Специалист python: Программирование на языке Python. Уровень 1. Базовый курс

Abdulhakeem Omotolani Yaqoob

US$20  / 15 mins

4. 9  (

59

reviews)

Data Analyst/Scientist

Сочетая строгий академический опыт с профессиональными ролями в государственном и частном секторе, я продемонстрировал свою способность решать проблемы, сотрудничать в командах и т. д.

Python AI (Artificial Intelligence) Machine LearningDeep LearningRtableAutensorflowsQldata Science

Humayun Shabbir

US 20 /15 минут

(

.S.). Разработчик | 3000+ сеансов

Добро пожаловать в мой профиль Codementor. Я работаю кодментором на постоянной основе 💻 и с 2015 года провел более 3000 сессий. Помимо обычного программирования, я сделал много…

Python JavaScriptC#SQLVB.NETjQueryHTML/CSSXamarinVisual BasicClassic ASPSQL ServerConsultingUwpCode reviewersExcelVb6P5. jsPHPSwiftRJavaUnityC++VBASmalltalkVbscriptASP.NETASP.NET MVCWinFormsAdo.netLINQ (Language-Integrated Query)WCF (Windows Communication Foundation) ServiceMicrosoft AccessComAdoWindows ApplicationXamlWindows 10Winrt xamlWindows universalWinrtTypeScriptMicrosoft excelExcel vbaMs excel Python 2.7 Python 3.xPython3FlaskMicrosoft sql serverTransact sqlT-SQLPharoVbVb 6.0GraphicsBootstrapHTML5HTMLPhp5PHP 7Php mysqlMySQLiOSObjective-CJava EEJava 8EclipseNetbeansR ShinyR studioCVisual StudioAlgorithmData structureComputer scienceSqueak/smalltalkSqueakRstudioDatabaseWeb developmentMobile developmentXamarin.iosXamarin.androidXamarin.formsAjaxjQuery UIjQuery MobileOracleLightboxMacrosVBA for AccessAdvanced vbaVba Word

Thomas Findlay

US $ 30 /15 мин

5,0 (

1086

Обзоры)

Автор «React & Vue — Дорога к Enterprise». Full Stack Developer…

Я начал свою карьеру веб-разработчика 10 лет назад. Мне нравятся задачи, в которых я могу использовать современные инструменты и технологии для разработки веб-приложений, выдающихся по внешнему виду и производительности.0029 Python 3.xNuxt.jsCypressReact Testing LibraryCypress testing libraryJestVue Test UtilsVue testing libraryPrismaPHPBootstrapjQueryUx / uiFigmaVuetifyAxureScikit Learn (sklearn)TypeScriptUnit testingTest driven developmentTest AutomationResponsive designUx/ui designComputer VisionMachine LearningjQuery UIEs6Rest web servicesFrameworkUtilityCSSServerlessPython3FlaskMySQLBackend developmentNode.jsMobile firstMobile developmentReduxHtml5 css3 sassBootstrap VueBootstrap 4Bootstrap3HTML5HTML/CSS Python 2.7ComposerPhpmysqlPhpmyadminPhp5PHP 7Scss (sassy css)Ai (artificial intelligence)Express (express.js)Front-EndBack-EndAdobe photoshop

Eli Dupree

US$40  / 15 mins

5. 0  (

647

отзыва)

Пишу веб игры и прочее. Жизни темнокожих имеют значение.

Я Эли Дюпри! Я программирую с детства и люблю делиться своими знаниями с другими людьми. Мне особенно нравится давать своим подопечным полную картину того, как обстоят дела…

Python RustWeb developmentC++LuaPython3 Python 2.7 Python 3.xHTMLCSSGame designGameStlRegexScriptsAmortizationAlgorithmConcurrent programmingData structureEs6CSS3DebuggingGdbTemplate metaprogrammingHTML5JavaScriptReactjQueryHTML/CSSPersistent data structuresPerformanceSerdePython2

Anuvrat Parashar

US$75  / 15 mins

5.0  (

423

отзыва)

средство для решения проблем с кофеином | прославленный сантехник | polyglot

** Полный возврат средств, если я не решу проблему. ** Я пишу код, чтобы автоматизировать себя вне работы, по одной задаче за раз. Teaching / mentoring people in the community (pydelhi.org) is …

Python ProgrammingBackend developmentFront-EndDevOpsLinuxData engineeringLaTeXCode reviewersVue.jsAnsibleAWS (Amazon Web Services)MockingPytestAWS LambdaEksAmazon ecsRoute53ElasticacheAmazon s3SesRdsAmazon ec2VuexRustElixirPostgreSQLElasticsearchRedisCeleryFlaskDjangoSocket.IOD3.jsReactHTML/CSSJavaScriptKubernetesTerraformJenkins texlivePdflatexOverleafBashGroovyLuaSshI3wmTmuxZshLinux system administratorFedoraArchlinuxUbuntuAzure Cloud ServicesDigital океанGoogle Cloud PlatformPhoenix frameworkAsynciopandasScrapy

Посмотреть всех экспертов по Python на Codementor

11 лучших внештатных экспертов в области услуг разработки Python [Найм за 48 часов]

Как правило, любой проект можно выполнить на любом языке программирования, таком как Java, C или Python. Однако наличие конкретного списка технических требований и бизнес-приоритетов может помочь вам решить, какой путь выбрать. В этом руководстве будут описаны некоторые технические преимущества программирования на Python, а также учтено то, что может понадобиться бизнесу, и признаки, которые вы можете увидеть на разных этапах вашего проекта.

1. Быстрое создание прототипов и итераций

Предположим, у вас есть отличная идея, и вы хотите сделать из нее бизнес. На этом этапе ваша цель в основном состоит в том, чтобы понять своих клиентов и как можно быстрее получить от них обратную связь.

В то же время ваша цель — писать как можно меньше кода. Меньший объем кода означает, что разработчикам приходится меньше думать и быстрее проводить рефакторинг.

Программирование на Python прекрасно именно из-за этого: его лаконичность позволяет вашему разработчику работать быстрее и быть более гибким в то время, когда код не так важен, как идеи, обратная связь и взаимодействие с пользователями.

2. Механизм доставки: Интернет, рабочий стол или приложение

Давайте рассмотрим следующий сценарий. Вы находитесь на начальном этапе своего приложения и хотите охватить как можно больше клиентов, поэтому, очевидно, вы выбираете Интернет в качестве механизм доставки.

Тем не менее, вы знаете, что настольная версия принесет пользу некоторым клиентам из-за более тесной аппаратной интеграции, которая может потребоваться вашему приложению. Например, может потребоваться управление некоторыми аппаратными устройствами.

Подобная мысль может прийти вам в голову относительно мобильных устройств или мира IoT, в зависимости от того, в какой области может находиться ваше приложение.

Что точно, так это то, что независимо от того, выбрали ли вы сначала Интернет или другой механизм доставки, в дальнейшем будет момент, когда вы захотите предложить один или несколько дополнительных механизмов доставки.

Разработка Python упрощает этот процесс. Хороший разработчик Python будет знать, как спроектировать приложение с самого начала, чтобы не ограничивать его только одним конкретным механизмом доставки.

3. Облачные вычисления

Облачные вычисления позволяют компаниям масштабировать свои потребности с точки зрения мощности ЦП, памяти и/или дискового пространства динамически и по мере необходимости. Но это также позволяет им сокращать расходы, когда эти ресурсы не нужны.

Существует множество поставщиков облачных вычислений, каждый из которых позволяет объединить их инфраструктуру с вашими потребностями на разных уровнях абстракции вашей архитектуры, от уровня оборудования до уровня обслуживания. Все основные платформы облачных вычислений предоставляют библиотеки Python для автоматизации увеличения и уменьшения выделенных ресурсов.

Если ваше локально размещенное решение сталкивается с проблемами производительности или вам нужно больше энергии для этих длительных заданий cron в ночное время, вы можете привлечь эксперта, который поможет вам разгрузить и ускорить программирование на Python, которое вам нужно сделать. .

Облачные вычисления не могут бесконечно масштабировать архитектуры, которые по своей природе не масштабируемы — те, в которых масштабирование привело бы к экспоненциальному увеличению определенных требований. Эксперт по Python оценит вашу архитектуру и предложит использовать облачные вычисления там, где это имеет смысл, а также внести изменения в вашу архитектуру, где предварительное масштабирование может принести больше вреда, чем улучшения.

А если вы уже используете облачные вычисления, но по-прежнему испытываете проблемы с производительностью, эксперт Python, имеющий непосредственный опыт работы с распределенными системами и архитектурным рефакторингом, знает, как их решить.

4. DevOps с Python или даже «Pythonic» Shell

DevOps — это домен, сочетающий программирование с инфраструктурой. Он используется для перевода компьютеров в определенное состояние (установленные пакеты, правила брандмауэра, запущенные процессы, файлы конфигурации и т. д.) и обычно работает в облаке. Намерение обычно состоит в том, чтобы заставить все соответствующие машины работать согласованно для решения бизнес-задачи.

Мы называем действие перевода машины в определенное состояние обеспечением этой машины. Стандартное решение для инициализации машин в экосистеме Python называется Ansible, которое само по себе также разработано на Python и, по закону наименьшего сопротивления, также может быть расширено и адаптировано с помощью кода Python.

«Плейбуки» Ansible легко писать, понимать, расширять и запускать параллельно на нескольких машинах. У них нет особых требований, кроме того, что машина должна быть доступна по ssh и иметь установленный стандартный интерпретатор Python. Как только ваши машины завершат успешное выполнение данной книги воспроизведения, они гарантированно будут установлены в состояние, описанное книгами воспроизведения.

Если такого контроля недостаточно, даже путем расширения Ansible модулями, программист Python может копнуть еще глубже и использовать библиотеки, такие как Paramiko, для прямого доступа по ssh.

Если этот вид управления слишком низкоуровневый, не беспокойтесь. Python прикрывает вашу спину с помощью xonsh (произносится как «раковина»), оболочки с интерфейсом bash, написанной на Python, в которой вы можете фактически запускать код Python, помимо обычных заданий по управлению процессами, для которых предназначена оболочка. Возможность запуска кода Python означает, что вы можете импортировать и вызывать любые пакеты, которые могут быть установлены в системе, с дополнительным преимуществом возможности писать хорошо структурированные сценарии оболочки, которые являются более надежными и предсказуемыми.

Создавая что угодно, от облачной инфраструктуры до локальных устройств, разработчик Python знает, как эффективно это автоматизировать.

5. Машинное обучение

Машинное обучение позволяет вашему бизнесу анализировать и понимать большие объемы данных, и Python готов удовлетворить ваши потребности.

От веб-скрапинга до анализа настроений, от поисковых систем до систем рекомендаций, от речи до распознавания изображений, от построения математических моделей на основе исторических данных до прогнозирования временных рядов — экосистема Python подняла свой девиз «батарейки в комплекте» на новый уровень, предоставляя библиотеки и инструменты для всех этих контекстов.

Если в вашем существующем проекте используется одна или несколько из следующих библиотек, вы готовы нанять специалиста по данным со знанием Python. То же самое применимо, если ваш проект еще не использует машинное обучение, но концепции, упомянутые ниже, привлекают ваше внимание.

• NumPy — это библиотека для численных вычислений. В его основе лежит концепция N-мерного массива. Он может выполнять линейную алгебру, вычислять преобразования Фурье и генерировать случайные числа в соответствии с более чем 30 моделями распределения вероятностей.

• Pandas может помочь загрузить данные из многих источников, включая даже таблицы Excel. Он может выполнять операции с данными, которые легко рефакторить, поскольку его API позволяет обрабатывать данные различными способами.

• SciPy больше ориентирован на научный аспект машинного обучения, позволяя программисту численно вычислять интегралы, решать дифференциальные уравнения и использовать разреженные матрицы.

• Scikit-learn построен на основе таких библиотек и обеспечивает однородную основу для проекта программирования на Python, даже если это просто исследовательский проект. Но он также хорошо подходит для интенсивных вычислений в распределенном кластере — например, его можно интегрировать с Apache Spark.

• И последнее, но не менее важное: matplotlib можно использовать для визуализации и понимания ваших данных.

Пакеты и библиотеки Python охватывают весь спектр концепций машинного обучения. Этот факт привлек многих специалистов по данным и инженеров к Python, и эта тенденция продолжает расти.

6. Возможность оптимизации позже, по мере необходимости

Одним из аспектов, который может заставить вас колебаться делать все ставки на программирование на Python, является производительность. Этому, однако, можно легко противодействовать, переписав критически важные для производительности части модулей Python на C.

Эта возможность согласовывает необходимость иметь возможность легкого рефакторинга (как упомянуто в нашем первом признаке выше) с требованиями к производительности, которые у вас могут быть. . Многие модули Python, использующие алгоритмы с интенсивным использованием ЦП, уже используют этот подход. Лучший разработчик Python знает, как оптимизировать существующую кодовую базу.

Чаще всего нет необходимости оптимизировать каждый кусок кода: достаточно переместить несколько тесно вложенных циклов и реализуемый ими алгоритм в модули C и оставить внешний мир в Python. Талантливый Python-разработчик заметит, где провести черту и какие алгоритмы того стоят. На самом деле, многие библиотеки Python для машинного обучения используют этот подход, встраивая известные библиотеки, написанные на C или Fortran.

7. Богатая экосистема: библиотеки, мероприятия, группа талантливых программистов

Рассмотрим ситуацию, в которой у вас есть идея, и вам нужны цифровые средства, чтобы люди могли использовать вашу идею. Вы не знаете, какими будут технические требования, но знаете, что хотите свести к минимуму такие рискованные сценарии, как эти:

• Ваш единственный программист оставляет вас одного в вашем проекте и трудно найти достойную замену.

• Ваше предприятие слишком быстро растет для вашей команды, и вам нужно больше программистов, чтобы объединить усилия.

• Вы начинаете использовать технологию, но на полпути к проекту понимаете, что некоторые скрытые требования плохо поддерживаются языком программирования, который вы изначально выбрали.

• Конкуренты получают преимущество, используя библиотеку на языке, отличном от поддерживаемого вашим техническим стеком.

Использование Python снижает эти риски, поскольку в Интернете, на конференциях и других мероприятиях можно найти огромное количество талантливых программистов Python. С кодированием Python также легко встраивать внешние библиотеки и строить на основе проверенного в боевых условиях кода, вместо того, чтобы изобретать велосипед.

Говоря о рисках, более техническим решением, используемым сообществом Python для снижения рисков, являются так называемые стандарты PEP. Это набор документов, описывающих, как следует писать, документировать, тестировать код и другие процессы, связанные с созданием программ, написанных на Python.

Снижение риска связано с тем фактом, что при соблюдении этих стандартов сообществом любому программисту Python будет легче взяться за дело, присоединившись к новому проекту или новой компании, подобной вашей. А поскольку сообщество Python тесно сплочено, большинство программистов на Python соблюдают эти стандарты — к всеобщей выгоде.

Если ваш код явно не соответствует последним стандартам PEP, вам следует нанять лучшего разработчика Python, чтобы привести его в лучшую форму.

9. Странное поведение программы/Проклятие утиного набора

Язык программирования Python реализует систему типов под названием утиный ввод , что означает, что если класс (понятие, используемое для моделирования реальных идей в коде) извне как другой класс, то два рассматриваемых класса совместимы.

Это контрастирует с более сильными типами типизации, поддерживаемыми такими языками, как C++, Java и Rust. Утиная типизация является преимуществом, потому что она позволяет более плавный процесс рефакторинга вместо того, чтобы соблюдать строгие контракты, но это преимущество связано с оговоркой, что неопытные программисты могут привыкнуть к неаккуратному программированию.

Следуя логике утиного набора, классы также позволяют совершенно чужим классам внутри одного и того же процесса Python получать доступ к любым своим свойствам и изменять их.

Как следствие, если у вас есть программа на Python, которая иногда ведет себя необъяснимым образом, возможно, внутри вашего кода есть что-то еще, изменяющее ее, игнорируя принципы целостности данных. Такое поведение трудно отладить, но опытные специалисты по Python, безусловно, способны помочь вам решить такие проблемы.

10. Тесты, покрытие кода и технический долг

Технический долг — это количество технических изменений, которые вы откладываете для реализации в коде, чтобы поддерживать скорость разработки. Наличие нескольких таких «бородавок» в вашем коде обычно безвредно, но привычка поддерживать скорость за счет технического долга может быть опасной для вашего цифрового бизнеса.

Набор тестов — это вторичная программа, которую вы запускаете перед вводом системы в производственную среду. Хорошо продуманный и обширный набор тестов даст вам уверенность в том, что вы не собираетесь подвергать клиентов ошибкам — ошибкам, которые могут их отпугнуть.

Набор тестов также в некотором смысле защищает вас от технического долга. Предположим, что долг достиг невыносимого уровня для вашей архитектуры. Если программист реализует чистое решение для конкретного требования, а набор тестов начинает давать сбои при тестировании частей кода, которые не должны быть связаны, то это признак того, что пришло время уменьшить багаж технического долга, который вы накопили с течением времени.

Помимо возможности сигнализировать о техническом долге, набор тестов также документирует код. Посмотрим правде в глаза, программисты, естественно, не любят писать документацию для своего кода. Даже если программист пишет отличную документацию во время начальной реализации, эта документация со временем ухудшится, если изменения будут внесены в код, а не в документацию.

Но набор тестов должен выполняться по крайней мере перед каждым развертыванием. По этой причине набор тестов также служит прекрасным средством документирования кода таким образом, чтобы он всегда был актуальным, работоспособным и доказуемо правильным. Это также поможет новым членам команды быстрее влиться в коллектив и стать более продуктивными.

Когда вы выполняете набор тестов, вы можете включить то, что называется охватом кода , который генерирует отчет, в котором сообщается, какие части кода покрыты набором тестов, какие не покрыты, а какие покрыты слишком много . Таким образом, информация, которую вы получаете от покрытия кода, двояка: с одной стороны, вы получаете информацию о работоспособности самого набора тестов, а с другой стороны, вы получаете представление о том, насколько достоверны результаты вашего набора тестов. Например, набор тестов, который имеет 100% успешность и 1000 тестов, не заслуживает доверия, если он покрывает только 0,1% кода.

Если у вас есть какой-либо технический долг или недостатки в вашем тестовом наборе, то, прежде чем приступить к дальнейшей разработке, пришло время добавить в ваш проект опыт работы с Python, чтобы устранить эту проблему.

Целое больше, чем сумма его частей

Несмотря на то, что каждый упомянутый нами отдельный признак имеет ценность сам по себе, самое большое преимущество в найме разработчиков Python заключается в способности создать целостное техническое решение для вашей бизнес-идеи с помощью всего одного язык программирования.

Вместо того, чтобы иметь отдельные инструменты, которые не могут легко взаимодействовать друг с другом, потому что они созданы разными программистами с разным мышлением и на разных языках, вы можете заставить разработчика Python последовательно решать все ваши проблемы по всем направлениям.

Помимо технических преимуществ, таких как повторное использование кода, опытные разработчики Python могут лучше понять потребности вашего бизнеса и принимать решения, которые принесут пользу всему предприятию.

лучших разработчиков Python для найма в октябре 2022 г.

Популярность Python подпитывается двумя вещами: его чистым и простым синтаксисом и большим количеством областей, в которых вы можете работать с этим языком программирования. Изучение Python может привести вас к многочисленным профессиям: от бэкэнд-веб-разработчика до аналитика данных и работы над революционным проектом искусственного интеллекта.

Это означает, что если вы хотите нанять разработчиков Python, поиск будет непростым. Вместо того, чтобы просто искать какого-либо эксперта по Python, вам нужно найти специалиста, специализирующегося в той области, в которой он вам нужен. Чтобы вам было проще, мы создали это краткое руководство о том, как нанять разработчиков Python, которые подходят для вашей компании и конкретного проекта. .

Технические навыки, на которые следует обращать внимание при приеме на работу разработчика Python

Навыки, необходимые вашему новому потенциальному разработчику Python, в значительной степени зависят от типа проекта, над которым вы работаете. Вот несколько примеров:

1. При поиске веб-разработчика Python вам следует искать экспертов по крайней мере в одном из двух основных веб-фреймворков Python, Django и Flask. В идеале ваш новый сотрудник также должен иметь опыт веб-разработки, желательно с JavaScript и его популярными фреймворками и библиотеками (например, React, Vue, Angular).
2. Если аналитика данных/наука о данных является вашим основным интересом, вам следует нанять разработчиков Python с большим опытом визуализации и анализа данных, статистики и вероятности. Знание хотя бы нескольких пакетов обработки данных Python также является обязательным. Одними из самых популярных пакетов являются NumPy, SciPy, Pandas и Matplotib.
3. Для машинного обучения/разработки ИИ также пригодится большинство навыков анализа данных. Помимо этого, ваш разработчик Python также должен уметь программировать на других языках программирования, широко используемых для машинного обучения, таких как Java, R или C++. Знание таких концепций, как нейронные сети и глубокое обучение, имеет решающее значение.

Навыки межличностного общения, необходимые разработчику Python

Отличные продукты создаются людьми, которые не только обладают экспертными знаниями в области используемых технологий, но и хорошо умеют общаться с людьми. По этой причине, при поиске разработчиков Python, вам следует искать программистов со следующими навыками межличностного общения:

1. Способность сотрудничать с другими командами

   Веб-разработчики Python работают в основном с серверной частью сайтов или приложений. Это означает, что они должны тесно сотрудничать с фронтенд-разработчиками, а также с другими командами компании.

2. Экспертное управление временем

   К разработчикам бэкенда часто обращаются несколько команд внутри компании, каждая из которых хочет расставить приоритеты для различных функций программного обеспечения. Из-за этого ваш новый разработчик Python должен уметь хорошо распределять свое время, устанавливать четкие сроки и уметь объяснить, почему что-то нельзя сделать сразу.

3. Многозадачность

   Жонглирование билетами Jira, посещение совещаний, консультации с другими сотрудниками компании — и все это в то время, когда чистый код остается главным приоритетом. У разработчика Python много работы, и новички в отрасли могут еще не знать об этом. Итак, нанимайте только настоящих экспертов в этой области с хорошим портфолио и подтверждением того, что они отличные командные игроки.

4. Отношение исследователя и сторонника сообщества

   Сообщество Python огромно и полезно, поэтому вы можете быть уверены, что где-то у кого-то уже была проблема, похожая на ту, с которой столкнулись ваши разработчики. Ваш разработчик Python должен иметь возможность связаться с этими людьми и получить необходимую информацию. Поэтому убедитесь, что ваш новый сотрудник знает, где происходят обсуждения и где искать конкретные решения.

   Ведение профессионального блога Python или участие в проектах с открытым исходным кодом на GitHub — хороший показатель того, что ваш потенциальный разработчик Python поддерживает сообщество и знает, как правильно использовать свои связи.

Как нанять разработчиков Python, подходящих для продукта/отрасли

Поскольку Python — это технология, которую можно использовать для множества различных проектов, важно убедиться, что разработчик Python, которого вы планируете нанять, хорошо разбирается как в вашей отрасли, и тип продукта, который вы планируете запустить. Например, разработчик, который знает, как использовать Python для веб-разработки и даже может называться экспертом в этой нише, не обязательно будет лучшим выбором при разработке программного обеспечения для машинного обучения.

Это означает, что вы должны внимательно просмотреть как резюме, так и портфолио вашего нового потенциального разработчика Python. Нанимайте программистов Python, которые работали над продуктами, похожими на ваши, будь то приложения, серверные части веб-приложений, ИИ/машинное обучение или Интернет вещей. В то же время вы также должны учитывать соответствие отрасли.

Вот несколько примеров:

1. Инженеры из банков, инвестиционных компаний и других финансовых учреждений будут отличным выбором при запуске финтех-стартапа.
2. Люди, знакомые с решениями для электронной коммерции, такими как Shopify или WooCommerce, подойдут для нового проекта онлайн-рынка или сайта бронирования.
3. Python-программиста из научных учреждений с опытом работы в области машинного обучения идеально подходят для разработки вашего нового ИИ.

Как убедиться, что вы нанимаете разработчиков Python, которые подходят вашей компании

Соответствие культуре компании иногда упускается из виду в процессе найма, но этого не должно быть. Глобальное мышление современного бизнеса, размер вашей компании, стиль управления — все это на самом деле очень важно учитывать, когда вы хотите нанять разработчиков Python.

Почему эти факторы имеют значение?

1. Мультикультурализм и разнообразие

   В настоящее время в большинстве технологических компаний работают люди с разным опытом, в том числе из разных стран. Поэтому, чтобы сделать ваш продукт успешным, вы должны нанимать разработчиков с глобальным мышлением, не боящихся и не предвзято относящихся к разным культурам, полу и другим подобным особенностям.

2. Размер компании

   Если вы запускаете стартап на ранней стадии, вам, вероятно, нужен очень опытный разработчик, чтобы с самого начала убедиться, что все сделано правильно. Это может стоить вам немного, но это, безусловно, будет более рентабельно, чем устранение всех проблем, вызванных неопытным разработчиком.

   С другой стороны, многие средние компании и предприятия могут нанять кого-то более молодого и менее опытного для обучения своей собственной командой, которая останется с ними на долгие годы.

3. Стиль управления

   Всегда нанимайте разработчиков Python, которые имеют опыт гибкой работы. Даже если ваша компания еще не работает таким образом, вы, возможно, захотите изменить его в ближайшее время, так как все великие команды разработчиков программного обеспечения в наши дни используют Agile и поддерживающие его методологии (например, Scrum, Kanban, DevOps). Наем agile-опытного разработчика Python позволит вам быстрее и проще вносить необходимые изменения.

Вопросы для собеседования с нашим ведущим разработчиком Python

Если вы или ваши сотрудники отдела кадров решите, что резюме и портфолио разработчика Python выглядят хорошо, начинается процесс собеседования. Вам решать, сколько этапов собеседования вы планируете для своих кандидатов, но один из наиболее типичных сценариев включает в себя быстрый звонок / обмен электронными письмами отдела кадров, вводное личное собеседование, техническое собеседование и задание, которое необходимо выполнить дома.

На последних двух этапах вам, конечно же, понадобится помощь опытного разработчика. Чтобы дать вам представление о том, чего ожидать, эксперты, которых мы знаем, рекомендуют следующие 10 лучших вопросов для собеседования с разработчиком Python:0003

1. Что такое PEP8? Как сделать так, чтобы ему было легче следовать?
2. Почему не рекомендуется использовать импорт в Python?
3. В чем разница между range() и xrange()?
4. В чем основные различия между Python 2.x и Python 3.x?
5. Каковы недостатки использования Python? Какие еще технологии вы бы рассматривали для использования?
6. Что вы думаете об исправлении обезьян?
7. Что такое оператор с оператором в Python?
8. Что такое MRO в Python?
9. Что такое GIL и почему это важно?
10. Вкладки или пробелы? Почему?

Создание отмеченного наградами продукта

Разработчики Python могут предоставить технологическую базу для вашего продукта, но нужно сделать гораздо больше, чем нужно, чтобы вывести продукт на рынок и сделать его успешным.