Python — July 2026

Django, Flask, FastAPI, Starlette — у каждого свои сторонники. Но что покажет честное сравнение на реальных задачах? Я собрал один и тот же API на всех четырех фреймворках, прогнал через нагрузочный тест и сравнил скорость написания кода. Ожидаемый лидер оказался лишь вторым. А первый — тот, на которого мало кто ставит.

https://nuancesprog.ru/p/32408/

VK: https://vk.com/@nuancesprog-ya-sravnil-4-python-veb-freimvorka-i-odin-iz-nih-menya-udivi

@nuancesprog #Python

✅ If you're serious about learning Python for data science, automation, or interviews — just follow this roadmap 🐍💻

1. Install Python Jupyter Notebook (via Anaconda or VS Code) 2. Learn print(), variables, and data types 📦 3. Understand lists, tuples, sets, and dictionaries 🔁 4. Master conditional statements (if, elif, else) ✅❌ 5. Learn loops (for, while) 🔄 6. Functions – defining and calling functions 🔧 7. Exception handling – try, except, finally ⚠️ 8. String manipulations formatting ✂️ 9. List dictionary comprehensions ⚡ 10. File handling (read, write, append) 📁 11. Python modules packages 📦 12. OOP (Classes, Objects, Inheritance, Polymorphism) 🧱 13. Lambda, map, filter, reduce 🔍 14. Decorators Generators ⚙️ 15. Virtual environments pip installs 🌐 16. Automate small tasks using Python (emails, renaming, scraping) 🤖 17. Basic data analysis using Pandas NumPy 📊 18. Explore Matplotlib Seaborn for visualization 📈 19. Solve Python coding problems on LeetCode/HackerRank 🧠 20. Watch a mini Python project (YouTube) and build it step by step 🧰 21. Pick a domain (web dev, data science, automation) and go deep 🔍 22. Document everything on GitHub 📁 23. Add 1–2 real projects to your resume 💼

Trick: Copy each topic above, search it on YouTube, watch a 10-15 min video, then code along.

🎯 This method builds actual understanding + project experience for interviews!

💬 Tap ❤️ for more!

Подборка вакансий на 10.07.2026

⚙️ Backend Python разработчик (от 220 000 до 240 000 на руки) Node.js Разработчик (1500 - 2000 USD) Staff Engineer — Custody Platform (The Vault)

🔀 Fullstack Разработчик Java Developer (от 1 000 000)

🤖 ML / AI ML Engineer

🛠 DevOps Руководитель SRE (от 350 тыс. до 500 тыс. на руки) DevOps (нагрузочное тестирование) (230 тыс - 260 тыс)

🧪 QA QA Lead Тестировщик ПО (Manual QA) (80 000 – 120 000 рублей) QA ДБО (160к-250к гросс) AQA 1С (до 150к рублей на руки) AQA инженер на Python (До 213 к гросс) AQA Java/Kotlin (210.000 ₽ net)

📌 Other Программист 1С (200 000 – 250 000 ₽)

Метакласс: не магия, а ещё один уровень явности Python

Если класс — фабрика объектов, то метакласс играет роль фабрики самих классов. В Python 3 это не опция, а дефолт: любой ваш класс является экземпляром type, а class Foo: pass раскрывается в type('Foo', (), {}).

Свой метакласс наследуется от type и переопределяет __new__ или __init__. Он позволяет собирать, изменять или регистрировать классы программно, но в Python явность важнее изящества. В большинстве случаев ту же задачу решают наследование или декоратор класса.

Отсюда следует, почему в Python всё есть объект, включая само определение класса. Разбираемся в деталях.

Неформальная офлайн-встреча с командой Алисы и умных устройств Яндекса

26 июля в штаб-квартире в Москве проводят Welcome Time: расскажут о «внутрянке» проектов, специфике работы аналитиков в команде и ответят на ваши вопросы.

💠 Кого ждут:

Data Scientists, data-аналитиков и ML-аналитиков с опытом работы на Python от трёх лет и опытом с LLM.

На встрече:

🔴 Владимир Платонов, руководитель службы ML-разработки Алисы, поделится, как команда создаёт, тестирует и масштабирует AI-ассистента.

🔴 Роман Рыбальченко, руководитель группы развития аналитических инструментов и международных проектов Алисы, объяснит, как правильно варить LLM-as-a-judge.

🔴 Александр Свирин, ML-аналитик Алисы, расскажет о персонализации Алисы.

🔴 Мария Акопян, руководитель команды end-to-end-качества AI-ассистента Алисы, раскроет интегральное качество Алисы как универсального AI-ассистента.

После докладов можно пройти диагностику навыков по Python и SQL. Интервьюер подсветит сильные стороны и покажет зоны роста. А хорошие результаты засчитают как одну техническую секцию, если решите пройти собеседование в Яндекс.

📍 Где: Москва, улица Льва Толстого, 16. 📆 Когда: 26 июля, 12:30.

⏩ Регистрируйтесь по ссылке и приходите!

Как собрать разрозненный Python в одну картинку

Real Python предлагает проверить понимание концепций языка тремя шагами: объяснить концепцию своими словами, найти ей знакомый аналог и применить в маленькой задаче.

Суть — не зубрить, а увидеть, как идея работает в коде. Возьмите тему, которую пока не чувствуете, и опишите её так, будто соседу по парте. Да, тот самый метод утёнка. Потом дайте себе пять минут и сравните её с похожей. Разница, которую вы сформулируете словами, лучше конспекта покажет, где остались дыры.

Hi all! 👋 I'm Evan, a data analyst with 4 years of experience, mostly in gaming (Wargaming / World of Warships), plus media research. Based in North Israel: open to office or hybrid here, or fully remote (worldwide).

My toolkit: SQL as the core (~80% of the work), Python for statistics and A/B testing (statsmodels, scipy), Tableau for BI and dashboards, plus an AI-assisted workflow (Claude Code agents, Copilot) for SQL, data modeling, and docs. At Wargaming I was embedded in the Game Design & Balance team, working day-to-day with designers on retention, player behavior, live events, and gameplay balance.

I like working as the product team's analytics partner, close to design and product decisions.

Languages: Russian (Native), English (Advanced), Hebrew (Basic)

Feel free to reach out: Telegram: @eruungait LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/evan-elkin/ Email: [email protected]

#резюме #resume #cv #DataAnalyst #ProductAnalyst #GameAnalyst #Analytics #SQL #Python #AI #OpenToWork

🔥 Парсим Ozon

👨‍💻 Ozon-parser — софт, который автоматизирует сбор данных с Ozon — прямо у тебя под рукой!

С графическим интерфейсом и Telegram-ботом. Многопоточный сбор данных о товарах и продавцах.

📦 Что умеет: 💬 Забирает до 10 000 товаров из любой категории. 💬 Получает артикулы, названия, цены. 💬 Извлекает инфу о продавцах: ИНН, рейтинг, заказы. 💬 Работает через удобный GUI или Telegram-бота. 💬 Поддерживает многопоточность (в разы быстрее!). 💬 Делает экспорт в Excel/JSON и шлёт всё тебе в телегу.

⌨️ Управление на максималках: — /start, /status, /settings — бот принимает команды — Настраиваешь, парсишь, смотришь результат в Excel — Всё логируется, всё под контролем

💬 Подходит для: — E-commerce аналитиков — Поставщиков — Реселлеров — Исследователей маркетплейсов — И просто фанатов автоматизации

🚀 Запуск в несколько кликов

⚙️ Установка: git clone https://github.com/NurjahonErgashevMe/ozon-parser cd ozon-parser pip install -r requirements.txt

▶️ Запуск: GUI интерфейс: python main.py

Только Telegram бот: python bot.py

Парсинг из командной строки: python app.py

📲 Бот, GUI, CLI — выбирай как тебе удобно. 📊 Парси, анализируй, зарабатывай.

♎️ GitHub/Инструкция

👇 Готовый проект в архиве

😳 Лайф | 📲 Зеркало Max

#python #github #soft

Почему Python — основной язык в offensive security?

Большинство задач в ИБ так или иначе упирается в скрипты: автоматизация, работа с сетью, парсинг, фаззинг, свои утилиты под конкретную инфраструктуру. Готовых инструментов часто недостаточно — нужен код, который можно написать и доработать под себя.

Python для Пентестера от Codeby — курс для тех, кто уже знает Python на базовом уровне и хочет применять его в информационной безопасности.

Что будет на курсе: ⏺️ООП и модули для работы с аргументами командной строки ⏺️работа с БД и файловой системой ⏺️многопоточность ⏺️сетевая работа на Python ⏺️фаззер, сканер портов, брутфорсер, парсер ⏺️криптография и работа с метаданными ⏺️разработка прикладного фреймворка

Формат обучения: • 3,5 месяца / 112 ак. ч. (14 недель + 1 неделя на экзамен) • ДЗ с ручной проверкой куратором • итоговый дипломный проект на выбор

Запись на ближайший поток открыта до 16 июля. При оплате курса сразу — скидка 30%

➡️Успейте записаться

🪧Бесплатная консультация: @CodebyAcademyBot

❓ Вопрос на собеседовании

Как в Python работают функции с переменным количеством аргументов (*args и **kwargs), и как это можно использовать для создания гибких функций?

Ответ ⬇️ Функции с *args принимают произвольное количество позиционных аргументов, а с **kwargs — именованных аргументов. Это позволяет передавать любое количество значений и делать интерфейс функций более гибким. *args упаковывает аргументы в кортеж, а **kwargs — в словарь.

Пример использования ⚙️ def demo_func(*args, **kwargs): print("Позиционные аргументы:", args) print("Именованные аргументы:", kwargs)

demo_func(1, 2, 3, name="Alice", age=25) # Позиционные аргументы: (1, 2, 3) # Именованные аргументы: {'name': 'Alice', 'age': 25}

Python Learning 👩‍💻

Подборка вакансий на 09.07.2026

⚙️ Backend Python разработчик (Middle+/Senior) (250.000 - 270.000 руб gross) PHP-разработчик Python-специалист (от 80 тысяч до миллиона рублей) Разработчик ПО (Oracle / PostgreSQL)

🛠 DevOps Senior DevOps Engineer (27 000 - 32 000 AED)

🧪 QA Стажер по автоматизации тестирования Инженер по тестированию (Middle) (165 000 ₽ gross)

📌 Other Chief Technology Officer (CTO) Разработчик 1С (от 250 000 gross)

Дескрипторы в Python

Дескриптор — это объектовый атрибут с поведением, определяемым методами в его классе. Если просто — это способ, с помощью которого объект может контролировать доступ к его атрибутам, используя специально определенные методы get, set, и delete.

Python Hacks

Логистическая и Softmax-регрессии: основная идея и реализация с нуля на Python

Логистическая регрессия — это линейный бинарный классификатор, основанный на применении сигмоидальной функции к линейной комбинации признаков, результатом которого является вероятность принадлежности к определённому классу.

Python Hacks

💡 Подборка актуальных стажёрских вакансий для студентов от OZON TECH

🔹Стажёр-аналитик SOC в команду оперативного дежурства

🔹Стажёр-инженер по автоматизации тестирования на Python в команду системы управления персоналом склада

🔹Стажёр-инженер по тестированию в команду мобильного приложения для продавцов Ozon Seller

🔹Стажёр-мобильный разработчик iOS в команду операционных процессов продавца

🔹Стажёр-инженер по автоматизации тестирования на Python в команду разработки мобильного приложения Ozon fresh

@сompetech – твои возможности для старта в IT

📲 Competech в MAX

💻 Programming Domains & Languages What to learn. Why to learn. Where you fit.

🧠 Data Analytics - Analyze data - Build reports - Find insights Languages: SQL, Python, R Tools: Excel, Power BI, Tableau Jobs: Data Analyst, BI Analyst, Business Analyst

🤖 Data Science & AI - Build models - Predict outcomes - Work with ML Languages: Python, R Libraries: pandas, numpy, scikit-learn, tensorflow Jobs: Data Scientist, ML Engineer, AI Engineer

🌐 Web Development - Build websites - Create web apps Frontend: HTML, CSS, JavaScript Backend: JavaScript, Python, Java, PHP Frameworks: React, Node.js, Django Jobs: Frontend, Backend, Full Stack Developer

📱 Mobile App Development - Build mobile apps Android: Kotlin, Java iOS: Swift Cross-platform: Flutter, React Native Jobs: Android, iOS, Mobile App Developer

🧩 Software Development - Build systems - Write core logic Languages: Java, C++, C#, Python Used in: Enterprise apps, Desktop software Jobs: Software Engineer, Application Developer

🛡️ Cybersecurity - Secure systems - Test vulnerabilities Languages: Python, C, C++, Bash Tools: Kali Linux, Metasploit Jobs: Security Analyst, Ethical Hacker

☁️ Cloud & DevOps - Deploy apps - Manage servers Languages: Python, Bash, Go Tools: AWS, Docker, Kubernetes Jobs: DevOps Engineer, Cloud Engineer

🎮 Game Development - Build games - Design mechanics Languages: C++, C# Engines: Unity, Unreal Engine Jobs: Game Developer, Game Designer

🎯 How to choose - Like data → Data Analytics - Like math → Data Science - Like building websites → Web Development - Like apps → Mobile Development - Like system logic → Software Development - Like security → Cybersecurity

✅ Smart strategy - Pick one domain - Master one language - Add tools slowly - Build projects 😊

Double Tap ♥️ For More

We're Hiring: AI/ML Associate Software Engineer (Apprenticeship - 1 Year Contract)

Freshers with Graduation can also apply.

Contact - 7302533421 Share your CV on [email protected]

Are you passionate about Generative AI, LLMs, and AI-powered applications? We're looking for enthusiastic and self-driven AI/ML Associate Software Engineers to join our team on a 1-Year Contractual Apprenticeship Program.

🔹 Skills We're Looking For:

✅ Large Language Models (LLMs) – Types, Architectures & Use Cases ✅ LLM APIs (OpenAI, Anthropic, Gemini, etc.) ✅ REST APIs & API Integration ✅ LangChain & AI Agent Frameworks ✅ RAG (Retrieval-Augmented Generation) Pipelines ✅ Python & Node.js Development ✅ React.js for Frontend Development ✅ MySQL & Database Management ✅ Prompt Engineering & AI Application Development

🔹 Who Can Apply?

Students those are done with their with their last semester examinations , recent graduates in Computer Science, IT, AI/ML, or related fields Candidates with AI/ML projects, hackathons, internships, or personal AI builds Passionate learners eager to work with cutting-edge AI technologies

🔹 What You'll Do?

Build AI-powered applications and workflows Develop and integrate LLM-based solutions Work on RAG pipelines, LangChain, and AI agent systems Consume and build REST APIs Collaborate on full-stack AI products using Python, Node.js, React, and MySQL

📍 Role: AI/ML Associate Software Engineer 📅 Duration: 1-Year Contractual Apprenticeship 💼 Mode: 5 Days from Office

📞 Contact: Hayatt Khan 7302533421 📧 [email protected]

Python Strings

Strings are used to store text data in Python. A string is a sequence of characters enclosed in single quotes or double quotes.

name = "Python" message = 'Hello World'

1. Basic Syntax  Strings can be created using single or double quotes.

name = "Alex" city = 'Mumbai'

Both are valid strings.

2. Access Characters using Indexing  Each character has an index starting from 0.

text = "Python" print(text[0]) print(text[3])

Output:  P  h

Negative indexing starts from the end.

print(text[-1])

Output:  n

3. String Slicing  Extract part of a string using slicing.

text = "Python" print(text[0:3]) print(text[2:6])

Output:  Pyt  thon

4. String Length  Use len() to find the number of characters.

text = "Python" print(len(text))

Output:  6

5. Convert Case

text = "Python Programming" print(text.upper()) print(text.lower()) print(text.title())

Output:  PYTHON PROGRAMMING  python programming  Python Programming

6. Remove Spaces  Use strip() to remove leading and trailing spaces.

text = " Python " print(text.strip())

Output:  Python

7. Replace Text

text = "I love Java" print(text.replace("Java", "Python"))

Output:  I love Python

8. Split a String  Convert a string into a list.

text = "Python SQL Excel" print(text.split())

Output:  ['Python', 'SQL', 'Excel']

9. Join Strings  Join list elements into a single string.

words = ["Python", "SQL", "Excel"] print(" | ".join(words))

Output:  Python | SQL | Excel

10. Check String Methods

text = "Python" print(text.startswith("Py")) print(text.endswith("on")) print("th" in text)

Output:  True  True  True

11. String Concatenation  Combine multiple strings using +.

first = "Hello" second = "World" print(first + " " + second)

Output:  Hello World

12. f-Strings Recommended  The easiest way to format strings.

name = "Alex" age = 25 print(f"My name is {name} and I am {age} years old.")

Output:  My name is Alex and I am 25 years old.

Note: f-Strings are faster and more readable than string concatenation.

13. Practice Examples

Reverse a string

text = "Python" print(text[::-1])

Output:  nohtyP

Count occurrences

text = "banana" print(text.count("a"))

Output:  3

Find character position

text = "Python" print(text.find("t"))

Output:  2

Check if string contains a word

text = "I am learning Python" print("Python" in text)

Output:  True

Note: Strings are one of the most frequently used data types in Python, especially in web development, automation, and data analysis.

💬 Tap ❤️ if this helped you learn Python faster!

🔹 smixs/agent-second-brain ⭐ 295 звёзд · Python

Голосовые заметки из Telegram превращаются в типизированные карточки Obsidian с автосвязями. Стек: Python 3.12+, aiogram, Deepgram для транскрипции и Claude Code в долгоживущей tmux-сессии — за счёт этого хватает VPS за $5 и подписки Claude Pro за $20 без доплат за токены.

Внутри — алгоритм забывания Эббингауза с силой карточки 1 + ln(access_count) и пятью уровнями хранения от core до archive. Ночью в 21:00 запускается классификация, пересборка графа и дневной отчёт; watchdog поднимает зависшие сессии, doctor рисует 🟢/🔴.

Хранилище остаётся на сервере: наружу уходит текст в Anthropic и голос в Deepgram, CI-гард запрещает headless-вызовы claude -p. 220+ тестов, один Python-процесс.

репозиторий

Полезная Репа 🧠

Data Analytics Projects List✨! 💼📊

Beginner-Level Projects 🏁 (Focus: Excel, SQL, data cleaning)

1️⃣ Sales performance dashboard in Excel 2️⃣ Customer feedback summary using text data 3️⃣ Clean and analyze a CSV file with missing data 4️⃣ Product inventory analysis with pivot tables 5️⃣ Use SQL to query and visualize a retail dataset 6️⃣ Create a revenue tracker by month and category 7️⃣ Analyze demographic data from a survey 8️⃣ Market share analysis across product lines 9️⃣ Simple cohort analysis using Excel 🔟 User signup trends using SQL GROUP BY and DATE

Intermediate-Level Projects 🚀 (Focus: Python, data visualization, EDA)

1️⃣ Churn analysis from telco dataset using Python 2️⃣ Power BI sales dashboard with filters & slicers 3️⃣ E-commerce data segmentation with clustering 4️⃣ Forecast site traffic using moving averages 5️⃣ Analyze Netflix/Bollywood IMDB datasets 6️⃣ A/B test results evaluation for marketing campaign 7️⃣ Customer lifetime value prediction 8️⃣ Explore correlations in vaccination or health datasets 9️⃣ Predict loan approval using logistic regression 🔟 Create a Tableau dashboard highlighting HR insights

Advanced-Level Projects 🔥 (Focus: Machine learning, big data, real-world scenarios)

1️⃣ Fraud detection using anomaly detection on banking data 2️⃣ Real-time dashboard using streaming data (Power BI + API) 3️⃣ Predictive model for sales forecasting with ML 4️⃣ NLP sentiment analysis of product reviews or tweets 5️⃣ Recommender system for e-commerce products 6️⃣ Build ETL pipeline (Python + SQL + cloud storage) 7️⃣ Analyze and visualize stock market trends 8️⃣ Big data analysis using Spark on a large dataset 9️⃣ Create a data compliance audit dashboard 🔟 Geospatial heatmap of business locations vs revenue

📂 Pro Tip: Host these on GitHub, add visuals, and explain your process—great for impressing recruiters! 🙌

Step-by-Step Roadmap to Learn Data Science in 2025:

Step 1: Understand the Role A data scientist in 2025 is expected to:

Analyze data to extract insights

Build predictive models using ML

Communicate findings to stakeholders

Work with large datasets in cloud environments

Step 2: Master the Prerequisite Skills

A. Programming

Learn Python (must-have): Focus on pandas, numpy, matplotlib, seaborn, scikit-learn

R (optional but helpful for statistical analysis)

SQL: Strong command over data extraction and transformation

B. Math & Stats

Probability, Descriptive & Inferential Statistics

Linear Algebra & Calculus (only what's necessary for ML)

Hypothesis testing

Step 3: Learn Data Handling

Data Cleaning, Preprocessing

Exploratory Data Analysis (EDA)

Feature Engineering

Tools: Python (pandas), Excel, SQL

Step 4: Master Machine Learning

Supervised Learning: Linear/Logistic Regression, Decision Trees, Random Forests, XGBoost

Unsupervised Learning: K-Means, Hierarchical Clustering, PCA

Deep Learning (optional): Use TensorFlow or PyTorch

Evaluation Metrics: Accuracy, AUC, Confusion Matrix, RMSE

Step 5: Learn Data Visualization & Storytelling

Python (matplotlib, seaborn, plotly)

Power BI / Tableau

Communicating insights clearly is as important as modeling

Step 6: Use Real Datasets & Projects

Work on projects using Kaggle, UCI, or public APIs

Examples:

Customer churn prediction

Sales forecasting

Sentiment analysis

Fraud detection

Step 7: Understand Cloud & MLOps (2025+ Skills)

Cloud: AWS (S3, EC2, SageMaker), GCP, or Azure

MLOps: Model deployment (Flask, FastAPI), CI/CD for ML, Docker basics

Step 8: Build Portfolio & Resume

Create GitHub repos with well-documented code

Post projects and blogs on Medium or LinkedIn

Prepare a data science-specific resume

Step 9: Apply Smartly

Focus on job roles like: Data Scientist, ML Engineer, Data Analyst → DS

Use platforms like LinkedIn, Glassdoor, Hirect, AngelList, etc.

Practice data science interviews: case studies, ML concepts, SQL + Python coding

Step 10: Keep Learning & Updating

Follow top newsletters: Data Elixir, Towards Data Science

Read papers (arXiv, Google Scholar) on trending topics: LLMs, AutoML, Explainable AI

Upskill with certifications (Google Data Cert, Coursera, DataCamp, Udemy)

Free Resources to learn Data Science

Kaggle Courses: https://www.kaggle.com/learn

CS50 AI by Harvard: https://cs50.harvard.edu/ai/

Fast.ai: https://course.fast.ai/

Google ML Crash Course: https://developers.google.com/machine-learning/crash-course

Data Science Learning Series: https://whatsapp.com/channel/0029Va8v3eo1NCrQfGMseL2D/998

Data Science Books: https://t.me/datalemur

React ❤️ for more

Python Brasil pinned «​​🐍 Quer aprender Python criando projetos reais? A Jornada Python está chegando! 📅 De 06 a 09 de julho, participe de 4 aulas online e gratuitas, cada uma com um projeto prático diferente: 📅 06/07 — 🤖 Construa um bot para automatizar qualquer tarefa. 📅 07/07…»

​​🐍 Quer aprender Python criando projetos reais? A Jornada Python está chegando! 📅 De 06 a 09 de julho, participe de 4 aulas online e gratuitas, cada uma com um projeto prático diferente:

📅 06/07 — 🤖 Construa um bot para automatizar qualquer tarefa.

📅 07/07 — 📊 Desenvolva um projeto completo de análise de dados.

📅 08/07 — 📈 Crie um projeto para prever resultados utilizando Python.

📅 09/07 — 💬 Aprenda a construir um chatbot inteligente com Inteligência Artificial.

Se você quer aprender Python na prática e criar projetos para o seu portfólio, essa é uma excelente oportunidade.

👇 Clique no botão abaixo e garanta sua vaga gratuitamente!

Анализ данных с помощью GenAI и Python

Автор: Артур Гуджа Год издания: 2026

#python #ai #ds #ru

Скачать книгу

Как работает multiprocessing в Python под капотом

Multiprocessing — это пакет стандартной библиотеки языка Python, который предоставляет интерфейс для работы с процессами, очередями, пулами процессов и многими другими удобными инструментами для параллельного программирования. Эта статья в основном рассчитана на новичков в Python и тех, кто хочет подробнее разобраться в том, как именно создаются процессы и пулы в Python и погрузиться в детали реализации.

Python Hacks