#Pytup: Итоги года
Краткая выжимка из очередного митапа для всех, кто интересуется развитием Python:
🟢 Новые версии Python 3.12, 3.13, 3.14
- Основная версия всё ещё 3.11 — на неё опирается большинство проектов.
- Поговорили про PEP-696: Type Defaults в 3.13 упрощают работу с типами. Подробнее: PEP-696 - Прирост производительности Python пока около 5% на версию, хотя хотелось бы больше. NoGIL остаётся одной из самых ожидаемых функций.
📲 Мобильные платформы iOS и Android
- Теперь они официально поддерживаются Python на уровне Tier 3. - Это значит, что Python компилируется и работает на этих платформах, но пока без полноценного тестирования.
🔧 Технологические тренды
- Переписывание на Rust продолжает набирать обороты. - Обсудили FastStream — новый фреймворк для очередей, который звучит многообещающе.
- DI и Dishka: Dependency Injection всё чаще упоминается в сообществе, появляются новые подходы.
💡 AI и автоматизация - Искусственный интеллект активно внедряется:
- Построение графиков и отчётов.
- Быстрая декомпозиция задач.
- Прототипирование интерфейсов и автоматизация рутинных процессов. - AI упрощает работу, но разработчики по-прежнему нужны (пока 😉).
📊 Python остаётся №1 на GitHub
- Язык лидирует по количеству кода, а рост популярности AI усиливает его доступность.
🎓 Обратная сторона популярности
- Разработчики учат больше технологий, но глубина знаний языка часто проседает.
- С другой стороны, понимание архитектур и паттернов стало намного лучше, чем несколько лет назад.
🌟 Призыв к OpenSource
- Всех призвали поучаствовать в развитии OpenSource проектов
Какие из изменений Python вам кажутся наиболее важными? Делитесь в комментариях 👇
Краткая выжимка из очередного митапа для всех, кто интересуется развитием Python:
🟢 Новые версии Python 3.12, 3.13, 3.14
- Основная версия всё ещё 3.11 — на неё опирается большинство проектов.
- Поговорили про PEP-696: Type Defaults в 3.13 упрощают работу с типами. Подробнее: PEP-696 - Прирост производительности Python пока около 5% на версию, хотя хотелось бы больше. NoGIL остаётся одной из самых ожидаемых функций.
📲 Мобильные платформы iOS и Android
- Теперь они официально поддерживаются Python на уровне Tier 3. - Это значит, что Python компилируется и работает на этих платформах, но пока без полноценного тестирования.
🔧 Технологические тренды
- Переписывание на Rust продолжает набирать обороты. - Обсудили FastStream — новый фреймворк для очередей, который звучит многообещающе.
- DI и Dishka: Dependency Injection всё чаще упоминается в сообществе, появляются новые подходы.
💡 AI и автоматизация - Искусственный интеллект активно внедряется:
- Построение графиков и отчётов.
- Быстрая декомпозиция задач.
- Прототипирование интерфейсов и автоматизация рутинных процессов. - AI упрощает работу, но разработчики по-прежнему нужны (пока 😉).
📊 Python остаётся №1 на GitHub
- Язык лидирует по количеству кода, а рост популярности AI усиливает его доступность.
🎓 Обратная сторона популярности
- Разработчики учат больше технологий, но глубина знаний языка часто проседает.
- С другой стороны, понимание архитектур и паттернов стало намного лучше, чем несколько лет назад.
🌟 Призыв к OpenSource
- Всех призвали поучаствовать в развитии OpenSource проектов
Какие из изменений Python вам кажутся наиболее важными? Делитесь в комментариях 👇
1🔥5
В конце года самое время подвести итоги по всем фронтам. Как раз для этих целей хорошо подходит Technology Radar. Если кто то не пользовался или даже не слышал, то этот пост для вас.
По сути это регулярный бесплатный отчёт, в котором эксперты Thoughtworks делятся своим взглядом на современные технологии. Отличная шутка, чтобы найти новые инструменты и посмотреть куда всё двигается "в общем и целом".
Многие продукты существуют в "вакууме" и новые инструменты часто приходят с большим запозданием. Так что отличный шанс взять оттуда что-то свежее.
В целом всё просто, если немного понимать структуру отчёта.
Что включает Technology Radar?
Весь отчёт разделён на четыре квадранта:
1. Techniques (Техники):
Современные методологии и практики — от подходов к тестированию до управления проектами. Пример: Component Testing.
2. Tools (Инструменты):
Полезные утилиты для разработки, деплоя и отладки. Пример: Devbox, GitButler.
3. Platforms (Платформы):
Инфраструктура и среды выполнения, такие как облачные сервисы и базы данных. Пример: PGLite.
4. Languages & Frameworks (Языки и фреймворки):
Современные языки программирования и библиотеки, которые стоит оценить. Пример: Pingora.
🌀 Как это работает?
Все технологии в отчёте распределяются по четырём рекомендательным кольцам:
- Adopt (Принять): Технологии, которые уже доказали свою ценность и готовы к широкому внедрению.
- Trial (Испытать): Новые решения, которые стоит попробовать в пилотных проектах.
- Assess (Оценить): Инструменты или подходы, которые пока нужно изучить и оценить их пользу.
- Hold (Воздержаться): Технологии, от которых лучше отказаться или применять с осторожностью.
🛠 Как пользоваться?
1. Заходим, видим дату отчета Volume 31 | October 2024. Самый свежий на данный момент. https://www.thoughtworks.com/radar
2. Выбираем интересующую нас “технологию”
3. Изучаем
Самое интересное в разделе Tools. Следующим постом сделаю список инструментов, которые мне приглянулись и про которые как минимум стоит знать.
Насколько объективны данные - судить вам. Но выглядит интересно.
#что_нового
По сути это регулярный бесплатный отчёт, в котором эксперты Thoughtworks делятся своим взглядом на современные технологии. Отличная шутка, чтобы найти новые инструменты и посмотреть куда всё двигается "в общем и целом".
Многие продукты существуют в "вакууме" и новые инструменты часто приходят с большим запозданием. Так что отличный шанс взять оттуда что-то свежее.
В целом всё просто, если немного понимать структуру отчёта.
Что включает Technology Radar?
Весь отчёт разделён на четыре квадранта:
1. Techniques (Техники):
Современные методологии и практики — от подходов к тестированию до управления проектами. Пример: Component Testing.
2. Tools (Инструменты):
Полезные утилиты для разработки, деплоя и отладки. Пример: Devbox, GitButler.
3. Platforms (Платформы):
Инфраструктура и среды выполнения, такие как облачные сервисы и базы данных. Пример: PGLite.
4. Languages & Frameworks (Языки и фреймворки):
Современные языки программирования и библиотеки, которые стоит оценить. Пример: Pingora.
🌀 Как это работает?
Все технологии в отчёте распределяются по четырём рекомендательным кольцам:
- Adopt (Принять): Технологии, которые уже доказали свою ценность и готовы к широкому внедрению.
- Trial (Испытать): Новые решения, которые стоит попробовать в пилотных проектах.
- Assess (Оценить): Инструменты или подходы, которые пока нужно изучить и оценить их пользу.
- Hold (Воздержаться): Технологии, от которых лучше отказаться или применять с осторожностью.
🛠 Как пользоваться?
1. Заходим, видим дату отчета Volume 31 | October 2024. Самый свежий на данный момент. https://www.thoughtworks.com/radar
2. Выбираем интересующую нас “технологию”
3. Изучаем
Самое интересное в разделе Tools. Следующим постом сделаю список инструментов, которые мне приглянулись и про которые как минимум стоит знать.
Насколько объективны данные - судить вам. Но выглядит интересно.
#что_нового
1👍4🔥4❤1
Вышла новая статья 😘
В ней мы разберемся, что нового появилось в версиях 3.12, 3.13, 3.14, и решим, пришло ли время обновить проект.
Основной упор сделан на ключевые нововведения, чтобы составить общую картину и понять, куда развивается язык.
https://tproger.ru/articles/python-3-12--3-13-i-3-14--obnovlyatsya-ili-net-
В ней мы разберемся, что нового появилось в версиях 3.12, 3.13, 3.14, и решим, пришло ли время обновить проект.
Основной упор сделан на ключевые нововведения, чтобы составить общую картину и понять, куда развивается язык.
https://tproger.ru/articles/python-3-12--3-13-i-3-14--obnovlyatsya-ili-net-
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Tproger
Python 3.12, 3.13 и 3.14: обновляться или нет? Разбираемся
Эта статья поможет вам быстро разобраться, что нового появилось в версиях 3.12, 3.13 и 3.14 и решить для себя, пришло ли время обновляться. Основной упор сделан на ключевые нововведения, чтобы составить общую картину и понять куда развивается язык.
1🔥5
Какую версию Python используешь?
Anonymous Poll
3%
3.7
9%
3.8
6%
3.9
13%
3.10
19%
3.11
39%
3.12
21%
3.13
3%
3.14
Наконец добрался до списка инструментов из TechnologyRadar. Выделил для себя следующее:
Devbox🤔
Инструмент который позволяет вам легко создавать изолированные оболочки для разработки. Можно сохранить всё в конфиг json и положить в гит. Нужно пробовать. Если реализовано нормально, то точно стоит затащить в рабочие проекты.
Как проверю в бою, поделюсь опытом :)
Ссылка: https://www.jetify.com/docs/devbox/
Difftastic😐
Подсветка изменений в коде на основе синтаксиса, а не тупо “текста”. Выглядит интересно, но судя по всему затащить в GitLab не получится, так что для большинства задач неприменим.
Visual regression testing tools🚬
Кое-что из мира тестирования. В эту категорию попадают BackstopJS, Applitools и Percy. Такие инструменты позволяют отслеживать визуальные изменения. Под капотом оно просто сравнивает всё с эталонным интерфейсом с помощью скриншотов и предупреждает, если что то разъехалось. За последние пару лет очень хорошо выросла точность, поэтому верю, что этим начнут пользоваться более массово.
ClickHouse😐
Старичок ClickHouse, придуманный Яндексом в далеком 2009 году.
Можно сказать уже классика. Знать про этот инструмент необходимо каждому, очень уж он распространён. На одном ХХ сейчас 1100 вакансий с упоминанием ClickHouse 😊
Unleash😋
Удобный инструмент для работы с фича флагами. Избавляет от необходимости лишний раз изобретать велосипед
Ссылка: https://www.getunleash.io/
Mockoon😘
Просто комбайн для создания моков API под любые задачи. Рекомендую и для бэков и для фронтов.
Ссылка: https://mockoon.com/
ReadySet⌨️
Прослойка для кэширования запросов для MySQL и Postgresql. Располагается между БД и приложением. А еще умеет автоматически обновлять кэшированные запросы при изменении данных. Звучит очень вкусно, есть ли подвох?)
uv🔫
Убийца pip и virtualenv в одном флаконе, написанный на Rust от разработчиков линтера ruff. Попробовать точно стоит. Первый релиз был в начале 2024 года, а теперь у проекта уже 35 тысяч звёзд.
Ну и куда же без AI:
ColPali - лучший инструмент для извлечения информации из PDF. Еще и самый быстрый.
Cursor - целая IDE заточенная на разработку с помощью AI.
Semantic Router - удобный и быстрый инструмент для понимания намерений пользователя. из текста.
Devbox
Инструмент который позволяет вам легко создавать изолированные оболочки для разработки. Можно сохранить всё в конфиг json и положить в гит. Нужно пробовать. Если реализовано нормально, то точно стоит затащить в рабочие проекты.
Как проверю в бою, поделюсь опытом :)
Ссылка: https://www.jetify.com/docs/devbox/
Difftastic
Подсветка изменений в коде на основе синтаксиса, а не тупо “текста”. Выглядит интересно, но судя по всему затащить в GitLab не получится, так что для большинства задач неприменим.
Visual regression testing tools
Кое-что из мира тестирования. В эту категорию попадают BackstopJS, Applitools и Percy. Такие инструменты позволяют отслеживать визуальные изменения. Под капотом оно просто сравнивает всё с эталонным интерфейсом с помощью скриншотов и предупреждает, если что то разъехалось. За последние пару лет очень хорошо выросла точность, поэтому верю, что этим начнут пользоваться более массово.
ClickHouse
Старичок ClickHouse, придуманный Яндексом в далеком 2009 году.
Можно сказать уже классика. Знать про этот инструмент необходимо каждому, очень уж он распространён. На одном ХХ сейчас 1100 вакансий с упоминанием ClickHouse 😊
Unleash
Удобный инструмент для работы с фича флагами. Избавляет от необходимости лишний раз изобретать велосипед
Ссылка: https://www.getunleash.io/
Mockoon
Просто комбайн для создания моков API под любые задачи. Рекомендую и для бэков и для фронтов.
Ссылка: https://mockoon.com/
ReadySet
Прослойка для кэширования запросов для MySQL и Postgresql. Располагается между БД и приложением. А еще умеет автоматически обновлять кэшированные запросы при изменении данных. Звучит очень вкусно, есть ли подвох?)
uv
Убийца pip и virtualenv в одном флаконе, написанный на Rust от разработчиков линтера ruff. Попробовать точно стоит. Первый релиз был в начале 2024 года, а теперь у проекта уже 35 тысяч звёзд.
Ну и куда же без AI:
ColPali - лучший инструмент для извлечения информации из PDF. Еще и самый быстрый.
Cursor - целая IDE заточенная на разработку с помощью AI.
Semantic Router - удобный и быстрый инструмент для понимания намерений пользователя. из текста.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥12👍2
В последнее время всё чаще говорят про инструменты для Python, написанные на Rust. Видимо на фоне успехов Astral с ruff и uv лёд тронулся. На это накладывается кратно возросшая популярность Rust, который за 4 года уверенно поднялся с 35 места до 20 места по популярности (смотреть тут). А там совсем рядом Swift и Go, про которые точно все слышали.
Пока общий процент пакетов на Rust от общего всё еще небольшой. Это ruff, uv, polars, ripgrep и плюсом инструменты для интеграции PyO3 и maturin. Сама интеграция выглядит и правда максимально просто. Один из самых простых примеров с хабра тут.
Хочется верить, что Rust еще посоревнуется с C/C++, на котором еще с древности пишут все оптимизации/инструменты, которые должны работать быстро. Из причин вижу несколько:
- современный язык
- высокая производительность
- не течёт память, меньше вероятность ошибки
- меньше уязвимостей в коде
Посмотрим, что будет дальше.
Пока общий процент пакетов на Rust от общего всё еще небольшой. Это ruff, uv, polars, ripgrep и плюсом инструменты для интеграции PyO3 и maturin. Сама интеграция выглядит и правда максимально просто. Один из самых простых примеров с хабра тут.
Хочется верить, что Rust еще посоревнуется с C/C++, на котором еще с древности пишут все оптимизации/инструменты, которые должны работать быстро. Из причин вижу несколько:
- современный язык
- высокая производительность
- не течёт память, меньше вероятность ошибки
- меньше уязвимостей в коде
Посмотрим, что будет дальше.
1👍4🔥4🤔2
Ура, друзья. Вот и долгожданный юбилей, нас ровно 200 😋
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🎉19👍2🔥2❤1
Пусть Python и считается самым простым языком для изучения, это не отменяет существования сотен тонкостей и подводных камней.
Так уж у нас прижилось, что
Так же на эту тему есть пара интересных примеров сукрал одолжил с StackOverflow)
Пример №1
Случай редкий, да и визуально может показаться, что всё нормально. Просто вспомним, что такие операторы нельзя использовать с функциями, а так же с объектами, которые не реализуют iadd и add.
Пример №2
А всё почему? А потому, что`.extend()`
#python #разработка
Так уж у нас прижилось, что
.extend() и обычное присваивание некоторые разработчики считают равноценными. Но это ошибка, так как .extend() изменяет существующий список, а сложение создает новый список из двух переданных.Так же на эту тему есть пара интересных примеров с
.extend() и оператором += (Пример №1
list1 = [5, 6]
list2 = [7, 8]
def get_list():
return list1
get_list().extend(list2) # ✅ Работает
get_list() += list2 # ❌ SyntaxError
Случай редкий, да и визуально может показаться, что всё нормально. Просто вспомним, что такие операторы нельзя использовать с функциями, а так же с объектами, которые не реализуют iadd и add.
Пример №2
my_tuple = ([1, 2], [3, 4], [5, 6])
my_tuple[0].extend([10, 11]) # works
my_tuple[0] += [10, 11] # TypeError
А всё почему? А потому, что`.extend()`
изменяет список на месте, а += пытается создать новый список и присвоить его элементу кортежа, что невозможно, так как кортеж — неизменяемый.#python #разработка
1👍10
Кажется январь - официально месяц утечек данных.
Тут собрал вам ссылочек, кому интересно:
Утечка Otelier https://www.bleepingcomputer.com/news/security/otelier-data-breach-exposes-info-hotel-reservations-of-millions
Утечка у Альфа-групп https://www.securitylab.ru/news/545057.php?muid=d26eadd9-8aea-48c2-9ec4-52542c2ea51d
Утечка у Ростелекома https://habr.com/ru/news/875312/
Утечка из китайских сервисов https://cybernews.com/security/chinese-data-leak-expose-didi-weibo-kfc-communist-party/
Утечка Hewlett Packard Enterprise https://habr.com/ru/news/875230/
Подробности как обычно не раскроют, но всё равно показательно - проблемы с безопасностью есть даже у крупных компаний с деньгами. Страшно представить, как с этим обстоят дела у компаний поменьше. Уверен, что там и про пентест врятли кто-то слышал.
Тут собрал вам ссылочек, кому интересно:
Утечка Otelier https://www.bleepingcomputer.com/news/security/otelier-data-breach-exposes-info-hotel-reservations-of-millions
Утечка у Альфа-групп https://www.securitylab.ru/news/545057.php?muid=d26eadd9-8aea-48c2-9ec4-52542c2ea51d
Утечка у Ростелекома https://habr.com/ru/news/875312/
Утечка из китайских сервисов https://cybernews.com/security/chinese-data-leak-expose-didi-weibo-kfc-communist-party/
Утечка Hewlett Packard Enterprise https://habr.com/ru/news/875230/
Подробности как обычно не раскроют, но всё равно показательно - проблемы с безопасностью есть даже у крупных компаний с деньгами. Страшно представить, как с этим обстоят дела у компаний поменьше. Уверен, что там и про пентест врятли кто-то слышал.
1🆒2🔥1😱1
На всех рабочих проектах достаточно старые версии docker и docker-compose. И вот я сам не заметил, как проспал важное изменение: version в docker-compose файлах теперь можно не указывать 😎
Даже warning добавили:
#docker
Даже warning добавили:
the attribute 'version' is obsolete, it will be ignored, please remove it to avoid potential confusion#docker
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍5👀3
В этой статье расскажу о своём опыте работы в VR-шлеме, какие инструменты использую, и поделюсь советами по настройке. Возможно, это побудит вас попробовать такой формат работы и создать своё идеальное виртуальное рабочее пространство.
https://habr.com/ru/articles/876720/
На фото мой Quest 3. Кажется ему скоро будет год😎 Всё еще радует)
https://habr.com/ru/articles/876720/
На фото мой Quest 3. Кажется ему скоро будет год
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2👍5❤2
Еще раз убедился, что нужно фиксировать ВСЕ зависимости. Всегда.
Жили-были два пакета: jsonschema и typing_extensions. Были строго зафиксированы их версии. Всё работало 3 с лишним месяца, но сегодня при обновлении одного из стендов мы узнали, что эти два пакета несовместимы и проект больше не стартует.
jsonschema начал валится в ошибку:
Помогло изменение версии jsonschema вниз, либо поднятие typing_extensions вверх. Но ведь раньше они работали вместе, так что продолжили поиски.
В итоге всё таки нашли виновника - в requirements не было пакета referencing. Он начал подтягиваться с версией 0.36.0, вместо предыдущей 0.35.1 и всё сломал.
Лучше один раз зафиксировать всё, чем потом несколько часов разбираться.
Жили-были два пакета: jsonschema и typing_extensions. Были строго зафиксированы их версии. Всё работало 3 с лишним месяца, но сегодня при обновлении одного из стендов мы узнали, что эти два пакета несовместимы и проект больше не стартует.
jsonschema начал валится в ошибку:
TypeError: TypeVar.__init__() got an unexpected keyword argument 'default'
Помогло изменение версии jsonschema вниз, либо поднятие typing_extensions вверх. Но ведь раньше они работали вместе, так что продолжили поиски.
В итоге всё таки нашли виновника - в requirements не было пакета referencing. Он начал подтягиваться с версией 0.36.0, вместо предыдущей 0.35.1 и всё сломал.
Лучше один раз зафиксировать всё, чем потом несколько часов разбираться.
1❤5🤔4🌚2💯2
Сегодня попробовал в деле Goose. Это свежий ai-агент, который буквально вчера официально релизнулся. Сильно впечатлен.
Смысл в этом простой - цепляем его к любой LLM через API-key. Ставим задачу. Он её выполняет с помощью своих "расширений". Умеет взаимодействовать с браузером и с компьютером. Заявлена интеграция и с JetBrains, но пока не понял, в какой момент он к ним обращается.
Отправил его писать тесты на один из пет-проектов, сказал ему где искать окружение. Подсказал, что заодно будет хорошо дополнить requirements. Ну а дальше он в своем внутреннем цикле выполняет задачу.
К примеру вот так он доводит до ума неработающие тесты:
В конце он просто сдался. После 3-4х часов отладки хочется сделать так же...
Подробнее можно почитать в статье на Хабре:
https://habr.com/ru/articles/877522/
Смысл в этом простой - цепляем его к любой LLM через API-key. Ставим задачу. Он её выполняет с помощью своих "расширений". Умеет взаимодействовать с браузером и с компьютером. Заявлена интеграция и с JetBrains, но пока не понял, в какой момент он к ним обращается.
Отправил его писать тесты на один из пет-проектов, сказал ему где искать окружение. Подсказал, что заодно будет хорошо дополнить requirements. Ну а дальше он в своем внутреннем цикле выполняет задачу.
К примеру вот так он доводит до ума неработающие тесты:
─── shell | developer ──────────────────────────
command: cd /home/kisel/PycharmProjects/crew_ai && source .venv/bin/activate && PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$PWD/proj/src pytest proj/src/bot/test_handlers.py
Я понял свою ошибку. Я использовал `side_effect` неправильно. `side_effect` нужен, когда нужно выполнить код, вместо того чтобы просто подменить функцию. В мое
м случае мне нужно подменить декоратор на функцию, которая ничего не делает.
Я уберу `side_effect` и буду использовать `return_value=mock_only_authorized`
В конце он просто сдался. После 3-4х часов отладки хочется сделать так же...
Подробнее можно почитать в статье на Хабре:
https://habr.com/ru/articles/877522/
1🔥4❤1
В PyCharm 2024.3.2 появилась поддержка uv для управления окружениями. Теперь можно создавать новые виртуальные среды с его помощью или применять uv к уже существующим. Особенно удобно это при импорте проектов из VCS — PyCharm сам предложит использовать uv.
Еще кое-что интересное — flame graph в профилировщике (доступен в Professional-версии). Он позволяет наглядно увидеть, какие части кода занимают больше всего времени при выполнении. Теперь проще находить узкие места в производительности, устанавливать пороги, искать нужные методы и детально изучать дерево вызовов.
Еще кое-что интересное — flame graph в профилировщике (доступен в Professional-версии). Он позволяет наглядно увидеть, какие части кода занимают больше всего времени при выполнении. Теперь проще находить узкие места в производительности, устанавливать пороги, искать нужные методы и детально изучать дерево вызовов.
👍4👀2
Посетил тут Moscow Python №98. В этот раз он проходил в том же здании, где находится штаб-квартира МТС-Банка. Жалко, что не было экскурсии в сам офис — всех сразу посадили в зал для конференций.
В программе три очень разные темы. Это всегда большой плюс и к кругозору, и к интересу. 🙂 Рассказывали про нейросети в защите данных, про применение SAGA-паттерна и про RPA (Robotic Process Automation) систему на Питоне.
Для себя понял, что:
- Нейросети могут быть очень быстрыми даже на обычном железе. Обрабатывать миллион файлов в корпоративной сети — реальная задача, уже можно не бояться.
- Пора бы уже подтянуть паттерны для микросервисной архитектуры. Про SAGA я даже не слышал до этого момента. Видимо, мне просто везло, и всегда хватало знать самые распространённые.
- Никогда не пойду разрабатывать RPA, ни за какие деньги. Селекторы для HTML, картинки-шаблоны для поиска кнопочек, сложности тестирования и куча других проблем... Вот когда туда заедут AI-агенты — можно будет подумать. 😄 А пока всё вручную…
С этого митапа мне запомнился один персонаж. Вы же знаете, что на митапах принято рассказывать про свои ошибки и делиться их решениями? Думаю, да. А один мужик в зале, видимо, об этом не слышал. В конце рассказа про внедрение SAGA последовал вопрос: «Ну, у вас, я так понимаю, пет-проект. А вы не пробовали нанять архитектора?» 😎
Видимо, это был автор или главный последователь фразы «Чтобы не было ошибок в коде — пишите код без ошибок». И самое страшное — он, скорее всего, кем-то руководит…
В программе три очень разные темы. Это всегда большой плюс и к кругозору, и к интересу. 🙂 Рассказывали про нейросети в защите данных, про применение SAGA-паттерна и про RPA (Robotic Process Automation) систему на Питоне.
Для себя понял, что:
- Нейросети могут быть очень быстрыми даже на обычном железе. Обрабатывать миллион файлов в корпоративной сети — реальная задача, уже можно не бояться.
- Пора бы уже подтянуть паттерны для микросервисной архитектуры. Про SAGA я даже не слышал до этого момента. Видимо, мне просто везло, и всегда хватало знать самые распространённые.
- Никогда не пойду разрабатывать RPA, ни за какие деньги. Селекторы для HTML, картинки-шаблоны для поиска кнопочек, сложности тестирования и куча других проблем... Вот когда туда заедут AI-агенты — можно будет подумать. 😄 А пока всё вручную…
С этого митапа мне запомнился один персонаж. Вы же знаете, что на митапах принято рассказывать про свои ошибки и делиться их решениями? Думаю, да. А один мужик в зале, видимо, об этом не слышал. В конце рассказа про внедрение SAGA последовал вопрос: «Ну, у вас, я так понимаю, пет-проект. А вы не пробовали нанять архитектора?» 😎
Видимо, это был автор или главный последователь фразы «Чтобы не было ошибок в коде — пишите код без ошибок». И самое страшное — он, скорее всего, кем-то руководит…
4🔥5👍2🤔2
Интересная статистика на HH есть, оказывается. Графики говорят сами за себя - конкуренция увеличилась (с 6.1 до 8.5), а количество вакансий просело в лучшем случае на 20%. Сложно сказать за бэкенд, но довольствуемся "Информационными технологиями" :)
Думаю в ближайшее время подготовлю небольшую обзорную статью про сокращения, т.к считаю это одной из самых важных тем.
Думаю в ближайшее время подготовлю небольшую обзорную статью про сокращения, т.к считаю это одной из самых важных тем.
🤯3👍2
Fullstack-разработчик - худший выбор, который можно сделать для своей карьеры в IT. Плюсов у этого решения нет, зато минусов - целый вагон.
Времена html+css+js+php прошли. Теперь вокруг каждой технологии еще несколько десятков инструментов. И всё это обновляется с бешеной скоростью. Сразу за фронтом и бэком не успеет никто. Не удивительно, что шутят про то, что фулстеки ничего не умеют. Они заслужили свою репутацию.
Фулстек будет единственным разработчиком на проекте (с большой вероятностью), потихоньку захлёбываясь в своём же коде. Почему единственным? Так его же взяли, чтобы сэкономить. Представляю, какой красивый проект получится спустя пару лет разработки без ревью и обратной связи.
Ну и вишенка на торте. Что же за компании ищут фулстеков? Те, у которых нет бюджета на двух разработчиков (фронт + бэк). Либо, по их мнению, “хватит одного, у нас не так сложно”. Чаще всего это ИП или совсем небольшие компании. У них часто странный/стрёмный стек. У них никакой “айтишной культуры”. На фулстеке будут ездить за зарплату НИЖЕ рынка. Интересные ли там проекты?ХАХА, НЕТ .
Компании маленькие. Бюджетов нет. И это значит… *барабанная дробь* Зарплата там ниже рынка, либо максимум как у среднего бэк/фронт разработчика. А ради чего столько страдать?
Развития нет, денег нет, ответственности в два раза больше… А фулстеки всё равно появляются, но зачем? Эту великую загадку решить не получилось. Если есть варианты - пишите в комменты, обсудим.
Времена html+css+js+php прошли. Теперь вокруг каждой технологии еще несколько десятков инструментов. И всё это обновляется с бешеной скоростью. Сразу за фронтом и бэком не успеет никто. Не удивительно, что шутят про то, что фулстеки ничего не умеют. Они заслужили свою репутацию.
Фулстек будет единственным разработчиком на проекте (с большой вероятностью), потихоньку захлёбываясь в своём же коде. Почему единственным? Так его же взяли, чтобы сэкономить. Представляю, какой красивый проект получится спустя пару лет разработки без ревью и обратной связи.
Ну и вишенка на торте. Что же за компании ищут фулстеков? Те, у которых нет бюджета на двух разработчиков (фронт + бэк). Либо, по их мнению, “хватит одного, у нас не так сложно”. Чаще всего это ИП или совсем небольшие компании. У них часто странный/стрёмный стек. У них никакой “айтишной культуры”. На фулстеке будут ездить за зарплату НИЖЕ рынка. Интересные ли там проекты?
Компании маленькие. Бюджетов нет. И это значит… *барабанная дробь* Зарплата там ниже рынка, либо максимум как у среднего бэк/фронт разработчика. А ради чего столько страдать?
Развития нет, денег нет, ответственности в два раза больше… А фулстеки всё равно появляются, но зачем? Эту великую загадку решить не получилось. Если есть варианты - пишите в комменты, обсудим.
1💯7🔥5😁2