Python Developer

🔴 Тестовый собес на Middle Python с разработчиком из Яндекса завтра вечером! 
[+ разбор 50 сложных вопросов в подарок ]

23 сентября (уже завтра) в 19:00 по мск приходи онлайн, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика!

Собеседование проведёт Хачатур Саркисян - ведущий разработчик из Яндекса.

Как это будет:

📂 Хачатур задаст разработчику вопросы и задачи, которые могут спросить на реальном собесе;

📂 После каждого ответа респондента ты услышишь подробный комментарий от ментора и поймёшь, чего на самом деле ожидает собеседующий на интервью;

📂 В конце сможешь задать любой вопрос Хачатуру и получить на него развёрнутый ответ.

Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.

И ты можешь посмотреть его бесплатно 🔥
Только завтра, в прямом эфире!

🎁 Подарок для всех, кто зарегается на веб — файл с ОТВЕТАМИ НА 50 СЛОЖНЫХ ВОПРОСОВ с Python-собеседований 🔥

Переходи в бот, чтобы попасть на эфир и забрать подарок 👉 @shortcut_py_bot

 Реклама.
О рекламодателе.

📱 Проверяем ИНН и СНИЛС на Python

Нашли статью, где показывают, как нормально валидировать ИНН, СНИЛС, ОГРН и ОГРНИП на Python.

Полезно для CRM, ERP и любых систем, где нужно отсекать некорректные данные ещё на входе.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | 📲 MAX

Совет на ближайшие годы — идите в Data Science и ML

Пока ИИ забирает работу у одних специалистов, другие строят на нём карьеру и зарабатывают всё больше. И вопрос уже не в том, изменит ли ИИ рынок, а в том, по какую сторону этих изменений окажетесь вы. DS/ML – один из самых прямых способов оказаться среди тех, кто на этом выигрывает

А чтобы не тратить годы на хаотичное обучение – держите в подписках Data Portal. Там практикующие ML-инженеры понятным языком разбирают главное: новые модели, библиотеки, исследования, датасеты, гайды, курсы и практические кейсы.

Подписывайтесь: @LLMScience

▪️ Топовый справочник по Python для Data Science и ML

Там собрали практические материалы по 30 популярным Python-библиотекам для анализа данных и машинного обучения.

Можно быстро найти нужную команду, синтаксис и пример использования без долгого поиска по документации.

⛓ Ссылка на справочник

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX

📱 Как работают слабые ссылки в Python

В статье разбирают модуль weakref и то, как слабые ссылки помогают не удерживать объекты в памяти дольше необходимого

Внутри — weakref.ref, WeakKeyDictionary, кеширование без лишних утечек и примеры, где сильные ссылки мешают сборщику мусора.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | 📲 MAX

▪️ Что нужно знать бэкендеру

В репозитории собрали базу по сетям, устройству ПК, Linux, базам данных, API, безопасности и тестированию.

Материалы поданы в трёх форматах: визуальные схемы, краткие выжимки и ссылки на источники для более глубокого изучения.

⛓ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX

Все мы там будем

➡ Python Developer | #memes

📱 Монолит или микросервисы: что выбирать в 2026 году

В статье разбирают не только монолит и микросервисы, но и модульный монолит как промежуточный вариант.

Автор сравнивает стоимость инфраструктуры, скорость релизов, отладку, тестирование и работу с транзакциями.

По приведённым в материале оценкам, микросервисы могут обходиться в 3,75–6 раз дороже по инфраструктуре.

⛓ Подробнее в статье

tags: #статья

➡ Python Developer | 📲 MAX

▪️ Русскоязычный справочник по Python в одном месте

Нашли большую базу материалов по Python для обучения и ежедневной разработки.

Внутри есть пошаговый учебник для начинающих, справочник стандартной библиотеки и встроенных функций, а также разбор синтаксиса и семантики языка.

⛓ Ссылка на справочник

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX

📱 Как ограничивать права Python-кода на практике

В статье показывают, как ограничивать действия функций, анализировать код через AST до запуска и находить запрещённые вызовы заранее.

Подход пригодится для плагинов, sandbox-сценариев и AI-агентов.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | 📲 MAX

📱 Как Python управляет памятью под капотом

В статье разбирают один из главных ML-фреймворков: тензоры, градиенты, модели, оптимизаторы и цикл обучения нейросети.

Самое интересное — всё это можно посмотреть через визуализатор: создавать объекты, наблюдать их распределение по пулам и видеть, что остаётся после освобождения памяти.

⛓ Подробнее в статье

tags: #статья

➡ Python Developer | 📲 MAX

▪️ Готовимся к FAANG в одном репозитории

В нем собрали:

🫡 DSA и сотни задач;
🫡 ОС, СУБД, SQL и сети;
🫡 ООП;
🫡 LLD и HLD;
🫡 Логику и головоломки;
🫡 Задачи на C++, Python, Java и JavaScript.

Хороший вариант, если хочется готовиться системно и не собирать материалы по кускам.

⛓ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX

Чем быстрее пройдёте все стадии, тем лучше

➡ Python Developer | #memes

🔥 Наши каналы по другим IT-направлениям

▪️ Frontend: @frontend
▪️ Java: @java
👨‍💻 Go: @golang
▪️ ИБ & Хакинг: @hacking
▪️ C/C++: @cplusplus
▪️ C# & GameDev: @gamedev
▪️ Data Science: @datascience
▪️ DevOps: @devops
▪️ Linux: @linux
▪️ IT Курсы: @courses
▪️ Вайбкодинг: @vibecoding
▪️ Весь айти: @itnews

📱 Что такое PyTorch и зачем он нужен

В статье разбирают один из главных ML-фреймворков: тензоры, градиенты, модели, оптимизаторы и цикл обучения нейросети.

Подойдёт тем, кто хочет понять PyTorch с базы и сразу посмотреть на примеры кода.

⛓ Читать статью

tags: #статья

➡ Python Developer | 📲 MAX

📱 Большая база по Python и ML

Нашли репозиторий, где собраны материалы по Python — от базового синтаксиса до анализа данных и машинного обучения.

Внутри есть объяснения, примеры, задачи и мини-проекты, поэтому ресурс подойдёт и для самостоятельного обучения, и для первого знакомства с ML.

⛓ Ссылка на GitHub

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX