Python любят за «плавный вход» и огромную экосистему. Но вокруг него было много мифов: от «Питон медленный» до «джунам не пробиться без накрутки опыта». В этом интервью я, автор (телеграм-канала «Shulepov Code»), поговорил с Алексеем Голобурдиным – автором книги «Типизированный Питон», основателем канала на Ютубе «Диджитализируй» (170k+ подписчиков) и практиком, совмещающим продуктовую разработку, обучение и эксперименты с БЯМ (LLM) и ИИ-агентами. В разговоре затронуты: устройство Питона и СиПитона (CPython), роль ПЭП8 (PEP8), корректный подход к изучению Питона с нуля, а также ситуации, в которых нейросети действительно помогают, и случаи, когда они формируют лишь иллюзию обучения.
Произношение названия языка программирования Python
Александр:Алексей, хотел бы уточнить вопрос терминологии. Какой вариант произношения корректнее - «питон» или «пайтон»? Не будет ли использование варианта «пайтон» восприниматься неуместно?
Алексей:Оба варианта допустимы. В русскоязычной профессиональной среде встречаются обе формы, и ни одна из них не считается ошибочной. Ситуация сопоставима с различиями в произношении слова «маркетинг»: используются разные варианты ударения, и оба считаются приемлемыми.
Александр:Мне привычнее произношение «пайтон». Насколько заметил, вы также иногда используете именно его.
Алексей:Да, использую оба варианта - выбор зависит от контекста и привычки.
Оба варианта произношения («питон» и «пайтон») в русскоязычном сообществе считаются нормой.
Профессиональный путь: от первых проектов к собственным продуктам и Ютубу
Александр:Расскажите, пожалуйста, как вы пришли к созданию канала на Ютубе и чем занимались ранее. Интересует краткая траектория: образование, опыт работы, ключевые этапы.
Алексей:Интерес к программированию появился ещё в школьные годы (~ 2003–2004). Первый коммерческий опыт - 2007–2008: тогда начал получать оплату за разработку и параллельно с учёбой выполнял проекты на фрилансе. В дальнейшем работал в МТС (направление информационной безопасности), затем в АйБиЭс (IBS) - там участвовал в разработке корпоративного ПО, включая проекты для государственных и больших коммерческих организаций. Позже работал в российских подразделениях международных компаний «Оракл» (Oracle) и «ЭсАйПи» (SAP): в разных периодах занимался технологическим пресейлом и продажами. Последние более чем десять лет развиваю собственные направления: заказную разработку, продуктовые проекты (в том числе Salesbeat), а также образовательные инициативы.
Ютуб изначально рассматривался как один из маркетинговых каналов для продукта Salesbeat. Сначала записывал ролики не про программирование, но формат не дал ожидаемого эффекта. При этом оборудование уже было приобретено, и у меня появился интерес к созданию видео. Тогда запустил канал «Диджитализируй» и переключился на тему программирования, которая мне интересна, - это оказалось ближе аудитории, она была благодарна, и я продолжил развивать канал. Со временем к контенту добавилось обучение, курсы и разработка собственной ЭлПиЭм (LMS - системы управления обучением).
Ютуб изначально запускался как один из маркетинговых каналов для продукта Salesbeat, а не как ИТ-канал.
Образование и ранние материалы на канале
Александр:У вас есть высшее образование?
Алексей:Да. В 2011 году окончил МГТУ им. Баумана с отличием. Специальность связана с радиоэлектроникой и технологиями производства радиоэлектронных средств.
Александр:На канале в самых ранних публикациях есть ролики-отзывы клиентов. Какова история их появления?
Алексей:В тот период у меня была небольшая компания, занимавшаяся аутсорс-разработкой. Мы делали разные бизнес-системы: кастомные СиАрЭм (CRM) / ИАрЭм (ERP), аналитические решения, интеграции вокруг телефонии, ботов, мобильных приложений и др. Первые ролики действительно представляли собой отзывы клиентов - я записал их для размещения на сайте.
Александр:Почему вы их не удаляете, учитывая, что сейчас у канала другое позиционирование?
Алексей:Это часть истории проекта. Кроме того, большинство зрителей до ранних роликов, как правило, не доходит. Для меня это архивный материал, который отражает этапы развития.
Salesbeat (рост продаж): что это за продукт, и почему доставка - недооценённая точка роста для электронной коммерции (e-commerce)
Александр:Расскажите, пожалуйста, что такое Salesbeat и в чём его ключевая особенность.
Алексей:Salesbeat (рост продаж) - это информационный сервис (не логистическая компания). Система рассчитывает сроки и стоимость доставки для интернет-магазинов и отображает их в едином модуле: на карточке товара, в корзине и на этапе оформления заказа. Мы агрегируем данные множества служб доставки (федеральных, локальных, а также собственных служб крупных магазинов) и предоставляем унифицированный способ управления расчётами и правилами - включая корректировки стоимости и сроков в зависимости от условий и состава заказа. Мы можем делать так, что человек из Воронежа заходит, через поиск попадает на интернет-магазин, на товар, видит описание товара, его фотографию и стоимость, и здесь же на товарной карточке видит: «Мы можем доставить его в Воронеж послезавтра за 240 рублей». И покупатель в восторге. То есть для него информация, необходимая для принятия решения, на одной товарной карточке, вместо того, чтобы идти искать страницу доставки или добавлять товар в корзину и так далее.
Практическая ценность Salesbeat(рост продаж) в том, что покупатель сразу видит ключевую информацию для решения о покупке: когда и за какую сумму товар будет доставлен в его город.
Александр:Как вы подходите к развитию такого продукта?
Алексей:Общая логика стандартная: определить целевую аудиторию, понять, где с ней можно взаимодействовать, собрать обратную связь и подтвердить потребности рынка. Мне было проще начать, потому что был опыт интернет-торговли и понимание задач доставки. Позже реализовали интеграционный проект для крупного магазина и на основе этого сформировали коробочное Саас-решение (SaaS).
Александр:Какие основные каналы продвижения?
Алексей:Для нас ключевым каналом стали профильные выставки по электронной коммерции (e-commerce): там мы знакомимся с потенциальными клиентами, обсуждаем потребности и предлагаем продукт.
Почему специалисты переходят на Питон: опыт с ПХП (PHP), Го (Go) и вопрос производительности
Александр:Почему в вашем случае выбор сместился в сторону Питона?
Алексей:У меня был опыт с несколькими языками: от школьных инструментов до Делфи (Delphi), ДжаваСкрипт (JavaScript) и ПХП (PHP). Долгое время (2006–2013) одним из основных языков оставался ПХП. Со временем выделил причины, почему к ПХП относятся критически:
- Низкий порог входа. То есть можно, условно, за пару вечеров изучить основы ПХП (PHP) и начать получать результаты. И это способствует тому, что код в конечном итоге получается не очень хороший. Например, на Си++, на Си, на Раст (Rust), на Го (Go) несколько тяжелее начать получать результаты практически полезные, поэтому приходится больше изучать, больше читать, и это повышает уровень кода.
- Исторически в экосистеме ПХП (PHP) встречались решения, которые воспринимались как недостаточно унифицированные (в частности, по АПИ (API) и соглашениям). К слову, в разных случаях порядок аргументов тоже может быть отличным. Люди, видя это, думают, что и не надо красиво писать код, главное, чтобы работало. Такой подход не способствует хорошему качеству кода.
- На практике на тот момент было сложно находить специалистов, которые пишут поддерживаемый и аккуратный код, а не «решают задачу любым способом». При этом важно подчеркнуть: качество результата во многом определяется уровнем разработчика, а не самим языком.
Александр:Сейчас Го (Go) очень популярен. Почему его воспринимают иначе, хотя он тоже считается довольно простым для изучения?
Алексей:Го проектировался как компактный язык с понятным набором возможностей и более строгими ограничениями, которые усложняют избыточно «тяжёлые» архитектуры. Для разработчика с опытом Го действительно быстрее осваивается. Для человека «с нуля» порог входа, как правило, выше, чем у ПХП. Дополнительно Го даёт заметный выигрыш в производительности относительно скриптовых языков.
Александр:А как в этом контексте выглядит Питон?
Алексей:Безусловно, Питон – это медленный язык. То есть если мы говорим о скорости работы программы, то, конечно, Питон замыкает тройку ДжаваСкрипт, ПХП, Питон. При этом основная реализация на языке Си (СиПитон) развивается в сторону ускорения, в последних релизах заявлены большие планы по ускорению СиПитона в несколько раз, и в экосистеме существуют альтернативные реализации, например, на подмножестве Питона. Да, Питон движется в этом направлении, но я думаю, что он все-таки не догнал ни ПХП, ни ДжаваСкрипт.
Как учиться Питону без иллюзий: что выбрать – учиться по книгам или по видео?
Александр:Алексей, хотел бы уточнить: где вы берёте информацию и где учились? Слушая вас, чувствуется точная и профессиональная подача, и видно, что вы увлечены своим делом. Откуда вы черпаете знания и вдохновение в программировании? Не возникает ли усталости от постоянного обучения?
Алексей:Если говорить именно об обучении, стараюсь получать информацию из максимально широкого круга источников - везде, где её можно извлечь. Один из наиболее ценных для меня источников - профессиональная литература: книги дают структурированное и, как правило, выверенное знание.
Александр:Видел у вас длинный стрим-обзор книги - это, должно быть, огромная работа.
Алексей:Да, есть разбор Fluent Python («Питон. К вершинам мастерства») продолжительностью ~ 9,5 часов.
Александр:Я посмотрел примерно 2,5 часа - дальше уже не осилил.
Алексей:Понимаю. При этом книги остаются для меня одним из лучших источников профессиональной информации. Мы, кстати, сейчас развиваем отдельный книжный проект Room - сайт с книгами, отзывами и рейтингами. Вижу, что многие начинающие специалисты книги недооценивают и чаще выбирают видео.
Александр:Да, мне тоже кажется, что книги по программированию даются тяжело. Смотреть видео зачастую проще.
Алексей:Видео проще потреблять, но важно учитывать качество. Чтобы выпустить видеоматериал, не требуется серьёзной подготовки и редакторской проверки. Книга же почти всегда проходит редактуру и контроль качества, поэтому как источник системного знания она часто надёжнее. Это уже продукт другого уровня. При этом, разумеется, есть и качественные видео - не считаю, что «всё видео плохое».
Александр:Спрашиваю ещё и потому, что у меня опыт смешанный. Когда начинал, много читал в метро - ЭйчТиЭмЭл (HTML), СиЭсЭс (CSS), ПэХаПэ (PHP). Тогда в интернете информации было меньше. Но позже стало проще учиться по видео: был Евгений Попов, я смотрел его курсы, повторял действия, радовался, что «получилось», мог задать вопрос в комментариях. Книги давались тяжелее.
Алексей:Понимаю. И сам не ограничиваюсь книгами: это лишь один из каналов. Если подходить к изучению любой темы серьёзно, полезно опираться на разные источники. Одной книги обычно недостаточно, чтобы глубоко разобраться: даже два автора по одной теме дают заметно более объёмную картину. Плюс видео, статьи, материалы на Хабр, обсуждения с коллегами, профессиональные чаты, блоги и авторы, которые регулярно разбирают технологии. Я стараюсь «собирать» знание везде, где это возможно. Сейчас мне интересно операторское мастерство - в связи с Ютубом: как выстраивать свет, как устроены съёмочные подходы. Поэтому смотрю и русскоязычные, и англоязычные каналы, читаю книги, изучаю блоги, иногда использую и другие платформы. Когда тема интересна, обучение становится естественным процессом: информацию хочется брать из разных источников - и этот принцип, на мой взгляд, применим к любой области.
В среднем книги дают более структурированное и проверенное знание, потому что проходят редактуру и контроль качества; видео проще выпустить без такой проверки.
Про выгорание и смену контекста: как не «потерять» интерес к делу
Александр:Не возникает ли у вас выгорания? Постоянно учиться, перерабатывать большой объём информации - это же может утомлять.
Алексей:Переключение контекста у меня действительно происходит. Есть направление сугубо разработческое, есть блок, связанный со съёмками, есть задачи бизнеса - маркетинг и продажи. Отдельно - технологии обучения: методология образовательных продуктов, педагогика, андрогогика (обучение взрослых) и смежные темы. Когда чередуешь эти направления, внимание переключается, и это помогает разгружаться и не «зацикливаться» на одном.
Александр:Бывает ли состояние, когда с утра нет сил и желания что-либо делать?
Алексей:Да, конечно. Это нормально. Встречал мысль у консультанта по продуктивности (работала с командой Гугл): продуктивность - это когда вы запланировали действие и выполнили его. Она приводила пример: одним из её самых «продуктивных» дней был тот, когда она с утра до вечера досматривала любимый сериал - потому что это и было запланировано как отдых. Муж уехал с детьми к родственникам, а она восстановилась - и цель дня была достигнута. Это, по-моему, важная идея: продуктивность не означает «работать 24/7». Важно понимать собственные цели, выделять на них время, отделять существенное от второстепенного - и отдельно планировать отдых. Если отдых не запланирован, нередко времени на него действительно не находится.
Продуктивность - это не только работа: если отдых запланирован и состоялся, это тоже выполненная цель.
Провалы и «боевые истории»: проекты, которые учат сильнее курсов
Александр:Был ли проект, который запомнился - такой, что вы вспоминаете его до сих пор?
Алексей:Зачастую сильнее всего запоминается первый крупный проект, который человек реализует самостоятельно. У меня это совпало со студенческими годами и фрилансом. Тогда мне было по-настоящему интересно всё, что связано с ИТ: я жадно впитывал информацию. Днём учился в вузе, занимался спортом, а ночами разбирался в технологиях и писал код. На сон времени оставалось мало, но именно это погружение давало мощный рывок.
Примерно в 2007–2008 годах начал регулярно брать фриланс-заказы, и те первые проекты до сих пор остаются самыми яркими. Сегодня понимаю, что ряд решений тогда можно было бы сделать иначе и качественнее. Но это крайне важный этап: когда ты берёшь большую задачу и впервые доводишь её до результата самостоятельно - это даёт сильное чувство профессионального роста и очень мотивирует. Причём тогда делал проекты целиком один.
Александр:Раньше для этого даже было слово - фулл-стек (full-stack): один человек делал и вёрстку, и программирование.
Алексей:Я и сейчас считаю, что фулл-стек-подход полезен. Иногда говорят: «Если вы фулл-стек, значит, вы всё знаете поверхностно». Я с этим не согласен. Вполне нормально иметь основную специализацию - бэкенд, - но при этом разобраться, как устроен фронтенд, посмотреть принципы работы и типовые практики. Это, во-первых, не так сложно, а во-вторых, расширяет профессиональный кругозор.
Здесь уместно работает принцип 80/20: относительно небольшое, но правильно направленное усилие даёт значимый эффект. Даже если не стали «профессионалом на 100%» в смежной области, вы можете быстро подняться до уверенного уровня понимания - условно «на 60%» - системно погрузившись: прочитав несколько материалов, попробовав руками, разобравшись в базовых инструментах. Это даёт два результата одновременно: расширяет кругозор; помогает глубже прокачаться в собственной специализации, потому что картина становится объёмнее и появляются «озарения» - начинаете понимать, почему привычные решения устроены так.
Неудачный проект: когда проблема не в коде, а в дизайне и ожиданиях
Александр:А был ли проект, который оказался особенно тяжёлым - из-за клиента, постоянных переделок или ощущения, что «не получается»?
Алексей:Да. Один из самых неудачных для меня проектов - ещё со студенческих времён, на фрилансе. Мы делали сайт для компании, которая производила детскую одежду. Основная сложность возникла не в разработке, а в дизайне и согласовании визуальной части. Со стороны заказчика была дизайнер одежды - творческий человек, у которого, вероятно, уже существовало чёткое внутреннее представление, каким должен быть «правильный» сайт. Проблема оказалась в том, что это представление невозможно было точно сформулировать и перенести в понятные критерии. Мы предлагали варианты, набрасывали идеи, начинали реализовывать - но решения последовательно отклонялись. В моменте стало ясно, что проект зашёл в тупик: можно продолжать тратить время, но перспективы завершения не просматриваются. В результате мы встретились, расторгли договор, я вернул деньги, и мы разошлись. Это был неприятный опыт с точки зрения затрат времени и усилий, но он оказался полезным как урок.
Александр:Какие выводы вы сделали?
Алексей:Первый и главный вывод - дизайн как предмет согласования действительно сложен. С программированием проще: есть техническое задание и проверяемые критерии. Условно говоря: «Нажимаем кнопку - отправляется письмо». Нажали - письмо ушло; значит, требование выполнено. В дизайне критерии часто субъективны: «мне не нравится», «некрасиво», «у конкурентов лучше». Можно прописать в договоре лимит правок - 3, 5 или 10, - но как быть, если лимит исчерпан, а заказчик всё равно недоволен? Такие ситуации, по моему опыту, вполне реальны, и они создают существенные риски.
Александр:А если вы сами выступаете заказчиком, как вам «сдать» дизайн так, чтобы вы были довольны?
Алексей:Это нелегко сделать. И с этой точки зрения, поиск профессиональных дизайнеров тоже для меня большая задача. Уже долго ищу ответ на вопрос «Как делать дизайн так, чтобы это не было проблемой?» - и продолжаю его искать. Но есть подход, который снижает риски: работа с референсами. Это распространённая практика и в дизайне, и в видеопродакшене: заранее согласовать визуальные примеры, которые нравятся заказчику, уточнить стиль, настроение, желаемую «точку назначения». Чем лучше проработана стартовая концепция и чем точнее подобраны референсы, тем меньше вероятность, что проект упрётся в субъективное «не то».
Аварийные ситуации: домен, продакшен и ошибки, которые запоминаются
Александр:Бывали ли ситуации, когда «всё упало» и нужно было срочно поднимать систему?
Алексей:Да, таких историй было достаточно - от атак и инцидентов в выходные до человеческих ошибок. Например, был случай 31 декабря около пяти утра: разбудили звонки с сообщением, что сервис не работает. Причина оказалась банальной - домен забыли вовремя продлить. Оперативно продлил домен, и спустя несколько часов всё восстановилось. Чтобы клиенты не теряли заказы, на время переводили трафик напрямую на АйПи (IP). Этот эпизод был связан с Salesbeat. Бывали и более «жёсткие» технические ошибки. А именно, на сервере случалась ситуация, когда из-за невнимательности при выполнении команды удаления пострадала система: в таких случаях восстановление приходится осуществлять максимально быстро, чтобы минимизировать простой. Был и случай с эс-кью-эл-запросом (SQL) на продакшене: из-за небольшой ошибки при составлении запроса обновились не те записи, которые должны были обновиться. Последствия приходилось исправлять почти вручную.
Александр:Даже Алексей ошибается. Это нормально.
Алексей:100%. Есть «грабли», на которые многие в какой-то момент наступают - и это формирует практический опыт. Но одновременно важно соблюдать правила безопасности. В продакшене желательно все-таки в базу не заходить таким образом.
Хотелось ли уйти из разработки
Александр:Возникало ли желание бросить программирование и полностью уйти в контент, подкасты и медиа?
Алексей:Нет, такого желания не было. Разработка мне по-прежнему интересна. Скорее бывает обратная ситуация: из-за большого количества задач остаётся меньше времени на спокойную работу с кодом, и когда появляется возможность сосредоточиться и «покодить», получаю от этого большое удовольствие.
Александр:Был ли один ролик, который резко «выстрелил»?
Алексей:Самое популярное видео на канале - ролик, который набрал порядка 1,2 млн просмотров. При этом он неожиданно не про разработку, а о том, как организовать интернет в деревне. Во время пандемии я уехал в деревню: там не было проводного интернета, ближайший город находился примерно в 20 километрах, а мобильная связь работала нестабильно - даже на улице сигнал ловился с трудом. У меня возникла прикладная задача: обеспечить нормальный интернет. Разобрался, как это сделать, решил проблему у себя и затем записал подробное видео, чтобы поделиться опытом. Такой формат у меня встречается часто: появляется реальная задача - решаю её и затем рассказываю, как пришёл к решению. И находится аудитория, которой это либо уже нужно, либо может понадобиться в будущем. Ролик получился длинным - 50–55 минут - но привёл заметную часть людей на канал. Есть и другой пример: у меня есть видео о введении в эс-кью-эл (SQL). И даже спустя время под ним появляются комментарии в духе: «Два часа ночи, завтра экзамен - смотрю ролик, чтобы разобраться». Сейчас у него ~1600 просмотров. Это хороший индикатор того, что образовательный контент может работать долго и «догонять» новую аудиторию.
Александр:В чём, по-вашему, «секрет» устойчивого роста? Вы довольно успешны, и у ваших видео огромное количество просмотров, хотя они не о развлечениях. Недавно смотрел ваше видео про книгу по логике – школьный учебник 1950-х годов. Я прочел полкниги и поразился, как хорошо советских школьников учили логике! Книга сложная, и там нужно по одному уроку читать и потом размышлять. У вас около 50 тысяч подписчиков, а эта тема не для всех. Почему вы решили выложить такое видео?
Алексей:Честно говоря, объяснения этому нет. Не рассчитывал на то, что это видео про логику наберет 50 или 60 тысяч просмотров на данный момент. Думал, что тысяч 15-20 сразу, и потом будет еще по 100 просмотров в месяц добирать. А оно внезапно пошло набирать, и за первых 10 дней набрало 60 тысяч просмотров. Для моего канала – это хорошо, я этим результатом доволен. Но есть такое мнение, что лишь одно из 40 выложенных видео «стреляет». Поэтому важно реализовывать это стабильно, не рассчитывая, что конкретное видео «выстрелит». Сам часто сталкивался с тем, что готовишь какой-то материал и думаешь, что видео классное, полезное, интересное и увлекающее, но почему-то не стреляет. А бывает наоборот, как с видео по логике. Я не был уверен в том, что это будет интересно, но мне хотелось рассказать что-то по этой теме, рассказал, а аудитории стало интересно. Поэтому здесь, если человек задается вопросом, я бы ответил на этот вопрос так: «Надо делать, просто выпускать видео, и какие-то видео будут интересны аудитории больше, чем другие. То есть надо все видео стараться готовить хорошо, но не расстраиваться по поводу того, что вы душу вложили в это видео, а оно набрало мало просмотров». А случается такое, что видео набирает мало просмотров, а потом, по чьей-то рекомендации, ваше старое, двухлетнее видео вдруг начало набирать просмотры, приносить новую аудиторию. И если было сделано не качественно, то в этот момент человек расстроится. Поэтому лучше каждое видео делать на совесть. Плюс встречается, что человек приходит на канал с популярного видео и потом идет смотреть соседние видео, чтобы понять, интересен ли ему этот контент, хочет ли он подписаться. Люди подписываются на каналы, контент которых страшно потерять в будущем, который настолько ценный, что они хотят сохранить его. Соответственно, если такой человек смотрит соседние видео, которые могли не набрать высокое количество просмотров, но они цепляют, он думает, что это тоже классно, и подписывается. Вот такой эффект должен быть.
Рост канала чаще складывается из регулярной работы и большого числа роликов, а не из одного «случайного выстрела.
Смена тематики и роль рекомендаций: почему подписчики иногда «тормозят» рост
Александр:Есть мнение, что большое количество подписчиков может даже мешать, если меняется тематика: Ютуб показывает видео подписчикам, а они не смотрят, и показатели падают.
Алексей:Такое происходит. Если аудитория подписывалась на одну тему, а автор резко меняет направление, первые показы уходят старым подписчикам. Если им неинтересно, они не смотрят - и платформа делает вывод, что видео «слабое». Это заметно, когда крупные каналы меняют язык или формат, к примеру, когда украинские русскоязычные каналы после 2022 года перестали выпускать видео на русском языке, перешли на украинский язык, был виден вот этот эффект, и многие авторы создали отдельные каналы и стали развивать их с нуля.
Александр:Что бы вы посоветовали человеку, который впервые попал на ваш канал?
Алексей:Большинство людей приходит по рекомендациям Ютуба, и я считаю, что именно выбранная рекомендацией точка входа и является наилучшей для конкретного зрителя. Платформа хорошо «понимает» интересы пользователей: иногда создаётся впечатление, что рекомендации появляются ещё до того, как вы сформулировали интерес вслух. Для органического роста это очень сильный механизм.
Александр:Кстати, ТикТок тоже очень хорошо подбирает рекомендации.
ВК / Рутуб / Дзен: почему «дублировать» - не значит развивать
Александр:Вы размещаете контент на отечественных платформах - ВКонтакте, Рутуб, Дзен?
Алексей:Да, я дублирую материалы: во «ВКонтакте», частично в «Дзене» и на других площадках.
С одной стороны, я рад, что такие сервисы развиваются. С другой - у меня есть вопросы к тому, как устроены рекомендации и экономика для автора. С технической стороны многие вещи работают неплохо, но именно механика роста и поддержка креаторов пока воспринимаются слабее, чем на Ютубе.
У меня, к примеру, на Рутубе в статистике встречались «аномальные» всплески: график идёт ровно, затем внезапно появляется скачок в районе миллионов просмотров, а потом снова всё возвращается к низким значениям. При этом такой всплеск обычно должен сопровождаться вовлечённостью - комментариями, реакциями, обсуждением. Но этого не происходило: условно несколько комментариев при «миллионах просмотров». Это выглядит либо как проблема аналитики, либо как искусственное накручивание показателей.
Просмотры без комментариев и вовлечения могут быть «аномальными» - такие метрики хуже отражают реальный интерес аудитории.
Александр:Я тоже видел у себя: просмотров во «ВКонтакте» больше, а комментариев почти нет - и практической пользы от этого меньше.
Алексей:Да, и здесь важный момент: Ютуб в своё время резко ускорил рост, когда начал делиться доходом с авторами. У создателей контента появилась понятная мотивация и прозрачные правила. Во «ВКонтакте» заявляют о выплатах, но в моём опыте это оборачивается большим количеством требований, модераций и формальностей - а на выходе я получил ноль.
Кроме того, Ютуб помогает начинающим: существуют образовательные центры и программы, где объясняют, как снимать, как развивать канал. Я не вижу сопоставимых системных инициатив у ряда других площадок. Иногда создаётся ощущение, что авторы приходят с готовностью работать и развивать платформу, а в ответ получают скорее ограничения и барьеры, чем поддержку.
Стоит ли учить Питон: кому он действительно подходит
Александр:Питон сейчас называют «модным» языком. Есть ли смысл тратить на него время?
Алексей:Это зависит от цели. Если человеку нужно создать мобильные приложения, то Питон - не самый рациональный выбор: логичнее смотреть в сторону Котлин/Джава (Kotlin/Java) для Андроид, Свифт (Swift) для АйОС или кроссплатформенных решений вроде Флаттер (Flutter) (Дарт).
Если же человеку интересно программирование как навык - научиться «заставлять компьютер делать то, что вам нужно», - Питон остаётся очень хорошей точкой входа. По популярным рейтингам он несколько лет занимает первые места. Области применения широкие: веб-разработка, наука о данных (Data Science) и машинное обучение, а также прикладная автоматизация.
Приведу пример из жизни. Я приехал к брату, увидел на его компьютере большое количество фотографий и заметил, что многие файлы дублируются. Я быстро написал скрипт на Питоне, который находит дубликаты и удаляет их. Затем обратил внимание, что часть фотографий весит по 30 МБ, и спросил, нужно ли хранить их в таком размере. Ответ был: «Нет». Тогда я написал второй скрипт, который сжимает изображения. Это заняло мало времени, но решило реальную бытовую задачу.
Александр:Ваш брат программист?
Алексей:Нет. И поэтому пример показательный: Питон полезен не только разработчикам. Его базовое знание может пригодиться менеджерам, предпринимателям, специалистам по эсэмэм (SMM) и рекламе - всем, кто сталкивается с повторяющимися задачами и хочет автоматизировать рутину.
Автоматизация как «суперсила»: что можно сделать кодом за вечер
Александр:Можете привести ещё примеры автоматизаций?
Алексей:Я часто смотрю на задачи «с профессиональной деформацией»: вижу проблему - и понимаю, как решить её кодом. Иногда, конечно, можно обойтись без программирования, но во многих случаях скрипт даёт быстрый результат. В частности, у меня была задача в одной сейчас запрещенной социальной сети: на аккаунт было подписано изобилие ботов. Есть показатель ИАр (ER - Engagement Rate) - соотношение активности к числу подписчиков. Если активность невысокая, а подписчиков много из-за ботов, ИАр падает. Это плохо и для восприятия аккаунта, и для рекламодателей. Мне нужно было понять, как среди ~10 тысяч подписчиков найти ботов. Готового инструмента, который бы устроил, я не нашёл - и сделал решение на Питоне: выгрузил список подписчиков в Гугл-таблицы (Google Sheets), проанализировал доступные признаки аккаунтов, по выбранным критериям отфильтровал подозрительные профили и заблокировал их. Это можно выполнить условно за вечер, и для этого не требуется «продвинутая инженерия»: не обязательно уходить в сложные паттерны, ООП или глубокие алгоритмы. Нужны базовые инструменты и минимальное алгоритмическое мышление. Важно, что с подобной задачей может столкнуться не разработчик, а, эсэмэм-специалист, блогер или предприниматель - относительно человек, который ведёт страницу компании по установке окон в Калуге и хочет улучшить качество аудитории. В таких ситуациях скрипт даёт очень практическую пользу.
Александр:А если говорить про публикации: возможно ли автоматизировать загрузку контента сразу на несколько платформ?
Алексей:Да, если площадки предоставляют АПИ (API) или доступны интеграционные сценарии через сторонние сервисы, такую задачу можно закрыть - либо через ноу-код (no-code) инструменты, либо через небольшой код, в зависимости от требований.
Ноу-код против кода: где заканчиваются Мейк/н8н (Make/n8n) и начинается «последние 4%»
Александр:Что выбрать: ноу-код платформы (Мейк, н8н, Зейпир) или всё же Питон/код?
Алексей:Это зависит от требований к результату. Ноу-код инструменты часто позволяют быстро собрать рабочий сценарий и закрыть задачу «почти полностью». Проблема возникает в тот момент, когда «почти» перестаёт устраивать: система должна работать безошибочно и предсказуемо, иначе она не приносит пользы.
Я бы описал это так: ноу-код закрывает основную часть процесса, но остаются «последние несколько процентов», которые и определяют качество решения. В этих местах требуется либо тонкая логика, либо нестандартная интеграция, строгая обработка исключений - и тогда без кода становится трудно.
Александр:То есть код нужен, чтобы довести до «как надо», а не до «вроде работает, и ладно»?
Алексей:Верно. Даже минимальные навыки программирования дают серьёзное преимущество: вы можете либо самостоятельно дописать недостающий фрагмент, либо корректно сформулировать задачу разработчику и проверить результат, и вас не смогут обмануть, сказав, что на выполнение этой задачи требуется 2 года условно, в то время, как на самом деле нужно 2 вечера потратить. Это повышает управляемость решения и снижает риск ситуаций, когда «инструмент есть, но он не решает задачу до конца».
Ноу-код часто закрывает задачу почти полностью, но в ситуациях, где нужен «100% результат», без кода иногда не обойтись.
Универсальность Питона без преувеличений: где он уместен, а где лучше другой инструмент
Александр:Питон часто называют универсальным языком. Это правда так?
Алексей:В том смысле, что на Питоне можно решать широкий круг задач - да. Но если под «универсальностью» понимать «подходит для всего и всегда», то это не корректно. Есть сферы, где Питон объективно не является лучшим вариантом. Допустим, мобильная разработка на Питоне возможна, но чаще выглядит как компромисс. В таких случаях разумнее выбирать технологии, которые лучше подходят под конкретную задачу.
Александр:А если взять простой пример - сайт-визитка. Есть смысл писать её на Питоне?
Алексей:Часто рациональнее использовать конструкторы вроде Тильды, Wix или аналогичные решения. Это быстрее, дешевле и практичнее для задач такого типа. Я сделал себе сайт на Тильде за полчаса и пошел заниматься своими делами. Мне личное время важнее. Программирование - инструмент, а не самоцель. Если задачу получается закрыть проще и надёжнее без разработки, так и стоит поступать.
Александр:Я тоже видел у крупных компаний сайты на Тильде, и у меня возникала мысль: «Почему на Тильде?» Оказывается, сайт – инструмент, где людям можно ознакомиться, оставить номер телефона и электронную почту для связи, и всё, им не нужно нечто суперсложное.
Алексей:Да, это так.
Сайт можно быстро собрать как рабочий инструмент (без перфекционизма) и перейти к более важным задачам.
Сильные и слабые стороны Питона: читаемость, экосистема и «вечная» тема скорости
Александр:Какие ключевые плюсы и минусы Питона вы бы выделили?
Алексей:Существенный минус - производительность исполнения по сравнению с компилируемыми и некоторыми другими популярными языками. Однако на практике не всегда важны дополнительные секунды вычислений: во многих задачах критичнее скорость разработки и стоимость времени специалиста.
Во многих прикладных задачах важнее время разработчика, чем дополнительные секунды вычислений: пусть код работает чуть дольше, но пишется быстрее.
К плюсам я бы отнёс:
- плавную кривую обучения (можно постепенно наращивать сложность и быстро получать первые результаты, в отличие от ПэХаПэ);
- читаемость и лаконичность синтаксиса (основатель Питона Гвидо ван Россум – математик, и математическое, строгое мышление прослеживается в Питоне);
- зрелую экосистему и сообщество. Кстати, не каждый язык позволяет писать ясный и легко читаемый код. И мастерство программиста здесь тоже играет свою роль.
- Поэтому ясность кода и единые правила оформления оказываются важнее избыточной сложности.
Код пишут один раз, а читают и поддерживают много раз - поэтому читаемость критична.
История и популярность Питона: «сколько ему лет» и почему он стал массовым позже
Александр:Сколько лет Питону и как давно он широко используется? Кажется, что заметную популярность он получил позже, чем, то же ПэХаПэ.
Алексей:Насколько помню, Питон появился в начале 1990-х; первые версии показывал Гвидо ван Россум (~1991 год). ПэХаПэ также сформировался в 1990-е. Если говорить о вебе, то на раннем этапе ПэХаПэ был более естественным выбором, потому что изначально создавался под веб-разработку и давал для своего времени очень практичный подход.
Александр:В то время было большое количество материалов по ПэХаПэ, а про Питон я почти не слышал.
Алексей:У меня похожий опыт: о Питоне впервые услышал ~ в 2008–2009 годах во время одного проекта. Со временем Питон укрепился в веб-разработке - в том числе благодаря Джанго (Django) (он стал важной точкой входа языка в «веб»). Затем росту популярности помогло машинное обучение: многие библиотеки реализованы на производительных языках, но предоставляют удобный Питон-АПИ (API), которым легко пользоваться благодаря такому красивому лаконичному синтаксису Питона, что облегчает работу специалистам и ускоряет разработку. Поэтому Питон популярен и востребован.
Актуальная версия Питона и логика релизов
Александр:Какая версия Питона актуальна сейчас?
Алексей:Актуальной следует считать последнюю стабильную версию (не альфа и не бета). На данный момент это Питон 3.13. Релизы выходят регулярно, ~ раз в год: сначала осенью появляется бета-версия, и уже зимой-весной она выходит в релиз.
Александр:Что меняется при выходе новых версий?
Алексей:Появляются новые возможности и улучшения стандартной библиотеки, исправляются ошибки. Иногда отдельные функции помечаются как устаревающие: сначала об этом предупреждают, а отключают их через несколько релизов. Отдельное направление работы - оптимизация и ускорение СиПитона (CPython).
Пэп (PEP) и Пэп 8: как развивается язык и зачем нужны стандарты
Александр:Что такое Пэп (PEP) и почему о них так часто говорят?
Алексей:Пэп (PEP - Python Enhancement Proposal) - это документ с предложением по развитию языка. Участники сообщества описывают идею, её обоснование и ожидаемый эффект; затем предложение обсуждается, и в случае поддержки может быть реализовано в будущих версиях Питона. Такие документы полезны тем, что фиксируют мотивацию решений и детали реализации.
Александр:А Пэп 8 - это тоже про развитие?
Алексей:Пэп 8 - это рекомендации по стилю кода. Они помогают писать единообразно и читаемо. Важная идея: код на Питоне должен выглядеть «по-питоньи», а не как перенос привычек из других языков. Расшифрую мысль: есть такое понятие «Питоничный код». То есть это код, написанный с пониманием того, как должен быть написан код на Питоне. Потому что, когда человек пришел, предположим, с Джавы, он пишет на Питоне, вроде как синтаксис Питона, но он использует конструкции Джавы в Питоне. Это выглядит не Питонично. То есть какие-то вещи можно сделать красивее, лаконичнее, проще, используя те возможности, которые дают синтаксис и библиотеки Питона. И вот как использовать именно Питоничный подход, описано в Пэп 8. Это наиболее известный Пэп, который всем начинающим Питон-разработчикам рекомендуется изучить.
Раст рядом с Питоном: не конкуренция, а усиление. И почему игры на Питоне - чаще исключение
Александр:Раст (Rust) - конкурент Питона? Когда Раст предпочтительнее?
Алексей:Эти языки решают разные задачи. Раст ориентирован на низкоуровневую и высокопроизводительную разработку, где важны скорость и безопасность работы с памятью. В этом смысле Раст ближе к Си/Си++ и чаще рассматривается как альтернатива им, чем как прямой конкурент Питона. А Питон - это скриптовый язык с динамической типизацией. И код, написанный на Расте, будет работать гораздо эффективнее и быстрее, чем код, написанный на Питоне. Поясню: основной разработчик Раста – компания Мозилла, и одним из обоснований появления нового языка программирования для Мозиллы было создать возможность писать код, чтобы он работал так же быстро, как на Си++, но чтобы это было безопасно по памяти, потому что огромное количество уязвимостей есть во всем софте, написанном на Си++, с точки зрения уязвимости памяти. Постоянно там ловят баги, фиксируют, и это бесконечный процесс. И в том числе для этого был разработан язык программирования Раст, который позволяет писать высокопроизводительный код, но при этом более безопасный по памяти. Поэтому высокопроизводительные драйверы, части системных утилит пишутся на Расте, и я это приветствую. Я бы не хотел, чтобы софт, к которому предъявляются большие требования по быстродействию, был написан на Питоне. К слову, Зед (Zed) (новая среда разработки) написана на Расте, потому что ее разработчики захотели, чтобы она побыстрее работала". И у них на сайте совершенно потрясающее обоснование, почему они начали разрабатывать Зед и почему они выбрали Раст для реализации этого нового редактора: потому что все должно быть максимально отзывчиво, быстро, насколько это возможно. И вот для таких задач, когда система именно такая, Раст подходит очень хорошо.
Александр:Почему Раст часто упоминают вместе с Питоном?
Алексей:Раст (как и Си) используют для написания расширений и модулей для Питона. Типичный сценарий: система в целом успешно работает на Питоне, но появляется узкое место по производительности. Тогда критический участок можно переписать на Расте и подключить как модуль - чтобы ускорить тот фрагмент, который ограничивает скорость.
Александр:А игры на Питоне - это реалистично?
Алексей:Для учебных проектов и экспериментов - да. Но для сложных и требовательных к производительности игр Питон не является основным выбором. В отдельных случаях Питон используют в серверной части (для обработки данных), но это не означает, что «игра написана на Питоне целиком».
Карьера: с чего начинать новичку и как не ошибиться с первым обучением
Александр:Я новичок и хочу изучать Питон. С чего начать?
Алексей:На старте я бы не рекомендовал покупать платные курсы: без базового понимания трудно оценить качество программы, а также важно сначала убедиться, что сама деятельность вам подходит. Рациональный путь - прийти в крупный книжный магазин, выбрать несколько учебников для начинающих, пролистать и взять тот, который понятен по подаче, скажем, «Питон для чайников», потом дома установить Питон, выполнить первые примеры из книги, решить базовые задания и оценить, насколько вам комфортен процесс. После этого можно принять осознанное решение: продолжать углубляться в Питон, попробовать другой язык или выбрать более подходящую специализацию.
Александр:А что лучше: книги или видео?
Алексей:Лучше сочетать. Если вам интересна тема, можно использовать любые источники знания. Книга даёт структуру, а видео и статьи помогают закрывать конкретные вопросы. Если видео «на 10 часов» действительно полезно - вы понимаете материал, параллельно практикуете и осмысляете, что делает код, - это рабочий формат. Конечно, в видео человек может ошибиться, нет такой проверки качества, как в книге, но ключевой критерий - получили вы пользу или нет. Поясню: если во время просмотра вам понятно, вы чувствуете пользу, интерес и нагрузку на мозг, параллельно держите открытым код и сразу практикуете: меняете примеры, экспериментируете, разбираетесь, что и почему работает - какие конструкции используются, как всё связано и как изменения влияют на результат, то есть вы не просто копируете с экрана и пугаетесь ошибок, а осознанно ведёте процесс, плюс конспектируете (я же люблю от руки) - тогда отлично. Любой формат контента может быть полезен.
Александр:Что бы вы посоветовали, если б к вам пришел близкий человек и сказал: «Лёша, хочу выучить Питон - направь меня»?
Алексей:У меня есть готовый список. Для старта очень хороша книга Тони Гэддиса «Начинаем программировать на Питоне» (5-е издание). Она толстая, но написана просто и ценна тем, что начинает не с “установи Питон и напиши Хеллоу ворлд”, а с базовых вещей: что такое компьютер, как всё устроено и работает. Это даёт минимальный фундамент, который нужен тем, кто хочет всерьёз этим заниматься. Следующим шагом можно взять «Простой Питон» Любанович (2-е издание). Она заметно сложнее, поэтому логичнее читать её второй. Зато она расширяет кругозор: сначала - синтаксис, а дальше - обзор того, что есть в экосистеме Питона: библиотеки и фреймворки, работа с базами, веб, очереди и как всё это связывается. Хорошо помогает понять, что для чего используется. Если после практики хочется “глубже и серьезнее”, уже не для новичкового уровня, то отличная книга - Лучано Рамальо «Питон. К вершинам мастерства» (2-е издание). Она тоже есть на русском, в бумаге и в цифре. У меня по ней есть большой обзор/комментарии на Ютубе (почти 10 часов): это не курс, а пояснения к книге - можно читать и параллельно смотреть мои заметки. И важно: книги не конфликтуют с видео, статьями, подкастами, общением с нейросетями - всё это может дополнять друг друга. Но про нейросети отдельно: если вы учитесь программировать, то учитесь этому - не перекладывайте написание кода на нейросеть. Да, с её помощью вы сможете быстро собрать пет-проект, возможно, даже рабочий, но тогда где ваша ценность? Копипаст и умение писать промпты - слабая опора: это доступно многим и не делает вас сильным специалистом. Ценность программиста - в личной экспертизе, опыте, кругозоре и “шишках”, которые набиваются на реальных задачах и ошибках (в том числе в понимании, зачем нужны ограничения и правила безопасности при работе с серверами). При этом я не призываю “вообще не трогать нейросети, пока учишься”. Нет, конечно - просто используйте их так, чтобы они помогали учиться, а не делали работу вместо вас.
Нейросети в обучении: помощник для понимания, но опасная «подмена навыка»
Александр:Вы правильно сказали: нужно думать своей головой, а не “сливать” это нейросети. Любой человек, который не знает программирования, может просто закинуть код в модель - в этом нет ничего сложного, и ты этим никак не выделяешься.
Ценность разработчика - в собственной экспертизе и понимании, а не в механическом копировании готовых решений.
Алексей:Да, но нейросеть можно использовать для обучения - не чтобы она писала код вместо вас и решала задачи вместо вас. В том же Гэддисе («Начинаем программировать на Питоне») есть задания - их важно делать самому: читаешь, выполняешь, закрепляешь. Если просто скопировать условное упражнение в модель и получить готовое решение - это не образовательный процесс. А вот если вы что-то прочитали и вам чуть непонятно, это отличный кейс для нейросети. Предположим, не понимаете, почему в сете (set) при добавлении элемента, который уже есть, он не появляется второй раз - задайте вопрос нейросети: «Ты профессиональный разработчик на Питоне с 20-летним опытом. Подскажи мне, пожалуйста, для чего нужен сет в Питоне, и почему, когда я туда добавляю элемент, который там уже есть, он там второй раз не появляется? Поясни, пожалуйста». Модель объяснит - и вы такие: «О, вот оно что!» Ещё полезный формат - как советник/ревьюер: вы написали код и хотите взгляд со стороны. Можно попросить: «Что тут не так? Есть ли уязвимости? Как сделать красивее и лучше? Покритикуй». Она выдаст список пунктов: с частью вы не согласитесь, но несколько идей могут оказаться сильными - и это вас прокачает. Главное, чтобы нейросеть помогала разбираться и учиться, а не делала работу вместо вас - иначе это имитация обучения.
Нейросети полезны как помощник и объяснялка, но в обучении они не должны решать задачи вместо человека - иначе это имитация обучения.
Александр:Супер. А новичку вы бы какое-то видео на канале посоветовали? Или там больше для тех, кто уже плюс-минус понимает Питон?
Алексей:Прям совсем “для новичков с нуля” у меня пока видео нет. Я всё хочу сделать, но чувствую ответственность: основы важно объяснять аккуратно. Я планирую подготовить такой материал.
Вход в ИТ после 40: возраст, мотивация и реальность переквалификации
Александр:Как вы считаете, человеку после 40, 45, 50 идти учить Питон - нормальная идея или лучше что-то попроще? Я недавно видел трейлер фильма про основателей Питона, и мне понравилось, что там все в возрасте. Мне показалась хорошей мысль о том, чтобы «в старости не на охране сидеть, а программировать или быть сисадмином где-то». Что вы думаете об этом?
Алексей:Возраст сам по себе не ограничение. У нас был проект, где мы работали с АйОС-разработчиком, ему было 65 - он всё сделал отлично, задачи выполнял, всё в порядке. Не знаю, когда он начал - с 40, 55 или позже, но явно не обязательно стартовать в 30. Можно ли после 40 изучать программирование? Да, конечно. А какой язык - зависит от того, чем хотите заниматься. Если хотите обучать нейросети - Питон хорошая история. Если веб - подойдет Питон или Го, но Го как первый язык, мне кажется, тяжело: для почти всех Го-разработчиков, которых я знаю (в том числе из Авито и других компаний), Го является не первым, а иногда даже не вторым языком.
Возраст сам по себе не ограничение: на рынке встречаются сильные разработчики и в 60+ при хороших навыках.
Александр:Да, Го обычно идет как дополнительный язык.
Алексей:Поэтому под веб я бы сначала учил Питон, а потом при необходимости добавил бы Го или что-то ещё. А если цель после 40 - мобильная разработка, берите Котлин, Дарт для Флаттера или Свифт для АйОС и учите этот язык.
Питон или 1С: что выбрать для старта
Александр:Если человеку около 45 и он меняет сферу: что проще - 1С или Питон?
Алексей:Я не работал с 1С глубоко, поэтому не буду утверждать, что она проще или сложнее по кривой обучения. Но есть объективный момент: вокруг Питона больше открытых материалов и шире сообщество. При этом 1С может быть перспективной, если у человека есть интерес к бухгалтерии, управленческой отчётности или он хочет развиваться в сегментах, где 1С активно применяется. Также на рынке могут появляться новые ниши в связи с изменениями в корпоративном ПО (с уходом «Оракл», «ЭсАйПи» и Майкрософт из России) - и это тоже фактор.
Нужен ли английский: как не поставить себе ложный барьер
Александр:Нужно ли знать английский язык для изучения Питона? Это обязательное условие или всё-таки можно обойтись без него?
Алексей:Знание английского языка для любого разработчика - это хорошо. Даже если вы пишете, на том же 1С, вы всё равно работаете не только с самим языком программирования. Рано или поздно появляются базы данных, серверы, конфигурации, языки запросов - и там английский язык присутствует. При этом не должно быть такого подхода: «Я не знаю английский, значит, мне рано изучать Питон или любой другой язык программирования». Так подходить точно не стоит. По всем популярным языкам программирования сегодня есть книги и курсы на русском языке, а также бесплатные обучающие материалы, которые позволяют начать обучение и получать результаты уже сейчас. С другой стороны, конечно, английский нужен. С ним проще, и возможностей становится больше: весомая часть документации существует именно на английском языке. Но важно понимать, что айтишный, программистский английский - достаточно простой и ограниченный. Это не тысячи слов, а, как правило, несколько сотен терминов, которые используются в работе. Выучить порядка двух-трёх сотен слов и разобраться в синтаксисе - задача выполнимая. Любая ограниченная область знаний, будь то программирование или фото- и видеосъёмка, имеет свой лексикон. Освоив этот набор слов, вы начинаете понимать профессиональный контекст быстрее. Поэтому английский язык - это не повод откладывать обучение программированию. Начинать можно уже сейчас, а английский осваивать параллельно, по мере погружения в профессию.
Как устроено обучение у автора: личная ответственность вместо «поточной модели»
Александр:Можете рассказать о вашем проекте: вы обучаете новичков или более опытных специалистов? Я видел, что к вам приходят сотрудники крупных компаний.
Алексей:Да. Я сознательно не называю это «онлайн-школой». Часто под «школой/академией» понимают команду преподавателей, менторов и кураторов. Я стараюсь идти другим путём.
Александр:Почему? У вас нет даже отдельного курса «с нуля».
Алексей:Мой скепсис к онлайн-школам связан с типичной моделью «эксперт + продюсер»: медийный эксперт записывает контент, а дальше в курсе почти не участвует. На витрине - лицо эксперта, а студентов ведут менторы непонятного происхождения и с неочевидным опытом. Я этого не хочу. У меня автор курса, преподаватель, ментор и куратор - один человек: я. Это означает много ручной работы (подготовка материалов, проверка домашних заданий, еженедельные созвоны), поэтому курс не может быть «очень дешёвым». Зато те, кто учится, взаимодействуют напрямую со мной - без промежуточных кураторов и менторов.
Александр:То есть курс подходит и новичкам, и опытным?
Алексей:Да, аудитория разная. Если у вас уже есть опыт, часть тем будет знакомой, некоторые задания вы выполните быстрее - иногда даже без просмотра отдельных блоков. Если вы начинаете с нуля, тогда важно внимательно проходить контент, решать задачи осознанно, разбирать, думать и закреплять практикой. И это нормально: для опытного часть глав будет «лёгкой», для новичка - полноценной, требующей времени.
Александр:А «с нуля» к вам можно?
Алексей:Можно. На курсе есть люди, которые приходят без опыта, и есть те, кто работает в крупных компаниях (Яндекс, Авито, Сбер, ВТБ, Газпром, Тинькофф и др.).
Александр:Как крупные компании оплачивают обучение?
Алексей:По-разному. Иногда сотрудник покупает курс сам - после Ютуба или по рекомендации. Иногда инициатива идёт через корпоративное обучение: сотрудник обращается в подразделение развития, компания запрашивает документы, мы готовим счёт/договор/акты, и оплата идёт с расчётного счёта, после чего сотрудник проходит обучение.
Александр:Курсы - это ваш основной доход?
Алексей:Сейчас - да. При этом важно понимать: курс дописывается. Это не «полностью готовый продукт», который можно целиком пройти сразу. Формат был таким, что первые главы уже были, остальное записывалось по мере развития. По мере выхода новых глав курс дорожает: те, кто пришёл раньше, заходили по меньшей цене. Если важно купить только завершённый курс - лучше подождать, пока он будет записан целиком.
Александр:Бывают конфликтные ситуации и требования вернуть деньги?
Алексей:Разумеется, и я возвращаю деньги без лишних вопросов. Это нормальная часть процесса. На предыдущем запуске доля возвратов была меньше 5%, и это ожидаемо. Даже если человек учился, а потом изменились обстоятельства или приоритеты, и он просит возврат - я возвращаю всю сумму. Не хочу высчитывать проценты «кто сколько получил» и создавать ощущение, что кого-то в чём-то обманули, тем более что курс ещё не завершён.
Александр:Вы не думали уйти в найм? С вашим опытом вас бы быстро забрали, и условия были бы очень комфортными.
Алексей:Мне правда нравится то, чем я занимаюсь. Я благодарен людям, которые приходят на обучение и поддерживают проекты: это дарит возможность продолжать то, что мне интересно. Ютуб я начинал не как бизнес-инструмент «ради курсов», а как способ делиться опытом: у меня уже было оборудование, и хотелось рассказывать о том, что я изучаю и чем живу профессионально.
Александр:То есть вас подпитывает обратная связь?
Алексей:Да. Комментарии и реакция аудитории - важный источник энергии. Это приятное чувство: ты видишь, что твоя работа полезна, и понимаешь, что делаешь нечто значимое.
Портфолио без магии: Гитхаб, пет-проекты, хакатоны и фриланс как доказательства навыков
Александр:Скажите, какое должно быть портфолио у Питон-разработчика - джуна, мидла, сеньора? Если коротко.
Алексей:Сейчас уже несколько лет есть перенасыщенность рынка джунами - точнее, людьми, которые считают себя джунами (а это не всегда одно и то же). Поэтому если вы хотите “войти в ИТ”, я бы рекомендовал учить профессию не на уровне джуна, а сразу тянуться по знаниям и навыкам к уровню мидла. Это не про “мне предлагайте только мидла” - нет. Речь о том, что, если ваш уровень совсем джуновский, будет тяжело - это объективно. Чтобы успешно устроиться, нужно: (1) реально что-то знать и уметь и (2) уметь показать работодателю, что вы это умеете. Показывается это практикой, то есть вашим практическим опытом.
Александр:И как это показать?
Алексей:Через проекты. Это может быть ваш Гитхаб (GitHub), где лежат работы: проекты с курсов (не обязательно), ваши пет-проекты, участие в хакатонах. Пет-проект - это когда у вас есть идея написать систему: может, под бизнес, а может чтобы прокачаться. Берёте и делаете, выкладываете на Гитхаб и оформляете по-взрослому: понятный ридми (README), линтеры и форматтеры, Гитхаб Экшенс (GitHub Actions), юнит-тесты и (если веб) интеграционные тесты, документация, тайп хинт (type hint), чтобы всё было аккуратно. Сделайте максимально красиво - и ещё “на 50% красивее”, насколько можете. Хакатоны - тоже отличный вариант: можно участвовать, писать и добавлять результат в Гитхаб. Плюс можно побеждать и даже зарабатывать - и это тоже становится подтверждением скилла в резюме. Ещё вариант - фриланс. Понимаю, что многие скептически относятся к идее начинающим брать заказы, но у меня есть такой опыт: и в начале карьеры, и позже, когда нужно было “здесь и сейчас” заработать.
Портфолио «решает»: проекты на Гитхабе стоит оформлять по-взрослому - ридми, тесты, СиАй (CI), линтеры, документация, типизация.
Александр:Про фриланс: есть биржаFL.ru, там даже Павел Дуров задания даёт.
Алексей:Да. Там куча задач: от больших до маленьких. К примеру, кто-то начал проект на Джанго и не доделал - нужно доделать. Или всё сделано, но “на сервере не работает” - нужно зайти и разобраться. Это практический опыт.
Александр:И вам ещё платят.
Алексей:Да. Пусть не миллион, но получаете опыт - а на старте это главное. И это, по сути, коммерческий опыт, потому что за него платят. Даже если задача небольшая: поправить конфиг Энджинкс (Nginx), навесить ЭсЭсЭл-сертификат (SSL), отладить что-то на сервере. Сделали за 10–30 минут, получили условные 500 рублей и плюс настоящий кейс: была задача - вы решили - оно работает - вам заплатили.
Александр:Получается, вы учитесь, ошибаетесь, снова учитесь - и вам ещё за это платят.
Алексей:Именно. И там встречаются задачи крупнее: мини-СиАрЭм (CRM), автоматизация, небольшой бот и так далее. Это полезно не только технически, но и по жизни: коммуникация с заказчиком, понимание, как устроены деньги и работа, почему “прочитал книжку по Питону - где мои 300 000?” не работает. Фриланс быстро возвращает в реальность: чтобы зарабатывать, надо что-то из себя представлять и решать проблемы. И потом, когда вы пойдёте в найм даже на условные 80 000, выдохнете: часть сложностей (заказчики, бухгалтерия, ночные звонки) будет уже не на вас. И будете лучше понимать, как всё устроено. Это круто - и с технологической точки зрения, и с точки зрения общего понимания жизни.
Накрутка опыта: почему это редко спасает - и что делать вместо этого
Александр:Щепетильная тема - накрутка опыта. Что Вы думаете об этом? Расскажу коротко свой пример. Один человек устроился в компанию и признался: «Я прошёл курсы по накрутке опыта». Через полтора-два месяца начал жаловаться, что его хотят уволить: задачи просрочены, даже с ЧатДжиПиТи не получается (о чем как раз вы уже выше говорили). Меня удивило, что его взяли без реального опыта и, похоже, никто толком не проверил. Как Вы оцениваете накрутку опыта - это плюс для начинающих или всё-таки минус (в том числе потому, что кто-то занимает чужое место)?
Алексей:Давно не искал работу в найме, поэтому могу ошибаться, но логика такая: если человек действительно «что-то из себя представляет», у него есть знания и подтверждения в резюме - Гитхаб, фриланс, проект, - то проблем с поиском меньше. Не уверен, что ситуация устроена так, будто без «трёх лет опыта» в резюме «вообще никуда не берут». Я даже делал эксперимент (загружен на Ютуб): собрал фейковое резюме без моего имени и без моего Гитхаба, но с описанием проекта и примерно годом коммерческого опыта на фрилансе. За вечер отправил порядка 100–200 откликов и получил ~ пяти приглашений за сутки (дальше эксперимент остановил). Вывод: возможно, проблема не в цифре «три года», а в том, что в резюме мало содержания - либо пока объективно мало умеете, либо это недостаточно видно по описанию проектов и технологий. Большой проект можно осуществить на фрилансе или собрать аналогичный пет-проект - это реалистично. Если предположить крайний сценарий: у вас сильный проект, уверены в его качестве, отправили сотни осмысленных откликов с нормальными сопроводительными письмами - и «вообще никак», тогда стоит попробовать накрутку опыта как инструмент, но я не сильно верю, что это типичная ситуация и что именно она решает проблему. При этом у меня твёрдое убеждение: профессионалов и трудолюбивых людей мало в любой сфере. У крупных компаний «тонны идей» и есть деньги платить высокие зарплаты - дефицит чаще не в идеях, а в людях, которые способны взять задачу и сделать её качественно. Поэтому я бы рекомендовал думать не в сторону «накрутить опыт» или «держать три работы», а в сторону того, как стать специалистом, который приносит пользу бизнесу и за это получает высокий доход: посмотреть, каким людям платят большие деньги, что умеют и как работают. И ещё момент из практики собеседований: искали сеньора фронтенд-разработчика. Пришёл кандидат - в резюме много лет опыта и проектов, говорит уверенно. На лайвкодинге по Реакту (React) он допустил базовую ошибку, которая описана на второй странице документации, и при этом не видел в ней проблемы. Это наглядный пример того, что «опыт на бумаге» не равен компетенции. Лучше стремиться не к красивой цифре в резюме, а к уровню, на котором вы не допускаете ошибок, описанных в документации, как то, чего не надо делать.
Деньги и рынок: как трезво смотреть на зарплаты, а не на мифы
Александр:Сколько могут зарабатывать Питон-разработчики: джуниор, мидл, сеньор - «от и до»?
Алексей:Самый простой способ - открыть ХэдХантер (HeadHunter) или Хабр Карьера, ввести «джуниор Питон», «мидл Питон», «сеньор Питон» и посмотреть вилки. По данным аналитики ХэдХантера средняя зарплата в ИТ - около 180 000 рублей на руки, на это можно ориентироваться. Как мне кажется, у Питона, Го и фронтенда на ДжаваСкрипте порядок зарплат сопоставимый.
Технический ликбез: интерпретаторы, инструменты, пакеты - что знать кроме синтаксиса
Александр:Расскажите, пожалуйста, про интерпретаторы Питона: что это и какие бывают?
Алексей:Исходный код - это текст. Чтобы этот текст «запустить», нужен компилятор или интерпретатор. Компилятор (упрощённо) превращает исходный код в машинный код. Интерпретатор не создаёт отдельный машинный файл, а читает, валидирует и выполняет код построчно. В Питоне интерпретаторов несколько, популярный - СиПитон (CPython), официальная реализация. То, что вы скачиваете сpython.org, - это СиПитон. Важно: внутри СиПитона есть и компиляция, и интерпретация - он сначала генерирует байт-код для Питон-виртуальной машины (это делает «компилятор»), а затем виртуальная машина этот байт-код интерпретирует. Поэтому формально там есть оба этапа, но по ощущениям Питон ближе к интерпретируемым языкам.
Александр:Где обычно хранят исходники? Гитхаб, облако?
Алексей:Обычно разработка ведётся в Гит-репозиториях: Гитхаб, Гитлаб (GitLab) и т. д. Можно развернуть Гитлаб или «свой Гитхаб» на сервере - вариантов много.
Александр:Какие инструменты для работы с Питоном вы считаете полезными?
Алексей:У популярного языка изобилие «обвязки»: тайп-чекеры (Питон динамический, но типизация помогает большим проектам): Пирайт (Pyright), МайПай (MyPy), Ty; форматтеры/линтеры: Блэк (Black), и популярный сейчас Рафф (ruff); отдельно рекомендую ЮВи (UV): инструмент для версий Питона, виртуальных окружений и установки - самый простой и удобный способ поставить интерпретатор и работать с окружениями.
Александр:Где искать готовые модули: Гитхаб? Есть сайты?
Алексей:Гитхаб - да, и ещё ПайПиАй (PyPI - Python Package Index). Пакеты ставятся через пип (pip) или тот же ЮВи. Плюс полезны подборки: Телеграм-каналы, которые публикуют интересные опен сорс-репозитории (вроде Open_Source_Friend), Гитхаб Трендс (GitHub Trends) и, конечно, Ютуб-каналы по технологиям.
Александр:Вы следите за блогерами системно?
Алексей:Скорее нет: отдельные видео попадаются - смотрю. Каналы многих англоязычных и русскоязычных авторов знаю, но «по расписанию» не веду.
ИИ-агенты в реальной практике: кейс, где «демо» превращается в пользу и деньги
Александр:Мы уже подробно затронули нейросети, но расскажите, как именно они вам помогают и как их лучше использовать. Я видел у вас видео о БЯМ (LLM) - очень хорошее. Возникает вопрос: это настоящая помощь, потенциальная «замена» или всё-таки популярность?
Алексей:Это отчасти популярность, но только отчасти: «здравое зерно» здесь, безусловно, присутствует. Я вижу несколько задач, где большие языковые модели уже сейчас полезны и будут полезны дальше. Во-первых, это объяснение и быстрый разбор вопроса. Часто случается так, что вопрос «новичковый»: знаний в интернете накоплено достаточно, но вы в конкретной теме не специалист и не хотите долго гуглить, вычитывать рекламные статьи и пытаться вычленить суть. В таких случаях БЯМ экономит время и помогает быстро получить понятное объяснение. Во-вторых, это ИИ-агенты: по сути, языковая модель, к которой подключены инструменты взаимодействия с внешним миром - файлы, база данных, телефония, генерация голоса, а также вызов произвольного кода (к примеру, Питона), который выполняет нужные действия. То есть модель не только «рассуждает», но и может запускать инструменты и доводить задачу до результата.
ИИ-агенты - это языковая модель, к которой подключены инструменты для работы с внешними системами (файлы, БД, код, телефония и т. д.).
Александр:Можете коротко описать ваш пример из видео: какая была задача и что получилось?
Алексей:У меня была прикладная задача - генерировать бухгалтерские документы (счета и акты) из реквизитов, которые приходят ко мне в произвольном формате. Реквизиты могут быть в ПДФ (PDF), Ворд (Word), Иксель (Excel) или просто текстом в электронной почте; структура тоже разная: где-то список (ИНН, ОГРН, расчётный счёт, БИК, директор и т. д.), где-то таблица, причём таблицы бывают в разных видах. Без БЯМ это делается вручную: вы открываете документ, глазами ищете нужные поля, копируете-вставляете в шаблон, сохраняете в ПДФ и отправляете заказчику или в ЭДО. Работа рутинная и трудоёмкая. Я проверил, может ли БЯМ автоматически «достать» реквизиты. Отправил файл в чат (допустим, в Гигачат) и попросил извлечь конкретные поля и вернуть их в заданном формате - и через секунды получил структурированный ответ. Это уже экономит время: не нужно «вручную глазами искать», а результат можно дальше автоматически обрабатывать. Далее я собрал ЭмВиПи (MVP - минимально жизнеспособный продукт) ИИ-агента: написал функцию на Питоне, которая принимает реквизиты в фиксированном формате и генерирует ПДФ по моему шаблону (мои реквизиты в шаблоне «зашиты», чтобы исключить ошибки). Схема стала такой: модель получает файл (Ворд/ПДФ/Иксель), извлекает реквизиты, приводит их к правильному формату и передаёт в мой Питон-код, а Питон-код генерирует нужный ПДФ. Это работает; чтобы работало стабильно, важно настроить промпт и ограничения - например: «не придумывай; если данных нет, спроси». После донастройки промпта система решает задачу автоматически.
Александр:А можно сделать так, чтобы модель сама находила реквизиты в почте, без ручной передачи файлов?
Алексей:Да, как раз проверял этот сценарий: чтобы вы могли запустить программу, а она сама вошла в почтовый ящик, нашла письмо с реквизитами, извлекла их и сгенерировала документы. Один агент в моей реализации эту задачу не решил, но связка из двух агентов сработала: один агент отвечает за почту (анализирует тексты писем и имена вложений, находит нужное письмо), второй - за извлечение реквизитов и генерацию документов. В итоге Питон-код передаёт модели данные, модель находит и извлекает реквизиты и передаёт их в функцию генерации ПДФ.
Ключевое преимущество здесь в том, что извлечение реквизитов из произвольных документов произвольного формата - сложная задача, если делать её «классически» на правилах и ветвлениях: решить можно, но это заняло бы недели или месяцы разработки. ИИ-агент в таком виде я собрал за несколько часов.
Александр:Это уже выглядит как продукт.
Алексей:Да, и после публикации кейса мне уже писали с запросом обсудить подобное решение для бизнеса - возможно, это можно упаковать и развивать.
Александр:Есть ли примеры у других компаний?
Алексей:Да. Как пример, есть решения с голосовыми агентами для обработки звонков: отели, магазины, сервисы, где часть запросов теряется, если ночью никто не отвечает. Агент может вести диалог по сценарию, уточнять параметры, предлагать варианты и доводить до оплаты. Важно, что эффект измерим: раньше звонки терялись - теперь конвертируются в продажи. Тот же принцип применим к чатам на сайтах: многие видели виджеты, которые собирают вопрос, а потом просят оставить телефон «мы перезвоним». Это часто раздражает пользователей и снижает конверсию. Если вместо этого поставить агента, подключённого к реальным данным (наличие товара, сроки поставки, стоимость доставки, складская система), он может давать конкретные ответы и доводить клиента до заказа. В таких сценариях ценность - не «вау-эффект», а понятная финансовая отдача. Поэтому ИИ-агенты, на мой взгляд, будут востребованы и в этом году, и в последующие годы.
Александр:Какие фреймворки на Питоне сейчас самые популярные?
Алексей:В веб-разработке чаще всего называют Джанго (Django) и ФастАПИ (FastAPI). При этом фреймворков появляется очень много: они быстро «рождаются и умирают». ФастАПИ пока держится, хотя у него, по сути, один мейнтейнер и есть определённый bus factor. Тем не менее им активно пользуются, а Джанго по-прежнему живёт и работает.
Александр:В чём отличие Питона от СиПитона?
Алексей:Питон - это язык (спецификация), а СиПитон - его реализация. Условно: можно описать язык в виде документации, а затем написать разные реализации на разных технологиях и языках. Реализации могут покрывать спецификацию полностью или частично (условные 70%), но работать при этом быстрее и быть «заточенными» под конкретные задачи. Поэтому Питон - это язык, а СиПитон - его основная реализация, хотя существует целый ряд других реализаций.
Интересы вне разработки: бизнес, фото/видео, книги, кино и «переключение полушарий»
Александр:Если бы не программирование, чем бы вы занимались?
Алексей:Мне интересны разные сферы, в том числе бизнес. Сейчас я строю его вокруг того, что понимаю - программирования, но он может быть связан и с другими направлениями: делать нечто полезное, влиять на мир, зарабатывать деньги.
Александр:Бизнес с чем связан?
Алексей:С чем угодно. Скажем, мне интересны фото- и видеосъёмка: как хобби - да, полноценный бизнес на этом сейчас не строю. Программирование для меня тоже было и остаётся хобби, и здорово, когда хобби и основная деятельность связаны.
Александр:Кроме программирования, есть ли у вас другие хобби - сериалы, игры, прогулки?
Алексей:В игры не играю, но люблю гулять, сериалы и кино - как сходить в кинотеатр, так и посмотреть дома. Люблю книги - и читать, и саму «книжную эстетику»: магазины, библиотеки. Люблю фотографию: это помогает переключиться и «размять голову». Инженерные вещи - это одно, а визуальное и творческое - другое, и полезно менять фокус: искать свет, композицию, эмоции, наблюдать, что происходит вокруг, быть в текущем моменте, а не только в своих мыслях.
Финал: мечта как процесс, а не как «пункт назначения»
Александр:И заключительный вопрос: у вас есть мечта?
Алексей:Для меня мечта - не конечная точка и не «артефакт, который нужно получить». Мечта, счастье и путь связаны: это процесс. Важно соединять это и получать удовольствие от нахождения в процессе, а не только «бежать к цели».
Ещё есть разница между целью и мечтой: цель - это то, что в большей степени в вашей власти, вы понимаете инструменты и механизм достижения. Мечта - это то, что выходит за пределы вашей власти, где, условно говоря, должны помочь «высшие силы».
Александр:Миллион подписчиков на Ютубе - это мечта или цель?
Алексей:Скорее ни то ни другое. Мне приятно, когда люди интересуются: раз смотрят - значит, находят пользу, значит, я делаю что-то хорошее и это придаёт смысл. А будет 170 000, 500 000 или 1 000 000 - не вижу в этом отдельной большой цели.
Александр:Есть ли у вас «недосягаемая» мечта?
Алексей:Думаю, нет. Повторю: мечта - это в первую очередь путь, по которому вы идёте.
Вместо послесловия. Что я вынес из разговора - и что может пригодиться вам
Если собрать интервью в несколько тезисов, получится практичный набор:
- Питон ценят за плавный вход и читаемость, но «быстро» - это не про него по умолчанию. Поэтому взрослый подход начинается с понимания ограничений и инструментов.
- Пэп8, типизация, линтеры и окружения - это не украшательства, а способ писать код, который живёт дольше автора.
- Изучение Питона с нуля лучше начинать с простого и честного теста: книга/практика/первые задачи - и проверка, ваше ли это вообще.
- БЯМ полезны как объяснялка и ревьюер, но опасны как «костыль вместо мышления». ИИ-агенты - это не хайп, когда вы связываете модель с инструментами и считаете эффект: экономия времени, снижение рутины, рост конверсии, понятная окупаемость.
- Портфолио решает: проекты на Гитхабе, грамотное оформление, тесты, СиАй и практический опыт дают сильнее сигнал рынку, чем «красивые формулировки».
- Накрутка опыта - не ключ, ключ - в том, чтобы реально уметь выполнять работу и подтверждать это делом.
- В карьере и развитии выигрывают те, кто действует системно и последовательно, а не те, кто громче обещает быстрый результат.
API— интерфейс для взаимодействия между программами. Позволяет одному приложению запрашивать данные или функции у другого.
CPython— основная и самая популярная реализация языка Python, написанная на языке C.
CRM (Customer Relationship Management)— система управления взаимоотношениями с клиентами. Автоматизирует продажи, маркетинг и поддержку.
Django— один из самых популярных веб-фреймворков на Python. Позволяет быстро создавать сложные веб-приложения.
ERP (Enterprise Resource Planning)— система планирования ресурсов предприятия. Интегрирует все бизнес-процессы компании в единую систему.
FastAPI— современный и очень быстрый веб-фреймворк для Python. Часто используется для создания API и микросервисов.
Fluent Python(«Питон. К вершинам мастерства») — известная книга Лучано Рамальо, считающаяся одной из лучших для глубокого понимания Python.
Full-stack (фуллстек)— разработчик, который может работать как с фронтендом, так и с бэкендом (иногда и с DevOps).
GitHub— крупнейшая платформа для хранения и совместной работы с кодом. Основной инструмент для портфолио разработчиков.
LMS (Learning Management System)— система управления обучением. Платформа для проведения онлайн-курсов и проверки заданий.
PEP 8— официальный документ с рекомендациями по стилю написания кода на Python. Самый известный PEP.
PEP (Python Enhancement Proposal)— официальное предложение по улучшению языка Python. Через PEP проходят все значимые изменения.
PyPI (Python Package Index)— официальный репозиторий пакетов для Python (аналог npm для JavaScript).
SaaS (Software as a Service)— модель распространения программного обеспечения по подписке. Пример — Salesbeat.
SQL— язык структурированных запросов к базам данных. Используется для создания, чтения, обновления и удаления данных.
Type Hinting (тайп-хинтинг)— механизм подсказок типов в Python. Позволяет делать код более читаемым и помогает находить ошибки.
Бэкенд— серверная часть приложения. Отвечает за логику, работу с данными и взаимодействие с базой.
Ноу-код (No-code)— инструменты, позволяющие создавать решения без написания кода (например, Make, n8n, Zapier).
Питоничный код (Pythonic code)— код, написанный в «духе Python»: лаконично, красиво и с использованием идиоматичных конструкций языка.
Портфолио— набор проектов разработчика (GitHub, пет-проекты, фриланс), который демонстрирует реальные навыки.
Пэт-проект (Pet Project)— личный проект, который человек делает для практики, обучения или собственного удовольствия.
Фриланс— выполнение коммерческих заказов на стороне, часто через биржи (FL.ruи др.).
Хакатон— соревнование, где за ограниченное время нужно создать работающий продукт или решение задачи.
Экосистема Python— огромное количество библиотек, фреймворков и инструментов, благодаря которым Python подходит для самых разных задач (веб, Data Science, автоматизация, ИИ и др.).
