Senior Python Developer

Функция dir()

Функция dir() используется для получения списка атрибутов и методов объекта.
Она принимает объект в качестве аргумента и возвращает список его атрибутов и методов в виде строк.

Для модулей dir() возвращает список определенных в нем имен. Для классов возвращаются его атрибуты, методы и внутренние функции.

С помощью dir() можно получить список ключевых слов языка, передав builtin или builtins в качестве аргумента.
Без аргументов dir() возвращает список имен, определенных в текущей области видимости.

#это_база

Библиотека astropy

astropy — это библиотека для астрономии и астрофизики на Python.
Она содержит функционал для работы с астрономическими данными в разных форматах, включая FITS, ASCII и VOTable.

— Предоставляет классы и утилиты для представления и преобразования координат, дат, времени.
— Содержит поддержку физических величин с общим интерфейсом для работы с единицами измерения.
— Встроены статистические и математические функции, полезные для астрономии.
— Имеются утилиты для чтения данных из астрономических каталогов и баз.

аstropy легко расширяема — можно добавлять собственные пакеты для специфичных задач.

📊Это база: типы данных в Python

Если вы хотите освоить Python, но путаетесь в типах данных и коллекциях — пора навести порядок. Без этого знания вас ждёт боль: ошибки в коде, неожиданные баги и потерянные часы отладки.

На открытом уроке мы:

- Разберём, как работают int, float, str, bool и NoneType.
- Поймём, чем list отличается от tuple и зачем нужны set и dict.
- Узнаем, как изменяемость объектов влияет на логику программ.

Все участники получат скидку на большое обучение «Python Developer. Basic».

⚡️Встречаемся 24 марта в 20:00 (мск). Успейте зарегистрироваться: https://otus.pw/3yFB/

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Библиотека psychopy

PsychoPy — это библиотека для создания экспериментов в области психологии и нейронауки.
Библиотека позволяет создавать различные стимулы — текст, изображения, звуки, видео.

— Есть функции для отслеживания реакции испытуемых — регистрации нажатий клавиш, движения мыши, электроэнцефалограммы.
— Поддерживает создание протоколов экспериментов с использованием последовательностей стимулов и логики.
— Можно создавать окна для отображения стимулов разных типов.
— Позволяет экспортировать данные в разные форматы для последующей обработки.

⚡️ Айтишник из «VISION» скупил курсы айти школ и выложил гигабайты материалов к себе

Каждый найдет что-то по душе:

1202 ГБ — Python
1811 ГБ — Frontend
1100 ГБ — C / C++ / C#
804 ГБ — Java
411 ГБ — SQL & БД
309 ГБ — DevOps
998 ГБ — ИБ & Хакинг
773 ГБ — Kotlin / Swift
189 ГБ — PHP
201 ГБ — GoLang
170 ГБ — Rust
167 ГБ — QA / Тестирование
310 ГБ — 1C + Лицензии
495 ГБ — Машинное обучение
704 ГБ — Аналитика Данных
991 ГБ — Дизайн

Материалы в закрепе, постоянно пополняются👆🏻

pprint()

Функция pprint() предназначена для красивого форматированного вывода данных.

pprint() форматирует произвольные структуры данных, такие как вложенные списки, словари, кортежи для удобочитаемого вывода.
По умолчанию выводит данные с отступами и переносами, чтобы структура была наглядной.

Может принимать ширину вывода в количестве символов для лучшего форматирования.
Имеет параметры depth и compact для настройки уровня вложенности и режима компактного вывода.

Функционал pprint() доступен через модуль pprint в стандартной библиотеке.

#это_база

Что такое Протоколы

Протоколы — это соглашения, которые определяют интерфейс класса и поведение его объектов.

Протоколы задаются с помощью специальных методов, таких как str, len и другие.
Они позволяют классам работать с различными функциями и операторами языка.

Реализуя протоколы можно интегрировать классы в языке и делать их поведение естественным и интуитивным.

В Python есть протоколы для чисел, итераторов, контекстных менеджеров, атрибутов и других областей.
Встроенные и сторонние библиотеки полагаются на стандартные протоколы.

#это_база

«Устроиться в Яндекс невозможно» — слышали такое от друзей или знакомых? Этот и другие мифы ходят среди разработчиков — команда срезов в Поиске рассказывает, как всё устроено на самом деле.


❌ Миф 1. Отбор сложнее, чем в космонавты

✅ Говорят, что создать свой Поиск — это true rocket science. Но отбор к нам в команду не космически сложный. Есть 2–4 этапа, и к каждому из них мы помогаем подготовиться. А результаты успешных секций актуальны два года, так что при новых собеседованиях их просто зачтут.

❌ Миф 2. Продуктовая разработка без челленджей

✅ В Поиске с Нейро мы решаем прикладные задачи. Интерес и сложность в том, чтобы создавать продукты, которые отвечают на запросы миллионов пользователей. Наши решения мы интегрируем в инфраструктуру, которая обрабатывает петабайты информации в день и применяет последние достижения ML.

❌ Миф 3. Слишком много легаси-кода

✅ В Яндексе адекватно относятся к техдолгу и инфраструктуре. Команды постоянно развивают технологии, потому что растёт продуктовый заказ и есть требования к надёжности сервисов.

❌ Миф 4. Бесконечные переработки и дежурства

✅ В Поиске принято, что за надёжность продукта отвечает команда разработки. Дежурства есть, но они редкие — в среднем одна неделя раз в три месяца.
Если случится инцидент, есть понятный набор инструкций, а на случай непредвиденных обстоятельств — поддержка коллег, готовых подстраховать.

❌ Миф 5. Гигантский энтерпрайз

✅ В Поиске не принято вмешиваться в организацию и подходы работы отдельной команды. Выбор архитектуры, как и выбор технологического стека, остаётся за командой разработки. Скорее есть высокоуровневые ограничения и рекомендации.

Кандидат получает поддержку рекрутера и нанимающего менеджера на всех этапах найма, а после офера коллеги помогают с новыми задачами. Кстати, в бизнес-группе Поиска и Рекламных технологий несколько сервисов, один из них — Поиск с Нейро. Ребята создают системы для обработки и генерации данных и сейчас ищут себе бэкенд-разработчиков.

Если давно думали попробовать себя в Яндексе, сейчас самое время. По ссылке — пожелания к кандидатам и детали этапов отбора.

#вопросы_с_собеседований
Какая разница в быстродействии между django и Flask и почему?

Django чуть медленнее Flask из-за своей более высокой функциональности и накладных расходов. Однако на практике разница в скорости работы между ними незначительна для большинства веб-приложений.

Flask может быть немного быстрее при обработке простых запросов, но Django лучше масштабируется при увеличении нагрузки благодаря встроенным инструментам кэширования и оптимизации.
Кроме того, производительность в большей степени зависит от архитектуры и качества кода конкретного приложения.

#вопросы_с_собеседований
Что такое Middleware?

Middleware — это промежуточное программное обеспечение, которое располагается между приложением и сетевыми службами.

Основная цель middleware — обработка запросов и ответов между клиентом и сервером.

Middleware выполняет такие функции, как:
— Аутентификация и авторизация пользователей
— Маршрутизация запросов к соответствующим сервисам или микросервисам
— Логирование и мониторинг
— Кэширование ответов для повышения производительности
— Балансировка нагрузки между серверами
— Шифрование и дешифрование данных
— Проверка и валидация данных
— Форматирование ответов в нужный формат
— Обработка ошибок и исключений

Использование middleware позволяет разделить логику приложения и инфраструктуры, упростить масштабирование и модификацию отдельных компонентов.