🤔 Я за то, чтобы учиться всегда. Даже если ты айтишник. Даже если Когда ты «и так нормально зарабатываешь» и у тебя появляется свободное время.

В целях на 2025 писал, что каждый год стараюсь осваивать что-то новое — не очередной язык программирования, а просто навык, который вдохновляет.

В мыслях, мне всегда нравилось работать с машинами, ухаживать, что-то чинить, прокачивать двигатель или лифтовать подвеску, в этом году твердо решил освоить полировку, которая потянула за собой по сути курсы по детейлингу: полировка, химчистка, нанесение керамики, антидождь, мойку двигателя и т.д. Не сразу же идти растачивать цилиндры, с чего-то надо начинать 🙃

Совсем не из IT, но это и даёт кайф, работа руками/физический труд переключает голову и расширяет границы 👨‍🔬

Развитие не обязательно должно быть связано с основной профессией. Главное — не останавливаться и находить то, что зажигает.

🚬 А у вас есть хобби вне основной работы? Вы на своей работе мечты или присматриваетесь к новой профессии?

Поделитесь в комментах — мне, да и думаю многим из нас будет интересно. Кратко. Чем занимаетесь/Чем хотите занятся если в планах сменить профессию.

👍

⚡️ Python — универсальный инструмент!

Если ты только начинаешь путь в программировании или хочешь углубиться в аналитику, ИИ, веб или бэкенд — знай: Python уже там.

⚙️ Обработка данных:
📊 Pandas — трансформация и очистка.
🔢 NumPy — численные расчёты.
📉 Matplotlib / Seaborn — визуализация данных.

🧠 Машинное и глубокое обучение:
📈 Scikit-learn — классическое ML.
🧬 TensorFlow / PyTorch — нейросети и дип-обучение.
🧩 Keras — построение моделей нейросетей.

🌐 Разработка и работа с вебом:
🧱 Flask / Django — создание сайтов и сервисов.
📦 SQLAlchemy — база данных без боли.
🔌 FastAPI — быстрое создание API.
🕸 BeautifulSoup / Scrapy — парсинг и веб-скрапинг.

🧠 Искусственный интеллект и CV:
🧾 NLTK / spaCy — работа с естественным языком.
👁 OpenCV — компьютерное зрение.
🖼 PIL / Pillow — обработка изображений.

🚀 Работа с big data и аналитикой:
⚙️ PySpark — обработка больших данных.
📒 Jupyter — исследования и интерактивные ноутбуки.

💡 Один язык — десятки направлений и сотни библиотек в помощь. Освой его, и тебе откроются любые горизонты в IT.

#python #doc #cheatsheet

🔗 Сокращай длинные ссылки в одну строку с помощью Python

Слишком длинный URL? Просто прогоняй через Python и получай миниатюрную ссылку за секунду.

📦 Установка необходимой библиотеки:

pip install pyshorteners

🧠 Используем pyshorteners + TinyURL.
📥 Удобно для email, телеги, резюме, QR-кодов.
💡 Крутая фича для своих утилит, ботов и лендингов.

import pyshorteners

def shorten_link(link: str) -> str:
    """Сокращает ссылку с помощью TinyURL."""
    shortener = pyshorteners.Shortener()
    return shortener.tinyurl.short(link)

if __name__ == "__main__":
    user_link = input("🔗 Введите ссылку для сокращения: ").strip()
    try:
        result = shorten_link(user_link)
        print("✅ Сокращённая ссылка:", result)
    except Exception as e:
        print("❌ Ошибка при сокращении:", e)

👨‍💻 Что делает код:
➡️ Запрашивает у пользователя любую ссылку;
➡️ С помощью библиотеки pyshorteners сокращает её через сервис TinyURL;
➡️ Выводит короткий вариант — удобно для социальных сетей, мессенджеров и email-рассылок.

👍 Сохраняй, пригодится!

#python #soft #code

— 😰 Переживаешь, что не найдешь работу?
— 😂 Как на самом деле выглядит конкуренция на рынке IT...

👍 100 нейросетей на все случаи жизни

Кодинг, работа с аудио и видео, создание сайтов, изображений и д.р.

📂 Сохраняем

#nn #soft #cheatsheet

🙃 Где-то в глубинке... Нейросеть показала весенний вайб

✍️ Мега-Учебник Flask

Пополняемый автором цикл статей по изучению веб-фреймворка Flask на русском.

🌵 Глава 1: Привет, мир!
🌵 Глава 2: Шаблоны
🌵 Глава 3: Веб-формы
🌵 Глава 4: База данных
🌵 Глава 5: Логины пользователей
🌵 Глава 6: Страница профиля и аватары
🌵 Глава 7: Обработка ошибок
🌵 Глава 8: Подписчики
🌵 Глава 9: Разбивка на страницы
🌵 ...

📂 Сохраняем, пригодится!

#doc #article #python

😰 Большой курс Python - с нуля до продвинутого

Хочешь научиться программировать с нуля и собрать своё первое приложение?

Пошаговый курс без сухой теории и скучных лекций.
🟢 Начнёшь с простого: Hello, World!, переменные, типы данных.
🟢 Освоишь коллекции, функции, условия и циклы.
🟢 Перейдёшь к настоящей разработке: ООП, классы, наследование, декораторы.
🟢 Попрактикуешься на мини-проектах и в финале соберёшь полноценное приложение.

#python

🔥 CSS BEER! — кружка, которая наполняется пивом при клике и удержании кнопки мыши на чистом CSS.

Лучше идеи для прелоадера уже не будет 👍

📂 Код на codepen

👇 Исходники в архиве

#soft #code

🔥 CSS BEER! — Лучше идеи для прелоадера уже не будет!

👨‍💻 Выбираем правильную базу данных

В современном мире разработки выбор базы данных стал критически важным решением для обеспечения производительности, масштабируемости и эффективности приложений.

Речь идет не просто о выборе между SQL и NoSQL, а о подборе инструмента, соответствующего специфике данных, характеру нагрузки и ожидаемым бизнес-результатам.

От мониторинга устройств до генеративного ИИ — теперь важен не тип, а подходящая база под конкретную задачу. Разбираем всё по полочкам 👇

➡️ 𝗥𝗲𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹 (SQL)
💬 Строгая структура, ACID, высокая надёжность.

📦 Идеально для:
💬 Финансовые системы;
💬 CRM и ERP;
📌 Примеры: MySQL, PostgreSQL, SQL Server.

➡️ 𝗡𝗼𝗦𝗤𝗟 (гибкость и масштаб)
💬 Document DB: хранение JSON/XML.
Примеры: MongoDB, Couchbase.
🔑 Key-Value Store: мгновенный доступ.
Примеры: Redis, DynamoDB.
📊 Columnar DB: аналитика и big data.
Примеры: Redshift, Cassandra.
🔗 Graph DB: связи между объектами.
Примеры: Neo4j, Cosmos DB.

🛰 Специализированные решения под задачи:
📍 𝗧𝗶𝗺𝗲-𝗦𝗲𝗿𝗶𝗲𝘀 — метрики, сенсоры, IoT.
Примеры: InfluxDB, TimescaleDB.
📍 𝗩𝗲𝗰𝘁𝗼𝗿 DB — ИИ, поиск по смыслу.
Примеры: Milvus, Pinecone.
📍 𝗦𝗽𝗮𝘁𝗶𝗮𝗹 DB — карты, логистика.
Примеры: PostGIS, Oracle Spatial.

⚙️ High Performance & Modern Use:
⚡️ 𝗜𝗻-𝗠𝗲𝗺𝗼𝗿𝘆 — мгновенная обработка.
Примеры: SAP HANA, MemSQL
🧱 𝗡𝗲𝘄𝗦𝗤𝗟 — масштаб + надёжность SQL
Примеры: Google Spanner, CockroachDB

🔐 Футуристично и нишево:
🧬 𝗕𝗹𝗼𝗰𝗸𝗰𝗵𝗮𝗶𝗻 DB — неизменяемость и доверие.
Примеры: BigchainDB, Chainbase.
📦 𝗢𝗯𝗷𝗲𝗰𝘁-𝗢𝗿𝗶𝗲𝗻𝘁𝗲𝗱 — структура как в коде.
Примеры: ObjectDB, db4o.

🎯 Выбор БД — это больше, чем просто «чтобы работало».
Это основа:
— Масштабируемости;
— Интеллекта вашего приложения;
— И гибкости под новые задачи.

Выбирать нужно не то, что привычно, а то, что решает нужную задачу.

📂 Сохраняй, пригодится!

#sql #db #doc #cheatsheet

🔊 MyInstants — крупнейший сборник мгновенных звуковых кнопок!

Тысячи звуков: от мемов до культовых фраз из фильмов и игр. Всё, что нужно для стрима или розыгрышей.

🟢 Простота использования: не требуется регистрация.
🟢 Интеграция с другими платформами: используй звуки в своих проектах, стримах или презентациях.
🟢 Моментальное воспроизведение: нажал кнопку — и звук тут же проигрался. Быстро и удобно.
🟢 Загрузка своих звуков.

⚔️ Пробуем бесплатно ТУТ

#soft

🔊 Создаём голосового помощника за несколько строк кода!

Скучно читать длинные PDF-документы? Python поможет. С помощью библиотеки pyttsx3 и PyPDF2 можно легко превратить любой PDF в аудиокнигу, которую ваш ПК будет зачитывать вслух.


🛠 Установка:

pip install pyttsx3 PyPDF2

import pyttsx3
from PyPDF2 import PdfReader
from typing import Optional

def read_pdf_aloud(file_path: str, voice_id: Optional[int] = None, rate: int = 150) -> None:
    try:
        with open(file_path, 'rb') as file:
            pdf = PdfReader(file)
            speaker = pyttsx3.init()
            if voice_id is not None:
                voices = speaker.getProperty('voices')
                speaker.setProperty('voice', voices[voice_id].id)
            speaker.setProperty('rate', rate)

            for i, page in enumerate(pdf.pages):
                text = page.extract_text()
                if text:
                    print(f"\n📖 Чтение страницы {i+1}:\n{text[:200]}...\n")
                    speaker.say(text)
                    speaker.runAndWait()

            speaker.stop()
    except Exception as e:
        print(f"Ошибка: {e}")

if __name__ == "__main__":
    read_pdf_aloud("your_file.pdf", voice_id=0)

👨‍💻 Что делает код:
➡️ Открывает PDF-файл.
➡️ Проходит по всем страницам.
➡️ Извлекает текст.
➡️ Озвучивает содержимое с помощью встроенного синтезатора речи (работает офлайн!).

🔥 Где пригодится:
💬 Для озвучки книг и лекций
💬 Быстрый просмотр текстов «на слух»
💬 Автоматизация чтения инструкций, мануалов и т.д.

📂 Сохраняй

#python #soft #code