Начинающим разработчикам строки обычно кажутся едва ли не самым простым, что есть в языке программирования. Возможно, причина в том, что знакомство с новым языком зачастую начинается с вывода на экран строки Hello, world!.

«Это же просто набор символов, заключённый в кавычки!» — обычно восклицает джуниор Python-разработчик.

Но в Python всё немного интереснее. И за простым синтаксисом скрывается большой набор возможностей, правил и нюансов. Более того, если посмотреть внимательнее, окажется, что в Python целый зоопарк строковых представлений и связанных с ними особенностей.

Привет, я Евгений Бартенев, автор и техлид курса «Python-разработчик» в Практикуме. В этой статье последовательно разберу, какие бывают строки в Python, чем они отличаются друг от друга, какие возможности дают и какие подводные камни могут встретиться в работе с ними. Поговорим и о базовом использовании, и о важных деталях, которые стоит помнить каждому разработчику.

Привет, Хабр! Меня зовут Бартенев Евгений, я автор курса «Python-разработчик» в Яндекс Практикуме и практикующий разработчик. Я прособеседовал сотни кандидатов и сам неоднократно побывал в роли собеседуемого, поэтому хорошо представляю, какие именно знания проверяют на интервью и где чаще всего «проваливаются» не только джуны, но и опытные разработчики.

Первая часть этой статьи вызвала оживлённое обсуждение. В комментариях читатели делились собственным опытом, напоминали о тонкостях, которые я упустил, и задавали отличные уточняющие вопросы. В этой части я продолжу разбирать очередные «подводные камни» в Python. 

Как и раньше, я не буду разбирать заезженные вопросы вроде «чем отличается список от кортежа». Вместо этого — разберём реальные особенности Python, на которых строятся самые коварные задачи и вопросы.

Привет! Меня зовут Евгений Бартенев, я техлид и автор курса «Python-разработчик» в Яндекс Практикуме. В профессии я уже больше 20 лет: прошёл путь от джуниора до эксперта по Python и видел, как меняется рынок и как вместе с ним меняются требования к разработчикам.

И за это время я заметил одну закономерность: часто после первых шагов в карьере люди словно упираются в потолок. Кажется, цель ясна: «стать мидлом, потом синьором» — но такой ориентир почти никогда не помогает двигаться вперёд. Дело в том, что должность — лишь формальный ярлык. Настоящий рост приходит через навыки, опыт и умение применять их на деле. Без понимания этой логики легко застрять на одном месте: работать много, но не двигаться в профессии.

В этом материале поделюсь подходами, которые помогут выйти из подобной ситуации. Я расскажу, что такое план профессионального развития, зачем он нужен и как его использовать для личного роста, на собеседованиях, в обучении и в реальной работе. Затем покажу пример карты навыков Python-разработчика, дам шаблон плана и конкретные рекомендации, что делать, если вы действительно нацелены на движение вперёд и хотите вырасти до уровня эксперта.

Python кажется простым и понятным — именно поэтому с него так классно начинать карьеру разработчика. Но за этой простотой скрываются тонкости, которые любят проверять на собеседованиях. И тут начинающий разработчик может неожиданно попасть впросак: вроде бы код работает, но поведение совсем не такое, как ожидалось.

Как автор курса «Python-разработчик» в Яндекс Практикуме, я часто разбираю подобные ситуации на своём YouTube-канале, где провожу открытые тестовые интервью с джунами. Всё, о чём я говорю, — это не абстрактные примеры, а реальные наблюдения и выводы, сделанные прямо в ходе этих собеседований. 

В статье я собрал самые интересные особенности Python, которые неоднократно встречались в подобных интервью и которые почти наверняка всплывут на вашем техническом собеседовании. Покажу, что именно спрашивают интервьюеры, и поясню, почему это важно. Если вы только готовитесь к первой работе или хотите подтянуть фундаментальные знания — продолжайте читать.

Если вы думаете, что на курсах по Python в Практикуме просто изучают синтаксис языка, решают задачки, а больше там нет ничего интересного, у меня для вас новость! 

Внутри практически каждой главы, между строчек кода, в названиях переменных, в оформлении заданий и других местах курса спрятаны десятки пасхалок — от забавных отсылок до сюжетной нити, которая развивается от модуля к модулю.

И это не просто приколы ради приколов. Команда Яндекс Практикума и я, Евгений Бартенев, техлид и автор курсов по Python, хотели, чтобы курс ощущался не только как учебник, но и как игра. Чтобы внимательные студенты могли почувствовать, что находятся внутри чего-то большего. 

Мы вложили в этот курс душу. И теперь я хочу показать, что ещё скрыто за привычными строками текста и кода. Эта статья — ваш шанс заглянуть за кулисы процесса производства образовательного контента и стать одними из тех, кто видит и понимает больше. Поехали!

Если вы когда-либо читали инструкции от разработчиков, то наверняка видели фразы вроде: «Откройте консоль», «Выполните эту команду в терминале» или «Для этого потребуется командная строка». Эти инструменты часто называют невероятно мощными и полезными, но что это означает на практике? Почему терминал считается незаменимым инструментом разработчика и какие возможности он предоставляет, выходя за рамки привычных графических интерфейсов?

Меня зовут Евгений Бартенев, и я автор и техлид курса «Python-разработчик» в Яндекс Практикуме. В этой статье я расскажу, что стоит за терминами «терминал», «оболочка» и «командная строка», а также разберу их некоторые отличия и особенности. Вы узнаете, как они связаны друг с другом и почему работа через консоль зачастую оказывается быстрее и эффективнее. Мы также рассмотрим некоторые практические примеры, которые трудно реализовать, полагаясь только на графический интерфейс.

Эта статья не является справочником команд или пошаговой инструкцией. Она написана для тех, кто хочет понять, что же такое командная строка, и разобраться в её ключевых возможностях. Материал будет не столь полезен опытным разработчикам, которые используют терминал ежедневно. Однако я сделал фокус на терминологии и ключевых концепциях, которые часто остаются за кадром или вызывают путаницу даже у некоторых опытных пользователей. Но обо всём по порядку.

В мире, где информация постоянно обновляется, а найти что-то можно с молниеносной скоростью, встаёт вопрос: а нужны ли вообще книги для программистов? Ведь в интернете есть множество бесплатных обучающих материалов, туториалов, видеоинструкций и чатов на базе генеративного искусственного интеллекта, которые, казалось бы, могут полностью заменить традиционные источники знаний — книги.

Однако, на мой взгляд, книги всё ещё остаются важным и незаменимым инструментом для изучения программирования, особенно для новичков. В этой статье я, Бартенев Евгений, автор и техлид курсов «Python-разработчик» в Яндекс Практикуме, расскажу, почему я так считаю. А также поделюсь своей подборкой книг как для начинающих разработчиков, так и для тех, кто уже пишет код не первый день.

В этой статье я, Евгений Бартенев, техлид и автор курса «Python-разработчик», возьму и рассмотрю не только те «банановые шкурки», которые периодически разбрасываю сам на собеседованиях, но и те, на которых поскальзывались мои коллеги, некоторые наши студенты, да и я сам.

Привет! Это команда курса «Python-разработчик». Недавно мы провели рефакторинг — большое обновление программы. Для этого мы изучили фидбек студентов, выявили точки роста и актуализировали набор технологий исходя из запросов рынка.

В этом материале мы расскажем, какие изменения внесли, почему рефакторинг никогда не заканчивается и какая работа нам ещё предстоит впереди. Материал может быть полезен тем, кто хочет узнать больше о том, как устроено онлайн-образование в IT, и всем, кто думает об обучении Python в Практикуме.

В программировании есть несколько основных парадигм — подходов, которые определяют, как программисты структурируют и организуют свой код

Одним из наиболее популярных подходов сейчас является объектно-ориентированное программирование, ООП, где код организуется вокруг объектов и классов. Объектно-ориентированный подход поддерживается многими языками программирования и начинающим разработчикам стоит детальнее разобраться с тем, что же на практике означают страшные слова «полиморфизм», «инкапсуляция» и другие термины, применяемые в этой парадигме.

В этой статье я расскажу о ключевых понятиях, связанных с ООП, и на примере Python-кода разберу, как одна и та же задача может быть успешно решена с использованием процедурного и объектного подхода. Но обо всём по порядку; начнём, традиционно, с основ, а поможет мне в этом выдуманный хоккеист Степан.

В апреле 2023 года вышла новая LTS-версия Django Web Framework, одного из самых популярных фреймворков для веб-разработки на Python.

«Вышла новая версия! Почему вы до сих пор не перешли на неё?» — такой вопрос часто возникает у студентов, изучающих этот фреймворк на курсах программирования. Аналогичный вопрос можно услышать и от начинающего специалиста, который недавно приступил к выполнению своих обязанностей в качестве бэкенд-разработчика.

А стоит ли сейчас вообще начинать новый проект на Django или изучать этот фреймворк? В этой статье я, Евгений Бартенев, техлид и автор курса «Python-разработчик», помогу разобраться с этими и другими вопросами. Мы поговорим о разных типах релизов Django, посмотрим на главные изменения в новом и затронем основные аспекты, которые следует учитывать при обновлении версии Django в проекте.