У цій статті розробник Валентин Дружинін ділиться практичним досвідом створення власної Python-бібліотеки — від ідеї до публікації. Якщо ви коли-небудь замислювалися над тим, як упакувати свій код у щось більше, ніж просто скрипт, — ця стаття саме для вас. 3
Арсен Ющенко пояснює, як налаштувати AWS Config Aggregator для агрегації даних з кількох регіонів і автоматизувати процес звітності за допомогою простого, але ефективного Python-скрипта.
Автор розповідає про монади «hard way» — через деталізацію та Haskell. Пояснює складні концепції на прикладах і показує, чому розробники часто не здогадуються, що щодня працюють із монадоподібними конструкціями. 14
Максим Адаменко ділиться чесною історією свого шляху до першого оферу на позицію Junior React Native Developer. З чого починав пошуки першої роботи, чи вдавалось поєднувати це з навчанням, та скільки часу пішло на тестове завдання — читайте у його блозі. 12
Сьогодні важко уявити сферу Data Science без потужних бібліотек, AutoML, готових пайплайнів і тисяч інструкцій на YouTube. Але ще кілька років тому ситуація була зовсім іншою. У статті Ганна Пилєва розповідає, що важливо для розвитку в ML сьогодні, та як вона сама освоювала кожну секцію необхідних навичок. 42
Арсеній Зінченко, Development Operations Engineer, вирішив після довгої перерви повернутись до декораторів у Python, з якими востаннє стикався ще за часів Python 2. 18
Олена Гаврилюк ділиться своєю надихаючою історією переходу з IT у шкільну освіту. Від React Native до класного журналу — про сенси, виклики, нові горизонти й те, як технології та педагогіка можуть змінювати світ разом. 57
Олександр Грицай, Python-розробник, ділиться власними дослідженнями щодо вибору оптимальних структур даних у Python. У статті він аналізує використання list, dict, set і deque, порівнює їхню продуктивність, вплив на пам’ять та швидкість виконання, а також проводить експерименти з Redis і Pydantic. 16
У попередніх статтях Світлана Сумець, Python Software Engineer, вже розглянула GIL та його роботу та вплив на операції. А також дослідила потоки для I/O-bound задач. У фінальний, третій статті з циклу вона розповідає про процеси — коли й як їх використовувати найефективніше. 65
Олександр Книга, CTO та Head of AI у компанії WLTech, розповідає: чому ARC став бенчмарком для розвитку AGI (загального штучного інтелекту), які існують методи його розв’язання та чому ця тема стає все більш актуальною у світі. 11
Світлана Сумець продовжує досліджувати практичні аспекти продуктивності Python, зокрема роботу потоків у контексті GIL. У другій частині статті вона пояснює, для яких задач потоки є ефективними, як вони взаємодіють із GIL, та розглядає способи їх оптимального використання. 13
Світлана Сумець, Python Software Engineer, пояснює суть Global Interpreter Lock (GIL) у CPython, його роль у потоках, вплив на продуктивність та відмінності у I/O-bound і CPU-bound задачах. Це перша частина серії статей про багатопоточність у Python. 15
Володимир Обрізан розповідає про ключові компоненти фреймворку автоматизації тестування з Selenium і Python: як вибір архітектури залежить від вимог проєкту, та чому важливі патерни проєктування. 28
TypeScript — тепер найпопулярніша мова програмування в українському IT. JavaScript — вже на третьому місці після Python. Rust — досі улюблена. У цій статті — результати щорічного опитування DOU про мови програмування. Показуємо дані про розробників, QA, DevOps, AI/ML/DS і Analytics. 10
Дмитро, Scrapy-експерт, розглядає ключові особливості tls_client і curl_cffi, як-от JA3 fingerprinting та імітацію поведінки браузера. А також демонструє результати тестів та ділиться практичними прикладами. 5
Костянтин Гладкий — бекенд-розробник, який майже не бачить через генетичне захворювання. Він розповів DOU про те, чому обожнює Python, який радить інклюзивний софт і які є стереотипи про людей із втратою зору. А ще про те, чому MacBook для незрячих це погана ідея і як потрібно виправляти ситуацію з доступністю в Україні. 11
Андрій, General QA, ділиться методом оптимізації онбордингу та документації для складних проєктів за допомогою автоматизації тестування, відеоінструкцій і штучного інтелекту. Він показує впровадження цього підходу на прикладі використання Playwright + Python. 8
Автор статті розмірковує над важливістю мов із розвиненими системами типів, навіть для програмістів, які не планують писати ними. На прикладі задачі з моделювання місячної бази він демонструє, як статична типізація забезпечує коректність коду ще на етапі компіляції. 53
Дмитро розповідає про свій проєкт із використанням комп’ютерного зору та автоматизації для обходу CAPTCHA. Він ділиться своїм підходом, використаними бібліотеками та моделями, описує алгоритм розв’язання задачі та симуляцію людських дій для взаємодії з елементами вебсторінки. 3
Наразі на платформі Prometheus доступні 16 курсів в рамках проєкту Всесвітнього університету. Нова п’ятірка присвячена Python, маркетингу, менеджменту проєктів. 2
Коментарі