, все на этом канале 🎉
🗓 Праздник официально закреплён в законодательстве относительно недавно – в 2009 году. Всегда отмечается на 256 день года.
Давайте оглянемся назад и посмотрим, как эволюционировал главный скилл в нашей профессии.
▪️2005 год: Умение виртуозно управлять памятью и не допускать утечек.
▪️2015 год: Умение нагуглить нужный ответ на Stack Overflow за 30 секунд.
▪️2025 год: Умение составить промпт из 42 уточнений, чтобы заставить нейросеть сгенерировать работающий
hello-world.py
.▪️2030 год (прогноз): Умение войти в астральный контакт с кремниевым духом машины, чтобы понять, почему код, написанный одной нейронкой для другой, падает в третьей.
У вас в компаниях как-то отмечается? Может сами отмечаете? Расскажите
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎉27⚡4❤3🆒2
Итак, вчера мы увидели #код_курильщика с попыткой реализовать ручной сборщик мусора на Python.
Давайте разберем, почему этот код — тихое безумие.
1️⃣ Почему
Самый главный и фундаментальный обман здесь — это вера в то, что
На самом деле,
Представьте, что у вас есть объект. На него указывает переменная
Вердикт: эта функция — чистейшее плацебо. Она не делает абсолютно ничего полезного.
2️⃣ А вот с
Если
Что происходит в этой строке:
1.
2.
3. И вот тут — катастрофа. Сразу после того, как
4. Вся дальнейшая магия с
Вердикт: функция
Главный урок: не пытайтесь переписать на Python то, от чего он вас и должен был защищать. Управление памятью — одна из таких вещей.
Давайте разберем, почему этот код — тихое безумие.
free(address)
— это абсурд? 🤡Самый главный и фундаментальный обман здесь — это вера в то, что
del
в Python что-то «удаляет» или «освобождает» в смысле C++.На самом деле,
del
не удаляет объект. Он удаляет имя (ссылку) из текущей области видимости.Представьте, что у вас есть объект. На него указывает переменная
my_address
— это как стикер с надписью. Когда вы вызываете free(my_address)
, значение копируется в локальную переменную address
(появляется второй стикер). del address
просто отклеивает второй стикер. Объект и первый стикер остаются нетронутыми.Вердикт: эта функция — чистейшее плацебо. Она не делает абсолютно ничего полезного.
malloc
всё гораздо интереснее и опаснее 💀Если
free
просто бесполезен, то malloc
активно вредит и создает висячий указатель (dangling pointer).Что происходит в этой строке:
1.
bytearray(size)
: Создается временный объект-массив. Он существует, но на него еще никто не ссылается постоянно.2.
id(bytearray(size))
: Мы получаем адрес этого временного объекта.3. И вот тут — катастрофа. Сразу после того, как
id()
отработал, на объект bytearray
больше не остается ни одной ссылки. Сборщик мусора Python видит, что счетчик ссылок на этот объект упал до нуля, и имеет полное право немедленно его уничтожить.4. Вся дальнейшая магия с
ctypes
просто возвращает нам тот самый адрес.Вердикт: функция
malloc
возвращает адрес памяти, которая уже освобождена (или будет освобождена в следующий миг). Мы получаем адрес-призрак. Любая попытка им воспользоваться приведёт к проблемам.Главный урок: не пытайтесь переписать на Python то, от чего он вас и должен был защищать. Управление памятью — одна из таких вещей.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7 2👍1🙏1
🤯 93% работодателей недовольны айтишниками. Как так, если на одну вакансию по 14 резюме?
Вышла свежая статистика от hh. И она прекрасна. Если коротко: джунов — как грязи (18.6 человек на место), сеньоров — днём с огнём не сыщешь (3 человека на место).
Но главный прикол не в количестве, а в качестве. 93% компаний недовольны навыками кандидатов.
Думаете, все ищут спецов по Python и Go? Как бы не так. Топ-3 самых востребованных компетенций, которых дико не хватает на рынке:
1. 1С-программирование
2. PHP
3. TypeScript
Как думаете, сколько курсов есть по 1С по сравнению с Python? 🌝
Кто виноват, что делать?😐
Вышла свежая статистика от hh. И она прекрасна. Если коротко: джунов — как грязи (18.6 человек на место), сеньоров — днём с огнём не сыщешь (3 человека на место).
Но главный прикол не в количестве, а в качестве. 93% компаний недовольны навыками кандидатов.
Думаете, все ищут спецов по Python и Go? Как бы не так. Топ-3 самых востребованных компетенций, которых дико не хватает на рынке:
1. 1С-программирование
2. PHP
3. TypeScript
Как думаете, сколько курсов есть по 1С по сравнению с Python? 🌝
Кто виноват, что делать?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Коммерсантъ
Соискатели-программисты не успевают за требованиями работодателей
Вакансий для IT много, но 93% компаний недовольны навыками кандидатов
👍4🥴4😁2😱2😢2❤1💯1
Воскресный философский опрос на вечную тему 🧐
Комментарии в коде — маркер, который делит разработчиков на два лагеря. Идеалистов, верящих в самодокументируемый код, и прагматиков, которые не верят.🤪 Так что же такое комментарии для вас?
Комментарии в коде — маркер, который делит разработчиков на два лагеря. Идеалистов, верящих в самодокументируемый код, и прагматиков, которые не верят.🤪 Так что же такое комментарии для вас?
Anonymous Poll
5%
Признак провала. Код должен быть самодокументируемым. Точка. Если нужны комменты — переписывай код.
76%
Код говорит ЧТО он делает, а коммент — ПОЧЕМУ. Никто спасибо не скажет за отсутствие подсказок.
15%
Пишу комменты, только чтобы оправдать лютый костыль, обход бага или бизнес-логику от шизофреника.
4%
Лучший коммент — это ссылка на таску в трекере. Там всё написано. А если нет, то не мои проблемы.
🔥5👍3 2
Синтаксический сахар — это не костыль для новичков, а инструмент для опытных. Его главная цель — повысить читаемость кода, убрав всё лишнее и оставив только суть.
Многие считают, что такие конструкции только усложняют код и делают его непонятным. Другие уверены, что писать сегодня длинные циклы там, где достаточно однострочного
list comprehension
— дурной тон.На чьей стороне вы? Сахар делает код чище и понятнее или, наоборот, запутывает команду?
#анатомия_питона
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5 4🔥3❤2🙏2⚡1🗿1
Когда спрашивают, какие книги по Python стоит читать начинающим, то я последнее время в основном рекомендую "Think Python" Аллена Дауни.
В чём она хороша?
👉🏻 Никаких мучений с установкой
Вся книга — это набор Jupyter-ноутбуков. Вы просто открываете главу по ссылке в браузере (через Google Colab) и сразу начинаете работать: читаете теорию, тут же запускаете код, экспериментируете, решаете задачи. Не нужно возиться с установкой Python, настройкой окружения и редакторами. Это убирает много головной боли на старте.
👉🏻 Практика работы с AI-помощниками
Вот это прямо ход конем. В конце каждой главы автор объясняет, как использовать ChatGPT и аналоги для изучения темы. По сути это обучение мета-навыку — как правильно задавать вопросы AI, чтобы он помогал учиться, а не делал работу за вас.
👉🏻 Академическая структура
Дауни — профессор. Материал подается фундаментально, от простого к сложному, без каши в голове. Каждый термин определяется, прежде чем использоваться. Сложные темы вроде рекурсии разжевываются на несколько глав.
‼️ Важный нюанс: книга на английском.
Кому зайдет?
▫️Абсолютным новичкам: Это идеальная первая книга.
▫️Тем, кто пробовал и бросил: Структура и интерактивность помогут преодолеть барьер.
Кому будет скучно?
▫️Тем, кто уже программирует на другом языке: первые главы покажутся слишком медленными.
▫️Тем, кто ищет справочник: это учебник для последовательного прохождения.
Книга лежит здесь, бесплатно (открытая лицензия)
https://allendowney.github.io/ThinkPython/ 🎓
В чём она хороша?
👉🏻 Никаких мучений с установкой
Вся книга — это набор Jupyter-ноутбуков. Вы просто открываете главу по ссылке в браузере (через Google Colab) и сразу начинаете работать: читаете теорию, тут же запускаете код, экспериментируете, решаете задачи. Не нужно возиться с установкой Python, настройкой окружения и редакторами. Это убирает много головной боли на старте.
👉🏻 Практика работы с AI-помощниками
Вот это прямо ход конем. В конце каждой главы автор объясняет, как использовать ChatGPT и аналоги для изучения темы. По сути это обучение мета-навыку — как правильно задавать вопросы AI, чтобы он помогал учиться, а не делал работу за вас.
👉🏻 Академическая структура
Дауни — профессор. Материал подается фундаментально, от простого к сложному, без каши в голове. Каждый термин определяется, прежде чем использоваться. Сложные темы вроде рекурсии разжевываются на несколько глав.
‼️ Важный нюанс: книга на английском.
Кому зайдет?
▫️Абсолютным новичкам: Это идеальная первая книга.
▫️Тем, кто пробовал и бросил: Структура и интерактивность помогут преодолеть барьер.
Кому будет скучно?
▫️Тем, кто уже программирует на другом языке: первые главы покажутся слишком медленными.
▫️Тем, кто ищет справочник: это учебник для последовательного прохождения.
Книга лежит здесь, бесплатно (открытая лицензия)
https://allendowney.github.io/ThinkPython/ 🎓
❤8👍6 2⚡1
OpenAI выкатили большое обновление Codex на базе GPT-5 🤖
Если коротко, что завезли:
🧠 Новая модель: По сути, это GPT-5, но на стероидах и специально заточенный под реальные инженерные задачи: рефакторинг, отладка, написание тестов и даже ревью кода. На простых задачах он работает быстрее, а над сложными может "думать" и итерироваться часами, прямо как джун на испытательном.
🧐 Киллер-фича — ревью кода: Codex теперь можно натравить на репозиторий в GitHub, и он будет автоматически ревьюить PR-ы. Он не просто смотрит на дифф, а анализирует зависимости, запускает тесты и пытается понять намерение автора. OpenAI утверждает, что у себя они так отлавливают сотни багов ежедневно, ещё до ревью человеком.
🔌 Глубокая интеграция: Обновили CLI, выкатили расширение для VS Code/Cursor. Идея в том, что вы больше не переключаете контекст. AI работает прямо там, где вы пишете код — в терминале, IDE, вебе. Можно даже скормить ему скриншот или диаграмму.
💸 Доступность: Всё это уже включено в подписки ChatGPT (Plus, Pro, Business и т.д.). Никаких отдельных прайсингов.
Если коротко, что завезли:
🧠 Новая модель: По сути, это GPT-5, но на стероидах и специально заточенный под реальные инженерные задачи: рефакторинг, отладка, написание тестов и даже ревью кода. На простых задачах он работает быстрее, а над сложными может "думать" и итерироваться часами, прямо как джун на испытательном.
🧐 Киллер-фича — ревью кода: Codex теперь можно натравить на репозиторий в GitHub, и он будет автоматически ревьюить PR-ы. Он не просто смотрит на дифф, а анализирует зависимости, запускает тесты и пытается понять намерение автора. OpenAI утверждает, что у себя они так отлавливают сотни багов ежедневно, ещё до ревью человеком.
🔌 Глубокая интеграция: Обновили CLI, выкатили расширение для VS Code/Cursor. Идея в том, что вы больше не переключаете контекст. AI работает прямо там, где вы пишете код — в терминале, IDE, вебе. Можно даже скормить ему скриншот или диаграмму.
💸 Доступность: Всё это уже включено в подписки ChatGPT (Plus, Pro, Business и т.д.). Никаких отдельных прайсингов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤1🔥1🙏1 1
В Python для структур данных есть два стула: встроенные
Один простой, как табуретка, и верит всему, что в него пихают. Второй — кресло с фейс-контролем.
Собрал всю суть разницы в карточках⬆️ ⬆️
#два_стула
dataclasses
и вездесущий Pydantic
.Один простой, как табуретка, и верит всему, что в него пихают. Второй — кресло с фейс-контролем.
Собрал всю суть разницы в карточках
#два_стула
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11 7🔥5❤2