🚀 Изучаем Python с нуля до уверенного уровня за 3 месяца — нашли лучший репозиторий для новичков.

📚 Что внутри:
• Чёткая структура по темам — от синтаксиса до ООП, без воды
• Сотни понятных примеров — меняй под себя и учись на практике
• Всё объяснено простым языком — даже если ты никогда не кодил
• Удобный формат Jupyter Notebook — легко читать и запускать
• И главное — абсолютно бесплатно

Начни разбираться в Python уже сегодня:
🔗 github.com/AllenDowney/ThinkPython

@python_job_interview

Когда я впервые начал искать работу в IT, у меня уже были пет-проекты, немного знаний и огромное желание попасть в профессию. Но, если честно, я не понимал, с чего начинать. Как составить резюме? Что писать, если нет коммерческого опыта? Как вообще попасть на собеседование?

Много времени ушло на догадки, ошибки и отклики на вакансии, которые остались без ответа. Сейчас я бы с радостью сэкономил себе эти месяцы — и начал с четкой стратегии.

🧭 Такой план как раз подготовил Яндекс Практикум.  
Они выпустили понятный гайд по стратегии поиска работы: шаг за шагом разбирают, как устроен найм сегодня, что реально важно работодателям, и как новичку не потеряться в этом процессе.

📌 Что чаще всего непонятно новичку:

— Как составить резюме, если нет коммерческого опыта?  
— Что писать, кроме «учился на курсах» и «делал пет-проекты»?  
— Где искать вакансии, чтобы не тратить месяцы впустую?  
— Как пройти первое техническое интервью и не провалиться от волнения?

Всё это — не про код, а про стратегию. И хорошая новость в том, что её можно выстроить заранее.

📹 В дополнение — подборка видео от карьерных экспертов:  
→ как выделиться среди кандидатов,  
→ как составить резюме без опыта,  
→ как пройти собеседование и получить оффер.

Гайд можно скачать прямо под этим постом — в нём простыми словами, по делу и без воды объясняют, с чего начать путь к первой работе.

Забирай гайд “Как построить стратегию поиска работы” и смотри видео с экспертами, чтобы выделиться среди кандидатов и быстрее получить оффер.

Реклама, АНО ДПО “Образовательные технологии Яндекса”, ИНН 7704282033

🧪 Pytest-BDD — фреймворк для Behavior Driven Development на Python. Инструмент позволяет писать тесты в формате Gherkin, используя привычный pytest. Он обладает возможность комбинировать BDD-сценарии с обычными pytest-тестами и фикстурами, что упрощает переход от unit-к интеграционным тестам.

Проект поддерживает параметризацию сценариев, различные парсеры аргументов и интеграцию с другими pytest-плагинами. Подходит для проектов, где важно совмещать технические и бизнес-требования в тестах.

🤖 GitHub

@python_job_interview

🧩 Задача:

funcs = []

for i in range(3):
    def f():
        return i
    funcs.append(f)

results = [func() for func in funcs]
print(results)

❓ Что будет выведено?

Многие ожидают:

[0, 1, 2]

Но Python выведет:

[2, 2, 2]

🧠 Почему так?
В Python функции не копируют значения переменных, а запоминают ссылки на них.

Когда f() вызывается, она смотрит, чему равен i на момент вызова, а не на момент создания функции.

Переменная i в цикле после завершения становится равной 2 — и все три функции ссылаются на одну и ту же переменную i.

✅ Как это исправить?
Нужно «захватить» текущее значение i в локальной области видимости через аргумент по умолчанию:

funcs = []

for i in range(3):
    def f(i=i):
        return i
    funcs.append(f)

results = [func() for func in funcs]
print(results)  # [0, 1, 2]

🧠 Чему это учит:
Как работают замыкания и области видимости в Python.

Почему важно понимать, когда значения «захватываются», а когда — «ссылаются».

Какое ключевое слово служит для объявления функции в Python?

a) func
b) function
c) async
d) def

Пройдите тест из 5 вопросов, чтобы проверить свои знания в Python 💪

⚡️ Прокачивайся через практику: лучшие ресурсы для пет-проектов

Хочешь расти как разработчик — пиши код, а не только читай!

Вот 4 крутых ресурса, где ты будешь учиться через реальные задачи:

App Ideas
Список проектов от джуна до про: калькуляторы, трекеры, приложения. Есть примеры и полезные ссылки.
👉 github.com/florinpop17/app-ideas

Build Your Own X
Хочешь создать свой Git, Redis, Docker или даже ОС? Тут есть всё: гайды, туториалы и код на разных языках.
👉 github.com/codecrafters-io/build-your-own-x

Project-Based Learning
Обучение в формате "берёшь проект — делаешь". Примеры с пошаговыми инструкциями для разных языков.
👉 github.com/practical-tutorials/project-based-learning

Frontend Mentor
Получаешь макет — верстаешь сам. Отлично тренирует HTML/CSS/JS. Идеально для портфолио.
👉 frontendmentor.io

Пиши код, а не резюме. Эти ресурсы реально двигают вперёд.

🐍 Задача: Реализация декоратора `@smart_cache` с интеллектуальным кэшированием

📌 Описание

Реализуйте декоратор @smart_cache, который кэширует результаты функции с учетом следующих требований:

1. Интеллектуальная очистка кэша — автоматически удаляет старые записи при превышении лимита
2. Поддержка разных стратегий вытеснения — LRU, LFU, FIFO
3. Таймаут кэша — автоматическое удаление записей по времени
4. Метрики использования — сбор статистики по попаданиям/промахам
5. Потокобезопасность — корректная работа в многопоточной среде
6. Поддержка методов классов — корректная работа с self и cls

🧩 Пример использования

import time
from threading import Thread

@smart_cache(maxsize=100, strategy='LRU', ttl=300, collect_stats=True)
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

class MathUtils:
    @smart_cache(maxsize=50, strategy='LFU', ttl=600)
    def expensive_calc(self, x, y):
        time.sleep(0.1)  # Имитация тяжелых вычислений
        return x ** y + y ** x

# Использование
print(fibonacci(10))  # Вычисление
print(fibonacci(10))  # Из кэша

# Получение статистики
stats = fibonacci.cache_stats()
print(f"Cache hits: {stats['hits']}, misses: {stats['misses']}")

# Принудительная очистка
fibonacci.cache_clear()

# Многопоточное использование
def worker():
    for i in range(5):
        fibonacci(i)

threads = [Thread(target=worker) for _ in range(3)]
for t in threads:
    t.start()
for t in threads:
    t.join()

🛠 Требования к реализации
- Используйте только стандартную библиотеку Python
- Поддержка Python 3.7+
- Все стратегии вытеснения должны быть реализованы (LRU, LFU, FIFO)
- TTL должен работать как для отдельных записей, так и глобально
- Статистика должна включать: hits, misses, evictions, current_size
- Декоратор должен корректно работать с kwargs, *args
- Потокобезопасность через threading.Lock или аналоги

🧪 Бонусное задание
Реализуйте методы:

- cache_info() — подробная информация о текущем состоянии кэша
- cache_warmup(**kwargs) — предварительное заполнение кэша
- cache_persist(filename) — сохранение кэша в файл
- cache_load(filename) — загрузка кэша из файла

@python_job_interview

🐍 Печатай переменные с их именами без повторов — с помощью f‑строк и := (walrus operator)

Вместо этого:

print(f"x = {x}, y = {y}, z = {z}")

Пиши так:

print(f"{x=}, {y=}, {z=}")

x=42, y='hello', z=[1, 2, 3]

🔥 А ещё лучше — используем := (оператор моржа) для печати и присваивания одновременно:

print(f"{(n := len(mylist))=}")

✅ Это одновременно сохранит len(mylist) в n и выведет его:

n=5

📖 Типовая задача на собеседование Python

Условие задачи:
Напишите функцию, которая возвращает n-ое число Фибоначчи. Числа Фибоначчи определяются следующим образом:
— F(0) = 0
— F(1) = 1
— F(n) = F(n-1) + F(n-2) для n > 1

Примеры:
— Для n = 10 ожидается результат 55
— Для n = 15 — 610

Решение:

def fibonacci(n):
    if n == 0:
        return 0
    elif n == 1:
        return 1
    else:
        a, b = 0, 1
        for _ in range(2, n + 1):
            a, b = b, a + b
        return b

# Тестирование
print(fibonacci(10))  # 55
print(fibonacci(15))  # 610

Пояснение:
1️⃣ При n = 0 и n = 1 функция возвращает предопределённые значения 0 и 1 соответственно.
2️⃣ Для n > 1 используются две переменные a и b, которые хранят предыдущие числа Фибоначчи. На каждом шаге цикла они обновляются: a принимает значение b; b — сумму a + b. После завершения цикла возвращается b, содержащее искомое число.
3️⃣ Время работы: O(n), так как требуется n итераций. Память: O(1), потому что используются только две переменные.

Пишите свои варианты решения в комментариях 👇

@python_job_interview

Как сказать рутине STOP?

Ускорьте рабочие процессы и освободите время для более интересных дел — с помощью курса Слёрма «Python для инженеров» 👈

Это обучение, заточенное на инженеров — в нём нет ничего лишнего, только то, что необходимо именно вам.

На курсе вы научитесь:

🔹 писать эффективный и поддерживаемый код;
🔹 писать Kubernetes-операторы и модули для Ansible;
🔹 создавать, использовать и тестировать свои API;
🔹 взаимодействовать с инструментами CI/CD, CVS и DevOps системами.

Есть бесплатный демодоступ.

Старт 11 августа. Занять своё место на курсе — по ссылке.

🚀 УСКОРЕНИЕ КОДА ЗА СЧЁТ ЛОКАЛЬНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ

💡 Используй локальные переменные внутри циклов — это может ускорить выполнение на 20–30%, особенно в критичных по времени участках.

Почему это работает?
В Python доступ к локальной переменной быстрее, чем к глобальной или объектной, потому что локальные хранятся в массиве, а не в словаре.

Пример:

# Медленно: обращение к свойствам объекта в цикле
class Processor:
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def compute(self):
        total = 0
        for item in self.data:
            total += item * item
        return total

# Быстрее: кэшируем ссылку на data как локальную переменную
class Processor:
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def compute(self):
        data = self.data  # локальная переменная
        total = 0
        for item in data:
            total += item * item
        return total

# Прирост в скорости особенно заметен при больших объёмах данных```