✅ Чек-лист: оптимизация Python-скрипта на скорость

Если хотите, чтобы ваш код работал быстрее, перед релизом пробегитесь по этому списку:

🎯 Циклы и генераторы
✓ Используйте генераторы вместо списков, если можно ((x for x in ...))
✓ Старайтесь избегать вложенных циклов без необходимости
✓ Для больших коллекций — применяйте map(), filter(), itertools

🎯 Работа с памятью
✓ Списковые включения вместо append в цикле
✓ Удаляйте лишние переменные (del)
✓ Используйте slots в классах для экономии памяти

🎯 Функции и оптимизация кода
✓ Кэшируйте тяжёлые функции через functools.lru_cache
✓ Профилируйте код с помощью cProfile и timeit
✓ Избегайте лишних импортов в горячем коде

🎯 Работа с данными
✓ Заменяйте циклы на векторизацию через NumPy, если можно
✓ Для больших файлов — используйте стриминг (чтение по частям)
✓ Не держите в памяти всё сразу — работайте батчами

🎯 Общие практики
✓ Минимизируйте работу со строками
✓ Оптимизируйте регулярные выражения
✓ Используйте встроенные функции Python — они быстрее самописных решений

Как замерить реальный эффект:
— Время выполнения (time / timeit)
— Использование памяти (memory_profiler)
— Профилирование "узких мест" (cProfile, line_profiler)

Азбука айтишника #буст

🖥 Стажировка или джун-роль в Kaspersky с Python

Если хотите вкатиться в кибербезопасность и писать автотесты, которые защищают реальные сети. То у Касперского есть стажировки и начальные позиции.

➡️ Пример: вакансия SDET Python (KATA/NTA)

Вас зовут писать автотесты на PyTest, работать с Docker, Linux, и настоящими задачами в области сетевой безопасности.

➡️ Что просит Касперский от джуна:

🔹 Python + ООП
🔹 Опыт в PyTest
🔹 Знания сетей и TCP/IP
🔹 Linux (Ubuntu, Astra)
🔹 Умение искать баги и работать с ними
🔹 Знание Playwright будет плюсом
🔹 Идеально, если знакомы с PostgreSQL, SQL, Git

«Прямо на стажировке писал автотесты, которые шли в релиз. Никто не относился к нам как к «ученикам». Это уровень» — говорят бывшие стажёры.

🔗 Подробнее

Азбука айтишника #оффер_мечты

❓ Зачем дата-сайентисту дисперсия

Дисперсия — ключевой статистический показатель, который помогает оценить изменчивость данных. Для дата-сайентистов она критична при:

👉 Оценке и интерпретации результатов моделей
👉 Понимании поведения алгоритмов машинного обучения
👉 Снижении ошибок при построении предсказаний

В этой статье разберём, как правильно использовать дисперсию в Data Science и как она влияет на работу алгоритмов, например, в модели Random Forest.

👉 Читайте, чтобы понять, как измерять и учитывать дисперсию: https://proglib.io/sh/GDKYJQdAI2

Библиотека дата-сайентиста

🦜 Лучшие материалы для начинающих разработчиков в одной подборке

Собрали топовые материалы, которые наши подписчики сохраняют чаще всего.

Эту подборку мы будем регулярно пополнять, поэтому сохраняйте тонну пользы, чтобы не потерять!

1. Разбираем методы аутентификации REST API

2. Что происходит, если запустить 1 миллиард операций в цикле на разных языках программирования

3. Что сейчас пишут на Python

4. MongoDB (NoSQL) vs. SQL: когда что использовать

5. Семантический HTML: не просто теги, а смысл в коде

6. Шпаргалка по командам Linux

7. Python заметка: смотри на сайте еще 350+ шпаргалок

🚀 Как ускорить React на 300%: реальный кейс

Виртуальный DOM — вещь полезная, но не всемогущая. Если каждый клик запускает цепочку ререндеров, он не спасёт. Со временем даже шустрое React-приложение превращается в тормозящего гиганта.

Что в статье:

📍 Разбор реального кейса: как e-commerce приложение превратилось из быстрого в тормозное, и что помогло это исправить

📍 Причины медленной работы: ненужные ререндеры, монолитные компоненты, неоптимальный context

📍 Использование инструментов: React DevTools, why-did-you-render, профилирование

📍 Практические примеры кода «до» и «после»

📍 Хаки и техники: React.memo, useCallback, useMemo, react-window, динамическая загрузка компонентов

🔗 Читать статью

🐸 Библиотека фронтендера

📈 Статистика, которая мотивирует бросить всё и начать учиться

Проанализировали ответы 352 человек, которые учились на IT-курсах. Вот что получилось.

🔵 41,2% — прошли курсы и нашли работу
Да, курсы реально помогают. Каждый 4-й ученик сменил профессию и устроился в IT.

🔵 14,2% — прошли, но не помогло
Возможно, дело в усилиях или выборе программы. Чуть ниже покажем, почему.

🔵 44,6% — вообще не проходили курсы
Но это не значит, что не вошли в IT — просто выбрали другой путь: самообразование, вуз, стажировки.

➡️ А сколько времени они тратили на обучение

🔵 38,1% — учились по 10–20 часов в неделю
Самая продуктивная группа — стабильный темп, хорошее погружение.

🔵 28,7% — 20–40 часов в неделю
Тут уже почти full-time. Вероятно, именно эти ребята и оказались в тех 41,2%, кому курсы реально помогли.

🔵 21,3% — до 10 часов
Сложно освоить профессию без серьёзной практики. Вероятно, отсюда и те, кому курсы «не помогли».

🔵 11,9% — больше 40 часов
Респект этим людям. Это уже почти буткемп.

Азбука айтишника #мотивасьон

📌 Что такое Ubuntu и зачем оно программисту

Ubuntu — это популярная операционная система на базе Linux.

➡️ Почему важна программисту:
— Бесплатная и с открытым кодом.
— Работает на серверах, рабочих машинах и даже в облаке.
— Поддерживает все, что нужно разработчику: Python, Docker, базы данных, серверы.
— Тонны готового софта: apt install и всё готово.
— Легче понимать, как работают сервера (большинство серверов крутится на Linux).

🌻 Кому точно пригодится

▪️ Бэкендерам

▪️ DevOps-специалистам

▪️ Data Scientist'ам

Если вы освоите Ubuntu — получите бонус к карме и прокачаете навык, который ценится в индустрии.

Азбука айтишника #ликбез

🛠 Polling против Webhook: что должен знать каждый айтишник

Если вы хотите понимать базовые концепции в IT, особенно в разработке бэкенда или интеграциях — обязательно разберитесь в разнице между Webhook и Polling.

➡️ Что это такое

Polling — ваш сервис постоянно спрашивает внешний сервис: «Ну что там?», тратя ресурсы и создавая риски безопасности.

Webhook — внешний сервис сам сообщает вам результат, когда будет готов. Это экономит ресурсы и безопаснее.

В примере на картинке используется Stripe для обработки платежей в интернет-магазине.

🌻 Почему важно

✅ Умение работать с Webhook — must-have для API-интеграций.
✅ Вопросы про Webhook часто задают на собеседованиях.
✅ Понимание архитектуры поможет строить надёжные сервисы.

👉 Сохраняй себе и прокачивай базу.

Азбука айтишника #ликбез

➕ От многомерности к сути: чему нас учит PCA

На собеседовании важно уметь выделить главное — свои сильные стороны, мышление и ценности. Это помогает справляться со стрессом, неожиданными вопросами и субъективной оценкой.

⏩ В машинном обучении есть похожий подход — PCA (метод главных компонент). Он сокращает размерность данных, устраняя шум и второстепенные детали, и помогает сфокусироваться на самом важном.

✅ В новой статье мы разберём:
• Как работает PCA
• Зачем он нужен
• Как применять его на практике — например, для анализа доходностей акций S&P 500

🐸 Подробнее: https://proglib.io/sh/uXsDlt75MY

Библиотека питониста

ℹ️ DeepSeek уже интегрировали в кучу проектов

Если хочешь строить карьеру в AI-разработке, знай, что DeepSeek — это новая мощная альтернатива ChatGPT.

Чтобы не потеряться в потоке инфы, смотрите репозиторий awesome-deepseek-integration. Там собрали реальные проекты, куда уже встроили DeepSeek.

1️⃣ AI-ассистенты

2️⃣ Чат-приложения

3️⃣ Плагины для браузеров

4️⃣ VS Code и JetBrains расширения

5️⃣ Discord-боты

6️⃣ Системы поиска и генерации данных

➡️ Что вам это даёт как новичку

▪️ Видите, где сейчас в реальных проектах используют модели

▪️ Ловите идеи для своих pet-проектов и прокачки

▪️ Лучше понимаете рынок — и это плюс в резюме и на собесе

Азбука айтишника #оффер_мечты

🎮⛰ Дорожная карта Unity-разработчика 2025: с нуля до джуна

Если вы хотите создать свою игру с нуля или систематизировать знания, эта дорожная карта — идеальный старт.

Рассмотрели все важные этапы: от основ языка C# до работы с физикой, интерфейсом и сторонними SDK. Шаг за шагом объясняются ключевые темы, такие как ООП, паттерны проектирования, корутины и оптимизация.

В конце бонус — подборка полезных ресурсов.

➡️ Пройти путь по карте

🐸Библиотека шарписта

🎉🐙🐱 20 лет Git: все такой же необычный, все такой же великолепный

Легендарному Git стукнуло 20! Вспоминаем, как проект, который Линус Торвальдс называл «тупым менеджером контента», стал незаменимым инструментом для всех, кто хоть раз писал код или даже просто хранил файлы.

👉 Читать статью

🐸 Библиотека мобильного разработчика

🎓 Как выбрать свою роль в Data Science и не потеряться в терминах

Если вы только начинаете разбираться в Data Science — перед вами лабиринт из названий: data scientist, аналитик, ML-инженер, BI, архитектор... Кто чем занимается? Что нужно учить?

➡️ Что внутри статьи

— Кто такие Data Engineer

— Чем отличается Data Architect от инженера и зачем он нужен в big data проектах

— Чем занимаются Data Analyst и почему это отличная точка входа в карьеру

— Что делает настоящий Data Scientist

В статье разобрано всё: от задач до технологий, которые реально спрашивают на собеседованиях.

📎 Ссылка

Азбука айтишника #ликбез