Senior Python Developer

➡️ Jedi 🗣️ Библиотека Jedi предназначена для автодополнения и анализа кода. Она ускоряет процесс написания кода и делает его более продуктивным. Если вы не разрабатываете свою IDE, то вам, наверное, будет более интересно использовать Jedi в качестве расширения редактора. К счастью, уже есть много вариантов.

Возможно, вы уже встречались с Jedi — IPython использует эту библиотеку для автодополнения.

🔗 Ссылочка на доку

👩‍💻 Асинхронное взаимодействие в Python на примере RabbitMQ Приглашаем на открытый урок. 🗓 10 ноября в 20:00 МСК 🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Python Developer. Professional». Асинхронное взаимодействие — один из ключевых принципов микросервисной архитектуры, который позволяет системам работать быстрее и надёжнее. В Python этот подход реализуется с помощью инструментов, таких как RabbitMQ. На вебинаре разберём: ✔️ Основы микросервисной архитектуры приложений ✔️ Принципы асинхронного взаимодействия в микросервисной архитектуре ✔️ Практический пример использования RabbitMQ для организации обмена сообщениями между сервисами В результате вебинара вы: ✔️Поймёте, как работает асинхронное взаимодействие и зачем оно нужно ✔️Научитесь использовать RabbitMQ для построения архитектуры приложений ✔️Узнаете, какие преимущества и ограничения имеет асинхронный подход 🔗 Ссылка на регистрацию: https://otus.pw/t0qFN/ Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

❓ howdoi Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал? ✔️ Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки:

    
        $ pip install howdoi{}
    

➡️ Задайте любой вопрос, и он постарается найти ответ на него:

    
        $ howdoi vertical align css
$ howdoi for loop in java
$ howdoi undo commits in git{}
    

🗣️ Но будьте осторожны: он извлекает код из топовых ответов на StackOverflow и не всегда даёт полезную информацию:

    
        $ howdoi exit vim{}
    

⚡Открытая трансляция главного зала HighLoad++ 2025! 🖐️ Подключайтесь и слушайте доклады от спикеров MTС Web Services (MWS), VK Tech, Яндекса, Т-Банка, СберТеха и других компаний. HighLoad++ 2025 — это конференция, которая определяет будущее высоконагруженных систем. 📍6 и 7 ноября все желающие могут бесплатно посмотреть онлайн-трансляцию главного зала. Открытую трансляцию мы организовали совместно с генеральным партнером конференции — МТС Web Services (MWS). МТС Web Services (MWS) — бигтех-компания, предоставляющая облачные и Al-сервисы, а также платформенные решения под задачи бизнеса: от работы с данными до разработки продуктов и оптимизации бизнес-процессов. Как всегда, в главном зале — топовые эксперты и самые актуальные темы. ✅ Подробности и расписание на сайте

howdoi Зависли над какой-то проблемой и не можете вспомнить её решение? Нужно зайти на StackOverflow, но не хочется покидать терминал? Тогда вам не обойтись без этого инструмента командной строки: $ pip install howdoi Задайте любой вопрос, и он постарается найти ответ на него

⚙️ Использование функции sorted() В Python очень легко сортировать некие последовательности данных с использованием встроенной функции sorted(), которая берёт на себя решение всех сопутствующих задач. 🗣️ Эта функция сортирует любые последовательности (списки, кортежи) и всегда возвращает список с отсортированными элементами. Рассмотрим пример сортировки списка чисел в порядке возрастания:

    
        sorted([3,5,2,1,4]) # [1, 2, 3, 4, 5]{}
    

➡️ А вот — пример сортировки списка строк в порядке убывания:

    
        sorted(['france', 'germany', 'canada', 'india', 'china'], reverse=True) # ['india', 'germany', 'france', 'china', 'canada']{}
    

➡️ Использование коллекций Python Коллекции Python — это контейнерные типы данных. В частности, это списки, множества, кортежи, словари. Модуль collections даёт в распоряжение разработчика высокопроизводительные типы данных, которые помогают улучшить код, сделать его чище и облегчить работу с ним. Этот модуль содержит множество полезных методов. Здесь мы рассмотрим метод Counter().

Этот метод принимает итерируемый объект, такой, как список или кортеж, и возвращает словарь, содержащий сведения о количестве различных объектов в исследуемом списке (Counter Dictionary). Ключами такого словаря являются уникальные элементы, представленные в итерируемом объекте, а значениями — количества таких элементов.

🗣️ Для создания объекта Counter нужно передать итерируемый объект (список, например) методу Counter()

В России можно посещать IT-мероприятия хоть каждый день: как оффлайн, так и онлайн Но где их находить? Как узнавать о них раньше, чем когда все начнут выкладывать фотографии оттуда? Переходите на канал IT-Мероприятия России. В нём каждый день анонсируются мероприятия со всех городов России 📆 в канале размещаются как онлайн, так и оффлайн мероприятия; 👩‍💻 можно найти ивенты по любому стеку: программирование, frontend-backend разработка, кибербезопасность, дата-аналитика, osint, devops и другие; 🎙 разнообразные форматы мероприятий: митапы с коллегами по цеху, конференции и вебинары с известными опытными специалистами, форумы и олимпиады от важных представителей индустрии и многое другое А чтобы не искать по разным форумам и чатам новости о предстоящих ивентах: 🚀 IT-мероприятия России — подписывайся и будь в курсе всех предстоящих мероприятий!

➡️ clean-text для нормализации и очистки текста Отличный однострочный код для нормализации и очистки текста — идеально для проектов по обработке естественного языка. Контент, созданный пользователями в Интернете и в социальных сетях, часто бывает грязным. Предварительно обработайте свои данные с помощью clean-text, чтобы создать нормализованное текстовое представление. Например, преобразуйте этот испорченный ввод:

    
        A bunch of \\u2018new\\u2019 references, including [Moana](https://en.wikipedia.org/wiki/Moana_%282016_film%29).
»Yóù àré     rïght <3!«{}
    

в этот чистый вывод:

    
        A bunch of 'new' references, including [moana](<URL>).
"you are right <3!"{}
    

🔗 Ссылочка на доку

➡️ PyForest: Один импорт для всех важных модулей Импортируйте все ключевые библиотеки Python одной строкой. Это удобно для всех ваших проектов по Data Science и при создании нового окружения в Conda. 🗣️ При работе с данными вы используете библиотеки, такие как pandas, matplotlib, seaborn, numpy и sklearn. Прежде чем приступить к работе, нужно их импортировать. Библиотека решает несколько проблем: • Однообразие: импорт всегда одинаковый и скучный. • Пропущенные импорты мешают работе. • Иногда нужно искать точные строки импорта, например, import matplotlib.pyplot as plt или from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor. 🔗 Ссылочка на доку