Когда-то давно я мечтал стать программистом. Еще со средних класов школы начал ездить на олимпиады по программированию, писал игровые моды и просто нереально кайфовал от того, что делал. Начинал еще с Turbo Pascal, потом С, потом скриптовые языки, в универе математическое моделирование на С++ и matlab. Только в универе пришлось на теор.физике тусоваться, ибо не прошел по балах на программирование, но да ладно. Спустя 3 года я все таки решил кинуть физику, так как просто не видел денег в этой сфере в своей стране, и получил все таки первую долгожданном ИТ. Это была серверная разработка на Python.

С тех пор прошло уже 6 лет. Не могу сказать, что я сверх нерд и мое мнение авторитетное - но какой-то опыт в своей сфере все таки имею. Повидать успел с десяток различных компаний - от крупнейших в СНГ и крупных на диком западе, до мелких стартапов ( не думайте, что я во всех них успел поработать - это тема отдельная). Это печально...

Последние 4-5 десятилетий спрос на программистов вырос в сотни раз. По некоторым оценкам их количество удваивается каждые пять лет, и в результате программист с 5-летним опытом работы имеет стаж работы в отрасли больший, чем у половины всех ее сотрудников.

Эрик Дитрих* около 10 лет провел на должностях, где его основной функцией было написание кода. Еще 10 лет были связаны с управлением программистами, их обучением, консультированием организаций, практикой оценки кодовой базы, а в наши дни и контент-маркетингом. Но во всех этих ролях он в той или иной степени писал код. И, по своим расчетам, прошел больший путь, чем 94% работающих в отрасли. Получается некое противопоставление: программист со стажем, который общается с кучей новичков в программировании.

Специально для своего блога Эрик попытался обобщить весь свой опыт в виде кратких советов, которые он хотел бы дать молодым программистам. Под катом — наиболее важные, на взгляд автора, уроки и выводы из его 20-летней карьеры.

*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис.

Всем привет! Меня зовут Дима Зотов, я специалист техподдержки. Работаю в Почтатехе на проекте Почта.ID. Мы обеспечиваем регистрацию и вход в сервисы Почты России, а также отвечаем за хранение учетных записей. Еще разрабатываем решения для некоторых почтовых услуг. Например, получение отправлений по коду или отправка электронных извещений.

Я расскажу про подход к логированию, который используется на нашем проекте: почему мы выделили бизнес-логи в отдельную категорию и как с их помощью обеспечили observability процессов.

Статья будет полезна продактам, которые хотят прокачать поддержку на своем проекте и упростить сбор статистики, а также специалистам саппорта и всем, кто интересуется темой логирования.

Я люблю давать простые задачки студентам на лекции. Во-первых, понятно, скольких мы потеряли, во-вторых, это переключение из режима потребления информации в режим выдачи результатов, в третьих — возможность проявить себя для шустрых. Сплошные плюсы!

Одна из простых задач звучит так: «При переводе картинки из цветового пространства RGB в YUV мы выполняем прореживание, то есть выкидываем каждый четный столбец и каждую четную строку в компонентах U и V (все компоненты пикселя по 1 байту). Вопрос: во сколько раз меньше данных у нас стало?» Эта операция называется chroma subsampling и широко используется при сжатии видео, например.

Забавно, что когда-то давно, когда винчестеры были меньше, а дискеты больше, студенты реально отвечали на этот вопрос быстро. А в последние годы регулярно народ в ступор впадает. Приходится разбирать по частям: «Если выкинуть каждую четную строку и каждый четный столбец, во сколько раз меньше данных будет у компоненты?» Почти хором: «В четыре». Начинаю подкалывать: «Отлично! У нас было 3 яблока, первое осталось как есть, а от второго и третьего осталось по четвертинке. Во сколько раз меньше яблок у нас стало?» Народ ржет, но, наконец-то, дает правильный ответ (заметим, не все). 

Это было бы смешно, если бы от способности быстро в уме прикинуть результат не зависела способность быстрее создавать сложные алгоритмы. 

И хорошо видно, как эта способность в широких массах студентов заметно плавно падает. Причем не только в нашей стране. Придуман даже специальный термин: «цифровое слабоумие» ("digital dementia") — снижение когнитивных способностей, достаточно серьезное, чтобы повлиять на повседневную деятельность человека. 

Кому интересно как теряют мозг студенты масштабы бедствия и что с этим делать — добро пожаловать под кат!

С 1 по 7 ноября проходила квалификация Yandex Cup 2022. В секции Алгоритм: Марафон организаторы предложили интересную задачу программирования в ограничениях, обобщения известной задачи коммивояжёра, задачу поиска маршрута (vehicle routing problem). В статье расскажу о своем решении на основе Google OR-tools.

Выпускник курса Python для инженеров Максим Дубакин рассказал о рабочем проекте собственного производства, который заавтоматизировал повторяющиеся задачи по переводу с деплоя bash-скриптами на helmfile при помощи Python и уменьшил затраты времени на ~ 2 часа.

Привет, Хабр! Меня зовут Клоков Алексей, сегодня поговорим об алгоритмах компьютерного зрения, обработке видеопотока и методах трекинга множества объектов без разметки (unsupervised multiple object tracking) на примере пузырьков. Методичка будет полезна как опытным специалистам, перед которыми стоит похожая задача, так и начинающим энтузиастам. На основе черновика этого текста и экспериментов получилось опубликовать научную статью в Journal of Mineral and Material Science.

В тексте вы найдете:
— описание домена данных и технологического процесса флотации;
— подход к cегментации множества подобных объектов;
— существующие методы трекинга без разметки;
— подход к одновременному сопровождению множества подобных объектов;
— сравнение качества работы алгоритмов и много демонстраций

Что такое языки, зачем их нужно учить, почему это так сложно и как же наконец их выучить?

Для кого эта книга? Точно не для начинающих — это не учебник. Скорее, для профессионалов, но и не для гуру. Если вы уже программируете на Python, но всё ещё чувствуете себя неуверенно в чисто питоновских концепциях, то эта книга для вас. Особенно, если до этого вы писали приложения на каком-то другом языке программирования. Книга «Чистый Python» позволит вам существенно продвинуться на пути к цели — постижению дзена Python. Ваш код станет чище, красивее и понятнее. А ещё гораздо более эффективным, ведь дзен — это не только про красоту, но и про использование всех возможностей этого прекрасного языка. И даже только ради этого книгу «Чистый Python» стоит прочитать.

Привет. Сегодня хочу рассказать про то, как за кулисами устроена работа моего мини-проекта по ведению задач autofocus.su. В предыдущей заметке я рассказал про принципы, лежащие в основе метода Автофокуса. А тут будет скорее набор ключевых слов с короткими описаниями того, что и как связано между собой. Конкретная реализация будет отличаться в вашем конкретном случае, но направления для поисков будут понятны.

Лично мне часто не хватает какого-то скелета работоспособного приложения, чтобы было с чего начать. Надеюсь, что буду полезен.

Начнем с бэкенда.

Привет, чемпион!

Летом прошел чемпионат на Kaggle - "American Express - Default Prediction", требовалось предсказывать - выйдет ли пользователь в дефолт или нет. Табличное соревнование в 5К участников с очень плотным лидербордом.

Вот ведь парадокс, все умеют решать табличные соревнования, все знают, что бустинги "стреляют" точнее всех, но почему-то все равно не все могут забраться в топ лидерборда. В чем проблема?! Мы с командой все-таки смогли забрать серебро? и сейчас я расскажу, как можно было выиграть медаль в этом чемпионате.

Привлечение финансирования в стартап — долгий и ресурсозатратный процесс, который требует не только сил, но и компетенций. С опорой на свой опыт венчурного аналитика рассказываю, на что стоит обратить внимание, если вы запускаете стартап и планируете рейзить деньги.

Все уже слышали, что openAI выпустили в свет свою новую нейросеть-ассистента, так что я решил попробовать на что она способна и описать свой опыт взаимодействия с этим.. Этой... Сущностью.

Разговор будет вестись как с человеком в вежливой форме, так как оказалось, что нейросеть очень хорошо запоминает = )

Начнём с чего-то простого, попросим сгенерировать на языке CMake простую программу

Здравствуйте, читатели хабра! Читайте в этой статье - развенчание мифов об асинхронном программировании в Python! Действительно ли асинхронная модель - более производительная? И как обстоят дела с драйверами баз данных?

На картинке - скриншот бенчмарков от авторов драйвера asyncpg. Как Вы можете догадаться, автор этой статьи с ними не согласен.

Некоторые читатели знают из моих предыдущих статей о моих (вполне успешных!) попытках сделать асинхронную версию django. Я решил прекратить работу над ней - столько труда напрасно! Читайте - и не делайте так.

Стандарту WSGI 19 лет (c хвостиком). Выясняем, есть ли ещё куда развиваться приложениям с блокирующим вводом-выводом в 2022.

Постоянно откладываешь дела на потом и не видишь в этом проблемы? Мне это знакомо. Расскажу как не повторить моих ошибок и почему пора это прекращать. Не откладывай эту статью на потом!

Сегодня публикуем третью часть (первая, вторая) перевода учебного руководства по модулю asyncio в Python. Здесь представлены разделы оригинала №5, 6 и 7.

«Можно вечно смотреть на три вещи: как горит огонь, как течет вода и как несколько бездельников Senior dev собеседуют Junior».

Как их проводить, как понять, что компания не подходит, с кем соглашаться работать, а с кем нет?

Собеседования и в целом рынок IT вакансий одни из самых частых тем мемов в комьюнити, особенно среди людей с небольшим опытом.

Привет, Хабр! Вашему вниманию представляется перевод статьи "The Origins of Python" за авторством Ламберта Меертенса - соавтора языка ABC и коллеги Гвидо ван Россума.

В своей статье Меертенс вспоминает как зарождалось программирование, своё участие в разработке языка ABC, знакомство с молодым Гвидо ван Россумом и зарождение языка Python.

Перевод предоставил Макс, авторов YouTube-канала PyLounge. Поехали!