👩‍💻 Давайте-ка наваяем PumpKeen Game. Как Commander Keen, только про Pumpkin (тыкву). Хэллоуин же

В статье показано, как создать свою страшилку на Хэллоуин с помощью Python и p5py, прямо в онлайн-IDE. Без лишних установок и настроек — просто открывай браузер и начинай программировать.

Читать...

👩‍💻 Приложение на Go шаг за шагом. Часть первая: скелет, НТТР-сервер и конфигурация

Статья предлагает структурированный подход к обучению Go для новичков. Автор курса «Go-разработчик с нуля» делится опытом и помогает пошагово создать API для управления библиотекой книг, чтобы закрепить полученные знания.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Напишите функцию, которая принимает строку и два дополнительных аргумента — слово для замены и новое слово. Функция должна заменить все вхождения указанного слова в строке на новое слово.

➡️ Пример:

Входная строка:
"The weather is nice today. Nice weather makes me happy."
Слово для замены: "nice"
Новое слово: "great"

Ожидаемый вывод:
"The weather is great today. Great weather makes me happy."

Решение задачи ⬇️

def replace_word(text, old_word, new_word):
return text.replace(old_word, new_word)

# Пример использования:
input_text = "The weather is nice today. Nice weather makes me happy."
result = replace_word(input_text, "nice", "great")
print(result) # Ожидаемый результат: "The weather is great today. Great weather makes me happy."

👩‍💻 Разрабатываем первое AI приложение

Статья анализирует роль языка и цифровизации в накоплении и передаче знаний. Обсуждаются вызовы структурирования данных, которые, несмотря на успехи машинного обучения и реляционных баз, всё ещё затрудняют полное понимание накопленной информации.

Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Пришёл на вакансию дизайнера, а стал питонистом: как IT-специалисты нашли свою первую работу

• На сколько денег может рассчитывать ИТ-предприниматель в разных ветках развития

• Анализ задачи с собеседования в Google: конь и телефонные кнопки

• Быстрый старт в QA Fullstack: чем вооружиться будущему стажеру в Альфа-Банке

• Как убить самоорганизацию в команде: вредные советы для лидера

👩‍💻 Возможности функции scatterplot() библиотеки seaborn

Статья объясняет использование функции scatterplot() из seaborn для визуализации взаимосвязи числовых переменных. Рассказывается о параметрах настройки цвета, размера и стиля точек, что помогает в многомерном анализе данных.

Читать...

👩‍💻 Как работает модуль os в Python для работы с файловой системой?

Модуль os в Python предоставляет инструменты для взаимодействия с операционной системой. С его помощью можно управлять файлами и директориями, получать информацию о системе и переменных окружения, а также выполнять системные команды. Этот модуль особенно полезен для кроссплатформенных сценариев.

➡️ Пример:

import os

# Получение текущей директории
current_dir = os.getcwd()
print('Текущая директория:', current_dir)

# Создание новой директории
os.mkdir('new_folder')
print('Создана директория new_folder')

🗣 os позволяет удобно и кроссплатформенно работать с файловой системой, выполнять команды и настраивать окружение.

👩‍💻 Укрощение монстров: мониторинг и управление ресурсоемкими запросами в Django + PostgreSQL

Каждый Django-разработчик рано или поздно сталкивается с неожиданно «тяжелыми» запросами, способными превратить быстрое приложение в неповоротливого слона. Рассказываем, как с помощью django-pgactivity выследить и обезвредить такие запросы, прежде чем они создадут проблемы вашим пользователям.

Читать...

😱 Страх ошибки — худший тормоз для роста.

Сколько раз ты избегал нового только потому, что боялся облажаться? Ошибка кажется концом света, но на деле это просто этап обучения. Сидя в зоне уверенности, ты никогда не узнаешь, насколько можешь быть сильнее, умнее, опытнее.

🎯 Что делать: начни с маленьких рисков. Возьми задачу, в которой пока не уверен, или предложи идею на митинге, даже если есть сомнения. Фейлы — это не клеймо, а возможность показать, как ты умеешь справляться и двигаться дальше. Чем раньше примешь это, тем быстрее начнёшь расти.

👩‍💻 Пишем небольшое приложение на Python для повышения продуктивности с помощью ИИ и BotHub API

Статья объясняет, как создать приложение для автоматического анализа онлайн-встреч. Используя API BotHub (Whisper-1 + Claude 3.5 Sonnet), вы научитесь извлекать ключевые идеи, распределять задачи и генерировать отчёты в формате PDF.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Напишите функцию, которая принимает список чисел и возвращает второе наибольшее число. Если в списке меньше двух уникальных чисел, функция должна вернуть None.

➡️ Пример:

[10, 20, 4, 45, 99]
45

[5, 5, 5]
None

Решение задачи ⬇️

def find_second_largest(numbers):
# Удаляем дубликаты и сортируем список в порядке убывания
unique_numbers = sorted(set(numbers), reverse=True)
# Если уникальных чисел меньше двух, возвращаем None
return unique_numbers[1] if len(unique_numbers) >= 2 else None

# Пример использования:
print(find_second_largest([10, 20, 4, 45, 99])) # Ожидаемый результат: 45
print(find_second_largest([5, 5, 5])) # Ожидаемый результат: None

👩‍💻 Кастомизация Django Admin. Часть 1: Структура шаблонов

Статья открывает цикл о кастомизации Django админки, начиная с основ. Рассматриваются ключевые шаблоны и механизм их поиска, чтобы упростить понимание структуры и облегчить работу с админкой.

Читать...

👩‍💻 Задачка по Python

Напишите функцию, которая принимает строку и возвращает список всех её подстрок. Подстрока — это непрерывная последовательность символов, содержащаяся в строке.

➡️ Пример:

"abc"
['a', 'ab', 'abc', 'b', 'bc', 'c']

Решение задачи ⬇️

def generate_substrings(s):
substrings = []
for i in range(len(s)):
for j in range(i + 1, len(s) + 1):
substrings.append(s[i:j])
return substrings

# Пример использования:
input_string = "abc"
result = generate_substrings(input_string)
print(result) # Ожидаемый результат: ['a', 'ab', 'abc', 'b', 'bc', 'c']

👩‍💻 Состояние производительности Python 3.13: Free-Threading

Статья посвящена новому free-threaded режиму в CPython 3.13, который открывает возможности параллельного выполнения потоков. Рассматриваются особенности его использования и влияние на производительность.

Читать...

👩‍💻 Кроссплатформенные приложения на Python с Flet и FastAPI: Полное руководство по разработке

Статья демонстрирует, как с помощью Python и библиотек Flet и FastAPI создавать кроссплатформенные приложения. Рассматриваются подходы к разработке веб, мобильных и десктопных решений без необходимости изучать другие языки.

Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Как растут data science-инженеры и что советуют синьоры, чтобы развиваться быстрее

• Как пройти стажировку бизнес- и системного аналитика и не «сгореть» в персональной преисподней

• Карьерный рост из senior: кто такой staff-инженер?

• Что лучше — оценка рекрутера или подбрасывание монетки?

• Мотивационные стили в обучении: почему вам (возможно) не нужны цели или общение с одногруппниками

⚙️ Разбей и властвуй: как создать кастомный токенизатор в SpaCy

Статья показывает, как создавать кастомные токенизаторы в SpaCy для специфических задач: от разбивки текста по уникальным правилам до обработки экзотических языков программирования. Практические примеры включены.

Читать...

🕵️‍♂️ Когда твоя работа зависит от Василия

Задача вроде простая, но всё стопорится, потому что «это знает только Василий, он тут со времён динозавров». Никакой документации, только магия в его голове. В итоге — пока он не ответит, ты зависаешь, а проект буксует. Звучит знакомо?

⚙️ Если так, пора разорвать этот порочный круг. Вместо бесконечных вопросов начни собирать всё в одну базу знаний — хоть в Notion, хоть на салфетках. Предложи команде попробовать парное программирование: пока Василий творит чудеса, ты уже разбираешься, как эти фокусы повторить.

👩‍💻 7 продвинутых приемов pandas для науки о данных

Статья делится 7 продвинутыми приёмами работы с pandas для оптимизации задач анализа данных. Рассматриваются, например, итерации по группам с df.groupby().iter() и другие способы упростить повторяющиеся операции.

Читать...

👩‍💻 Всем программистам посвящается!

Вот 14 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования:

Выбирай своё направление:

👩‍💻 Python — t.me/python_ready
🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready
🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready
🤖 AI & ML — t.me/neuro_ready
👩‍💻 Frontend — t.me/frontend_ready
👩‍💻 IT Новости — t.me/it_ready
👩‍💻 C/C++ — https://news.1rj.ru/str/cpp_ready
👩‍💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready
👩‍💻 Linux — t.me/linux_ready
👩‍💻 Java — t.me/java_ready
📖 IT Книги — t.me/books_ready
📱 JavaScript — t.me/javanoscript_ready
🖼️ DevOps — t.me/devops_ready
🖥 Design — t.me/design_ready

📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!

⚙️ Что такое генераторы в Python и зачем они нужны?

Генераторы — это функции в Python, которые возвращают значения по одному с помощью ключевого слова yield, вместо полного возврата всех значений сразу. Они полезны для работы с большими объемами данных, так как сохраняют память, генерируя значения на лету.

➡️ Пример:

# Генератор для получения первых N чисел Фибоначчи
def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

# Используем генератор
for num in fibonacci(5):
    print(num)

# Вывод: 0, 1, 1, 2, 3

🗣️ В этом примере генератор fibonacci вычисляет числа по запросу, вместо сохранения всех значений в памяти. Это делает генераторы особенно удобными для работы с потоками данных или бесконечными последовательностями.

🖥 Подробнее тут