Наверное, уже все слышали о нехватке айтишников в России. Последние полтора-два года СМИ и чиновники активно муссируют эту тему. Давайте разберёмся, реален ли этот дефицит, насколько сложно войти в IT в 2023 году, как наш социально-ответственный и безусловно-патриотичный бизнес отвечает на вызовы времени, а также что предлагают уехавшим в случае возвращения.

В понятие «айтишник» каждый «эксперт» включает разные группы работников, критерии и методики оценки редко публикуются, представители ведомств и компаний заинтересованы в необъективных оценках. Поэтому понять положение в отрасли сложно. Но всё-таки попробуем оценить, сколько в России IT-специалистов.

Пару лет назад мы делали интервью с Михаилом Бурцевым из МФТИ — создателем системы разговорного ИИ iPavlov. Очень интересный человек, который в 2015 году удачно скрестил свой талант с программами госфинансирования через «Сбер» и НТИ (АСИ). Все началось с библиотеки DeepPavlov, которую в итоге скачали больше миллиона раз. Затем проект расползся по соседним нишам, причем мне кажется, что скоро появится целая корпорация iPavlov с целым пакетом ИИ-продуктов федерального масштаба. Насколько это хорошо или плохо, не могу сказать. Иногда случается так, что быстрый успех может вскружить голову.

Под катом — интервью с нынешним директором iPavlov Лораном Акопяном про то, какое место российские технологии занимают в мировой ИИ-индустрии, изменится ли что-то из-за сложностей с поставками «железа» и в каком направлении развивается сам iPavlov. 

Если все пойдет по плану, самый массовый и функциональный голосовой помощник в стране будет в приложении Госуслуг.

Когда выходит очередная версия Python, все внимание достается новым фичам языка: моржовому оператору, слиянию словарей, паттерн-матчингу. Еще много пишут об изменениях в асинхронной работе (модуль asyncio) и типизации (модуль typing) — эти модули на виду и бурно развиваются.

Остальным модулям стандартной библиотеки достается незаслуженно мало внимания. Хочу это исправить и рассказать, что интересного появилось в версиях 3.8–3.10.

Очевидно, что на входе игровая индустрия слишком романтизирована: тут грезится и воображаемый глоток свободы, и самореализация, и большой заработок. Хотя по факту геймдев — это в первую очередь бизнес со всеми вытекающими следствиями и последствиями. Из него иногда выскакивают потрясающие исключения в виде Minecraft, из-за которых многие начинают думать: «Раз те парни смогли, чем я хуже?»

Мне подвернулся случай пообщаться на все эти темы: про устройство игровой индустрии, про качества инди-разработчиков, где черпать вдохновение и искать единомышленников и можно ли сделать коммерчески успешную игру с первой попытки. Под катом — разговор с Вячеславом Уточкиным @viacheslavnu и Константином Сахновым @Kallist, которые выпустили на днях книгу «Хочу в геймдев! Основы игровой разработки для начинающих».

Моим коллегам из Ивановской Точки кипения удалось собрать на своеобразный митап архитекторов из Нидерландов и России, журналиста, футуролога и владельца крупных производственных помещений. Каждый представлял свое видение — как и во что будут трансформироваться современные города.

Понятно, что жизнь в городах — это мейнстрим, и так будет оставаться в ближайшие десятилетия. Однако основные компоненты — заводы, многоквартирные дома, офисы и торговые моллы уже сейчас утрачивают актуальность. Да и почувствовав вкус удаленки, многие поняли, что им совсем не обязательно заселяться в огромные человейники.

Под катом — подборка основных трендов из четырех выступлений.

Возможность изменять фрагменты ДНК всегда была святым Граалем биотехнологии и медицины. CRISPR позволяет делать это с невиданной ранее скоростью и эффективностью. Считайте, что биологи раньше работали на пишущей машинке, а благодаря CRISPR в одночасье пересели на MacBook. Не зря открытие этого метода в 2020 году удостоилось Нобелевской премии по химии.

Под катом — рассказ о появлении CRISPR, принципах работы и применении в настоящем и будущем. Да, вы все верно поняли, это про редактирование коров, синюю клубнику и арбузы размером со сливу с Aliexpress.

Как используется ключевое слово yield в Python? Что оно делает?

Например, я пытаюсь понять этот код (**):

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild

Вызывается он так:

result, candidates = list(), [self]
while candidates:
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
        candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
        return result

Что происходит при вызове метода _get_child_candidates? Возвращается список, какой-то элемент? Вызывается ли он снова? Когда последующие вызовы прекращаются?

** Код принадлежит Jochen Schulz (jrschulz), который написал отличную Python-библиотеку для метрических пространств. Вот ссылка на исходники: http://well-adjusted.de/~jrschulz/mspace/