Python задачки

Есть новости! Инженеры из QA.GURU проведут отдельный вебинар для продвинутых автоматизаторов на Python. Тема встречи: «Как стать Senior QA и выйти за рамки автотестов» — ведёт основатель проекта Стас Васенков. ❗Будет много практики и лайфкодинг. Стас покажет, как опытному автоматизатору расти дальше, разбираться в архитектуре и уверенно проходить собеседования в сильные команды. ⏳ Уже в этот четверг в 20:00 по МСК. В программе: — Что отличает Senior от Middle в 2025 году; — Почему одного написания тестов уже недостаточно; — Какие технические скиллы ждут на собеседованиях в топ-компаниях. И практика: — Перепишем автотесты с reqres.in и поднимем свой микросервис на FastAPI; — Освоим Kafka, gRPC, GraphQL, REST, SOAP, Postgres — через живой код; — Разберемся, как выйти за пределы фреймворка и мыслить как инженер. Спикер — Станислав Васенков: 10+ лет в автоматизации, ex-Head of QA в Госуслугах, автор allure-notifications, организатор QA-конференций, основатель QA.GURU. 🔗 Ссылка на регистрацию — места ещё есть.

❓Зачем Data Scientist изучать ML? Машинное обучение — это не просто модное словосочетание. Это основа Data Science, без которой успешная карьера в этой области невозможна. Вы не сможете работать с большими данными и обучать ИИ, если не освоите методы ML. На открытом вебинаре 19 мая в 18:00 мск вы узнаете, зачем вам ML, и научитесь решать реальную задачу: классифицировать изображения с помощью машинного обучения. 📣 Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель в одном из крупнейших университетов России. ➡️ Записывайтесь на открытый вебинар и получите скидку на большое обучение «Специализация Machine Learning»: https://vk.cc/cM0hQQ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Сегодня QA.GURU анонсировали закрытый вебинар «Как Python открывает новые горизонты в карьере тестировщика». Обещают последние тренды QA, блок с лайфкодингом и живую сессию вопросов. ▶ По этой ссылке можно зарегистрироваться для бесплатного участия в этот четверг в 8 вечера мск. В программе: — Зачем ручным тестировщикам разбираться в автоматизации и почему Python — оптимальный старт; — Какие навыки выводят QA в топ в 2025 году (спойлер: нейросети пока не конкуренты); — Практика: пишем ручной тест, автоматизируем на Python, сравниваем Playwright, Selenium и Selene, запускаем с Pytest и без. Спикер, Станислав Васенков — QA, за плечами которого больше 10 лет автоматизации, ex-Head of QAA pflb.ru и автор библиотеки allure-notifications. Победитель хакатона по автоматизации тестирования от EPAM. Организатор конференций, спикер Heisenbug, основатель QA.GURU и AUTOTESTS.AI. Стас знает, о чём говорит — и умеет научить. 🔗 Забирайте ссылку. Кто успеет — тот в игре.

Хочешь научиться собирать данные с сайтов как профи? 14 мая в 18:30 МСК — бесплатный вебинар по веб-скрейпингу на Python! 💡 Что тебя ждёт: На открытом уроке ты узнаешь, как: — работать с библиотеками requests и BeautifulSoup; — автоматизировать сбор данных с динамических сайтов с помощью Selenium; — обходить CAPTCHA и блокировки; — сохранять данные в нужном тебе формате. 📊 Кому будет полезно: Начинающим Python-разработчикам, аналитикам данных, маркетологам и всем, кто хочет научиться доставать нужную информацию из интернета. 🔥 Вебинар проходит в преддверии старта курса «Python Developer. Professional». Участникам — скидка на обучение! ✅ Регистрируйся прямо сейчас — не упусти шанс прокачаться в востребованном навыке: https://vk.cc/cLRDdF Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

1️⃣2️⃣3️⃣4️⃣5️⃣6️⃣7️⃣8️⃣9️⃣🔟 Как меняется ИТ-индустрия с внедрением AI? Узнай 6 июня на ИТ-конференции МТС True Tech Day True Tech Day 2025 — третья масштабная технологическая конференция МТС для профессионалов ИТ‑индустрии. В программе: — Больше 40 докладов от известных ученых и ИТ-компаний. — Выступления зарубежных спикеров с индексом Хирша более 50. — Концентрация практических кейсов: как создаются большие проекты с применением AI. — Доклады по архитектуре, бэкенд-разработке и построению ИТ-платформ. — AI-интерактивы и технологические квесты. — Пространство для нетворкинга, …а еще after-party со звездным лайн-апом. Когда: 6 июня Где: Москва, МТС Live Холл и онлайн Участие бесплатно. Регистрация по ссылке.

Как создать надёжный софт, который будет работать в любых условиях? 29 апреля в 20:00 МСК на открытом вебинаре вы узнаете, как защитить свой код от проблем, которые могут возникнуть в реальной эксплуатации. Что разберём: — Как гарантировать отказоустойчивость приложений. — Подходы к снижению влияния сбоев и ошибок в связанных сервисах. — Основные приемы и инструменты для создания надежных систем. Полезно для разработчиков, QA-инженеров и архитекторов. Открытый урок пройдет в преддверие старта курса «Python Developer. Professional». Все участники получат скидку на обучение. Регистрируйтесь прямо сейчас Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Реальные проекты и нетворкинг с профи: Летняя школа бэкенд‑разработки Яндекса открыла набор Начинающие бэкендеры, есть планы на лето? Если уже умеете писать читаемый код в Python, Java или C++ и разбираетесь в алгоритмах, Летняя школа бэкенда Яндекса — ваш шанс прокачаться в разработке высоконагруженных сервисов. Вы получите уникальный опыт, работая вместе с ведущими специалистами компании. Как проходит обучение: — со 2 июня по 27 июля — онлайн-лекции, семинары и практические задания — с 28 июля по 24 августа — разработка реальных проектов офлайн или онлайн Вас ждут: — работа в фулстек-командах в коворкингах Яндекса — лекции от специалистов компании в летнем лектории — возможность стать частью команды и получить офер: больше половины выпускников становятся стажерами или сотрудниками компании Не упускайте шанс, регистрация закрывается уже 27 апреля! Подать заявку можно тут.

От чего зависит эффективность автотестов? От их правильного написания и поддерживаемости! В QA GURU мы учим приручать Java, чтобы ваши автотесты работали, как часы. Вот несколько лайфхаков, о которых мы расскажем на вводном занятии уже сегодня (20:00 Мск): 1. Используйте понятные и описательные названия тестов Названия тестов должны четко отражать их цель. Это упрощает понимание кода всеми членами команды. Например: // Хорошо

    
        public void verifyLoginWithValidCredentials() { ... }{}
    

// Плохо

    
        public void test1() { ... }{}
    

Описательные названия помогают быстро понять, что проверяет тест, без необходимости изучения его внутренней логики. 2. Применяйте Page Object Model (POM) Page Object Model позволяет отделить логику теста от структуры веб-страницы, что делает код более модульным и удобным для поддержки при изменениях интерфейса. Пример использования: // Класс

    
        Page Object
public class LoginPage {
    private By usernameField = By. id("username");
    private By passwordField = By. id("password");
    private By loginButton = By. id("loginBtn");

    public void enterUsername(String username) {
        driver.findElement(usernameField).sendKeys(username);
    }

    public void enterPassword(String password) {
        driver.findElement(passwordField).sendKeys(password);
    }

    public void clickLoginButton() {
        driver.findElement(loginButton).click();
    }
}

// Тестовый сценарий

LoginPage loginPage = new LoginPage(driver);
loginPage.enterUsername("john.doe");
loginPage.enterPassword("password123");
loginPage.clickLoginButton();


POM способствует повторному использованию кода и улучшает читаемость тестов.

{}
    

    
        3. Используйте параметризацию и data-driven подход{}
    

    
        

Параметризованные тесты позволяют запускать один и тот же сценарий с различными входными данными, что увеличивает охват тестирования без дублирования кода.

@ ParameterizedTest
@ CsvSource({"john.doe, password123", "jane.smith, test@123"})
public void verifyLogin(String username, String password) {
    LoginPage loginPage = new LoginPage(driver);
    loginPage.enterUsername(username);
    loginPage.enterPassword(password);
    loginPage.clickLoginButton();
}

Этот подход делает тесты более гибкими и масштабируемыми.

{}
    

    
        4. Следуйте принципу AAA (Arrange, Act, Assert){}
    

    
        

Структурируйте тесты в три этапа:

Arrange: подготовка данных и окружения.

Act: выполнение действия.

Assert: проверка результата.

Пример:

@ Test
public void testAddition() {
    // Arrange
    Calculator calculator = new Calculator();

    // Act
    int result = calculator.add(2, 3);

    // Assert
    assertEquals(5, result);
}{}
    

Этот подход делает тесты более организованными и легко читаемыми. 5. Логирование и отчетность Добавляйте логирование в тесты для диагностики проблем:

    
        log. info("Entering username: " + username);
log. info("Clicking on the login button");
{}
    

Интеграция инструментов отчетности (например, Allure) помогает визуализировать результаты тестов и быстро выявлять ошибки. 6. Регулярные ревью кода Проводите регулярные ревью автотестов для повышения качества кода. Это помогает выявить потенциальные проблемы, улучшить читаемость и обеспечить соблюдение стандартов кодирования. 7. Автоматизация и CI/CD Используйте инструменты автоматизации (Maven, Gradle) для запуска тестов в рамках CI/CD пайплайнов. Это ускоряет процесс разработки и обеспечивает стабильность приложения на всех этапах. Хотите узнать больше? Присоединяйтесь сегодня (20:00 Мск) к нашему бесплатному открытому уроку! 🔗 Зарегистрируйтесь на первый открытый урок по ссылке.

⚡️Какой основной инструмент работы у аналитика? Pandas - инструмент, который делает жизнь аналитика проще и приятней, а работу - эффективней. Научиться работать с Pandas на реальных задачах бизнеса можно на бесплатном курсе от Simulative. За неделю обучения вы: 🟠Освоите Pandas с нуля до продвинутых функций: сложная агрегация, оконные функции и т.д. 🟠Научитесь решать реальные аналитические задачи: проводить многомерный ABC-анализ, XYZ-анализ, рассчитывать динамику продаж. 🟠Сделаете собственный проект, который сможете добавить в портфолио: реальный кейс автоматизации обработки финансовой отчетности от крупной региональной аптечной сети 🕗 Обучение проходит на платформе школы 😶Начать учиться Pandas

⚡️Какой основной инструмент работы у аналитика? Аналитику часто приходится обрабатывать огромные массивы информации. Чтобы реально что-то «увидеть» за большим массивом цифр, букв и других структур, нужно привести это к максимально простому и наглядному виду. Это можно долго и тяжело делать с помощью Excel, чуть легче с помощью SQL. А в Pandas, да и в целом в Python, это можно сделать за несколько строк кода. Простой пример - иногда для фильтрации строк по какому-то агрегированному признаку в SQL нужно написать 3 подзапроса, а в Pandas это можно сделать за 2 строки. Pandas - инструмент, который делает жизнь аналитика проще и приятней, а работу - эффективней. Научиться работать с Pandas на реальных задачах бизнеса можно на бесплатном курсе от Simulative. За неделю обучения вы: 🟠Освоите Pandas с нуля до продвинутых функций: сложная агрегация, оконные функции и т.д. 🟠Научитесь решать реальные аналитические задачи: проводить многомерный ABC-анализ, XYZ-анализ, рассчитывать динамику продаж. 🟠Сделаете собственный проект, который сможете добавить в портфолио: реальный кейс автоматизации обработки финансовой отчетности от крупной региональной аптечной сети 🕗 Обучение проходит на платформе школы 😶Начать учиться Pandas