PythonTalk

🧑‍💻 С Днем Программиста! 🖥 Сегодня праздник, к которому причастны, наверное, все на этом канале 🎉 🗓 Праздник официально закреплён в законодательстве относительно недавно – в 2009 году. Всегда отмечается на 256 день года. Давайте оглянемся назад и посмотрим, как эволюционировал главный скилл в нашей профессии. ▪️2005 год: Умение виртуозно управлять памятью и не допускать утечек. ▪️2015 год: Умение нагуглить нужный ответ на Stack Overflow за 30 секунд. ▪️2025 год: Умение составить промпт из 42 уточнений, чтобы заставить нейросеть сгенерировать работающий hello-world.py. ▪️2030 год (прогноз): Умение войти в астральный контакт с кремниевым духом машины, чтобы понять, почему код, написанный одной нейронкой для другой, падает в третьей. У вас в компаниях как-то отмечается? Может сами отмечаете? Расскажите 🎂

Итак, вчера мы увидели #код_курильщика с попыткой реализовать ручной сборщик мусора на Python. Давайте разберем, почему этот код — тихое безумие. 1️⃣Почему free(address) — это абсурд? 🤡 Самый главный и фундаментальный обман здесь — это вера в то, что del в Python что-то «удаляет» или «освобождает» в смысле C++. На самом деле, del не удаляет объект. Он удаляет имя (ссылку) из текущей области видимости. Представьте, что у вас есть объект. На него указывает переменная my_address — это как стикер с надписью. Когда вы вызываете free(my_address), значение копируется в локальную переменную address (появляется второй стикер). del address просто отклеивает второй стикер. Объект и первый стикер остаются нетронутыми. Вердикт: эта функция — чистейшее плацебо. Она не делает абсолютно ничего полезного. 2️⃣А вот с malloc всё гораздо интереснее и опаснее 💀 Если free просто бесполезен, то malloc активно вредит и создает висячий указатель (dangling pointer). Что происходит в этой строке: 1. bytearray(size): Создается временный объект-массив. Он существует, но на него еще никто не ссылается постоянно. 2. id(bytearray(size)): Мы получаем адрес этого временного объекта. 3. И вот тут — катастрофа. Сразу после того, как id() отработал, на объект bytearray больше не остается ни одной ссылки. Сборщик мусора Python видит, что счетчик ссылок на этот объект упал до нуля, и имеет полное право немедленно его уничтожить. 4. Вся дальнейшая магия с ctypes просто возвращает нам тот самый адрес. Вердикт: функция malloc возвращает адрес памяти, которая уже освобождена (или будет освобождена в следующий миг). Мы получаем адрес-призрак. Любая попытка им воспользоваться приведёт к проблемам. Главный урок: не пытайтесь переписать на Python то, от чего он вас и должен был защищать. Управление памятью — одна из таких вещей.

🤯 93% работодателей недовольны айтишниками. Как так, если на одну вакансию по 14 резюме? Вышла свежая статистика от hh. И она прекрасна. Если коротко: джунов — как грязи (18.6 человек на место), сеньоров — днём с огнём не сыщешь (3 человека на место). Но главный прикол не в количестве, а в качестве. 93% компаний недовольны навыками кандидатов. Думаете, все ищут спецов по Python и Go? Как бы не так. Топ-3 самых востребованных компетенций, которых дико не хватает на рынке: 1. 1С-программирование 2. PHP 3. TypeScript Как думаете, сколько курсов есть по 1С по сравнению с Python? 🌝 Кто виноват, что делать? 😐

🍭Синтаксический сахар: добро или зло? Синтаксический сахар — это не костыль для новичков, а инструмент для опытных. Его главная цель — повысить читаемость кода, убрав всё лишнее и оставив только суть. Многие считают, что такие конструкции только усложняют код и делают его непонятным. Другие уверены, что писать сегодня длинные циклы там, где достаточно однострочного list comprehension — дурной тон. На чьей стороне вы? Сахар делает код чище и понятнее или, наоборот, запутывает команду? #анатомия_питона

Когда спрашивают, какие книги по Python стоит читать начинающим, то я последнее время в основном рекомендую "Think Python" Аллена Дауни. В чём она хороша? 👉🏻 Никаких мучений с установкой Вся книга — это набор Jupyter-ноутбуков. Вы просто открываете главу по ссылке в браузере (через Google Colab) и сразу начинаете работать: читаете теорию, тут же запускаете код, экспериментируете, решаете задачи. Не нужно возиться с установкой Python, настройкой окружения и редакторами. Это убирает много головной боли на старте. 👉🏻 Практика работы с AI-помощниками Вот это прямо ход конем. В конце каждой главы автор объясняет, как использовать ChatGPT и аналоги для изучения темы. По сути это обучение мета-навыку — как правильно задавать вопросы AI, чтобы он помогал учиться, а не делал работу за вас. 👉🏻 Академическая структура Дауни — профессор. Материал подается фундаментально, от простого к сложному, без каши в голове. Каждый термин определяется, прежде чем использоваться. Сложные темы вроде рекурсии разжевываются на несколько глав. ‼️ Важный нюанс: книга на английском. Кому зайдет? ▫️Абсолютным новичкам: Это идеальная первая книга. ▫️Тем, кто пробовал и бросил: Структура и интерактивность помогут преодолеть барьер. Кому будет скучно? ▫️Тем, кто уже программирует на другом языке: первые главы покажутся слишком медленными. ▫️Тем, кто ищет справочник: это учебник для последовательного прохождения. Книга лежит здесь, бесплатно (открытая лицензия) https://allendowney.github.io/ThinkPython/ 🎓