Хочешь уверенно проходить IT-интервью?

Мы понимаем, как сложно подготовиться: стресс, алгоритмы, вопросы, от которых голова идёт кругом. Но с AI тренажёром всё гораздо проще.
💡 Почему Т1 тренажёр — это мастхэв?
- Получишь настоящую обратную связь: где затык, что подтянуть и как стать лучше
- Научишься не только решать задачи, но и объяснять своё решение так, чтобы интервьюер сказал: "Вау!".
- Освоишь все этапы собеседования, от вопросов по алгоритмам до диалога о твоих целях.
Зачем листать миллион туториалов? Просто зайди в Т1 тренажёр, потренируйся и уверенно удиви интервьюеров. Мы не обещаем лёгкой прогулки, но обещаем, что будешь готов!
Реклама. ООО «Смарт Гико», ИНН 7743264341. Erid 2VtzqwP8vqy
Знание и правильное применение лучших практик – один из самых важных навыков профессионального разработчика. Следование общепринятым правилам позволяет:
- Повысить качество кода. Лучшие практики основаны на многолетнем опыте обширного сообщества разработчиков и направлены на минимизацию ошибок, улучшение читаемости и поддерживаемости кода. Это помогает создавать более надежные и долговечные системы.
- Ускорить процесс разработки. Применение многократно опробованных шаблонов и подходов помогает быстрее писать типовой код и решать распространенные проблемы.
- Упростить совместную работу, ревью кода и интеграцию изменений – особенно в больших командах и опенсорсных проектах.
- Обеспечить гибкость и масштабируемость проекта. Правильно организованный код легче адаптировать под новые требования и масштабы. Это снижает риск технического долга — ситуации, в которой изменения становятся слишком дорогостоящими или сложными для реализации.
Вот что входит в набор общепринятых на данный момент правил:
- Устанавливайте Python с поддержкой нескольких версий. Используйте mise или pyenv для установки Python – они дают возможность переключаться между различными версиями языка и позволяют обновлять интерпретатор без влияния на другие инструменты и проекты. Еще один отличный вариант – Development Containers.
- Используйте pipx для запуска приложений в среде разработки. Вместо установки пакетов с помощью pip или другого аналогичного метода используйте pipx для запуска инструментов в отдельной виртуальной среде.
- Не используйте Poetry для новых проектов – в нем нестандартно реализованы некоторые ключевые функции. Лучше пользоваться PDM или Hatch.
- Создавайте файл pyproject.toml в корневой директории каждого проекта – для хранения информации о конфигурации и используемых инструментах.
- Используйте src структуру для каталогов. Это требует использования редактируемых установок, но PDM и Hatch упрощают задачу.
- Используйте виртуальные среды для разработки. Виртуальная среда изолирует проекты и наборы установленных для них пакетов – не будет никаких конфликтов.
- Применяйте файлы requirements.txt для установки пакетов в среду – вместо использования команды pip. Либо используйте PDM или Hatch для управления пакетами.
- Используйте инструмент для форматирования кода и линтер для проверки на ошибки. Самый популярный форматер Python-кода – Black, а самый известный линтер – flake8. Однако их с успехом можно заменить одним мощным и быстрым инструментом – Ruff.
- Применяйте pytest для тестирования, а в ситуациях, где это невозможно – используйте стандартный модуль unittest.
- Используйте PyInstaller для упаковки приложений в исполняемый файл. А свои пакеты публикуйте в виде wheel, чтобы другие разработчики могли загружать их с помощью pipx и pip-sync.
- Используйте аннотации типов – особенно в важных приложениях и библиотеках. Для проверки вам пригодится mypy, а для интеграции этого инструмента с Pydantic – плагин.
- Форматируйте строки с помощью f-строк, а не с использованием %, str.format() или str.Template().
- Всегда используйте объекты datetime, которые знают о временных зонах. По умолчанию Python создает объекты datetime, которые не включают временную зону.
- Применяйте enum или collections.namedtuple() для неизменяемых наборов пар ключ-значение.
- Создавайте классы данных для пользовательских объектов. Среди прочего это позволяет сократить количество кода, необходимого для определения классов, предназначенных для хранения значений. Экземпляры таких классов можно замораживать.
- Используйте collections.abc для пользовательских типов коллекций. Абстрактные базовые классы в collections.abc реализованы на C и работают очень быстро.
- Применяйте breakpoint() для отладки. Эта функция создает точки останова, которые могут использовать и встроенный отладчик, и внешние инструменты отладки.
- Используйте журналирование для диагностических сообщений. Команда print() удобна для вывода отладочной информации, но в скрипты и приложения нужно включать логирование.
- Применяйте формат TOML для конфигурационных файлов – если они предназначены для людей. Используйте формат JSON для данных, которые передаются между компонентами приложения.
- Используйте async только там, где это необходимо. Асинхронные возможности Python позволяют одному процессу избегать блокировки на операциях ввода-вывода. Для запуска нескольких процессов нужно использовать контейнеры или сервер Gunicorn. Чтобы создать собственное приложения для управления многочисленными процессами, воспользуйтесь этим стандартным пакетом.
- Обрабатывайте ввод из командной строки с argparse. Модуль argparse теперь является рекомендуемым способом обработки ввода вместо устаревших optparse и getopt.
- Для указания путей к файлам и каталогам используйте pathlib, а не строки.
- Используйте os.scandir() вместо os.listdir(). Функция os.scandir() значительно быстрее и эффективнее, чем os.listdir().
- Запускайте внешние команды с subprocess. Модуль subprocess предоставляет безопасный способ запуска внешних команд. Используйте его вместо spawn, popen2 и popen3.
- Используйте httpx для клиентских приложений. Пакет httpx поддерживает HTTP/2 и async, и заменяет requests, который работает только с HTTP 1.1.
Хочешь научиться создавать программы и автоматизировать рутинные задачи на Python? На нашем курсе ты не только изучишь синтаксис языка, но и научишься мыслить как программист, решая реальные задачи и создавая полноценные приложения.
Что ты получишь:
- Структурированную программу обучения, подходящую даже для новичков
- Практические задания, позволяющие закрепить теорию
- Поддержку опытных преподавателей
- Возможность создать свой первый проект уже во время обучения
Комментарии