IT + Обучение

Duck typing — это концепция, позволяющая использовать объекты независимо от их типа, базируясь на их свойствах и методах. Основная идея — не проверять тип объекта напрямую, а пытаться использовать его так, как нам нужно.

➡️Преимущества:

—Нет необходимости привязываться к конкретным классам и типам.
—Код становится более гибким и менее связанным.
—Легче расширять и изменять код, добавляя новые типы.
—Упрощает полиморфизм.

➡️Пример кода:

class Bird:

def fly(self):

return "I can fly!"

class Duck(Bird):

def quack(self):

return "Quack!"

class Airplane:

def fly(self):

return "I can also fly!"

def make_it_fly(flyable_thing):

print(flyable_thing.fly())

# Создаем объекты

duck = Duck()

airplane = Airplane()

# Используем их, не смотря на разные типы

make_it_fly(duck) # Выведет: I can fly!

make_it_fly(airplane) # Выведет: I can also fly!

⬆️В этом примере функция make_it_fly принимает любой объект, который имеет метод fly(). Если объект соответствует этому интерфейсу, он будет выполнен, независимо от того, является ли объект уткой, самолетом или чем-то еще.

🔎Duck typing позволяет создавать более гибкий и динамичный код, так как вы можете использовать объекты, которые соответствуют необходимым интерфейсам, не заботясь о их конкретных классах.

Ещё много крутой и полезной информации закинул в свой канал - клик

1. Почему Python?
Python — простой в освоении язык с читаемым синтаксисом, поэтому идеально подходит для новичков. Он востребован в веб-разработке, Data Science, автоматизации и создании ботов. Начав с Python, легко переходить на другие языки.

2. Постановка целей
Перед началом важно определить направление:

Веб-разработка (Flask, FastAPI).

Разработка ботов (Aiogram, Telethon).

Анализ данных (Pandas, NumPy).

Автоматизация задач (Selenium, BeautifulSoup).

Чёткая цель помогает выбрать правильный стек технологий и не распыляться.

3. Методики обучения

Официальная документация — учит понимать исходный код.

Онлайн-курсы (Coursera, Udemy) — структурированное обучение.

YouTube-каналы с практическими примерами.

Книги — для глубинного понимания тем (например, «Изучаем Python» Эрика Мэтиза).

Проекты — закрепляют теорию на практике. Начать можно с простых скриптов и ботов.

4. Практика важнее теории
Самое важное — регулярно писать код. Примеры проектов:

Телеграм-боты на Aiogram (меню, уведомления, работа с БД).

Парсеры сайтов с использованием BeautifulSoup.

API с FastAPI или Flask.

5. Изучение библиотек
Новичкам стоит начать с базовых модулей:

os и sys — работа с системой.

requests — работа с HTTP-запросами.

datetime — работа с датами и временем.

json — работа с данными в формате JSON.

logging — отладка и логирование.

6. Ошибки и отладка
Не бойтесь ошибок — они учат. Используйте:

print() для проверки значений.

pdb — встроенный отладчик.

Линтеры (например, Pylint) для проверки стиля кода.

7. Сообщество и ресурсы

Stack Overflow — решение проблем и вопросов по коду.

GitHub — разбор чужих проектов и выкладка своих.

Чаты в Telegram и Discord — общение с такими же новичками и получение советов.

8. Мотивация и дисциплина

Разделяйте большие задачи на маленькие.

Ведите дневник прогресса.

Общайтесь с единомышленниками, чтобы оставаться в тонусе.

9. Личный опыт и вдохновение
Если хотите увидеть, каково это — начинать путь в IT с нуля, подписывайтесь на мой Telegram-канал. Я делюсь реальными успехами, ошибками и лайфхаками по изучению Python и разработке ботов.

Вы хотите войти в IT, но выбор первого языка программирования сбивает с толку? Python, JavaScript, Rust, Go, C# — что учить, чтобы не остаться за бортом через год? Давайте разберёмся, какие языки востребованы в 2025 году и как сделать правильный выбор.

Где сейчас IT и что будет в 2025?

1. Python остаётся, но Rust наступает на пятки

Python по-прежнему главный язык для AI, машинного обучения и аналитики данных. Но для высоконагруженных задач его дополняют Rust — он быстрее и безопаснее. Связка Python + Rust уже становится стандартом.

2. WebAssembly меняет веб

JavaScript никуда не денется, но в игру вступают компилируемые в WebAssembly языки: Rust, Go, Zig. Они позволяют запускать мощные приложения прямо в браузере.

3. Кроссплатформенная мобильная разработка на подъёме

Flutter (Dart) и Kotlin Multiplatform вытесняют старые решения. Знать один из этих языков = иметь больше возможностей в мобильной разработке.

4. Системное программирование и безопасность – приоритет

После череды утечек данных компании делают ставку на Rust и Zig. Эти языки не допускают критических ошибок, типичных для C/C++.

Как выбрать язык программирования?

Python – лучший старт для новичков. Прост в освоении, популярен в разработке AI, веба и автоматизации. Минус – медленный, не подходит для сложных высоконагруженных систем.

JavaScript – если хотите быстро войти в веб-разработку. Позволяет создавать фронтенд и бэкенд (с Node.js). Минус – хаос в экосистеме и много устаревшего кода.

Rust – если хочется освоить мощный и безопасный язык. Входит в тренды WebAssembly и системного программирования. Минус – сложен для новичков.

Kotlin – для Android-разработки и кроссплатформенных приложений. Совместим с Java, удобен и современен. Минус – узкая специализация.

Go – если планируете работать с серверной частью и облачными сервисами. Прост, эффективен, хорош для DevOps. Минус – ограниченная сфера применения.

Как не разочароваться в выборе?

1. Смотрите на сферу, а не на язык

Хотите работать с AI? Python + основы C++ или Rust.

Интересует веб? JavaScript/TypeScript + React/Vue.

Мечтаете о разработке игр? C# (Unity) или C++ (Unreal Engine).

Любите копаться в системах? Rust или Go.

2. Учите «комбо», а не один язык

Специалисты, владеющие несколькими инструментами, ценятся выше. Например:

Python + Rust → AI и высоконагруженные сервисы.

JavaScript + Go → Fullstack-разработка.

3. Осваивайте смежные навыки

Docker – контейнеризация приложений.

SQL и NoSQL – базы данных нужны везде.

Git + GitHub/GitLab – контроль версий обязателен.

Что будет актуально в 2026?

AI-ассистенты для кодинга – знание синтаксиса теряет ценность, важно уметь формулировать задачи.

Low-code платформы – для базовых задач они заменят программистов, но разработчики сложных систем станут ещё нужнее.

Квантовые вычисления – возможно, пора обратить внимание на Q#.

Главная ошибка новичков

Учить язык «в теории», но не писать код. Начните с простых проектов:

Веб-приложение (учёт личных финансов, например).

Телеграм-бот с AI-фичами.

Мини-игру.

Итог

Выбирайте язык под свою цель, но не забывайте про фундамент: алгоритмы, ООП, сети. Первый язык – это лишь старт, IT-мир меняется постоянно, и в этом его главное преимущество. Я для себя выбрал змея и транслирую свою путь в своем канале - присоединяйся! А тебе, читатель, успехов!

Скажу сразу, рекламировать ничего в этом посте не буду, в комментах тоже. Пишу серию постов, чтобы разобраться в этой теме, узнать от Вас, уважаемые, рекомендации и какой нибудь опыт... В общем, мысли вслух = )

Сегодня на рынке онлайн-образования представлено огромное количество курсов. Они обещают быстрые результаты, уникальные методики и карьерный рост. Однако не все из них действительно полезны, а некоторые могут оказаться пустой тратой денег и времени.

В этой статье разберём:

• Как проверить курс перед покупкой.

• Какие ошибки совершают новички.

• Где искать реальные отзывы и бесплатные альтернативы.

Как проверить курс перед покупкой

Чтобы выбрать действительно полезный курс, важно заранее оценить несколько ключевых факторов.

Определите свою цель обучения
Перед покупкой курса задайте себе вопрос: зачем он вам нужен? Это может быть повышение квалификации, освоение новой профессии или изучение конкретного навыка. Если курс не соответствует вашим задачам, он, скорее всего, не принесёт пользы.

Изучите программу
Хороший курс должен иметь чёткую и понятную структуру. Ознакомьтесь с программой и убедитесь, что в ней есть нужные вам темы. Если в описании много общих фраз вроде «уникальная методика», «прокачаем ваши навыки», но нет конкретного плана – это повод задуматься.

Проверьте квалификацию преподавателя
Кто ведёт курс? Является ли автор экспертом в своей сфере? Посмотрите его биографию, профессиональный опыт, отзывы. Если у него нет реальных достижений в данной области, стоит задуматься, насколько полезным будет курс.

Изучите отзывы и рейтинги
Не стоит доверять отзывам, размещённым на сайте курса – часто они отбираются вручную или пишутся маркетологами. Найдите независимые отзывы в соцсетях, на форумах, в блогах или на YouTube. Посмотрите, что говорят те, кто уже прошёл этот курс.

Обратите внимание на формат обучения
Некоторые курсы представляют собой просто записи вебинаров, другие включают интерактивные задания, проверку домашних работ, личные консультации. Убедитесь, что формат подходит именно вам.

Уточните, есть ли доступ к материалам после завершения обучения
Если курс длится несколько недель, а доступ к видео закроется сразу после окончания, вы не сможете пересмотреть материал в нужный момент. Лучше выбирать курсы, где есть возможность сохранить материалы или получить к ним пожизненный доступ.

Уточните ценность сертификата
Некоторые курсы предлагают сертификаты, но они не всегда имеют ценность. Проверьте, признаётся ли такой сертификат работодателями или образовательными учреждениями.

Распространённые ошибки при выборе курса

Покупка на эмоциях
Яркие рекламные обещания, ограниченные скидки и истории успеха могут подтолкнуть к импульсивной покупке. Но важно не торопиться и сначала проверить все детали курса.

Ориентация только на цену
Дорогие курсы не всегда означают высокое качество, а бесплатные – не всегда бесполезны. Главное – содержание, а не стоимость.

Отсутствие проверки альтернатив
Перед покупкой стоит узнать, есть ли бесплатные материалы по той же теме. Иногда вся информация, представленная в курсе, уже доступна в открытом доступе.

Где искать честные отзывы и альтернативные источники?

Форумы и сообщества
Многие студенты делятся своим мнением о курсах в специализированных группах в соцсетях, на форумах и в Telegram-чатах.

YouTube и блоги
На YouTube можно найти обзоры курсов, сравнения и честные отзывы от тех, кто уже проходил обучение.

Бесплатные образовательные платформы
Такие ресурсы, как Coursera, OpenEdu, edX, MIT OpenCourseWare, предлагают университетские курсы бесплатно или за небольшую плату.

Вывод

Выбор онлайн-курса – важный шаг, который требует внимательного подхода. Перед покупкой изучите программу, отзывы, формат обучения и возможные альтернативы. Главное – не стоимость курса, а то, насколько он действительно полезен.

Какой курс оказался для вас самым полезным? Поделитесь своим опытом в комментариях.

Делюсь своим планом изучения Python и смежных технологий. Возможно, кому-то пригодится.

1. Базовый уровень

– Синтаксис Python: переменные, условия, циклы, функции, исключения.
– ООП: классы, наследование, инкапсуляция, полиморфизм.
– Работа с файлами: чтение и запись .txt, .json, .xml.
– Алгоритмы и структуры данных: сортировки, стек, очередь, дерево, графы.
– Шаблоны проектирования: базовые принципы написания поддерживаемого кода.

2. Асинхронное и синхронное программирование

– Разница между потоками, процессами и асинхронностью.
– Библиотеки asyncio, aiohttp.
– Когда использовать асинхронный код.

3. Backend-разработка

– Фреймворки для ботов: Aiogram, Telethon.
– Парсинг и автоматизация: requests, BeautifulSoup, Scrapy, Selenium.
– REST API: запросы GET, POST, авторизация, работа с API.
– Веб-фреймворки: FastAPI, Flask.

4. Работа с базами данных

– SQL: PostgreSQL, SQLite.
– NoSQL: Redis, MongoDB.
– ORM: SQLAlchemy.

5. Деплой и продакшн

– Облачные платформы: AWS, DigitalOcean, Render.
– Docker: контейнеризация приложений.
– CI/CD: автоматизация развертывания.

Кому интересно - присоединяйтесь к моему каналу, рассказываю и показываю каково ныне новичку в айти.