В нулевых «предпринимательство» стало словом десятилетия, когда взрослые люди, независимо от возраста, открыли для себя мир удаленной работы. Этот шаг принес ощущение свободы в жизни многих людей, и его влияние не теряет своей силы и сегодня.

Сейчас снова происходит сдвиг в рабочей культуре. Пандемия Covid-19 закрыла многих людей дома, поэтому сейчас большая часть обращается к фрилансу, чтобы получить дополнительный доход во времена непредсказуемой ситуации в мировой экономике.

Теперь «фриланс» становится новым трендом. И поскольку многие начинают к нему присматриваться, первый вопрос, который возникает: «Где можно найти хорошие предложения по удаленной работе?»

Перед тем, как я поделюсь моими любимыми фриланс-сообществами, сайтами и ресурсами, важно отметить, что первые шаги в сфере фриланса сопровождаются большим количеством трудностей. Входной барьер может быть низким, но вам не гарантируют страховку или другие привилегии, которые прилагаются к традиционной работе с 9 до 17.

Также могут потребоваться годы (или месяцы, если вы настроены решительно), чтобы создать себе профессиональную репутацию, когда к вам будут приходить фриланс и дистанционные проекты самостоятельно.

Хорошие новости заключаются в том, что вы можете начать строить карьеру фрилансера уже сейчас, с теми навыками, которые у вас есть. Чем богаче ваш опыт в профессии или отдельной нише, тем проще вам будет найти работу, которая приносит удовольствие.

На конференциях и в неформальных беседах на работе нет-нет да и возникает разговор о важности работы QA-инженера и его роли в проекте. Это может быть и робкий вопрос коллеги-программиста «А, может, выпустим без QA?», и объёмный доклад.

Проблема, как мне кажется, связана с тем, что эффективность труда сотрудников отдела QA обратно пропорциональна количеству «срочных, внезапно возникающих» сложных задач. Назовём это «парадоксом немецкого сантехника», который получает зарплату, когда у него нет вызовов: чем меньше протечек и аварий на его участке, тем качественнее и эффективнее его работа. Но чем меньше у него вызовов, тем больше кажется со стороны, что он ничего не делает.

Представляем вам перевод статьи Simon Holdorf, опубликованной на сайте medium.com. В ней вы найдете ссылки на полезные репозитории, с помощью которых можно прокачать навык разработки ПО.


Фото с ресурса Unsplash. Автор: Vishnu R Nair

GitHub — это лучшая платформа для обмена фреймворками, библиотеками и техническими решениями. Однако найти среди этого многообразия действительно полезные репозитории сложно. Поэтому я решил составить список из десяти интересных репозиториев, которые, на мой взгляд, пригодятся любому разработчику.

Каждый из них имеет множество звезд на GitHub, что только подтверждает их популярность, актуальность и полезность. Одни репозитории научат вас чему-то новому, благодаря другим вы сможете создать какие-то классные штуки. В целом, используя их, можно основательно прокачать навык разработки программного обеспечения.

Приветствую, мой дорогой читатель, в этой статье я собрал небольшой набор заметок для самого себя, а также для тех, кто решил начать по-настоящему работать и активно расти в своем направлении. Разумеется, здесь далеко не все и расположен материал далеко не в порядке важности, но в целом ничего из этого упускать нельзя, все это очень важно. Не сомневаюсь, многие заключения и утверждения вызовут негодования у многих кто не разделяет мнения относительно чего-либо из этих заметок и это справедливо.

Хабр, это снова я, Алексей Рак (фото не мое). В прошлом году, помимо основной работы, мне довелось стать одним из авторов задач для кандидатов в Яндекс. Сегодня наша команда впервые за долгое время публикует на Хабре реальные задачи для разработчиков, которые устраиваются в компанию. Эти задачи использовались до февраля 2020 года при отборе на стажировку для бэкендеров. Решения проверял компьютер. Сейчас кандидатам достаются похожие задания.

Разборы и код сознательно спрятаны в спойлеры. Если вы готовитесь к собеседованиям в большие IT-компании, попробуйте решить одну или несколько задач, прежде чем смотреть разбор. Отправить решение для проверки можно на Codeforces — ответ придёт сразу же (ссылка на Codeforces и примечание). Код представлен на Python, C++ и Java. Важно: авторский «олимпиадный» код не предназначен для продакшена, он написан исходя из того, что система будет проверять его автоматически.

«Если не стыдно за первую версию продукта — вы вышли на рынок слишком поздно»



Всем привет, я долго тянул, и вот решил выложить даже не MVP, а идею, над которой я сейчас работаю. Выкристаллизовалась она год назад, по итогам 7 лет писанины на Хабре.

Многие слышали о пирамиде «data-information-knowledge-wisdom».
Интересно, что количество проектов про data несколько миллионов, про information — сотни тысяч, про knowledge — сотни, а по-хорошему, десятки, про wisdom — не встретил ни одного.

За год я просматриваю от 10 000 до 50 000 текстов на русском и английском. Тексты из категории «wisdom» иногда встречаются на Хабре и в блоге Пола Грэма, и чтобы систематически отлавливать (а позже и создавать) «черных лебедей» среди текстов, я придумал проект "Ontol.org". Сейчас мы опенсорсно пилим прототип MVP и параллельно я делаю некоторую работу вручную. Кому интересно — регистрируйтесь на Ontol.org, как только выкатим MVP, пригласим на закрытую бету.

В идеале «Онтол» — это подборка топ-10 самых крутых материалов на суперважную тему (многомерно проранжированная сообществом и экспертами), так, чтобы за 1 час человек мог ознакомиться с самыми полезными материалами человечества на эту тему. (+ top100 longlist менее важных материалов для дальнейшего изучения)

А пока — очень сырая подборка самых полезных материалов про удаленную работу на Хабре (UPD + vc.ru). (у кого есть ссылки на англоязычные материалы или с других ресурсов — пишите в комментариях.)

Законы, теории, принципы и закономерности, полезные для разработчиков

Введение

Перевод репозитория github.com/dwmkerr/hacker-laws

При обсуждениях, связанных с разработкой ПО, люди часто говорят о различных законах. В данном репозитории хранятся ссылки и описания некоторых из наиболее известных из них.

Здесь содержатся объяснения некоторых законов, принципов и закономерностей, но нет никакой агитации в их пользу. Применять их или нет – это всегда вопрос спорный, и всё зависит от того, над чем вы работаете.

Законы

Закон Амдала

Закон Амдала — это формула, демонстрирующая потенциал ускорения вычислительной задачи, которого можно достичь при увеличении количества ресурсов системы. Обычно он используется в параллельных вычислениях, и может предсказать наличие реальных преимуществ от увеличения количества процессоров с учётом ограничений параллелизуемости программы.

Примерно 80% из нас, кто заканчивает университет с какой-либо IT-специальностью, в итоге не становится программистом. Многие устраиваются в техническую поддержку, системными администраторами, мастерами по наладке компьютерных устройств, консультантами-продавцами цифровой техники, менеджерами в it-сферу и так далее.

Эта статья как раз для таких 80%, кто только закончил университет с какой-либо IT-специальностью и уже начал мониторить вакансии, например, на должность системного администратора или его помощника, либо выездного инженера в аутсорсинговую фирму, либо в техническую поддержку 1-й/2-й линии.

А также для самостоятельного изучения или для обучения новых сотрудников.

За время своей трудовой деятельности в сфере IT я столкнулся с такой проблемой, что в университетах не дают самую основную базу касательно сетей. С этим я столкнулся сначала сам, когда, после окончания университета, ходил по собеседованиям в 2016 году и не мог ответить на простые (как мне сейчас кажется) вопросы. Тогда мне конечно показалось, что это я прохалтурил и не доучил в университете. Но как оказалось дело в образовательной программе. Так как сейчас, я также сталкиваюсь с данным пробелом знаний, когда обучаю новых сотрудников.

И что тогда, мне пришлось изучить множество статей в интернете, прежде чем я понял базовые моменты, и что сейчас, задавая молодым специалистам темы для изучения, они с трудом находят и усваивают необходимое. Это происходит по причине того, что в Интернете огромное количество статей и все они разрозненны по темам, либо написаны слишком сложным языком. Плюс большинство информации в начале своих статей содержат в основном просто научные определения, а дальше сразу сложные технологии использования. В итоге получается много того, что для начинающего пока совсем непонятно.

Именно поэтому я решил собрать основные темы в одну статью и объяснить их как можно проще «на пальцах».

В Оксфордском словаре английского языка почти 450 000 слов! Но если вы учите язык как иностранный, их совсем не нужно запоминать все и сразу.

Чтобы полноценно общаться на английском языке, вполне достаточно всего лишь 2000–3000 слов. При должном усердии и небольшом количестве хитростей их вполне можно выучить за год.

В этой статье мы собрали 9 шикарных инструментов, которые помогут вам учить английские слова и сделают учебную рутину интереснее. Не будем долго рассусоливать, погнали!

Дальше

Систематическое тестирование программного обеспечения, особенно в сообществе Python, часто либо полностью игнорируются или выполняются специальным образом. Многие программисты на Python совершенно не подозревают о существовании pytest. Брайен Оккен берет на себя труд, доказать, что тестирование программного обеспечения с помощью pytest легко, естественно и даже интересно.

Dmitry Zinoviev
Author of Data Science Essentials in Python

Всем привет! Меня зовут Сергей, и в Яндексе я работаю в команде автоматизации тестирования сервисов монетизации. Перед каждой командой, которая занимается задачами автоматизации тестирования, встает вопрос: «Какой [фреймворк|инструмент] выбрать для написания своих тестов?» В этом посте я хочу помочь вам на него ответить. Если быть конкретнее, речь пойдет об инструментах тестирования на языке Python, но многие из идей и выводов можно распространить на другие языки программирования, поскольку подходы часто не зависят от конкретной технологии.



В Python существует множество инструментов для написания тестов и выбор между ними неочевиден. Я опишу интересные варианты использования PyTest и расскажу о его [плюсах|минусах|неявных возможностях]. В статье вы найдёте развёрнутый пример использования Allure, который служит для создания простых и понятных отчётов автотестов. Также в примерах будет применяться фреймворк для написания матчеров — Hamcrest для Python. Надеюсь, что в итоге, те, кто сейчас в поиске инструментов для тестирования, смогут на основе изложенных примеров быстро внедрить функциональное тестирование в своем окружении. Те же, кто уже использует какой-то инструмент, смогут узнать новые подходы, варианты использования и концепции.

Здравствуй, Хабр. Меня зовут Виталий Котов, я работаю в отделе тестирования компании Badoo. Я пишу много UI-автотестов, но ещё больше работаю с теми, кто занимается этим не так давно и ещё не успел наступить на все грабли.

Итак, сложив свой собственный опыт и наблюдения за другими ребятами, я решил подготовить для вас коллекцию того, «как писать тесты не стоит». Каждый пример я подкрепил подробным описанием, примерами кода и скриншотами.

Статья будет интересна начинающим авторам UI-тестов, но и старожилы в этой теме наверняка узнают что-то новое, либо просто улыбнутся, вспомнив себя «в молодости». :)

Поехали!

– Рынок систем управления давно насыщен! Это была хорошая идея 30 лет назад.
– Ха-ха еще одна система управления проектами. Их же уже сотни?
– Команда вроде опытная, а занялись давно просроченной идеей. Вам бы что-то на Блокчейн сделать…

Примерно так говорят 9 из 10 инвесторов, когда слышат, что мы делаем еще одну «новую» систему управления проектами с упором на коммуникации. Оставшиеся 10% смотрят на рост пользователей, размер рынка и спрашивают: «А вы сами понимаете, в чем фишка и почему вы растете?»

Мы думаем, что понимаем. И также думаем, что понимаем, в чем «фишки» других продуктов, которые продаются на b2b рынке систем управления примерно на $10 млрд в год.



В этой статье – обзор фишек 19 популярных систем управления проектами и одной быстрорастущей. Ничего лишнего: по одному скриншоту и несколько тезисов на каждую систему.

Если ваша компания только внедряет DevOps или инструменты CI/CD, вам может быть полезно познакомиться с самыми распространенными ошибками, чтобы не повторить их и не наступать на чужие грабли. 

Команда Mail.ru Cloud Solutions перевела статью Avoid These Common Pitfalls When Transitioning to CI/CD by Jasmine Chokshi с дополнениями.

Python — особенный язык в плане итераций и их реализации, в этой статье мы подробно разберём устройство итерируемых объектов и пресловутого цикла for.

Особенности, с которыми вы часто можете столкнуться в повседневной деятельности

1. Использование генератора дважды

>>> numbers = [1,2,3,4,5]

>>> squared_numbers = (number**2 for number in numbers)

>>> list(squared_numbers)
[1, 4, 9, 16, 25]

>>> list(squared_numbers)
[]

Как мы видим в этом примере, использование переменной squared_numbers дважды, дало ожидаемый результат в первом случае, и, для людей незнакомых с Python в достаточной мере, неожиданный результат во втором.

2. Проверка вхождения элемента в генератор

Возьмём всё те же переменные:

>>> numbers = [1,2,3,4,5]
>>> squared_numbers = (number**2 for number in numbers)

А теперь, дважды проверим, входит ли элемент в последовательность:

>>> 4 in squared_numbers
True
>>> 4 in squared_numbers
False

Я работаю тестировщиком на проекте, суть которого состоит в сборе и хранении различных данных и формировании на их основе разных отчетов и файлов-выгрузок. При формировании таких отчетов учитывается большое количество условий для отбора данных и поэтому при тестировании приходится много работать с SQL-запросами в БД. Но для проверки правильности отбора данных и поиска лишних/пропавших данных этого зачастую не хваетает, поэтому пришлось искать дополнительные инструменты для этого.

Поскольку у меня были уже какие-то базовые знания python, я решила попробовать написать небольшие скрипты, которые позволяли бы что-то делать с имеющимися данными и тем самым облегчать и ускорять процесс тестирования. В этой статье я расскажу, что из этого вышло.

Недавно мы опубликовали перевод материала, в котором были приведены полезные советы для Python-программистов. У того материала есть продолжение, которое мы представляем вашему вниманию сегодня.

Перевод главы 13 Параллелизм
из книги ‘Expert Python Programming’,
Second Edition
Michał Jaworski & Tarek Ziadé, 2016

Асинхронное программирование

В последние годы асинхронное программирование приобрело большую популярность. Python 3.5 наконец-то получил некоторые синтаксические функции, закрепляющие концепции асинхронных решений. Но это не значит, что асинхронное программирование стало возможным только начиная с Python 3.5. Многие библиотеки и фреймворки были предоставлены намного раньше, и большинство из них имеют происхождение в старых версиях Python 2. Существует даже целая альтернативная реализация Python, называемая Stackless (см. Главу 1 «Текущее состояние Python»), которая сосредоточена на этом едином подходе программирования. Для некоторых решений, таких как Twisted, Tornado или Eventlet, до сих пор существуют активные сообщества, и их действительно стоит знать. В любом случае, начиная с Python 3.5, асинхронное программирование стало проще, чем когда-либо прежде. Таким образом, ожидается, что его встроенные асинхронные функции заменят большую часть старых инструментов, или внешние проекты постепенно превратятся в своего рода высокоуровневые фреймворки, основанные на встроенных в Python.

Привет, Хабр! Меня зовут Женя Остроумова, и я рекрутёр_ка. Сегодня поговорим с вами про контрофферы.

В разных компаниях и командах тимлид может выполнять разные функции: руководителя проекта, архитектора, тестировщика, дизайнера, проектировщика и, иногда, работать как служба поддержки. Он может принимать разные формы от инженера на высшей ступени эволюции до сержанта или классического менеджера. Но неизменно одно — тимлид регулярно встречается с проблемами сотрудников, руководителей и заказчиков.

Обязательная функция тимлида решать эти проблемы, чтобы команда и компания работали как часы, а вот с этим беда. Тимлид тоже человек и его часы иногда сбоят, он устает, не высыпается, болеет, к нему подкатывает депрессия, а тем временем сроки горят, возникают конфликты. Проблемы разные, но многие из них можно решить, пройдя краткий курс психологии: восстановить энергию, гормональный фон, перестать конфликтовать, понять себя и окружающих, удалить то, что мешает достигать своих целей.



В этом поможет Андрей Макаров — директор по счастью в Neti. За 17 лет в IT он вырос от специалиста службы поддержки до совладельца компании Neti. Последние 8 лет активно изучает менеджмент, методы вовлечения сотрудников и психологию. На основе «экспериментов» над окружающими и отдельного обучения на психолога собрал упрощенную модель системы восприятия человека. Если ее использовать, можно научиться лучше понимать заказчиков, руководителей, коллег и себя самого.

Через реальные кейсы, Андрей покажет, как эта модель помогает добиваться от других и от себя самого того, что вам хочется. Под катом от первого лица: как ужиться с тараканами в головах заказчиков и сотрудников, как соображать быстрее, не терять энергию и эффективность, как распознать «сложных» людей, как создавать комфортные отношения с людьми.