Алгоритмическая задачка 🐍

Так, с квизами размялись, теперь давайте поработаем руками. Задачка классическая, но с изюминкой в решении, которую мы потом обсудим.

Представьте, что у вас есть число, и вам нужно было сложить все его цифры. Если получается не однозначное число, то снова сложить его цифры, и так далее пока не получим однозначное.

🎯 Задача:
Напишите функцию digital_root(n: int) -> int, которая принимает на вход целое положительное число n. Функция должна складывать все цифры этого числа до тех пор, пока результат не станет однозначным числом (то есть меньше 10). Именно это однозначное число и нужно вернуть.

Примеры для ясности:

Вход: n = 942
Шаг 1: 9 + 4 + 2 = 15 (результат двузначный, продолжаем)
Шаг 2: 1 + 5 = 6 (результат однозначный, останавливаемся)
Результат: 6 ✅

Вход: n = 16 -> 1 + 6 = 7 -> 7 ✅

Вход: n = 493193 -> 4+9+3+1+9+3 = 29 -> 2+9 = 11 -> 1+1 = 2 -> 2 ✅

Жду ваши элегантные и не очень решения в комментариях! 👇🏻

Чего там с квизами? Как справились?

Пришло время ответить на главный вопрос: "ДА ПОЧЕМУ ОНО ТАК РАБОТАЕТ?!"

Вот вам исчерпывающий материал, который раз и навсегда объяснит всю подноготную логических операторов в Python.

Благодаря статье вы узнаете:
- Почему and и or на самом деле не логические операторы, а хитрые "операторы выбора".
- Что такое Truthy и Falsy, и почему пустой список [] для Python — это ложь, а список с None внутри — правда.
- Как работает "short-circuit" (ленивые вычисления) и как с его помощью писать более эффективный код.
- В чем подвох цепочек сравнения типа a < b < c == True и как не выстрелить себе в ногу.

👉🏻 ЧИТАТЬ СТАТЬЮ И ПРОЗРЕВАТЬ

А если хотите быстро без сильного погружения пробежаться по всем нюансам в lite-режиме, то вам вам упрощенный вариант на Дзен 👈🏻

#это_база

👨‍🏭 Сварщики > DevOps-инженеры? Что происходит с зарплатами в IT.

Тут вышли сразу две занятные новости про зарплаты, которые в сумме дают очень интересную картину.

Новость первая (исследование hh.ru): Сварщики внезапно возглавили топ самых высокооплачиваемых профессий в России за август. Средняя предлагаемая зарплата — 228 тыс. рублей. В топ-3 также вошли DevOps-инженер (200 тыс.) и Data Scientist (200 тыс.).

Вы только вдумайтесь: профессия, не связанная с IT, по предлагаемым деньгам обгоняет топовые айтишные роли. Причем рост у сварщиков какой-то бешеный — еще в мае им предлагали 129 тыс., а тут такой скачок.

Новость вторая (исследование Dream Job): В IT один из самых высоких "гигиенических минимумов" — это планка, ниже которой спецы уже не готовы работать. И она составляет 180-200 тыс. рублей. При этом реальные средние зарплаты, по их данным, такие:
▫️Backend-разработчик: 200 тыс.
▫️Data Scientist: 260 тыс.

🧐 А теперь давайте сложим два и два.

Получается парадокс. Рынок труда готов предлагать новым сварщикам больше, чем новым девопсам. Одновременно с этим, уже работающие дата сайентисты в среднем получают 260к, а в новых вакансиях им предлагают 200к. Это что, рынок так охладился или просто спрос на рабочие руки сейчас абсолютно ненормальный?

Конечно, нужно делать скидку на то, что "предлагаемая" зарплата в вакансии и "реальная" в кармане — это две большие разницы. Но тренд всё равно показательный. Рыночек продолжает охлаждаться.

Самое любопытное в исследовании Dream Job — тезис о том, что как только "гигиенический минимум" достигнут, деньги перестают быть главным мотиватором. На первый план выходят другие вещи: коллектив, задачи, миссия.

Пора идти на курсы сварщиков ?

🚨 Ультиматум от CEO Coinbase: внедряй AI или уволен.

Помните, я писал про Canva, Microsoft и ещё одну компанию, которые теперь требуют от кандидатов использовать AI на собеседованиях? Тренд продолжается.

CEO криптобиржи Coinbase, Брайан Армстронг, форсирует внедрение AI в компании максимально жесткими методами.

Он поставил инженерам ультиматум: освоить AI-инструменты до конца недели. Тех, кто не выполнил требование без уважительной причины (вроде отпуска), просто уволили после личной встречи в субботу.

Зачем такая спешка? Армстронг в подкасте объяснил, что его не устроили прогнозы о внедрении за "квартал или два". Он поставил новую, куда более агрессивную цель: добиться, чтобы к концу текущего квартала 50% кода в Coinbase писалось с помощью AI.

При этом он оговорился, что не призывает к слепому "вайбкодингу", особенно в системах, которые "двигают деньги". Человеческий код-ревью и контроль остаются обязательными.

Источник тут 👈🏻

Все происходит так, как и было очевидно ещё года полтора назад 🌝

👨‍💻 Ночной подгон от Маска: xAI тихонько выкатили Grok Code

Пока все спали, команда xAI без лишнего шума зарелизила новую модель grok-4-code, заточенную под программирование.

Это гибридная модель с 37B активными параметрами и контекстным окном в 262K токенов. Раньше она светилась под кодовым именем «sonic», и первые тестеры в восторге от её скорости и точности. Бенчмарков пока нет.

Её уже завезли в:
▫️GitHub Copilot (для планов Pro, Pro+, Business и Enterprise) в VS Code. Нужно включить в настройках модели.
▫️Cursor (вообще для всех).

Ну и на openrouter доступна по api и демо в чате.

И главное — и там, и там есть бесплатный тестовый период до 2 сентября! 🤩

🐍 Думаете прочитали статейку из утренного поста и теперь знаете f-строки? Ха.

Легенда Python-комьюнити Армин Ронахер (создатель Flask, Jinja2 и много чего ещё) выкатил небольшой, но сложный квиз — fstrings.wtf.

Это 26 вопросов, которые вскрывают самые неочевидные грани форматирования строк.

- Что выведет f"{1<5:1<5}"?
- А как насчет вложенных f-строк вроде f"{f"{{}}"}"?
- Думаете, пробелы в f"{... = }" ни на что не влияют? Подумайте ещё раз.

Большинство даже не подозревает, какая магия (и дичь) скрывается за этими простыми фигурными скобками.

Проходите, а потом возвращайтесь в чат хвастаться (или плакаться) результатами. Интересно, кто выбьет максимум. 👇🏻

Я выучил синтаксис Python, прошёл курс, а что дальше? Почему резюме игнорят, а на собесах валят?

Это частый запрос многих начинающих. Есть разрыв между учебной теорией и тем, что реально нужно бизнесу. Можно годами сидеть на Stepik, но так и не понять, как работает настоящая коммерческая разработка, как проходить собесы и как себя "продать".

Познакомься с Сергеем Филичкиным — Senior Backend (стартапы + корпорации). Он не «учит питону», он доводит до оффера:

- Диагностика на бесплатной письменной консультации: разбираете твой уровень и цель (какая роль, какие деньги, какой горизонт).
- Тренировка под реальную работу: Docker, Git, CI/CD, code-review, разбор прод-кейсов. Параллельно — резюме и профиль, которые отвечают на запрос HR, а не список курсов.
- Мок-собесы: закрываете пробелы до интервью, а не после отказа.
- Сопровождение до закрытия испытательного срока: доходишь до конкретного оффера и проходишь испытательный без провалов.

Цифры, подтвержающие эффективность менторства с Сергеем:

🚀 Оффер в 2–4 раза быстрее рынка: медиана — 1,5 месяца после окончания программы (против 3–6 месяцев).
💰 Первый оффер: ~200К ₽ медиана (против типичных 60–120К ₽ у джунов).
✅ 0% провалов на испытательном за 2 года.

Хочешь выбраться из «вечного обучения» к реальной работе и деньгам?

➡️ Запишись на бесплатную консультацию к Сергею тут, составите план под твою ситуацию и сроки. Это ни к чему не обязывает, но часто именно отсюда начинается движение к офферу.

Реклама. ИП Филичкин С.А., ИНН 183401586208
ERID: 2VtzqusRsBg