🔝 Подборка лучших курсов по Django

Собрали подборку курсов по одному из самых востребованных Python-фреймворков — Django.

Внутри:
➡️ курсы от базовых до продвинутых,
➡️ бесплатные и платные программы,
➡️ проекты, практика и даже помощь с трудоустройством.

Если ты только начинаешь или уже пишешь на Django, но хочешь делать это увереннее — этот список для тебя.

📌 Статья с подборкой — по ссылке.

Библиотека питониста #буст

🔥 Не пропустите событие лета для DS-комьюнити

23 июня, 19:00 Мск — бесплатный вебинар с Никитой Зелинским «AI-агенты для DS: обзор курса и практические кейсы»

😤 Пока все обсуждают, «как бы внедрить LLM», мы покажем, как строить полноценных AI-агентов, которые делают работу вместо тебя. За час Никита разложит по полочкам:
— архитектуру курса и ключевые модули
— частые ошибки студентов, о которых не принято говорить вслух
— реальные юзкейсы: от чат-ассистентов до систем поддержки решений в проде

➡️ Что почитать от Никиты до Веба:

— Как adversarial-атаки живут даже при смене модели (и почему «подвинуть кровати в борделе» не спасёт)
— Самый быстрый пакетный менеджер uv и эксперимент «pip vs uv»
— 17 методов XAI и 20 метрик на NIPS’24: как не утонуть в «объяснимости»

⚡️ Хотели задать Никите свой каверзный вопрос? Ловите шанс: только в прямом эфире — отвечаем на всё, что обычно «остаётся за кадром».

⏰ МЕСТ МАЛО регистрация закроется, как только забьём комнату. Действуй сейчас → https://clc.to/1iGw6Q

💯

Библиотека питониста #развлекалово

🎯 Что посмотреть и решить: LeetCode для Data Science и аналитики

В подборке — подробные разборы популярных задач с LeetCode, полезные для подготовки к собеседованиям в аналитике данных, Data Science и инженерии:
✅ полное пошаговое объяснение решений на SQL и Python
✅ разбор реальных кейсов из технических интервью
✅ советы для новичков и профи, которые хотят повысить уровень

В видео — практические техники и полезные лайфхаки, чтобы уверенно решать задачи и пройти собеседование.

🎬 Смотреть и учиться: https://clc.to/qF59mg

Библиотека питониста #буст

🔍 Код-ревью: как не поругаться и улучшить код

Недавно спросили:

Как вы организуете код-ревью в Python-команде и как избежать конфликтов?

Код-ревью — это не просто поиск ошибок. Это часть инженерной культуры: возможность учиться, делиться опытом и вместе делать код лучше.

Но чтобы ревью не стало тормозом или ареной споров, важно выстроить процесс правильно.

1️⃣ Чёткие цели и ожидания

Ревью — это не только «работает или нет». Мы смотрим на читаемость, архитектуру, соответствие гайдлайнам, тесты, безопасность и возможные побочные эффекты.

✅ Важно заранее договориться, что считается «блокером», а что — рекомендацией.

2️⃣ Гайдлайны и чек-листы

Хороший чек-лист помогает не забыть важное:
✅ Есть ли тесты и документация?
✅ Соответствует ли код стилю (black, ruff, mypy)?
✅ Не сломано ли API?
✅ Понятна ли логика?

Такой список снижает субъективность и упрощает обсуждение.

3️⃣ Формат общения

Тон — критически важен. Мы не говорим:
🙅‍♂️ «Почему ты сделал это так странно?»
А говорим:
✅ «Как думаешь, если сделать вот так — будет понятнее? Вот пример...»

Ревью — это диалог, а не суд. И да, автор тоже имеет право отстоять решение, если оно обоснованное.

4️⃣ Обратная связь и обучение

Каждое ревью — шанс узнать что-то новое.

✅ Хорошие команды не просто указывают на ошибку, а объясняют «почему» и «как лучше».

5️⃣ Инструменты и скорость

Обычно используется Pull Request + CI.
Линтеры и типизация (black, ruff, mypy) — на автомате, чтобы не обсуждать стиль вручную.

✅ Ревью лучше делать в течение дня, чтобы не тормозить разработку.

💬 А как устроено ревью у вас в команде? Что работает, а что вызывает споры? Делитесь в комментариях 👇

Библиотека питониста #междусобойчик

💫 Как стать профессиональным разработчиком: 6 главных навыков

Думаешь, чтобы стать крутым программистом, нужен диплом престижного вуза? А вот и нет!

➡️ Опытные разработчики уверены: гораздо важнее правильный подход к работе и готовность учиться на своих ошибках.

И знаешь что? Этому может научиться каждый.

Читайте полную статью и узнайте, какие качества помогут вам стать настоящим профи!
▶️ Читать статью

Библиотека питониста #буст

📌 Холивар: одна строка — одно действие

В сообществе Python-программистов давно спорят: как лучше оформлять код — разбивать каждое действие на отдельную строку или использовать методные цепочки?

➡️ Подход «одна строка — одно действие»:
— Улучшает читаемость
— Упрощает отладку
— Позволяет легко комментировать каждое действие
— Делает git diff и blame более наглядными

Пример:

df = df.dropna()
df = df[df["age"] > 18]
df = df.sort_values("score", ascending=False)
df = df.reset_index(drop=True)

➡️ Подход с цепочками методов:
— Более выразителен, особенно при работе с данными
— Помогает избежать временных переменных
— Позволяет видеть весь «путь трансформации» объекта в одном месте
— Хорошо работает с API вроде pandas, SQLAlchemy, Fluent-style интерфейсами

Пример:

df = (
    df.dropna()
      [df["age"] > 18]
      .sort_values("score", ascending=False)
      .reset_index(drop=True)
)

⚠️ Но где проходит граница между выразительностью и нечитаемым монолитом?

💬 А вы что предпочитаете в повседневной практике — лаконичные цепочки или строго пошаговый стиль?
Приводите примеры, делитесь опытом — обсудим!

Библиотека питониста #междусобойчик

🔎 Обновления Python-библиотек за последнюю неделю

За последние 7 дней в экосистеме Python вышло множество заметных обновлений. Вот самые интересные из них — с краткими пояснениями, зачем они могут быть вам полезны:

🚩 webdataset 1.0.2 — библиотека для работы с большими датасетами, особенно удобна для глубокого обучения. Позволяет стримить данные прямо с диска или из облака.

🚩 Kaleido 1.0.0 — инструмент для генерации статических изображений из интерактивных графиков Plotly. Удобен для сохранения визуализаций.

🚩 Outlines 1.0.0 — новая библиотека для структурированной генерации текста с LLM (language model). Упрощает работу с шаблонами, форматами и API OpenAI.

🚩 Valkey GLIDE 2.0.0 — форк Redis (Valkey) с улучшенной интеграцией и функциональностью. Используется для высокопроизводительного кеширования и обмена сообщениями.

🚩 Streamlit 1.46.0 — любимый многими фреймворк для создания дашбордов и ML-интерфейсов в несколько строк кода. Теперь ещё стабильнее и быстрее.

🚩 oauthlib 0.3.0 — обновление популярной библиотеки для OAuth2-авторизации. Безопасная аутентификация через сторонние сервисы (Google, GitHub и др.).

🚩 labelbox 7.0.0 — SDK для работы с платформой Labelbox (аннотация данных). Ускоряет цикл разметки данных в ML-проектах.

🚩 django-redis 6.0.0 — интеграция Redis с Django. Улучшенная производительность кеша, поддержка Valkey и новых бэкендов.

🚩 ruff 0.12.0 — супербыстрый линтер для Python. Заменяет pylint, flake8 и black одновременно — и делает это мгновенно.

🚩 opensearch-py 3.0.0 — клиент для OpenSearch (форка Elasticsearch от Amazon). Используется в проектах, где важен быстрый и масштабируемый поиск.

🚩 bayesian-optimization 3.0.0 — мощный инструмент для автоматического подбора гиперпараметров моделей или любых дорогостоящих функций.

🚩 tcod 19.0.0 — библиотека для создания рогаликов и консольных игр на Python. Старая, но всё ещё живая!

🚩 pyzmq 27.0.0 — обновление интерфейса к ZeroMQ — библиотеке для обмена сообщениями между процессами и приложениями.

Библиотека питониста #свежак