❗Вакансии «Библиотеки программиста»
Привет! Мы ищем контент-менеджеров, которые будут вести наши телеграм-каналы о разработке.
👾 Требования:
— знать принципы залетающего контента
— разбираться в темах, связанных с разработкой
Большим плюсом будет навык программирования на каких-либо языках.
✨ Условия:
— удаленка
— частичная занятость
— сдельная оплата в зависимости от количества задач
🔥 Оставляйте отклик, и мы свяжемся с вами: https://forms.gle/o4BZnsQ526JoqsCq9
Привет! Мы ищем контент-менеджеров, которые будут вести наши телеграм-каналы о разработке.
👾 Требования:
— знать принципы залетающего контента
— разбираться в темах, связанных с разработкой
Большим плюсом будет навык программирования на каких-либо языках.
✨ Условия:
— удаленка
— частичная занятость
— сдельная оплата в зависимости от количества задач
🔥 Оставляйте отклик, и мы свяжемся с вами: https://forms.gle/o4BZnsQ526JoqsCq9
Forwarded from Библиотека задач по Python | тесты, код, задания
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Python-разработчик — до 150 000 ₽, гибрид (Москва)
Senior Python developer (FastAPI) — до 575 000 ₽, удалёнка
Middle Python Developer — 6 000$, удалёнка
Программист Python — до 100 000 ₽, удалёнка
Senior Python developer (ServiceController), удалёнка
Библиотека питониста
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Проблема: разработка смарт-контрактов часто требует глубокого понимания Solidity и сложных инструментов. Для Python-разработчиков важен упрощённый подход к написанию и тестированию смарт-контрактов.
Решение: в книге Hands-On Blockchain for Python Developers автор показывает, как использовать библиотеку web3.py для взаимодействия с Ethereum-сетью и создания простого смарт-контракта, написанного на Solidity, из Python.
Пример кода:
from web3 import Web3
# Подключение к локальному Ethereum ноду
w3 = Web3(Web3.HTTPProvider('http://127.0.0.1:8545'))
# ABI и байткод контракта (упрощённый пример)
abi = '[{"inputs":[],"name":"getValue","outputs":[{"internalType":"uint256","name":"","type":"uint256"}],"stateMutability":"view","type":"function"}]'
bytecode = '0x6080604052348015600f57600080fd5b5060a88061001e6000396000f3fe60806040...'
# Развёртывание контракта
SimpleContract = w3.eth.contract(abi=abi, bytecode=bytecode)
tx_hash = SimpleContract.constructor().transact({'from': w3.eth.accounts[0]})
tx_receipt = w3.eth.wait_for_transaction_receipt(tx_hash)
print(f'Контракт развернут по адресу: {tx_receipt.contractAddress}')
Преимущества:
— Позволяет Python-разработчикам работать со смарт-контрактами без глубокого погружения в Solidity
— Использование знакомых инструментов Python
— Автоматизация и тестирование контрактов на локальных сетях
Библиотека питониста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😡 А вас тоже бесят облачные сервисы?
Согласитесь, статус отношений с облаками — все сложно. Но что, если можно изменить правила игры?
Мы готовим нечто особенное в мире облачных технологий, но сначала хотим услышать правду от тех, кто реально работает с облаками каждый день.
❓Что мы хотим узнать:
— Для чего вы реально используете облако?
— Чего катастрофически не хватает прямо сейчас?
— Что бесит больше всего? (можно материться)
— Как выбираете провайдера — по цене или по любви?
— и тому подобное
По результатам опроса мы подготовим исследование без маркетингового мусора и вы узнаете, как обстоят дела у коллег.
⚡️Время на опрос: меньше, чем на кофе-брейк. Жмите → https://clc.to/nboYDA
Согласитесь, статус отношений с облаками — все сложно. Но что, если можно изменить правила игры?
Мы готовим нечто особенное в мире облачных технологий, но сначала хотим услышать правду от тех, кто реально работает с облаками каждый день.
❓Что мы хотим узнать:
— Для чего вы реально используете облако?
— Чего катастрофически не хватает прямо сейчас?
— Что бесит больше всего? (можно материться)
— Как выбираете провайдера — по цене или по любви?
— и тому подобное
По результатам опроса мы подготовим исследование без маркетингового мусора и вы узнаете, как обстоят дела у коллег.
⚡️Время на опрос: меньше, чем на кофе-брейк. Жмите → https://clc.to/nboYDA
Офер в VK для бэкенд-разработчиков — попадите в команду за выходные
28–29 июня пройдёт VK Weekend Offer. Всего за 2 дня вы сможете пройти весь путь от знакомства с командами до приглашения на работу: встретиться с лидами, пройти технические собеседования и получить офер.
Языки программирования — Java, Go, Python, C++. Главное требование — от 3 лет реального опыта в бэкенде.
Читайте подробности на сайте и подавайте заявку до 25 июня!
28–29 июня пройдёт VK Weekend Offer. Всего за 2 дня вы сможете пройти весь путь от знакомства с командами до приглашения на работу: встретиться с лидами, пройти технические собеседования и получить офер.
Языки программирования — Java, Go, Python, C++. Главное требование — от 3 лет реального опыта в бэкенде.
Читайте подробности на сайте и подавайте заявку до 25 июня!
🤓 Самоучитель Python: как работать с регулярными выражениями
Разбираемся с модулем re, учимся создавать и использовать регулярные выражения, включая продвинутые проверки.
➡️ Полный материал по ссылке: регулярные выражения
Библиотека питониста #буст
Разбираемся с модулем re, учимся создавать и использовать регулярные выражения, включая продвинутые проверки.
Библиотека питониста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔁 Как перевернуть последовательность в Python: срезы, .reverse() и reversed()
Иногда нужно пройтись по списку в обратном порядке. Python предлагает как минимум три способа сделать это. Разберём, чем они отличаются и когда что использовать.
1️⃣ Срез с шагом -1
Срезы в Python поддерживают формат
Можно использовать это прямо в цикле:
✅ Но есть нюанс: этот трюк работает только с последовательностями, то есть объектами, у которых есть индексация (списки, строки, кортежи).
2️⃣ Метод .reverse()
Метод
✅ Важно:
— Метод не возвращает новый список, а изменяет оригинал.
— Работает только с типом list. Строки, кортежи и другие объекты не поддерживают
3️⃣ Функция reversed()
Наиболее универсальный и «питоничный» способ — использовать встроенную функцию
✅ Плюсы reversed():
— Работает на любых обратимых итерируемых объектах, не только на списках.
— Не копирует список — возвращает итератор, который идёт с конца.
— Оригинальный объект не изменяется.
Можно использовать
✅ Даже со словарями
Словари в Python 3.7+ сохраняют порядок добавления. Значит, их можно тоже «перевернуть»:
✅ Как reversed() похож на другие помощники циклов:
•
•
•
✅ Что нельзя «перевернуть»
Не все объекты в Python можно перевернуть. Например, файлы и генераторы не поддерживают
✅ Вывод
• Если нужно просто получить копию списка в обратном порядке — используйте
• Если хотите перевернуть список на месте — метод
• Если важно не трогать оригинал, сэкономить память и работать с любыми итерируемыми объектами — используйте
💬 Поделитесь в комментариях, каким способом чаще пользуетесь вы.
🔁 Репостните коллеге, который до сих пор пишет
Библиотека питониста #буст
Иногда нужно пройтись по списку в обратном порядке. Python предлагает как минимум три способа сделать это. Разберём, чем они отличаются и когда что использовать.
Срезы в Python поддерживают формат
[start:stop:step]
. Если шаг отрицательный, список читается справа налево:colors = ["purple", "blue", "green", "pink", "red"]
print(colors[::-1])
# ['red', 'pink', 'green', 'blue', 'purple']
Можно использовать это прямо в цикле:
for color in colors[::-1]:
print("I like", color)
Метод
.reverse()
переворачивает список на месте, изменяя оригинальный объект:colors = ["purple", "blue", "green", "pink", "red"]
colors.reverse()
print(colors)
# ['red', 'pink', 'green', 'blue', 'purple']
— Метод не возвращает новый список, а изменяет оригинал.
— Работает только с типом list. Строки, кортежи и другие объекты не поддерживают
.reverse()
.Наиболее универсальный и «питоничный» способ — использовать встроенную функцию
reversed()
:colors = ["purple", "blue", "green", "pink", "red"]
for color in reversed(colors):
print("I like", color)
— Работает на любых обратимых итерируемых объектах, не только на списках.
— Не копирует список — возвращает итератор, который идёт с конца.
— Оригинальный объект не изменяется.
Можно использовать
next()
для получения элементов по одному:r = reversed(colors)
next(r) # 'red'
next(r) # 'pink'
Словари в Python 3.7+ сохраняют порядок добавления. Значит, их можно тоже «перевернуть»:
capitals = {
"New South Wales": "Sydney",
"Victoria": "Melbourne",
"Western Australia": "Perth",
}
for state, capital in reversed(capitals.items()):
print(f"The capital of {state} is {capital}")
•
enumerate()
— добавляет индексацию•
zip()
— объединяет несколько последовательностей•
reversed()
— переворачивает порядок обходаfor i, color in enumerate(colors, 1):
print(f"{i}. {color}")
Не все объекты в Python можно перевернуть. Например, файлы и генераторы не поддерживают
reversed()
, потому что у них нет фиксированной длины и индексов.• Если нужно просто получить копию списка в обратном порядке — используйте
colors[::-1]
.• Если хотите перевернуть список на месте — метод
.reverse()
.• Если важно не трогать оригинал, сэкономить память и работать с любыми итерируемыми объектами — используйте
reversed()
.💬 Поделитесь в комментариях, каким способом чаще пользуетесь вы.
🔁 Репостните коллеге, который до сих пор пишет
for i in range(len(...))
.Библиотека питониста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😎 Пока все говорят об AI — мы учим строить системы, которые работают за вас
Что отличает топового дата-сайентиста от новичка? Умение не просто обучать модели, а создавать системы, которые принимают решения автономно. AI-агенты — это следующий уровень в DS, и мы запускаем курс по их разработке!
⚡️Если вы давно думали о прокачке скиллов или повышении грейда — сейчас самое время, потому что цена на курс вырастет уже 14 июня.
Спикер нашего нового курса — Никита Зелинский, Chief Data Scientist МТС. Его посты в канале @datarascals бьют в актуальные проблемы дата-спецов:
— Как за неделю окупить годовую зарплату одним COALESCE и получить свой quick win
— Разбор катастрофы с Precision@K или почему ваши метрики врут
— Комплексный гайд по антифроду
Поэтому на курсе «AI-агенты для DS» мы научим вас строить системы, которые не просто работают в демо, а выдерживают нагрузку реального бизнеса.
❗До повышения цены осталось 3 дня — забронируйте место сейчас
Что отличает топового дата-сайентиста от новичка? Умение не просто обучать модели, а создавать системы, которые принимают решения автономно. AI-агенты — это следующий уровень в DS, и мы запускаем курс по их разработке!
⚡️Если вы давно думали о прокачке скиллов или повышении грейда — сейчас самое время, потому что цена на курс вырастет уже 14 июня.
Спикер нашего нового курса — Никита Зелинский, Chief Data Scientist МТС. Его посты в канале @datarascals бьют в актуальные проблемы дата-спецов:
— Как за неделю окупить годовую зарплату одним COALESCE и получить свой quick win
— Разбор катастрофы с Precision@K или почему ваши метрики врут
— Комплексный гайд по антифроду
Поэтому на курсе «AI-агенты для DS» мы научим вас строить системы, которые не просто работают в демо, а выдерживают нагрузку реального бизнеса.
❗До повышения цены осталось 3 дня — забронируйте место сейчас
👉 Промт дня: профилируем Python-код и ускоряем вычисления
Работает, но медленно? У вас есть скрипт или функция, и вы хотите понять, где узкие места.
Попросите ChatGPT:
✅ Хорошо работает на дата-скриптах, ETL, API, парсерах, ML-пайплайнах.
Библиотека питониста #буст
Работает, но медленно? У вас есть скрипт или функция, и вы хотите понять, где узкие места.
Попросите ChatGPT:
Вот мой Python-код.
Проанализируй и предложи:
– Где происходят самые затратные вычисления (CPU / память)
– Как переписать медленные части: циклы → векторизацию (NumPy / pandas), генераторы и lazy loading
– Как использовать multiprocessing или asyncio, если подходит
– Какие библиотеки (например, numba, joblib, polars, dask) можно подключить
– Как минимизировать работу с диском / сетью
– Как встроить cProfile, line_profiler, memory_profiler и интерпретировать отчёты
Библиотека питониста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🌧️ Облачная терапия: время выговориться!
Знакомая ситуация? Покупаете облако как BMW, а получаете телегу с квадратными колесами. Обещают 99.9% uptime, а сервер падает на релизе. Техподдержка отвечает через сутки фразой «попробуйте перезагрузить».
Пора узнать, как обстоят дела с облаками на самом деле. Поэтому мы собираем ваши реальные истории про облачные сервисы.
🤫О чем спросим:
— Зачем вам вообще это облако нужно
— Какие косяки достали до печенок
— Сколько денег утекает в никуда ежемесячно
— Что должно случиться, чтобы вы сменили провайдера
— И еще пару каверзных вопросов
⏱️ 2 минуты честности = большое исследование без воды → https://clc.to/nboYDA
Знакомая ситуация? Покупаете облако как BMW, а получаете телегу с квадратными колесами. Обещают 99.9% uptime, а сервер падает на релизе. Техподдержка отвечает через сутки фразой «попробуйте перезагрузить».
Пора узнать, как обстоят дела с облаками на самом деле. Поэтому мы собираем ваши реальные истории про облачные сервисы.
🤫О чем спросим:
— Зачем вам вообще это облако нужно
— Какие косяки достали до печенок
— Сколько денег утекает в никуда ежемесячно
— Что должно случиться, чтобы вы сменили провайдера
— И еще пару каверзных вопросов
⏱️ 2 минуты честности = большое исследование без воды → https://clc.to/nboYDA
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧹 Skylos — ваш новый помощник в борьбе с мёртвым кодом
Когда проект разрастается, в нём неизбежно накапливается мёртвый код: неиспользуемые функции, классы, импорты…
✅ Skylos помогает навести порядок.
Что умеет:
— Находит неиспользуемые функции и методы
— Определяет классы, которые нигде не используются
— Показывает импорты, которые можно удалить
— Работает по всей кодовой базе, даже кросс-модульно
— Быстрее и точнее, чем Vulture, Flake8, Pylint и Ruff
— Можно использовать в интерактивном режиме или экспортировать в JSON
✅ Skylos показал лучшие результаты по качеству детекции:
Для сравнения:
— Vulture: F1 = 36.6%
— Flake8 и Ruff: \~24%
— Pylint: 0% (да, серьёзно)
✅ Быстрый старт:
✅ Полезные флаги:
—
—
—
✅ Skylos написан на Python и распространяется по лицензии Apache 2.0. Всё работает локально, без отправки кода куда-либо.
📂 GitHub: https://clc.to/y7p3ZQ
📥 pip:
Библиотека питониста #буст
Когда проект разрастается, в нём неизбежно накапливается мёртвый код: неиспользуемые функции, классы, импорты…
Что умеет:
— Находит неиспользуемые функции и методы
— Определяет классы, которые нигде не используются
— Показывает импорты, которые можно удалить
— Работает по всей кодовой базе, даже кросс-модульно
— Быстрее и точнее, чем Vulture, Flake8, Pylint и Ruff
— Можно использовать в интерактивном режиме или экспортировать в JSON
Precision: 64.7% | Recall: 75.8% | F1 Score: 69.8%
Время анализа: 0.013 сек
Для сравнения:
— Vulture: F1 = 36.6%
— Flake8 и Ruff: \~24%
— Pylint: 0% (да, серьёзно)
pip install skylos
skylos /путь/к/проекту
—
--interactive
— интерактивный выбор кода на удаление—
--dry-run
— «что будет удалено», без фактического удаления—
--json
— отчёт в JSON📂 GitHub: https://clc.to/y7p3ZQ
📥 pip:
pip install skylos
Библиотека питониста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM