Журнал «Код»

Бесплатное обучение в Практикуме На большинстве курсов Практикума есть бесплатная часть, чтобы вы могли посмотреть, как проходит обучение. Не привязывая карту, узнаете, в каком формате и насколько понятно объясняются темы, как устроена практика и сколько времени может занимать учеба. Если вы планируете освоить новую профессию, то бесплатная часть поможет определиться и с направлением. Нравится — продолжаете учёбу, нет — просто выбираете другой курс и тоже оцениваете, подойдёт или нет. → Посмотреть все курсы и выбрать интересующий вы можете по ссылке: https://v.thecode.media/3ibp1 Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Конкуренция выросла, но пути в профессию остались. Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Пустой HTML и чужие заказы От парсера, которому requests приносит пустую страницу, до robots.txt, через который нейросеть решает, цитировать ли ваш сайт. Playwright на Python с нуля: автоматизация браузера и парсинг динамических сайтов — ставим Playwright, учим его ждать нужный элемент вместо time.sleep(5) и собираем каталог книг в CSV вместе с пагинацией. System design на собеседовании: как подготовиться, что рисовать и как отвечать — внутри каркас ответа из восьми шагов, план подготовки на четыре недели и сокращатель ссылок, посчитанный до 120 тысяч запросов в секунду. 10 бесплатных инструментов, чтобы пентестить своё приложение — собрали программы от ZAP и Burp до ИИ-агента Strix и отдельно разобрались, что делать, если Docker Hub из России отвечает ошибкой. Как анализировать A/B-тесты с помощью нейросетей — даём пять промптов для разбора теста и показываем, какие цифры всё равно придётся пересчитать кодом. Как попасть в ответы нейросетей: что такое GEO и чем оно отличается от SEO — разбираем, как в robots.txt пустить поискового бота ChatGPT и где смотреть видимость сайта в Вебмастере и Search Console. Соскучились по новостям? Мы спрятали их в другом канале, подписывайтесь, чтобы опять их не потерять! Увидимся через неделю, ваш Код 🫶 Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Архитектура на вырост: спроектировать так, чтобы потом не переписывать Монолит и микросервисы: как выбрать архитектуру проекта Разбираем четыре подхода вместо двух — монолит, микросервисы, модульный монолит и распределённый монолит, который получается случайно и мучает всех. Плюс матрица выбора и паттерн душителя, если переезжать всё-таки придётся. Нормальные формы БД: разбор 1НФ, 2НФ и 3НФ на примерах Проходим от первой формы до третьей на живых таблицах и SQL, потом разбираем шесть антипаттернов проектирования. Отдельно — когда денормализация оправдана, потому что пять таких случаев есть, и витрина с кэшем в их числе. В конце чек-лист для ревью схемы из восьми пунктов. Индексы в SQL: что это и как они ускоряют запросы Cмотрим, как устроен быстрый поиск под капотом СУБД, и почему индекс на всё подряд делает хуже. Материал разбит по уровням: можно взять только easy-часть, а можно дойти до hard. Кэширование API на Python: от lru_cache до Redis Разбираем три уровня: lru_cache для простого случая, TTLCache для ограниченного по времени и Redis, когда инстансов больше одного. Внутри — инвалидация, защита от cache stampede через рандомизацию TTL и цифра «в 120 раз быстрее», которая получается на ровном месте. Курс «Микросервисная архитектура» Здесь прокачаете навыки проектирования и реализации масштабируемых и отказоустойчивых микросервисных систем. Как безопасно запускать чужой код: Firecracker microVM и тёплые пулы Сравниваем subprocess, Docker, gVisor, KVM и Firecracker в одной таблице, а потом собираем тёплый пул из предзапущенных виртуалок. Честно говорим, что тёплый пул даёт, а что нет — это самая полезная часть. Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Раньше хотелось попасть в топ Google. Теперь неплохо бы ещё попасть в ответ ChatGPT, Алисы или Perplexity — желательно не случайно. Разбираемся, что такое GEO, чем оно отличается от SEO и что проверить на сайте: доступ ботов, индексацию, структуру текста и реальные упоминания в нейроответах. https://v.thecode.media/e6zq1 Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Три последних эмодзи в раскладке клавиатуры — то, как прошла ваша рабочая неделя. Показывайте в комментариях :-) Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

ИИ быстро соберёт сводку по метрикам, напишет код для расчёта и объяснит, что значит p-value. В статье разобрали: • какие инструменты с ИИ подходят для анализа экспериментов; • готовые промпты: копируете, подставляете свои данные и получаете результат; • как проверить статзначимость и не попасться на красивые цифры; • типичные ошибки моделей и как их заметить; • что можно отдать ИИ, а что лучше считать самому. https://v.thecode.media/lh0fm Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

3 AI-навыка для работы с архитектурой AI-систем Переходим к задачам, которые выходят за пределы отдельно взятого файла. Здесь нужен системный взгляд — как встроить нейросети в ваш продукт, чтобы они работали стабильно, дёшево и безопасно. Навык 1: Работа с LLM API Навык подключения и интеграции больших языковых моделей через программный интерфейс. Управление токенами и контекстным окном, обработка асинхронных ответов, продумывание стратегий повторных запросов при сбоях и fallback-поведения, если модель вернула что-то неожиданное. Пример простой интеграции: приложение получает запрос от пользователя, отправляет в Claude API с заданной температурой (контролирует креативность ответа) и максимальным количеством токенов, получает ответ в потоковом режиме (streaming) и отдаёт его пользователю по частям. Инструменты: официальные API OpenAI, Anthropic, OpenRouter (единый интерфейс к десяткам моделей), Google Gemini API. Почему важно: базовый навык для любого AI-инженера. Без него следующие два навыка просто не имеют смысла — RAG и выбор моделей надстраиваются именно поверх API. Навык 2: Построение RAG-систем RAG-системы подключают к языковой модели собственную базу знаний: документы, инструкции, внутренние регламенты, статьи или переписку. Пользователь задаёт вопрос, система находит в вашей базе релевантные документы и отправляет их модели вместе с вопросом в промпте. Модель отвечает на основе ваших документов — а не общих знаний, которые могут быть устаревшими или неполными. Инструменты: LangChain, LlamaIndex, векторные базы данных (Chroma, Pinecone, Weaviate). Почему важно: чистая LLM знает то, на чём её обучили год назад. RAG — это работа с живыми, актуальными и корпоративными данными. Без него AI-продукт для бизнеса сегодня почти не построишь. Навык 3: Оценка и выбор моделей под задачу Умение сравнивать большие языковые модели не по маркетинговым описаниям, а по конкретным параметрам: размер контекстного окна, скорость ответа, цена за токен, качество на вашей задаче. Инструменты: OpenRouter (сравнение моделей по цене и скорости), бенчмарки SWE-bench, AIME, собственные бенчмарки на ваших данных. Почему важно: гнаться за самой умной моделью — это почти всегда переплачивать. Иногда локальная модель решает задачу не хуже облачной: особенно если важны приватность, цена, офлайн-режим или контроль над инфраструктурой. 📌 Сохраните, чтобы не потерять, и приходите качать AI-навыки в Практикум. Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Разбираемся, чем проверить сайт на уязвимости, права доступа, открытые порты и SQL-инъекции — и с чего начать, если вы не специалист по ИБ. Внутри — ZAP, Burp Suite Community, sqlmap, Nuclei, Nmap и ещё пять бесплатных инструментов, плюс готовая последовательность проверок для первого пентеста. https://v.thecode.media/rc2g3 Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий

Код, про нейросети сейчас пишут все, и мы в том числе. Но хочется писать про то, что реально будете применять. Как у вас с этим в рабочих задачах или пет-проектах? Ну и мем для привлечения внимания вам :-) Журнал «Код» | Промокод Практикума | Новости мира IT и технологий