Оно же работало..

— Я сделал тестовое задание, – написал кандидат.
— Ага, часть API работает, часть выдает ошибку. И тестов нет..

Частенько присылают решение задания без тестов или с бестолковыми тестами, которые проверяют 1-2 функции.

Почему я прошу писать unit тесты при проверке кандидата на собеседовании?

Представим ситуацию: мы сделали первую API'шку, проверили вручную, что она выдаёт правильный ответ.

Сделали вторую API'шку. Поправили частично код уже имеющихся функций. Протестировали новую API, выгрузили в гит и отправили на ревью.

Есть ли гарантии, что первая API не сломалась, а вы проверили все граничные условия, а не только стандартные? А если API ручки не две, а 10?

Unit тесты нужны в первую очередь самому разработчику. Он должен понимать, что код, который он написал, в принципе запускается и отрабатывает.

Когда последний раз писали unit тесты?

Интересна тема тестирования:
👍 - да
🤔 - не заходит

Python - учим и работами

Работа в стол или опыт?

— Сколько нужно создать pet-проектов, чтобы прокачать опыт в разработке? – спросил знакомый студент.
— Тут как в обучение — это непрерывная деятельность.

Чем больше будет проектов, и чем разнообразнее они будут по своей сути и технологиям, тем лучше. Так закрепите свои знания и научитесь ставить, декомпозировать и оценивать задачи.

Главное, чтобы последующая идея по качеству превосходила предыдущую.

Я в разработке уже больше 10 лет. Но до сих пор создаю pet-проекты. Из одного такого родился стартап Forkway🙂

За все время у меня появились порядка 60-70 pet-проектов. Например:
– Вкрипте (2018 год)
– Инвестирование (2020)
– Крипто (2018)
– Личный кабинет сетевого маркетинга (2017)
– Плагин Jobs (2017)
– Проект ZN (2016)
– SEO компания (2016)
– Автопоиск уязвимостей (2018)
– Facenter (2014)
– kinocar (2017)

Многие не принесли мне ничего, кроме опыта. Именно его считаю лучшим приобретением.

А какие проекты хотелось бы создать вам? :) Возможно, уже думаете над воплощением пары-тройки идей?

Интересна тема pet-проектов:
👍 - да
🤔 - не заходит

Python - учим и работами

Красные глаза, каша в голове, или как завалить собеседование

— Расскажи на пальцах, как работает асинхронность в Python, – попросил я на собеседовании.
— Хм, ну… Перед определением функции ставим async, а при вызове – await.

На интервью встречал несколько типов людей:
– Первые считают, что готовиться к собеседованию не нужно: важно быть честным перед работодателем, чтобы он знал, кого берет на работу.
– Вторые в ночь перед экзаменом включают режим студента: повторяют ВСЁ (даже то, что хорошо знали).

С первыми всё понятно — просто лень что-то учить/повторять. Опытные ребята в принципе могут вспомнить на собеседовании всё. А вот новички навряд ли пройдут.

Со вторыми сложнее: вроде что-то знают, но каша в голове страшная. Еще и приходят невыспавшиеся.

Советую не следовать этим вредным примерам😉

А вот как я готовлюсь к собеседованию:
1. Когда вас приглашают в какую-либо компанию, там наверняка есть список требований и ожиданий: например, знание Python, FastAPI, Postgres и т.д. Забираем его.

2. Разбиваем каждую тему на подтемы: можно взять документацию/книги по ним и взглянуть на оглавление.

3. Гуглим/@gpt_ihelper_bot Просим накидать вопросы по подтемам. Сохраняем их. Это пригодится для самопроверки.

4. Ищем материал: видео + пару статей по подтеме, и сохраняем ссылки на то, что лучше всего зашло. Это будет основой для изучения.

5. После прочтения/просмотра материала делаем небольшое резюме (2-3 предложения). Поможет вспомнить материал перед самим собеседованием.

Со временем ваш файл будет расширяться. С каждым разом вы будете все быстрее и качественнее готовиться к интервью.

Для более эффективной подготовки можете добавить в каждой подтеме два пункта: "теория" и "практика", где будет диапазон от 0 до 100. Так вы сразу увидите свои слабые и сильные стороны. А также поймете, что подтянуть. На скрине показываю часть шпаргалки. Готовил ее очень давно, но подход помогает мне до сих пор.

А как вы готовитесь к собеседованию?

Мой метод был полезен для вас?
👍 - да
🤔 - у меня свой подход (напишите в комментариях)
🔥 - давай в закреп (если соберу 20 🔥)

Python - учим и работами

Почему мой код долго проверяют?

— Можешь посмотреть мои правки? Вот MR (merge request, аналог pull request в GitHub), неделю над ним работал, – попросил знакомый.
— Он большой?
— 1473 строки изменений.
Первая моя мысль): проверю как-нибудь потом. Тут часа три нужно, не меньше.

Смотришь на MR больше 300-500 строчек изменений — первые минут 15 честно пытаешься вникнуть, оптимально ли решает данный код поставленную задачу.

Спустя 15 минут понимаешь, что держать в голове чужой код размером в сотни строк просто НЕРЕАЛЬНО.

В итоге всё ревью скатывается к простой проверке стиля кода.

Результат:
1. В проект попадает неоптимальное решение.
2. Проверяющий не сможет поделиться через обратную связь знаниями. Вы просто узнаете, что функцию лучше назвать по другому, а вот тут добавить аннотацию.
3. Такой MR будет очень долго откладываться «на завтра». Разработчик перед каждой проверкой будет отвлекаться на старый MR, чтобы обновить его в соответствии с главной веткой.

Гугл уже достаточно давно столкнулась с проблемой код-ревью. Они выработали набор правил.

Пункт который нас интересует:
MR должен быть как можно меньше
* Маленький MR можно быстро проверить
* Проверка будет более осмысленной
* Меньше вероятность упустить баг
* Не так обидно, если весь MR будет отклонен. Ведь обидно, когда проделана большая работа, а потом выясняется, что все было зря
* Проще вливать изменения, меньше конфликтов
* Легче добиться хорошего качества кода
* Чем больше изменений за раз, тем сложнее откатывать код при необходимости

Интересно посмотреть остальные пункты из гайда? Тут перевод https://habr.com/ru/articles/474334/

А вы создаете MR?
👍 - да
🤔 - это для слабаков. Я сразу в главную ветку отправляю:)

Python - учим и работаем

Повышаем скорость и качество своего развития

— Как запомнить пройденный материал? — спросил знакомый студент.
— Выпиши 3 пункта, чем тебе было полезно сегодняшнее обучение.

А теперь пошагово:
1. Быстро вспомните, что сегодня прошли и сделайте краткую выжимку.

2. Отметьте и выпишите, чем материал был полезен (поможет осознанно подойти к его освоению и повысить мотивацию).

3. Через 3/7/15 дней перечитайте пункты. Теперь вам понадобится всего несколько минут, чтобы «пробежаться» по тексту и повторить информацию.

Чтобы сделать этот прием еще эффективнее, советую отправить пункты наставнику / преподавателю / ментору. Так вы удержите темп обучения — если пропустите упражнение, будет стыдно перед другим человеком.

Давайте проведём эксперимент? 2 недели попробуем применять этот инструмент на практике. Пишите в комментариях, что сегодня изучали, и какую пользу для себя вынесли:
1️⃣2️⃣3️⃣

Не забудьте поставить:
👍 - я «за» (если наберется 5 участников, то закрепляю пост, и поехали)
🤔 - я всё уже знаю

Python - учим и работаем

Когда важен кругозор

— Бек сделаем на питон, а фронт на джава, – поделился своими планами знакомый, который хотел открыть стартап.
— Чем отличается Java от JavaScript?
— 🤔

Разбавлять контент юмором из ИТ?
👍 - да
🤔 - такое себе…

Python - учим и работаем

Достаем двойные листочки!

— Какого уровня задачки нужно уметь решать, чтобы пройти собеседование у тебя? – спросил мой мети.
— Моя любимая задача «однонаправленный список».

Задача: Написать класс для однонаправленного списка в Python без использования стандартных структур данных (например, list, dict и т.д.).

Требуемые методы:
• get(index): возвращает элемент на заданном индексе
• add(value): добавляет в конец списка элемент с заданным значением
• remove(index): удаляет элемент на заданном индексе

Попробуйте решить тут https://replit.com/@AlexeyNekrasov/PiterPy#main.py
По ссылке доступна заготовка нужного класса и тесты к решению.

Переходим, форкаем и решаем! Ссылку на реплит с решением выкладывайте в комментариях.

А для тех, кто сегодня участвует в конференции PiterPy, мы с @mtsai начисляем +5 баллов за правильное решение. Баллы можно обменять на крутой мерч. Торопись!

Решишь задачку?
👍 - да
🤔 - у меня есть 1000 причин не решать

Python - учим и работаем

Как съесть слона и почему это поможет закончить онлайн-курс

— Ого, ты купил курс, хочешь войти в IT?
— Да, менеджер сказал, что уже в январе смогу поменять профессию и стать востребованным айтишником.
— Но до января остались 3 недели!
— Ничего, я успею…

Почему люди покупают онлайн-курсы? Обычно они хотят поменять что-то в жизни, или у них появляется мечта. Желание дойти до своей конечной цели мотивирует их начать обучение, но не закончить. Почему?

Проходит неделя, другая, месяц. А вы так и не становитесь айтишником за 3 дня. Трек пройден всего на 5%, а конечная цель уже не мотивирует, как раньше. Что делать?

Когда внешняя мотивация истощается, приходится искать внутреннюю. На помощь приходит метод слона, а точнее его поедания:

1️⃣ Разбейте весь курс на небольшие временные отрезки. Так будет проще усваивать материал, а трек не будет казаться чем-то огромным.

2️⃣ Получайте кайф от обучения. Если что-то не нравится – меняем. Это важно для поддержания интереса.

3️⃣ Делаем обучение частью повседневной жизни. Составляем график, чтобы заниматься постоянно.

4️⃣ Находим наставника или сообщество единомышленников. Они будут мотивировать и напоминать о необходимости двигаться вперед.

А что помогло вам не бросить онлайн-курсы на полпути? Поделитесь в комментариях.

Соскучились по постам?
👍 - да
🤔 - «что я тут забыл?»

Python - учим и работаем

Курица и яйцо в программировании: сначала писать, а потом читать, или наоборот?

— Сначала надо научиться писать или стоит побольше анализировать чужой код?
— Советую делать это параллельно.
— Разве так Python выучишь? Понятно все с вашими курсами.

Что первичнее: научиться писать код или анализировать чужие? В школе на уроках литературы мы учим русский, читая большие произведения классиков. Не заучиваем их бездумно, а вникаем и стараемся понять, что хотел передать автор. В онлайн-школах нередко дают только простые команды, которые необходимо просто повторить.

Почему обучение программированию принято начинать с написания кода а не его чтения?
Программирование – в первую очередь, инструмент для решения задач. В этом деле очень важно прокачать именно практические навыки. Поэтому часто больше внимания уделяется созданию кода, а не его изучению на примерах работ других.

Почему мы в школе изучаем литературу и письмо, а в программирование только письмо?
Литература учит нас анализу, критическому мышлению и пониманию чужой позиции. Программирование, уделяя внимание только активному созданию кода, часто упускает важный аспект — умение воспринимать и оценивать чужой код. А ведь оно помогает усовершенствовать навыки.

Я всем студентам говорю, откройте GitHub, найдите проект Open Source на Python. Посмотрите, какие там issue, и предложите свои правки. Но никто не делает. То ли тяжело разобраться в этом процессе, то ли лень изучить кодовую базу и предложить что-то, то ли страх показаться глупым.

А как вы начинали обучение?  Поделитесь, что нужно освоить в первую очередь.

Согласны с моим мнением?
👍 - да
🤔 - «я учился по чужому коду»

Python - учим и работаем

Сжимаем информацию за 10 лет в неделю

— Посоветуй что-нибудь почитать по разработке. И вот ты открываешь гайд, а там — марафон на 10 лет🤯
— Тебе ссылку на книгу Python за 7 дней (255стр) или Изучаем Python Марк Лутц (2 тома на 1400стр)

Если снова не попал в цель с советом, возможно, дело в вопросе. Сформулируйте его чётко:

> Дай, пожалуйста, одну вводную книгу/ссылку для полного новичка.
> Ищу что-то для тех, кто уже немного знаком с темой, чтобы разобраться, подойдёт ли мне это в моей ситуации.

Так вы сильно упростите задачу и себе. Ваш знакомый тоже получит кайф от того, что смог вам помочь, а не завалил просто материалами, который вы даже не откроете.

Из моего опыта: вот что дают рекрутёры/HR в Яндексе и Тинькофф перед собеседованием — и это золото по сравнению с другими компаниями. Правда это золото вам осваивать пару лет в спокойном темпе.

Тинькофф: https://www.tinkoff.ru/career/it/interview/backend
Яндекс: https://yandex.ru/jobs/pages/dev_interview

Присылайте в комментарии гайды, которые кажутся бесконечными лабиринтами. Давайте вместе оценим, можно ли их осилить за год. 🥲

Python - учим и работаем

Знать != владеть

— Я прошел курс, изучил все, что должен знать миддл, но меня не повышают.
— А теперь тебе нужно научиться владеть ими.

Важно разделять категории навыков: знаю, умею, владею.
> Знать — понимать в теории, уметь воспроизводить и объяснять материал.
> Уметь — решать типовые задачи за счет стандартных алгоритмов решения. Задачи могут быть взяты из курсов, учебников или интернета. Решая эти задачи, ты начинаешь понимать, как применять теоретические знания на практике.
> Владеть — решать усложненные задачи в нетипичных ситуациях и уметь передать этот опыт. Тут нужно ставить себя в новые, более сложные и нестандартные условия, например, работать над проектами с неопределенными требованиями, участвовать в хакатонах или брать задачи, выходящие за рамки твоих текущих знаний.

При построении индивидуального плана развития (ИПР/PDP) закладывайте не только "Изучить" тот или иной навык, но также время на практику и пет-проекты (чтобы не просто знать, но и уметь).

Хорошая вводная статья по этой теме: Все идет по плану: как составить PDP и прокачать карьеру (кому нужен, как составить, как оценить прогресс)

Уже строили себе план развития?
👍 - да
🤔 - жду от руководителя

Python - учим и работаем

От "не знаю, что не знаю" к эксперту: Путь через 4 стадии

— Помнишь свои первые шаги в кодинге?
— Было сложно, не понятно, сколько всего нужно изучить.

Каждый разработчик проходит 4 стадии развития компетентности, начиная с неосознанной некомпетентности, когда даже не понимаешь объем неизвестного. Далее идет осознанная некомпетентность, осознаешь свои пробелы и начинаешь учиться. Осознанная компетентность требует сосредоточенности, но позволяет решать задачи эффективно. И, наконец, неосознанная компетентность делает выполнение задач автоматическим и эффективным.

Каждая стадия важна для достижения мастерства и помогает определить путь для роста.

Мой опыт показывает, что особенно сложным может оказаться этап осознанной некомпетентности, когда вы начинаете понимать огромное количество областей и инструментов, с которыми ещё не сталкивались. Здесь на помощь приходит Cloud Native Landscape.

Cloud Native Landscape — это каталог инструментов и ресурсов, организованный по категориям. Он включает, такие категории: как базы данных, CI/CD инструменты для разработки и многое другое. Для начинающих разработчиков, исследование этого каталога хорошая отправная точка для изучения новых инструментов и понимания текущих трендов.

Какой этап для вас самый вызывающий в вашем обучении? Поделитесь в комментариях.

Python - учим и работаем

Превратите чтение в суперсилу

— Я никогда не изучу полностью весь список из избранного в telegram. Как ты справляешься с потоком информации?
— Беру суть и даю ей отлежаться в буферном канале

Для разработчиков жизненно важно не только отбирать полезные данные, но и эффективно их применять.

Я для себя скрестил метод активного чтения с системой управления знаниями (KMS), и создал "буферный канал" в Телеграме. Это позволяет мне сохранять ключевые идеи и позже интегрировать их в свою работу, делая каждый прочитанный материал шагом к профессиональному развитию.

Алгоритм преобразования чтения в инструмент развития:
1. Прочтение материала.
2. Запись ключевых моментов в канал (желательно собственными словами).
3. Еженедельная обработка собранной информации для поиска применений.
4. Удаление обработанного контента из канала.

Какие методы и инструменты помогают вам превратить чтение из хобби в инструмент профессионального роста?

Тоже сохраняете всё в избранное в телеграм?
👍 - ага
🤔 - в чатик с самим собой

Python - учим и работаем

Максимизируйте пользу от IT-мероприятий: Практический гид

— Конференции кажутся мне пустой тратой времени.
— Без подготовки — возможно. Но с правильным подходом ты можешь получить от них максимум.

Участие в конференциях и митапах предоставляет не только знания, но и возможности для развития вашего окружения и прокачки soft skills. Вот ключевые шаги для эффективного участия:

1. Планирование выступлений: Определите, какие доклады посетить, чтобы сфокусироваться на интересующих темах.
2. Вопросы к спикерам: Подготовьте вопросы заранее, чтобы углубить понимание темы.
3. Изучение спикеров: Познакомьтесь с докладчиками, чтобы понять контекст их выступлений.
4. Общение со спикерами: Напишите спикерам заранее, чтобы выделиться и обеспечить возможность для личного общения, где можете задать ранее подготовленные вопросы.
5. Увеличивайте количество ваших связей: Стройте контакты, встречаясь с участниками, для расширения профессиональных связей.
6. Запись тезисов: Фиксируйте основные идеи докладов, чтобы лучше усвоить информацию.
7. Пересказ тем: Поделитесь своими впечатлениями и тезисами докладов после мероприятия, чтобы закрепить знания и поделиться ими с другими. Например, по посту для каждой темы в соц.сетях или в корпоративной wiki.

Каждый из этих шагов направлен на углубление знаний и расширение профессиональных связей. Так вы обретёте не только новые знания, но контакты, которые в будущем могут хорошо вам помочь.

В следующем посте выложу список митапов/конференций, которые будут интересны Python разработчикам.

Посещаете митапы/конференции?
👍 – да
🤔 – всё слушал в записи

Python - учим и работаем

Список ближайших мероприятий на весну:
* 6 апреля TechTrain 2024 Фестиваль профессионального роста (онлайн)
* дата не определена Moscow.Python бесплатный митап (офлайн Москва)
* дата не определена Podlodka Backend Crew Однонедельная конференция с экспертами из топовых компаний для backend-разработчиков (онлайн)
* дата не определена Dump Kазань Главная ИТ-конференция Татарстана (офлайн Казань)
* 26 апреля 2024 DUMP Екатеринбург Главная ИТ-конференция Урала (офлайн Екатеринбург)
* 25-26 мая CodeFest 14 Конференция разработчиков, посвященная актуальным вопросам разработки, управления проектами и тестирования. (офлайн Новосибирск)

Пойдём?
👍 – да
🤔 – youtube наше всё, буду смотреть в записи

Python - учим и работаем

Как удвоить вашу продуктивность в разработке, не увеличивая рабочие часы

— Ты всё ещё пишешь код без комментариев?
— Ага, это же просто MVP.

В мире разработки существует заблуждение, что время, затраченное на оформление и документирование кода, - это потерянное время. Многие из нас используют отговорки вроде "код самодокументируемый" или "это всего лишь MVP/прототип", чтобы избежать этой работы. Но давайте взглянем на реальность: разработчики проводят до 80% своего времени, читая и пытаясь понять существующий код, а не написание нового. Это означает, что качество и читаемость кода напрямую влияют на нашу продуктивность.

Если мы начнем уделять больше внимания чистоте и понятности нашего кода, мы можем существенно сократить время на его понимание и улучшение. Представьте, если бы мы могли уменьшить время, проведенное за чтением кода, с 80% до 60-70%. Это автоматически освободит дополнительные 10-20% времени на написание нового кода. По сути, мы можем почти удвоить нашу продуктивность, не увеличивая рабочие часы.

Какие практики написания кода помогают вам сохранять продуктивность и облегчать понимание кода для вас и ваших коллег?

У меня в колекции для решении этой проблемы есть линтер wemake-python-styleguide, который подсвечивает подобные проблемы в коде.
Работали с таким?
👍 – да
🤔 – ещё не пробовал

Python - учим и работаем

Почему остановка в обучении — это самая дорогая "экономия" для джуна

— Будет ли индексация ЗП?
— После индексации производительности.

Многие начинающие разработчики мечтают о том, чтобы их зарплата росла автоматически, как цены в магазине. Однако реальность оказывается далеко не такой радужной. Но в IT, где технологии постоянно меняются, прекращение обучения останавливает карьерный рост и снижает конкурентоспособность.

В пути джуниора встречаются разные препятствия: страх перед неудачами, нехватка времени, неуверенность в собственных силах, сложность выхода из зоны комфорта, отсутствие чёткой цели или мотивации. Важно научиться преодолевать эти вызовы, чтобы не только повысить свою ценность как специалиста, но и открыть новые горизонты возможностей. Это касается не только финансовой стороны вопроса, но и личностного роста, способности решать более сложные и интересные задачи.

А вот если вы миддл и выше, то как пишет автор статьи на habr Обязан ли разработчик развиваться? вы можете уже выдохнуть, но я бы не советовал😉

Какие методы или ресурсы помогли вам преодолеть профессиональные вызовы и сделать значимый шаг в карьере?

Ещё не перегорели от ИТ?
👍 – держусь
🤔 – есть признаки🔥

Python - учим и работаем

Рост разработчика: как не продать себя дешево

— Надо было покупать акции раньше, теперь они слишком дорогие.
— Похоже на синдром упущенной выгоды.

Наше время — это актив, который мы отдаем компании. Чтобы через год, пять или десять не пожалеть о том, что продавали себя дешево и не повышали свою ценность, пора действовать сейчас.

В статье на Habr я подготовил план разработки стратегии роста внутри компании и обзор зон, где вы можете расти: Как расти разработчику внутри компании?

Ваш час стал дороже в этом году? А его ценность увеличилась?
👍 — да
🤔 — стоит задуматься…

Python - учим и работаем

А что, так можно было?

— Не сдал, на пересдачу. Почему на семинарах не задавал вопросы, если не понял тему? - спросил преподаватель.
— Не знаю, - ответил я с мыслью «не хотел показаться идиотом»

Ввожу рубрику «Вопрос - ответ»

Если у вас есть вопросы по python, карьерному росту или любой другой теме, пишите мне в личку @znbiz.

Ответы на интересные вопросы буду публиковать в канале.

Python - учим и работаем

Сейчас быстро сделаю, или как просидеть все выходные за компьютером

— Тут работы на пару спринтов.
— Что там делать так долго? Нужно всего лишь создать пару моделей и сделать для них CRUD, с использованием библиотеки FastAPI-JSONAPI займет пару вечеров.

Так начались мои выходные, на которых я последний раз писал код.

Это рубрика #ответы на вопросы
Как выглядит процесс разработки у меня?
На моей позиции архитектора до кода уже руки не доходят. Основная задача — разработка и продумывание архитектуры для продуктов, которые вышли из стадии MVP. Для них бизнес выдвигает ряд требований: функциональных и не функциональных, а я начинаю строить итеративно архитектуру и проверять как её воплотили в жизнь разработчики.

По вечерам и выходным для себя делаю pet проекты, где пишу код с нуля. Стараюсь находить время на конференции.

Часто по выходным кодите?
🔥 — постоянно

Вопросы можете задавать мне в личку @znbiz