Мия Бестужева

Senior Python Developer

Python — это язык, в котором легко начать, но трудно стать действительно хорошим. Книга должна не просто объяснять def и for, а учить писать код, который живет в продакшене годами. Я уважаю те издания, где автор делится опытом, архитектурными решениями и примерами из реальных проектов — это то, что я сама применяю в своих обзорах

Содержание:

Меня зовут Мия, я senior Python-разработчица с более чем 10-летним опытом в разработке серверных приложений, автоматизации, работе с API, Data Science и архитектуре микросервисов. В моей практике Python — это не просто язык, а платформа, на которой строятся надежные и масштабируемые решения. Я использую его ежедневно — от написания бизнес-логики и тестов до анализа данных и интеграции с облачными сервисами.

Я делюсь своими рецензиями на книги по Python: от базового синтаксиса до глубоких тем, таких как асинхронное программирование, архитектура, тестирование и работа с данными. Я оцениваю книги не по толщине, а по тому, насколько они обучают писать читаемый, безопасный и сопровождаемый код. Если издание помогает избежать реальных ошибок и экономит время — она стоит вашего внимания.

Профильное образование и повышение квалификации

Я верю в непрерывное обучение — как через практику, так и через теорию. Формальное образование помогло мне понять основы, а курсы и менторство позволили углубить экспертизу в Python и смежных технологиях.

Магистр прикладной информатики — НТУ “Дніпровська політехніка”, 2015
Python for Data Science — IBM на Coursera
Advanced Python Programming — Real Python Academy
Django REST Framework Deep Dive — Udemy
Внутренний тренер по Code Review и PEP 8 в команде разработки

Опыт: от CLI-инструментов до масштабных платформ

Мой путь начался с написания скриптов на Python 2. Сегодня я проектирую сложные системы на Python 3.12 с использованием Docker, PostgreSQL, Celery и FastAPI. Я работала в международных проектах, в fintech, healthtech и EdTech, решала задачи производительности, масштабируемости и интеграции.

Некоторые из проектов, где Python — ядро:

DocParser — система автоматической обработки документов (OCR + Python + Tesseract). Реализовала пайплайн распознавания PDF и изображений с использованием Tesseract OCR. Применяла Pillow, pdf2image, регулярные выражения и кастомные парсеры для извлечения сущностей. Настроила очередь на Celery + Redis для асинхронной обработки файлов.
InvoiceHub — микросервис для генерации финансовых отчетов (FastAPI + PostgreSQL). Архитектура основана на FastAPI. Я отвечала за типобезопасность, OpenAPI-спецификацию, ORM-слой на SQLAlchemy и сложные агрегирующие запросы. Внедрила авторизацию по JWT, ограничения доступа по ролям и обработку отчетов в cron-задачах.
BioDataLab — backend-инфраструктура платформы для геномного анализа. Работала с REST-интерфейсами и интеграцией с ML-модулями. Использовала Pandas, NumPy, PyTorch для взаимодействия с моделями. Backend собран на Django REST Framework, с авторизацией по OAuth2 и логированием через Sentry + Prometheus.
CourseTrack — система мониторинга прохождения курсов (Django + Celery + Redis). Создала логику сбора метрик с внешних обучающих платформ через API. Обновление данных происходило асинхронно: задачи — через Celery, кэширование — Redis. Разработала панель администратора с фильтрацией, экспортом и интеграцией email-уведомлений.
FinGuard — антифрод-система с Python-интеграцией моделей машинного обучения. Python использовался как glue-logic между REST-интерфейсом, базой и предобученной моделью (Scikit-learn + LightGBM). Обновление моделей — через автоматический retraining.

Python-экспертиза: ключевые технологии и подходы

Python для меня — это инструмент, с которым я решаю как прикладные, так и архитектурные задачи. Я активно применяю принципы чистого кода, TDD, asyncio и генераторы. Использую Python в проектах с высокой нагрузкой и большими данными.

Область	Стаж применения	Основные технологии	Примеры применения
Web backend	с 2015 года	Django, FastAPI, Flask	API, админки, бизнес-логика
Data processing	с 2016 года	Pandas, NumPy, SQLAlchemy	ETL-пайплайны, отчеты, агрегации
DevOps & Automation	с 2016 года	Click, Fabric, Docker, GitHub Actions	CLI-скрипты, автоматизация деплоя
Async programming	с 2019 года	asyncio, aiohttp, websockets	асинхронные API, очереди, realtime-данные
Тестирование	с 2015 года	pytest, coverage, unittest	Unit, integration, end-to-end тесты

Что я ищу в книгах — и как выбираю лучшие

Мои рецензии сосредоточены на практической пользе и глубине подачи. Я анализирую:

Как книга объясняет архитектуру и структуру кода
Есть ли реальные практические кейсы, а не «hello world»
Учит ли автор избегать распространенных ошибок
Дают ли примеры устойчивых паттернов — и объясняется ли почему они работают
Поддерживает ли пособие актуальную версию Python и best practices

FAQ по Python

Почему Python популярен в 2025 году, несмотря на конкуренцию?

Потому что этот язык программирования остается самым читаемым и универсальным языком. Он идеально подходит для backend, научных расчетов, автоматизации, анализа данных, ML и API. Его лаконичный синтаксис снижает порог входа, а богатая экосистема (Django, FastAPI, Pandas, PyTorch) делает Python ключевым выбором для MVP и production-систем.

Что выбрать: Django или FastAPI?

Django — это полноценный фреймворк с ORM, шаблонами и встроенной админкой. Он идеален для классических веб-приложений. FastAPI — современный инструмент для быстрого создания API с высокой производительностью и встроенной поддержкой аннотаций типов. Я предпочитаю Django для крупных B2C-проектов, а FastAPI — для микросервисов, интеграций и ML-интерфейсов.

Какие типичные ошибки делают разработчики на Python?

Использование mutable значений (list, dict) по умолчанию в аргументах функций.
Игнорирование типизации (type hints), что затрудняет поддержку кода.
Плохая организация модулей и циклические импорты.
Работа без виртуального окружения.
Игнорирование .env и хранение секретов прямо в коде.

Я всегда провожу code-review с акцентом на читаемость, масштабируемость и устойчивость к ошибкам.

Нужен ли Python-разработчику TypeScript или JavaScript?

Да, особенно если вы работаете с API, frontend-интеграциями или пишете full-stack решения. Знание JS помогает лучше понимать взаимодействие между клиентом и сервером. TS же помогает привнести ту же строгость типов, к которой мы привыкаем в FastAPI или Pydantic. Это делает разработку более безопасной.

Стоит ли новичку начинать карьеру с Python?

Мое мнение, однозначно да. Python — отличный старт для входа в IT. Вы можете начать с простых скриптов, перейти к веб-разработке (Flask, Django), затем — в анализ данных или ML. У языка огромная комьюнити, много документации и обучающих ресурсов. Главное — писать руками, а не просто читать туториалы.