Не влез кусок по Литкоду под отчет. В общем, пересоздал аккаунт на Литкоде, сбросив прогресс, и начал подходить к решению задач более системно, потихоньку погружаясь в алгоритмы и структуры данных 🔥. Вещь долгая, тяжелая, но необходимая. Как минимум для продуктивного решения задач (а в дальнейшем и написания качественного кода) нужно иметь представление о готовых паттернах, применяющихся к конкретным структурам. Обязательно изучить О-нотацию и определение сложности алгоритмов. Для последовательной практики на Литкоде нашел отличный гайд. Помимо предложенных в нём "учебных планов" есть удобный и рекомендуемый самой площадкой. К нему же можно добавить список, расширяющий пул задач.

​​#Литература

Несколько книг по алгоритмам и структурам, что собралось за эти недели. Помимо знаменитой "Грокаем алгоритмы", закинул еще 2 разного уровня сложности. Если ты большой любитель математики и формальных изложений, можно сразу браться за Скина, но самая интересная под авторством Стивенсона. Хорошо, что его порекомендовали, книга отличная, однако примеры на С-подобном псевдокоде, так что придется гуглить их для Питона. Оно того стоит!

Интересующие вас алгоритмы из книги Стивенсона (или вообще) можно посмотреть на этом гите с кодом для Python: https://github.com/TheAlgorithms/Python

Очень прикольные заметки нашел об объектной системе языка Python (ООП). Материал аж за 2011 год, но написано хорошо и какие-то моменты для себя почерпнул. В конце заметки ссылки на другие 2 части.

Открыть по ссылке

​​Набросал небольшой пост на Stepik'е после разбора вопроса о работе с атрибутами в ООП. Если вы также на стадии изучения или написания каких-то петов путаетесь, возможно пригодится. Если где-то ошибся, дайте знать.
—————

Все атрибуты, которые мы объявляем для экземпляров, хранятся в словаре __dict__. Напрямую в этот словарь лучше не лезть, поскольку изменение атрибутов в больших программах может быть трудно отследить, и это грозит нарушением работы.

По умолчанию, когда в классе нет никакого интерфейса для взаимодействия с атрибутами, при прямом обращении к ним "под капотом" Python вызываются дандер-методы: __getattribute__, __getattr__, __setattr__, __delattr__. Они руководят общей логикой обращения к атрибутам через класс object, и как мне подсказали - это область "метапрограммирования", вроде написания своих фреймворков. В общем, их нужно знать, но трогать не стоит, поскольку вещь более "низкоуровневая".

Дальше, есть несколько возможных вариантов для безопасной работы с атрибутами:

1. Геттер, сеттер, делитер. Обычные функции, которые в ООП называются методами. Можно возвращать значение атрибута, осуществлять проверку на корректность типа данных и др. Из минусов: если атрибутов много, нужно написать под каждый свои методы и они будут отличаться друг от друга названиями. В больших программах всего не упомнишь.

2. Свойство @property. Метод можно превратить в свойство, удобнее вызывая его через точечную нотацию: <атрибут>.<название свойства>. Под каждый атрибут всё еще придется писать своё свойство, но проперти объединяет геттер-сеттер-делитер в единый объект, позволяя назвать декорируемую функцию также, как и атрибут. К тому же, и сами функции будут называться одинаково по имени этого атрибута, что упрощает чтение. Удобнее, но все еще много кода.

3. Класс-дескриптор. В своём исконном виде, дескриптором будет являться отдельный класс, содержащий один или несколько методов: __get__, __set__, __delete__. Если у нас несколько атрибутов сопровождаются одинаковой логикой, т.е. они имеют один тип данных, одинаково вызываются и проверяются, можно сделать под них единый шаблон, через подмену которым можно вызывать какие угодно атрибуты без дублирования кода (кучи свойств, например). Из минусов: если работа с атрибутами подразумевает разную логику под каждый, дескриптор не очень подходит и придется либо писать другой дескриптор, либо дополнять свойствами.

Дополнительно:

➖ К дескрипторам в Python относятся и сами свойства @property, и даже классовый метод @classmethod.

➖ К дескрипторам в Python относятся функции, поскольку они "под капотом" имеют метод __get__.

​​Интересная деталь. Сверху на картинке количество решений самой первой задачки из первого курса по Python от Beegeek на Stepik. По классике это 'Hello, world!' 🌎.

Снизу количество решений самой последней задачи на декоратор, с двумя 🌶🌶 из курса по ООП.

Картина ни в коем случае не объективная, потому что это 2 простых примера, и ООП идет платным, относительно недавним курсом, однако, что имеем. Копеечка в фонд упорства.

Друзья, всем доброго вечера!

Приятно видеть, что на канале становится больше народу, даже с учетом моего неактива. Обстановка у нас в стране напряженная, но уже контролируемая. Сейчас еще немного допоправляю здоровье и будем потихоньку продолжать. В следующем месяце как раз на степике от Beegeek выходит курс по SQL, что не может не радовать.

Плюс, я придумал себе первый pet-проект. Он чуть полегче того, что планировал изначально, но думаю опыта нужно будет набираться постепенно.

Пока я латаю бреши, начал пилить на втором канале контент по философии стоицизма (+ бывает всякое разное), так что если вы любитель разных размышлений, предлагаю заглянуть: https://news.1rj.ru/str/cryingheraclitus

До скорого!

Всем привет 👋 Давно меня здесь не было)

Так получилось, что по состоянию здоровья я брал длительный отдых от учебы, потом в стране началась война и вместо перекура в 1-2 месяца пролетело уже... даже представлять не хочу. 😳

Где-то месяц назад, не только оглядывая свои медленные учебные темпы, но и цепляясь глазом за демотиваторы о крахе кодинга я начал серьезно задумываться о том, чтобы вместо изучения бэкенда взяться за аналитику. Вроде как ниша посвободнее, да и мое профильное образование оказалось бы пригодным. Сразу возникло несколько проблем:

❌ Мне не удалось отыскать аналитика через знакомых для консультации. Комментарии примерно следующие: "О, аналитики классные ребята, но ни одного не встречал".
❌ Аналитику (data analyst) часто путают с data science. Разбираться в тонкостях = терять время, а вторую я потяну приблизительно никогда, учитывая требуемый уровень математики.
❌ Я не люблю SQL и работу с БД. То есть, писать на Python мне хочется куда больше, чем сидеть в таблицах.

Решил, что буду дальше добивать backend до уровня похода по собесам, а там как сложится. Надеюсь, сложится хоть что-нибудь...

🔥 В общем, мы с вами в ближайшее время займемся примерно следующим:

1. Удалось заиметь свою первую книгу в физическом варианте по питону, а именно "Python. Исчерпывающее руководство" под авторством Дэвида Бизли. Чем примечательна книга? По многочисленным отзывам, это что-то вроде Лутца, из которого выкинули всю шелуху и оставили необходимое для прохождения любого собеса (ну и качественного освоения языка, разумеется). Новичкам она не подойдет, а для уже знающих основы отзыв будет по мере освоения. На книгу в быстром темпе отвожу ~2 недели. Нужно вспомнить забытое.

2. Чтобы вспомнить SQL, пройду Интерактивный тренажер на Stepik. Скажу вам честно, БД вгоняют меня в дикую скуку, и заниматься ими приходится с танталовыми муками наперевес, но деваться некуда.

3. По завершении книги сразу перехожу к курсу Django 4 для начинающих на Stepik. Я его пощупал, но пройти не успел. Выглядит неплохо. Любые непонятные моменты, помимо гугла и ChatGPT, буду подглядывать в книге Анатолия Постолита "Python, Django и Bootstrap для начинающих". У него есть и другая книга, где вместо Bootstrap - Pycharm, но я сменил IDE на Visual Code Studio, поэтому пайчарм пока отложим.

4. Чего мне не хватало на протяжении более полугода учебы - это практики. Поэтому параллельно с курсом я сразу начинаю по всяким видеоурокам клепать первые pet-проекты. Один из них - это личный блог для текстов, чтобы постить всякие статейки на своем ресурсе. Второй покажу по завершении.

Где-то межу этими пунктами желательно добить курс от "Поколение Python для профессионалов" и их же курс по ООП, потому что его я забыл начисто (ну, почти). Не знаю, куда это впихнуть, посмотрим. 😥

Вероятно, всё еще 350 раз скорректируется, но новое начало положено.
Будем работать 🤜🤛

Всем учащимся - удачи!

Всем привет. Чекнул ~2.5 главы книги Дэвида Бизли "Python. Исчерпывающее руководство". Напомню, что книгу на просторах позиционируют как эдакого "Лутца без шелухи", где все второстепенное выкинули, оставив необходимое, чего вполне хватает для закрытия любого собеса. Делюсь промежуточным мнением.

1. Книга на мой взгляд не подходит для новичков, и вообще крайне плоха для изучения языка с 0. Это чистой воды справочник, в котором освещены как основные конструкции, так и важные детали, на которые следует обратить внимание.

2. Первая глава, посвященная основам, показалась абсолютно мусорной. Честно говоря, не понимаю, зачем она нужна. Это своего рода "презентация" следующих глав, в которой автор галопом проносится по материалу, да еще и невпопад разбавляя его усложненными конструкциями. Не понравилось.

3. Местами топорный, сухой перевод, выполненный "в лоб". Переводчик не пытался как-то облагородить текст, чтобы он стилистически выглядел вразумительнее для русскоязычного глаза. Также мне не удалось ни на сайте автора, ни на гите найти файлы, указанные в примерах. Приходится догадываться, что лежит в файле, а если хочется покрутить пример, приходится те же .csv заполнять при помощи GPT.

В остальном, начиная со 2-й главы, материал мне скорее нравится. Например, хорошо показан пример использования "моржового оператора" (оператора присваивания):

x = 0
while (x := x + 1) < 10:
    print(x)

Аналогичная запись:

x = 0
while x < 10:
    x += 1
    if x == 10:
        break
    print(x)

То есть, покупая (скачивая) книгу 2023 года, доступны фичи python начиная с 3.8+ версии и выше.

Говоря о важных деталях, понравилось упоминание, что при отладке (да и вообще) лучше использовать __repr__ вместо __str__, поскольку мы видим буквальное отображение содержимого, вместе со знаками экранирования, переноса и пр.

Также понравилось упоминание важного момента, что при сравнении объектов через ==, сравниваются значения (корректно), а при использовании is мы проверяем ссылки на объекты (тождественность объектов, что некорректно). Хотя на маленьких данных результат может получиться верным, но в дальнейшей работе чревата ошибками.

Классное объяснение приводится в книге касаемо генераторов, хотя я еще даже не дошел до главы, посвященной им. Сразу становится ясно, в каких сценариях их нужно использовать.

В общем, есть очень годная инфа, которая точно должна лежать под рукой. Зря читаю без стикеров, чтобы затыкать ими страницы, как куклу вуду иглами.

В двух словах так... Позже дополню.

P.S. А, ну да, на обложке же написано "для практикующих программистов", а я тут развел...

Забавно, но ChatGPT 3.5 в упор не понимает простой код на создание свойств атрибутов через property:

class Cat:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def get_name(self):
        return self._name

    def set_name(self, name):
        if isinstance(name, str) and name.isalpha():
            self._name = name
        else:
            raise ValueError('Некорректное имя')

    name = property(get_name, set_name)


cat = Cat(-1)

print(cat.name)

Сколько бы я его не мучил, он постоянно исправляет, как ему кажется, ошибку в сеттере или в инициализаторе, связанную с именем (не нравятся ему разные имена атрибутов).

​​#Отчет 📈
#Неделя_21

Отчетов не было аж с июля. Кошмарно, конечно 😥. Не забрасывайте программирование на такое долгое время, потом будет не очень приятно.

В общем, почитал книгу Дэвида Бизли, порешал задачки в курсе по ООП, чтобы чуть освежить код в памяти.

По книге - печатная версия не стоит своих денег. Я лишний раз убедился, что как минимум язык программирования учить по ним бесполезно. В качестве справочника Бизли подходит неплохо. Лежит у меня рядом на столе, пару раз даже заглядывал. Честно говоря, если что-то и покупать в бумаге по ЯП, то сразу двухтомник Лутца и неспеша его почитывать, пропуская главы со старыми версиями языка. Если бумага не нравится, вполне хватит электронной версии. Так даже удобнее, если она с навигацией.

Из книг по IT в целом, я бы покупал что-то очень общее: паттерны и алгоритмы, всякие архитектуры сетей, основы data science и пр. 📚 Еще могут оказаться полезными нечто вроде методичек по SQL, HTML/CSS и т.п., тоже чтобы было под рукой, но я такое, честно говоря, не искал. Если что попадется, дам знать.

По курсу ООП - всё оказалось не так плохо, несмотря на перерыв. Я даже написал несколько регулярных выражений по памяти, которые с горем пополам, но работали 🫡. Пробелов еще много, что-то основательно вылетело, но будем восстанавливать. Список проблемных мест уже составляется по ходу дела.

Эта неделя получается рваной, поэтому не знаю, что будет по отчету. Надеюсь в ближайшие дни уже основательно засесть за Django и SQL, добивая по часику в день курс по ООП и последний курс от команды "Поколение Python: для профессионалов". Сосредоточусь на задачках, чтобы выявить пробелы.

Составил себе довольно жесткий распорядок дня, при котором к обеду получается 4.5 часа учебы, или 27 часов за 6 дней 🔥. Может быть факультативно буду сидеть чуть больше, главное выдерживать время на обязательный объем.

Работаем 🤜🤛

Переписал свой roadmap в Obsidian (формат markdown, .md), выкладываю, вдруг кому интересно будет. Можете что-то почерпнуть для себя, и даже оптимизировать его под собственные нужды. Я много полезных ссылок еще не добавил, поэтому вероятно он будет дополнен.

#Отчет 📈
#Неделя_22
#Неделя_23
#Неделя_24

Умудрился подхватить грипп 2 раза подряд, поэтому занимался рванно, между недомоганиями.

Статистика неинтересная, результатами не пестрит. Суммарно посидел в этом месяце 22 часа (+ текущая неделя, которую я еще не трекал). Кстати, не все дни был включен счетчик, поэтому часов ~25 можно отметить смело.

Никакие дополнительные плюшки фотошопить к картинке не стал, потому что занимался исключительно по курсу Django 5 на Stepik. Прошел вводную часть, остановившись перед началом проекта по созданию своего сайта-блога.

О курсе могу сказать, что это лучшее, что мне встречалось в русскоязычном сегменте. Автор не блещет литературным чутьем при написании конспектов, как, например, команда BEEGEEK, но всё более чем понятно, к тому же добавлено много практических заданий на отработку пройденного. Это однозначно стоит потраченного времени. У курса появилась вторая часть - Продвинутый Django 5 для продолжающих. Очень надеюсь, что меня на него хватит.

Говоря о самой Джанге - идет туговато. Я прям ощущаю, насколько я не разработчик и не имею талантов в этом деле, но пока не сдаюсь. Слишком много пройденного позади. Надеюсь с учетом курсов сделать себе нормальный блог для публикаций во втором ТГ канале, который станет первым залитым проектом на Гите.

Дальше останется дело за малым.

Работаем 🤜🤛

​​#Отчет 📈
#Неделя_25
#Неделя_26
#Неделя_27

Забываю закидывать статистику каждую неделю, поэтому сразу за 3. Признаться честно - изучать Джангу для меня стало той еще мукой 🤢. Не то, чтобы очень интересно, вдобавок очень непонятно, но вроде как нужно. Поэтому суммарное время на учебу в неделю цифрой не блещет. Более менее стабильно подходил к компу только на этой неделе, отмучившись около 10 часов 🫠.

Напомню, что к Джанге я приступил по этому курсу на Stepik'е. В целом, авторам за старания плюс; в частности, то ли я слишком никакой, то ли слог, напоминающий плохо сгенерированный текст нейросетки так туго усваивается... короче, не смог я его осилить, окончательно потерявшись на п. 8 при рассмотрении API и Django REST Framework. Углубленный курс покупать не буду.

Зато всё потихоньку становится на места благодаря книге Python, Django и Bootstrap для начинающих под авторством Анатолия Постолита 💎. Ранее я о ней упоминал и даже открывал, но перечитав как минимум 5 книг по Питону и предпочтя в его изучении курсы, мне стало казаться, что книги в данной сфере (помимо общих по Computer Sciense) - дело бессмысленное. А зря!

По факту, автор настолько просто, понятно, с простыми аналогиями обрисовывает взаимодействие разных модулей Джанги друг с другом, что на фоне тягомотного курса кажется райской амброзией. Залил для вас архив с книгой вместе с листингом (файлами с кодом). У автора есть и другая книга со схожим названием, где вместо Бустрапа добавляется "... и PyCharm". На всякий случай добавил и её тоже 🔥.

Примерно так. Буду продолжать книгу, а по окончании начнем что-то стряпать. Надеюсь еще себя заставить порешать задачки на Литкоде, и перепройти курс по ООП, потому что классы я как-то совсем недолюбливаю.

Не сдаемся 🤜🤛

Всем добрый вечер! Важный вопрос назрел ко всем вкатывающимся в Джангу. Сталкивался ли кто с книгой Меле "Django 4 в примерах"? Насколько она лучше/хуже Постолита, если вы вдруг изучали обе? Поделитесь мнением 🙏

Друзья, всем привет 👋🏻

Давно меня здесь не было. Спасибо, что периодически интересовались, куда я делся. Много комментариев было и под моими постами на Степике.

По причине болезни мне пришлось надолго забросить учебу. Дело дошло до тяжелой операции, после которой я восстанавливаюсь до сих пор. Я на инвалидности и о работе пока речи не идет. Тем не менее, я вновь взялся за учебу, только менее интенсивно, с большими интервалами для отдыха.

С учетом длительности перерыва, многое подзабывалось, поэтому приходится вспоминать все с 0, с самых основ синтаксиса. Из положительных моментов - процесс "вспоминания" происходит быстро. Наработанные навыки не забываются, и многие вылетевшие из головы мелочи компенсируются былой насмотренностью. Удавалось решить даже те задачи, которые раньше без помощи ИИ мне не давались.

Что делаю сейчас? - Бегло перепрошел 2 курса "Поколение Python", и закрыл 3-й на 100%. Сейчас перепрохожу курс по ООП + по 30-40 минут вспоминаю запросы SQL. Стараюсь не зацикливаться на задачах и теории, а разбирать решения с ИИ, улавливая главные принципы.

Ближайшие цели: выйти на повторение Django, во время которого я сразу начну писать сайт под свой канал по философии стоицизма + параллельно доизучать весь необходимый минимум для работы: Git, асинхронка и мултипоточность, докер и т.п.

Самое главное - приучать себя переключаться с теории на практику, что раньше у меня выходило с трудом. В свободное время поигрываю в Albion Online, думаю написать небольшой калькулятор крафта на модуле tkinter, чтобы попрактиковать классы и ООП в целом.

Я пока не буду трекать время и прогресс учебы, потому что занимаюсь суммарно около 3 часов и этот график не будет значительно меняться. Периодически буду писать сюда о своих успехах, каких-то находках и т.п.

P.S. Недавно отредактировал свои конспекты по базе Python, сделанные на основе пройденных курсов. Если кому интересно - залил в комменты .md файлы. Желательно открывать через Obsidian. Если найдете для себя что-то полезное, дайте знать, выложу такие же по ООП, как закончу.

Еще из мега-полезного по теории есть вот этот гит: https://github.com/gto76/python-cheatsheet?tab=readme-ov-file#class
Аналог на русском: https://github.com/amaargiru/pycore