6 вещей, которые должен знать каждый джуниор-разработчик

Кэл Эванс, программист с многолетним опытом, делится полезными советами с начинающими разработчиками. Он начинал работать еще на Commodore 64, писал код на диалекте языка BASIC в фирме своих родителей. Занимается программированием более 30 лет, хотя формально нигде этому не учился. В своей статье Эванс рассказывает о том, что он узнал за эти годы и что ему было бы полезно знать с самого начала.

Проявляйте терпение к себе и другим

Если вы младший разработчик, то, естественно, многого не знаете и будете ошибаться. Если вам повезло получить работу в компании, которая готова вас обучать, воспользуйтесь этим. В хорошей компании понимают, что вы еще учитесь, назначат вам наставника, который поможет во всём разобраться, и укажут правильное направление, когда вы потеряетесь.

Нормально, что вы иногда будете ошибаться. Например, сделаете pull request с некорректным исправлением кода. Или напишете программу, которая при запуске удалит половину базы данных. В какой-то момент сделаете уязвимой систему безопасности. Код-ревью существует для того, чтобы другие разработчики помогли вам заметить и исправить эти ошибки.

Будьте терпеливы к самому себе. Если вы будете настойчивы, то в конце концов избавитесь от слова «джуниор» в своей должности, но для этого нужно время, много работы и много ошибок.

Научитесь учиться

Всё меняется. За последние 35 лет это единственная константа в разработке программного обеспечения. Языки приходят и уходят, фреймворки меняются и исчезают, со временем меняются даже передовые практики. Как молодой разработчик, вы оказываетесь под двойным ударом. Вы должны освоить существующий стек технологий, чтобы быть полезным здесь и сейчас, но вы также должны быть в курсе изменений в стеке. Кроме того, вы должны следить за новыми технологиями, которые могут оказаться полезными, а могут и нет.

Навыки самообучения — это залог успеха в карьере. Послушайте как автор статьи обсуждает эту проблему с профессиональным коучем Оливией Лиддл в подкасте No BS Engineering.

Освойте принципы, а не инструменты

Языки, фреймворки, платформы, интегрированные среды разработки, инфраструктуры — всё это приходит и уходит. Вы будете учиться пользоваться определенным фреймворком три или четыре года, но потом неминуемо перейдете на новый, и эти интеллектуальные инвестиции пропадут.

Такие концепции, как объектно-ориентированное программирование, функциональное программирование и паттерны проектирования, послужат вам в работе с разными языками и фреймворками.

Это не значит, что вы не должны постараться стать отличным Java-разработчиком или что вам не надо изучать все тонкости вашего технологического стека и инструментов, но совместите это с концепциями, лежащими в основе языка и инструментов, которыми вы пользуетесь. Эти знания пригодятся и для других языков и стеков.

Умейте изобретать колесо

Тот, кто сказал «не надо изобретать колесо», был идиотом! Никто бы не поставил велосипедную шину на гоночный автомобиль, для них изобрели специальные покрышки. Разработчики ПО переизобретают «колеса» всё время, потому что им нужны «колеса» с определенными свойствами.

Конечно, не стоит писать весь код самому. Исследуйте чужой код на GitHub или GitLab. У PHP-разработчиков есть отличный инструмент под названием Packagist, у разработчиков на JavaScript есть похожая штука — npm. С каким бы языком вы ни работали, изучите инструменты управления пакетами и зависимостями, чтобы понять, что другие люди сделали до вас. С вероятностью 99% то, что вам нужно, уже существует. Проверьте.

Если вы не можете найти решение, которое бы удовлетворяло вас на 100%, посмотрите, есть ли проект, который вы можете довести до ума, вместо того, чтобы писать с нуля?

Да, иногда разработчики изобретают колесо, но мы знаем, почему мы так делаем, и можем обосновать свое решение, когда это требуется.

Читайте, читайте, читайте… затем пишите

Вы когда-нибудь видели фильм, где разработчик программного обеспечения (чаще всего его в таком фильме называют хакером) сидит перед двумя мониторами, на которых в бешеном темпе прокручивается код, и кивает, как будто он читает и понимает то, что видит? Конечно, в жизни так не бывает. Более распространенный сценарий такой: разработчик ответвляет репозиторий, копирует его, открывает редактор и начинает читать код. Чтение чужого кода -это, вероятно, лучший способ научиться программировать. Если вы знаете, что код делает, то его чтение покажет вам, как кто-то другой решил нужную вам задачу.

Великие писатели читают больше, чем пишут, так же как великие разработчики проводят больше времени за чтением кода (своего и чужого), чем за написанием. Для младшего разработчика это верно вдвойне. Поскольку у вас еще нет достаточного объема работы, откуда вы бы могли копировать и вставлять код, вы должны изучать то, как другие люди решают типичные задачи, чтобы научиться решать их самостоятельно.

Найдите наставника

Моя история началась еще до появления интернета. Мы пользовались электронными досками объявлений, но знаниями на них делились мало. Мне приходилось покупать книги, читать их, писать код и экспериментировать, пока у меня не начало получаться. Я учился в одиночестве, с книгой и плюшевой обезьянкой, которой я объяснял код (она был моим первым ментором).

В наши дни разработчики имеют массу возможностей для получения информации и примеров кода: Stack Overflow, Stack Exchange, Reddit и так далее. Тем не менее, поиск кода — это только половина проблемы. Вторая половина — понять, является ли ваше решение хорошим. Единственный способ это понять — найти хорошего наставника.

Найдите кого-то, кто может выслушать ваши идеи. Кого-то, кто желает вам успеха и готов вкладывать в вас своё время

Когда найдете ментора, помните о золотом правиле «Да не потрать зря времени наставника». Не задавайте простые вопросы, на которые можно найти ответы в интернете. Напротив, спрашивайте о том, что вызывает ступор. На этом этапе карьеры наставники — ваша путеводная звезда. Они зададут направление и поделятся советом, но не ждите от них готовых решений.

Курс Python-разработчик с нуля — онлайн-обучение языку программирования Python (питон) для начинающих — Яндекс Практикум

Итак, прошло две недели с окончания курса.

Меня буквально на днях спросили, а нужны ли эти курсы, можно же самому всё выучить и стать программистом… Я бы хотел повторить то, что сказал в тот раз: выучить весь материал без курсов конечно возможно, но это очень сложно. Это связано с тем, что при самостоятельном изучении нет обратной связи, не понятно где и что делаешь правильно, а что нет. Не любой написанный код выполняющий требуемые задачи написан правильно, множество аспектов останутся не рассмотренными. Я в интернете встречал очень много кода работающего и выдающего требуемый результат, но написанного в учебных целях, в разрез с устоявшимися правилами. Очень много технологий вообще не будет рассмотрено при самостоятельном изучении в связи с тем, что в учебных задачах не появляется необходимости в их применении.

Так же очень сильно мотивирует к работе горящие сроки и дедлайны. Они настраивают на рабочий лад, на умение оценивать сложность задачи и оценивать время необходимое на её решение.

Я специально не говорю конкретики с примерами так как понимаю, что эта конкретика для каждого направления будет своя.

Лично мне именно общение с наставниками и ревьюерами дало гораздо больше чем решение примеров и задач, предложенных на курсе.

Теперь пара слов о наболевшем: я часто запинался на формулировках задач. Иногда они написаны были достаточно двусмысленно и попадались задачи в которых при написании кода строго по заданию не получалось пройти тест, оказывается имелось ввиду что-то другое. В некоторых местах алгоритмам проверки не хватало гибкости, требовалось вставить ответ строго по заявленному шаблону в то время как код написанный чуть иначе выдавал ровно тот же результат, который требовался, но не проходил проверок.

Зубная и головная боль – Яндекс.Контекст – это просто что-то с чем-то. Формулировки задачь написанные в контексте приходилось очень часто переводить с контекстовского на русский и далеко не всегда это удавалось. Некоторые аспекты вообще в условиях не были упомянуты, приходилось догадываться.

По структуре – лично мне кажется, что некоторые части находятся не на своём месте, но я не уверен на 100%, возможно в таком порядке была своя какая-то логика которую я упускаю. По моему мнению «Углублённый Python» должен был идти сразу после «Основы Python». Этот материал явно дан не вовремя, с опозданием.

Отдельно я бы не упирал только на Google API в «Python для бизнеса», а скорее перечислил бы существующие API в целом и какие-то их особенности если они есть. В частности, не плохо было бы в текущих условиях рассмотреть поглубже продукты экосистемы Яндекса, Google, банковские API, ещё что-то в том же направлении. Может быть взаимодействие с государственными службами. Но это опять же уже моё мнение и мой взгляд на «Python для бизнеса».

В завершении могу сказать, что не жалею о выборе данных курсов, так как они сэкономили мне на изучении очень много времени, а моё время – это тоже деньги.

Я научился смотреть на поставленные задачи шире, чем раньше, научился искать информацию, разбираться в проблемах и ошибках. Я понимаю тот набор технологий, которые сейчас присутствуют на рынке и понимаю что смогу самостоятельно изучить те, которые не затрагивались на курсах, опираясь на полученные знания и навыки.

Я в очередной раз убедился, что настоящий программист – это тот, кто не зная какой-то технологии или языка программирования сможет написать на нём программу опираясь на документацию. На Яндекс Курсах учат именно этому, учат разбираться и искать ответ самостоятельно, быстро и качественно, учат не бояться ошибок и разбираться в поставленных задачах. А для лучшего результата в любой момент на помощь придут очень грамотные и знающие люди.

Зарплата инженера-программиста Яндекса | $23K-$119K+

• Salaries
• Software Engineer

Average Compensation By Level

Add CompCompare Levels

900$0010

. 0011

Мы обсудили тысячи предложений и регулярно добиваемся повышения на 30 000 долларов США (иногда 300 000 долларов США +). Договаривайтесь о вашей зарплате или просматривайте ваше резюме настоящими экспертами — рекрутерами, которые делают это ежедневно.

Последние отчеты о зарплате

AddAdd CompAdd Компенсация

Экспорт данныхПросмотреть все Компенсация

1 90 Вестинг

25%

1 год

25%

2 года

25%

YR 3

25%

год 4

ТИП ОСНОВЫ -год (6,25% ежеквартально)

Условия RSU. В соответствии с наградой RSU вы будете иметь право получить некоторое количество акций Яндекса класса А бесплатно для вас, если вы удовлетворяете критериям, основанным на времени, в соответствии с вашей наградой. Например, если у вас есть награда RSU за 100 акций, 25% из которых принадлежат определенной дате, то в эту дату вы будете иметь право на бесплатное получение 25 акций. Цена исполнения, связанная с RSU, отсутствует.

Подпишитесь на проверенные предложения инженеров-программистов. Подробную информацию о компенсации вы получите по электронной почте. Подробнее →

Введите свой адрес электронной почты

Введите свой адрес электронной почты

Этот сайт защищен reCAPTCHA, к нему применяются Политика конфиденциальности и Условия обслуживания Google.

FAQ

Какая самая высокая зарплата инженера-программиста в Яндексе?

Самый высокооплачиваемый пакет заработной платы для инженера-программиста в Яндексе составляет 65,89 долларов США в год. 1. Это включает в себя базовую заработную плату, а также любую потенциальную компенсацию за акции и бонусы.

Сколько получают инженеры-программисты Яндекса?

Среднегодовая сумма вознаграждения, указанная в Яндексе для инженера-программиста, составляет $38 333.

Как парсить результаты поиска Яндекса

Прокси локации

Соединенные Штаты Америки

Великобритания

Япония

Канада

Германия

Посмотреть все локации

Статус сетиВакансии

Назад в блог

УчебникиScrapers

Vytenis Kaubre

2023-03-01

5 мин чтения Прежде чем мы начнем, давайте кратко обсудим, как выглядят страницы результатов поисковой системы Яндекса (SERP) и почему их сложно парсить.

Обзор SERP Яндекса 

Как и Google, Bing или любая другая поисковая система, Яндекс предоставляет возможность поиска в Интернете. Яндекс SERP отображает результаты поиска на основе различных факторов, включая релевантность контента поисковому запросу, качество и авторитет веб-сайта, язык и местоположение пользователя и другие персонализированные факторы. Пользователи могут уточнять результаты поиска, используя фильтры и параметры расширенного поиска.

Допустим, мы искали слово «iPhone». Вы должны увидеть что-то похожее на следующее:

Обратите внимание, что на странице результатов есть два разных раздела: реклама вверху и обычные результаты поиска внизу. В раздел органической выдачи входят веб-страницы, которые не оплачиваются и отображаются на основе их релевантности поисковому запросу, определяемому поисковым алгоритмом Яндекса.

С другой стороны, вы можете идентифицировать рекламу по метке, такой как «Спонсорство» или «Реклама». Они отображаются на основе ключевых слов, используемых в поисковом запросе, и ставки рекламодателя для этих ключевых слов. В объявлениях обычно указываются основные реквизиты, такие как заголовок, цена и ссылка на товар на Яндекс Маркете.

Болевые точки парсинга Яндекса

Одной из основных проблем парсинга Яндекса является его защита CAPTCHA. См. скриншот ниже:

Яндекс имеет строгую систему защиты от ботов, чтобы парсеры не извлекали данные программным путем из поисковой системы Яндекс. Они могут заблокировать ваш IP-адрес, если CAPTCHA часто срабатывает. Кроме того, они постоянно обновляют систему защиты от ботов, за которой сложно уследить. Это усложняет парсинг SERP в масштабе, а необработанные скрипты требуют частого обслуживания для адаптации к изменениям.

К счастью, наш Yandex Scraper API — отличное решение для обхода антибот-системы Яндекса. Scraper API может масштабироваться по запросу, используя сложные методы сканирования и ротацию прокси-серверов. В следующем разделе мы рассмотрим, как вы можете воспользоваться этим, чтобы очистить Яндекс с помощью Python.

Настройка среды

Начните с загрузки и установки Python с официального сайта. Если у вас уже установлен Python, убедитесь, что у вас установлена ​​последняя версия.

Для парсинга Яндекса воспользуемся двумя библиотеками Python: request и pandas. Вы можете установить их с помощью диспетчера пакетов Python pip с помощью следующей команды: 

 python -m pip install request pandas 

сохранить результаты с помощью pandas.

Параметры запроса Yandex Scraper API 

Поскольку Yandex Scraper API является частью нашего SERP Scraper API, давайте познакомимся с некоторыми параметрами запроса для плавного начала. По сути, API поддерживает два разных способа поиска в Яндексе: 

1. Поиск по URL-адресу 

При поиске по URL-адресу необходимо указать источник yandex, а URL-адрес должен быть действительным URL-адресом Яндекса. Вы также можете указать API, какой тип пользовательского агента использовать, добавив дополнительный параметр: user_agent_type. При необходимости вы можете включить рендеринг Javascript, используя параметр рендеринга. Наконец, вы можете использовать параметр callback_url, чтобы указать URL-адрес, по которому сервер должен отправить ответ после обработки запроса.

2. Поиск по запросу 

В этом руководстве мы будем использовать этот метод. При использовании этого метода вам нужно установить источник yandex_search, так как вы будете искать термин в результатах поиска Яндекса. Вам нужно указать термин, который вы хотите найти в параметре запроса.

Источник yandex_search также поддерживает дополнительные параметры, такие как domain, pages, start_page, limit, locale и geo_location. Параметр домена позволяет пользователям выбирать конкретный домен верхнего уровня (TLD). Например, если вы установите com, результат будет состоять только из веб-сайтов с .com TLD. Доступные домены: com , ru , ua , by , kz , tr .

Параметр pages задает количество страниц, которые необходимо извлечь из результатов поиска. Параметр start_page сообщает, с какой страницы результатов начинать. limit извлекает определенное количество результатов на страницу. Используя параметр geo_location, вы можете указать API использовать определенное географическое местоположение. Наконец, параметр locale настраивает заголовок Accept-Language, что позволяет пользователю собирать данные на другом языке. В настоящее время он поддерживает следующие значения: EN , RU , по , FR , DE , ID , KK , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , . Посетите нашу документацию, чтобы узнать больше о параметрах и их значениях.

Парсинг страниц поиска Яндекса по любому ключевому слову

Теперь, когда все готово, давайте напишем скрипт Python для взаимодействия с поисковой выдачей Яндекса и получения результатов по любому ключевому слову. Начните с импорта библиотек, которые вы установили на предыдущем шаге:

 запросов на импорт
импортировать панд как pd
 

Затем подготовьте полезную нагрузку, как показано ниже:

 полезная нагрузка = {
    'источник': 'yandex_search',
    «домен»: «com»,
    'запрос': 'что такое веб-скрапинг',
    'стартовая_страница': 1,
    'страниц': 5
}
 

Используя приведенную выше полезную нагрузку, мы ищем в Яндексе термин «что такое веб-скрапинг». Мы указываем парсеру получать результаты поиска, которые включают только веб-сайты с доменом .com с первой по пятую страницу.

Далее нам нужно сделать POST-запрос к API Yandex Scraper. Для этого используйте ранее импортированную библиотеку запросов:

 учетные данные = ('ИМЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ', 'ПАРОЛЬ')
ответ = запросы.пост(
    'https://realtime.oxylabs.io/v1/queries',
    авторизация = учетные данные,
    json=полезная нагрузка,
)
 

Обратите внимание, что мы объявили кортеж с именем учетных данных. Чтобы код работал, вам необходимо заменить ИМЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ и ПАРОЛЬ учетными данными для аутентификации, которые вы получили от нас. Если у вас их нет, вы можете зарегистрироваться и получить бесплатную пробную версию на 1 неделю.

Мы используем метод POST библиотеки запросов для отправки полезной нагрузки на URL-адрес https://realtime.oxylabs.io/v1/queries. Мы также передаем учетные данные для аутентификации и полезную нагрузку в формате JSON.

Далее, давайте напечатаем результат следующей строкой:

 print(response.status_code, response.content) 

Будет напечатан код состояния HTTP и содержимое ответа. Успешный запрос парсинга Яндекса вернет код состояния 200, но если вы столкнетесь с другим ответом, мы рекомендуем посетить нашу документацию, где мы подробно описали распространенные коды ответов.

Экспорт данных в файл CSV/JSON

Чтобы экспортировать данные в формат CSV или JSON, необходимо сначала создать фрейм данных:

 df = pd. DataFrame(response.json()) 

С помощью этого кода , вы используете библиотеку pandas для передачи ответа, который вы получили, вызвав функцию json(). Теперь вы можете просто экспортировать фрейм данных в JSON, как показано ниже:

 df.to_json("yandex_result.json", orient="records") 

Точно так же вы можете экспортировать результаты в CSV, используя следующий код:

 df.to_csv("yandex_result.csv", index=False) 

После выполнения кода скрипт создаст в текущем каталоге два новых файла с результатами ответа. Заключение С помощью Yandex Scraper API вы можете обойти меры Яндекса по борьбе с ботами и масштабировать SERP.

Если вам нужна помощь или вы хотите узнать больше, не стесняйтесь обращаться к нам по электронной почте или в чате.

Об авторе

Витенис Каубре

Младший копирайтер

Витенис Каубре — младший копирайтер в Oxylabs. Поскольку его страсть заключалась в писательском творчестве, а любопытство ко всему, что связано с технологиями, росло, он присоединился к армии копирайтеров.

This entry was posted in Популярное