Может баян, но я посмеялся

Tortoise orm

Tortoise ORM — относительно молодой проект, который пока что находится в стадии активной разработки. Хорошая производительность этой библиотеки объясняется тем, что ORM не содержит ничего лишнего и из коробки заточена под асинхронщину. А еще в ней предполагается использование uvloop, который работает быстрее, чем родные циклы событий в Python.

Документация

Баян конечно, но я посмеялся

Сколько времени нужно, чтобы выучить python?

Вот вам интересная статья на эту тему.

https://realpython.com/how-long-does-it-take-to-learn-python/

Docker

Docker - это программное обеспечение для автоматизации развёртывания и управления приложениями в среде виртуализации на уровне операционной системы; позволяет «упаковать» приложение со всем его окружением и зависимостями в контейнер, а также предоставляет среду по управлению контейнерами.

документация

+ нашел неплохой видеоурок

roadmap для back-end разработчика

Полезная и наглядная карта, где подробно расписано, что необходимо изучить и какие вопросы разобрать.

Ссылка

Swagger

Swagger – это фреймворк для спецификации RESTful API. Его прелесть заключается в том, что он дает возможность не только интерактивно просматривать спецификацию, но и отправлять запросы – так называемый Swagger UI

drf-yasg - модуль, который позволяет прикрутить swagger к вашему проекту.

Установка: pip install drf-yasg

Документация

Блок-схема

Блок-схема - это схема, которая описывает ваш алгоритм в виде блоков. Блок-схема отображает принцип работы определённого алгоритма, что даёт полное понимание происходящего процесса.

Я довольно часто их рисую для себя , чтобы просто видеть перед глазами, как должна работать программа. Я не соблюдаю гостов, рисую коряво, НО так гараздо проще писать код.

apache kafka

Kafka был разработан в компании LinkedIn в 2011 году и с тех пор значительно усовершенствовался. Сегодня Kafka – это целая платформа, обеспечивающая избыточность, достаточную для хранения абсурдно огромных объемов данных. Здесь предоставляется шина сообщений с колоссальной пропускной способностью, на которой можно в реальном времени обрабатывать абсолютно все проходящие через нее данные.

Использование в Python проектах

8 базовых алгоритмических задач на собеседованиях

Cтатья: ссылка

SQL и реляционная теория. Как грамотно писать код на SQL
К. Дж. Дейт

Язык SQL распространен повсеместно. Но работать с ним непросто: он сложен, запутан, при написании SQL-команд легко допустить ошибку. Понимание теории, лежащей в основе SQL, - лучший способ гарантировать, что ваш код будет написан правильно, а сама база данных надежна и легко сопровождаема.

Скачать

MeiliSearch — поисковой движок, который можно прикрутить к своему приложению.

Чем он крут:
— мгновенный отклик (< 50 мс);
— полнотекстовый поиск;
— понимает опечатки и неправильное написание;
— поддерживает синонимы;
— хорошо задокументированный;
— кастомизируемый;
— RESTful API.


Документация: ссылка

Может кому будет интересно

Сейчас сижу развлекаюсь с protobuf , как я понял, штука полезная.

ссылка на документацию

Лекции CS50 на русском языке

«Основы программирования и компьютерных наук». Его уже много лет читают студентам Гарварда, а в последнее время — воспитанникам Йельского университета очно, а заочно — многомиллионной аудитории интернета.

Лекции курса смотрятся как увлекательный блокбастер, а задачи, предлагаемые к решению, — не надуманные стерильные учебные материалы, а взятые из реальной жизни кейсы.

Смотреть: ссылка

Что почитать про алгоритмы?



1. «Алгоритмы» С. Дасгупта, Х. Пападимитриу, У. Вазирани
⠀
Книга больше подойдёт новичкам, так как помогает разобраться с основными методами построения и анализа алгоритмов. Она собрана из лекций преподавателей университетов Сан-Диего и Беркли. Эта книга ― хорошее начало для тех, кто ещё ничего не читал про алгоритмы.
⠀
2. «Алгоритмы: построение и анализ» Т. Кормен, Ч. Э. Лейзерсон, Р. Л. Ривест, К. Штайн
⠀
Это справочник и пособие по алгоритмам, которое пригодится и начинающим разработчикам, и сеньорам, и тимлидам. Описания даются на простом языке, главы независимы друг от друга, можно изучать в любом порядке и объёме.
⠀
3. «Грокаем алгоритмы. Иллюстрированное пособие для программистов и любопытствующих» А. Бхаргава
⠀
Думаете, алгоритмы это сложно? Книга убедит вас в обратном. В ней подробно разбирается каждый алгоритм: будет понятно даже ребёнку. Воспроизвести их на любом языке программирования не составит труда.
⠀
4. «Программирование. Теоремы и задачи» А. Шень
⠀
Книга учит строить корректные и быстрые алгоритмы. В ней вы найдёте задачи разного уровня сложности, а для самопроверки к большинству из них предлагается решение. Научитесь аккуратно работать с данными и получите навыки культуры написания кода.
⠀
5. «Искусство программирования» Д. Кнут
⠀
«Если вы сможете прочесть весь этот труд, то вам определённо следует отправить мне резюме», — так об этой книге отзывался Билл Гейтс. Если вы считаете себя гением программирования, то начните с неё. Книга входит в двенадцать лучших книг физико-математических монографий XX столетия по версии журнала American Scientist.

Посмеялся

ТЫК

Сайт, на котором собраны подробные объяснения паттернов проектирования

Для каждого паттерна на сайте приводится:
— описание проблемы, которая когда-то возникла;
— способ решения этой проблемы с помощью паттерна;
— аналогия с какой-нибудь жизненной ситуацией;
— общая структура паттерна и его реализация на псевдокоде;
— ситуации, в которых было бы уместно применить паттерн;
— преимущества и недостатки;
— примеры реализации на C#, Java, PHP, Python, Ruby, Swift или TypeScript.


Сайт: ссылка