🖥 srsly — это библиотека для Python, предлагающая высокопроизводительные утилиты сериализации данных!

🌟 Она поддерживает несколько форматов, включая JSON, MessagePack, Pickle и YAML. Библиотека объединяет несколько популярных сериализационных пакетов, таких как ujson, msgpack, и cloudpickle, в одном пакете с удобным API.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 Это — серия учебных материалов, посвященных использованию Python в научных и численных вычислениях!

🌟 Эти лекции охватывают широкий спектр тем, начиная с основ языка Python и заканчивая продвинутыми инструментами и техниками, такими как NumPy, SciPy и визуализация данных. Каждая глава рассчитана на 1–2 часа изучения, что позволяет постепенно повышать уровень знаний от начального до экспертного.

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

🖥 Send2Trash — библиотека Python, которая позволяет нативно отправлять файлы в корзину (Recycle Bin на Windows или Trash на macOS и Linux) на всех платформах!

🌟 Она использует системные вызовы, такие как IFileOperation на Windows или FSMoveObjectToTrashSync на macOS, обеспечивая стандартное поведение удаления файлов, которое можно легко восстановить из корзины.

🌟 Библиотека поддерживает Python 2.7 и выше, включая Python 3. Она проста в установке через pip и не требует компиляции, так как использует модуль ctypes для доступа к системным библиотекам.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

@python_job_interview

⚡️Хотите узнать как попасть в Самокат на позицию Junior аналитика данных?

Чтобы найти работу, пройденного курса и классного резюме недостаточно. На практике, чтобы выделиться на собеседовании, нужно понимать как оперативно использовать тот или иной инструмент в разных кейсах. Эти навыки приходят с опытом решения тестовых заданий, одно из которых мы разберем на вебинаре.

Денис Иванов - ведущий продуктовый аналитик разберет тестовое задание в Самокат на позицию Junior аналитика данных в рамках бесплатного вебинара.

Что мы будем делать на вебинаре:
🟠Построим SQL-запросы для различных бизнес-сценариев;
🟠Узнаем, как находить тренды на основе данных и интерпретировать их для бизнеса;
🟠Обсудим реальные примеры из практики;
🟠Изучим подход к построению аналитического отчета «с нуля» в новой компании;
🟠Рассмотрим примеры ограничения задач и как их обходить (исключения, временные рамки, обработка данных).

🕗 Встречаемся 18 марта 18:30 по МСК

😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

🖥 StaticFrame — это библиотека для Python, которая предоставляет неизменяемые DataFrame с статической типизацией!

🌟 Основное внимание уделяется производительности, эффективному использованию памяти и снижению рисков ошибок. Библиотека поддерживает проверку типов и данных во время выполнения и хорошо работает с различными форматами (CSV, Parquet, Excel и т.д.).

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🔍Что лучше Kafka или RabbitMQ?

20 марта (в четверг) в 19:00 по мск приходи на открытый урок, где ментор объяснит, какую очередь лучше выбрать для своих проектов и не тратить время на переделки.

Разберем все, что нужно знать про очереди для работы и собесов:
📂 Когда использовать RabbitMQ, а когда Kafka?
📂 Как очереди влияют на масштабируемость и производительность?
📂 Какие ошибки чаще всего совершают разработчики?

Это бесплатно. Лекция проходит в рамках курса от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд и прокачать скиллы.

+ Все участники эфира получат бесплатный урок по System Design.

Переходи в бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot

Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqwfZUg7

🖥 view.py — это веб-фреймворк с открытым исходным кодом для языка Python, разработанный для обеспечения высокой производительности и гибкости!

🌟 Он реализует спецификацию ASGI на чистом C, что позволяет достигать значительной скорости работы. Фреймворк предоставляет разработчикам возможность использовать или заменять различные компоненты по своему усмотрению, обеспечивая поддержку популярных библиотек и предоставляя API для создания собственных решений.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

👩‍💻 FindMy.py — это библиотека для Python, предназначенная для взаимодействия с сетью Apple FindMy!

🌟 Она предоставляет функции для поиска и расшифровки местоположений устройств, таких как AirTag и iDevices, а также поддержки кастомных аксессуаров, таких как OpenHaystack. Библиотека позволяет выполнять вход в Apple ID с двухфакторной аутентификацией, сканировать близлежащие устройства FindMy и декодировать их публичные ключи и статус.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 Это - пошаговое руководство по интеграции MongoDB с Django с использованием библиотеки django-mongodb-backend!

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

🖥 CodeCapy — это бот для автоматического тестирования кода в пулл-реквестах на GitHub!

🌟 Он обнаруживает новые пулл-реквесты, генерирует на естественном языке сквозные UI-тесты на основе внесённых изменений, выполняет эти тесты в изолированных средах Scrapybara и публикует результаты в комментариях к пулл-реквестам.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🔍Тестовое собеседование на Middle Бекенд Python-разработчика в четверг

27 марта(уже в четверг!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.

Как это будет:
📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве

Это бесплатно. Эфир проходит в рамках курса от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд и прокачать скиллы.

Все участники эфира получат бесплатный урок по System Design.

Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot

Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqvzqfFN

🖥 Это - руководство по кластеризации данных с использованием Python!

🌟 Она охватывает различные алгоритмы кластеризации, такие как K-Means, иерархическая кластеризация и DBSCAN, объясняя их принципы работы, преимущества и недостатки. Автор демонстрирует практическое применение этих алгоритмов с помощью библиотек Python, включая scikit-learn, и предоставляет примеры кода для лучшего понимания процесса кластеризации.

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

🖥 Подготовка к собеседованию на Python разработчика: нашел сборник самых частых вопросов с ответами и примерами кода.

Это квинтэссенция примеров кода и паттернов, охватывающая 99% возможных вопросов на собеседовании.

Шпаргалка объемная, время чтения - 96 минут.

На русском языке.

🟢Github
🟢Видео
🟢Полный список

@python_job_interview

Интенсив по очередям: Kafka & NATS

Асинхронное взаимодействие и очереди — невероятно широкая тема, и абсолютно обязательная к изучению всем, кто интересуется архитектурой. Разработчику важно понимать архитектурные особенности, сильные и слабые стороны компонент, на базе которых строится архитектура.

🌐 В программе курса:

▪️Асинхронное взаимодействие с помощью очередей: подходы, свойства, гарантии
▪️Какие бывают очереди, основные системы очередей, на какие свойства и требования смотреть при выборе
▪️Как конфигурировать и управлять системами очередей
▪️Архитектура Apache Kafka, streams, topics, конфигурации от минимального single instance до production grade кластера с отказоустойчивостью
▪️Архитектуры NATS, pub/sub, req/res, streaming, кластер, суперкластер, федерация, edge.

Всё в формате «живых» онлайн-сессий (лекции, брейнштормы, демо).

🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands.io, наш канал (https://yangx.top/rybakalexey). Автор курса — Владимир Перепелица, эксперт по большим проектам, очередям и Tarantool, Solution Architect в Exness, создатель S3 в VK Cloud, регулярный спикер и член ПК конференций Highload. 

🗓 Старт курса 8 апреля. Изучить программу и записаться можно здесь. 

Ждём вас!

Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzqxjWnNk

🖥 Voluptuous — это библиотека на языке Python, предназначенная для валидации данных!

💡 Она позволяет разработчикам определять схемы для проверки структуры и типов данных, что особенно полезно при работе с конфигурационными файлами, пользовательским вводом или данными из внешних источников. С помощью Voluptuous можно легко описать ожидаемый формат данных и автоматически проверять соответствие входных данных этой схеме.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

@python_job_interview

Синтаксис Python освоили, а что дальше? 🐍
Работа с БД, парсинг и идеи для пет‑проектов
 
В новом бесплатном курсе от Selectel собраны обучающие материалы для первых шагов в мире реального программирования. Меньше теории — больше практики. На вдумчивое ознакомление со всеми материалами уйдет около четырех часов.
 
После прохождения курса вы научитесь:
🔹 работать с базами данных и брокерами сообщений,
🔹 создавать приложения с графическим интерфейсом,
🔹 автоматизировать получение данных.
 
Переходите в Академию Selectel, чтобы начать изучение курса прямо сейчас ➡️

Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2VtzqwJGQBa

🖥 dateutil — это библиотека Python, которая расширяет стандартный модуль datetime, упрощая работу с датами и временем!

🌟 Она позволяет парсить даты из строк, работать с относительными интервалами (relativedelta), создавать сложные правила повторения дат (rrule) и поддерживает часовые пояса через модуль tz. Это делает dateutil удобным инструментом для работы с календарными данными и временными интервалами.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@python_job_interview

⚡️Анализируем продажи на маркетплейсах с помощью Python

С каждым днем все больше бизнесов выходят на маркетплейсы, а значит еще более ценными становятся аналитики, которые умеют с ними работать. Хотите научиться использовать Python для анализа продаж и создания эффективных стратегий?

Андрон Алексанян - CEO Simulative в прямом эфире проанализирует продажи на маркетплейсах с помощью Python. Никаких первоапрельских розыгрышей, только полезные знания! 🧡

Что будем делать:

🟠Напишем скрипт на Python, который каждый час собирает статистику о ранжировании карточки на WB по ключевым запросам;
🟠Построим наглядные визуализации для отслеживания динамики ранжирования;
🟠Обсудим, как упаковать этот проект в идеальное портфолио.

🕗 Встречаемся 01 апреля 18:30 по МСК

😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

🖥 «16 продвинутых приемов Python, которые должен знать каждый специалист по данным» предлагает ряд методов для повышения эффективности и оптимизации кода при анализе данных. К ключевым приемам относятся:​

Списковые включения (List Comprehensions): позволяют создавать списки в одной строке кода, что делает код более лаконичным и быстрым по сравнению с традиционными циклами.​
tecmint.com

Использование генераторов: обеспечивает эффективную работу с большими наборами данных, поскольку генераторы создают элементы по мере необходимости, не занимая лишнюю память.​
tecmint.com

Функция zip: позволяет одновременно итерировать по нескольким спискам, что особенно полезно при работе с связанными наборами данных.​

Применение этих и других продвинутых приемов Python способствует написанию более чистого, быстрого и эффективного кода, что особенно важно в проектах по анализу данных.

📌 Читать