Что такое DDD?

DDD, или Domain-Driven Design (Проектирование с учетом предметной области) — это методология разработки программного обеспечения, которая сосредотачивается на моделировании бизнес-процессов и бизнес-логики в предметной области приложения. Она была предложена Эриком Эвансом в его книге «Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software» и предоставляет набор практик и шаблонов для разработки сложных систем.

Основные концепции DDD включают:

Предметная область (Domain):
Предметная область — это ключевой компонент DDD. Это область, на которую направлена разработка, и она описывает бизнес-процессы, правила и логику приложения.

Эксперты предметной области (Domain Experts):
Эксперты предметной области — это люди, обладающие экспертными знаниями в конкретной области бизнеса. В DDD активно взаимодействуют с разработчиками, помогая им понимать сложности предметной области.

Сущности (Entities) и Значения (Value Objects):
Сущности представляют объекты, имеющие уникальный идентификатор, который определяет их в предметной области. Значения — это объекты, описывающие характеристики, которые не имеют своего идентификатора и сравниваются по значению.

Агрегаты (Aggregates):
Агрегаты — это группы связанных сущностей и значений, образующие логически связанные единицы. Агрегаты имеют корень (главную сущность) и инварианты (правила, которые должны соблюдаться внутри агрегата).

Репозитории (Repositories):
Репозитории предоставляют интерфейс для работы с агрегатами и предоставляют методы для поиска и сохранения данных в предметной области.

Сервисы приложения (Application Services) и Фабрики (Factories):
Сервисы приложения — это слой, предоставляющий операции, доступные извне приложения. Фабрики создают сложные объекты, облегчая их создание и инициализацию.

🔹 Практический интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

🧠 Шпаргалка по алгоритмам

Готовитесь к техническому интервью или хотите прокачать алгоритмическое мышление? Мы нашли отличный репозиторий-шпаргалку с ключевыми концепциями, которые помогут вам уверенно решать задачи.

Внутри:
🔹 Разбор основных структур данных
🔹 Популярные алгоритмы и их применение
🔹 Советы по оптимизации решений
🔹 Подходы к решению задач на кодинг-интервью

Ссылка на репозиторий: https://clc.to/_fEkZg

🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

❤️ — Главное не перерабатывать, а то запросы вдруг обновятся.
🔥 — Когда KPI = количество промтов, а не часов.

🏃‍♀️ Proglib Academy

#развлекалово

🖥 Обзор: какую Python GUI-библиотеку выбрать в 2025 году?

Хотите добавить графический интерфейс в ваше приложение, но не знаете, с чего начать? Тогда эта статья для вас!

Что вас ждет в статье:

✔️ Сравнение самых популярных Python GUI-фреймворков и их ключевых преимуществ.
✔️ Лицензионные моменты, которые могут повлиять на ваш выбор.
✔️ Примеры кода с простыми приложениями «Hello, World!» для каждой библиотеки.

🎯 Зачем читать?

Вы найдете полезную информацию, которая поможет выбрать идеальную библиотеку для вашего проекта, будь то простое приложение или сложная система с графическим интерфейсом.

👉 Ссылка на статью: https://clc.to/j3l2Zw

🤌 Бонусы для подписчиков:
— Скидка 40% на все курсы Академии
— Розыгрыш Apple MacBook
— Бесплатный тест на знание математики

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

😱 Великое возвращение в офисы снова откладывается?

Многие генеральные директора мечтают повозвращать сотрудников в офисы и публично готовятся к очередному этапу этого непростого процесса.

Однако, согласно новому опросу, в частных беседах руководители признают, что удаленная работа будет лишь набирать популярность. И в этом есть смысл: такой формат нравится сотрудникам, технологии постоянно совершенствуются, и — по крайней мере, в случае гибридной занятости — производительность, похоже, не страдает.

Удалёнка по восприятию сотрудников равна прибавке к зарплате на 8% и помогает снизить текучку на треть. Новые стартапы изначально выстраивают процессы под гибкие форматы. А в США, где выше уровень управленческих практик и у многих есть возможность работать из дома в комфортных условиях, эта модель особенно хорошо приживается.

А вы как работаете: из офиса, гибридно или полностью удалённо? Что для вас комфортнее?

🤌 Бонусы для подписчиков:
— Скидка 40% на все курсы Академии
— Розыгрыш Apple MacBook
— Бесплатный тест на знание математики

🏃‍♀️ Proglib Academy

#междусобойчик

😄 — ребёнок уже готовит зарплатные переговоры лучше, чем я
🔥 — маленький, а уже знает, что главное грейд

🤌 Бонусы для подписчиков:
— Скидка 40% на все курсы Академии
— Розыгрыш Apple MacBook
— Бесплатный тест на знание математики

🏃‍♀️ Proglib Academy

#развлекалово

🔍 Булевый поиск: как находить «спрятанные» вакансии в LinkedIn, GitHub и Google

Как искать вакансии, которые не видно через стандартные фильтры?

В этой статье — практическое руководство по булевому поиску:
🔎 На LinkedIn и hh. ru — чтобы обойти ограниченные фильтры и находить реальные позиции по нужным критериям.
🔎 На GitHub — где рекрутеры и компании публикуют вакансии прямо в репозиториях и issues.
🔎 Через Google — чтобы находить карьерные страницы компаний, которые не индексируются обычным поиском.

🔗 Статья

🤌 Бонусы для подписчиков:
— Скидка 40% на все курсы Академии
— Розыгрыш Apple MacBook
— Бесплатный тест на знание математики

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

🔥 Промпт для рефакторинга кода

Хотите обновить код и привести его к лучшим современным практикам?

Используйте этот промпт:

Please review and refactor the following Python code to follow modern best practices and PEP 8 standards.

Refactoring requirements:

1. Ensure PEP 8 compliance (readability, formatting, naming conventions).
2. Improve structure, modularity, and performance.
3. Add docstrings, comments, and type hints where needed.
4. Optimize loops, data structures, and error handling.
5. Replace deprecated or inefficient code with modern Pythonic alternatives.
6. Provide a brief explanation of the improvements made.

[insert code here]

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

📚Напоминаем про наш полный курс «Самоучитель по Python для начинающих»

Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий!

🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции
🐍 Часть 4: Методы работы со строками
🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями
🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей
🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами
🐍 Часть 8: Методы работы со множествами
🐍 Часть 9: Особенности цикла for
🐍 Часть 10: Условный цикл while
🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами
🐍 Часть 12: Анонимные функции
🐍 Часть 13: Рекурсивные функции
🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой
🐍 Часть 16: Регулярные выражения
🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга
🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование
🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм
🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter
🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame
🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite
🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask
🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy
🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

Чек-лист: 5 приемов ускорения Python

👍 JIT-компиляция с Numba:
Numba — это JIT-компилятор, который переводит код Python в быстрый машинный код. Добавив декоратор @jit, вы можете ускорить вычисления в циклах и операциях с массивами.

Пример:

from numba import jit
import numpy as np
import time

@jit(nopython=True)
def sum_squares(arr):
    total = 0
    for i in range(arr.shape[0]):
        total += arr[i] * arr[i]
    return total

data = np.arange(1000000)
start = time.time()
result = sum_squares(data)
end = time.time()
print("Numba JIT:", result, "Time:", end - start)

Результат: прирост производительности до 10-30 раз.

👍 Многозадачность:
Python ограничивает многозадачность из-за GIL, но для вычислительно сложных задач можно использовать многопроцессорность, чтобы обойти это ограничение.

Пример:

import multiprocessing as mp

def process_image(image):
    return image ** 2

if __name__ == '__main__':
    images = range(20)
    with mp.Pool(mp.cpu_count()) as pool:
        results = pool.map(process_image, images)
    print(results)

👍 Cython и PyPy:
Cython компилирует Python в C, что ускоряет выполнение кода. PyPy — это JIT-компилятор, который улучшает производительность без изменения кода.

Пример: С использованием Cython можно ускорить код, написав его в файле .pyx, а с PyPy просто сменив интерпретатор.

👍 Правильные структуры данных:
Используйте более эффективные структуры данных, такие как массивы NumPy, вместо списков Python для числовых вычислений. Это ускоряет выполнение и экономит память.

Пример:

import numpy as np
data = np.arange(1000000)
result = data * 2

Векторизация операций с NumPy может быть в 50 раз быстрее.

👍 Инструменты профилирования:
Профилирование помогает понять, какие части кода нуждаются в оптимизации. Используйте cProfile и line_profiler для анализа производительности.

Пример:

import cProfile

def heavy_computation():
    return sum([i * i for i in range(1000000)])

cProfile.run('heavy_computation()')

Это поможет найти узкие места и ускорить работу.

🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст