Представь, что у тебя есть три волшебные машины: машина A, машина B и машина C. Каждая машина делает что-то особенное с предметами:

1. Машина A окрашивает вещи в зеленый цвет.
2. Машина B делает вещи в два раза больше.
3. Машина C превращает фрукты в овощи.

Теперь, используя язык программирования Haskell, мы можем создать код, который моделирует это поведение:

haskell
type Item = String

machineA :: Item -> Item
machineA item = "зеленый " ++ item

machineB :: Item -> Item
machineB item = "большой " ++ item

machineC :: Item -> Item
machineC "яблоко" = "маленькая красная морковка"
machineC item = item

transformItem :: (Item -> Item) -> (Item -> Item) -> (Item -> Item) -> Item -> Item
transformItem = (.) . (.)

В этом примере мы определяем тип Item для представления предметов. Мы также определяем функции machineA, machineB и machineC, которые соответствуют машинам A, B и C из нашего описания. Затем мы определяем функцию transformItem, которая позволяет нам применить три машины одна за другой к предмету.

haskell
main :: IO ()
main = do
    let item = "яблоко"
    let transformedItem = transformItem machineA machineB machineC item
    putStrLn transformedItem

Здесь мы определяем item как "яблоко" и применяем функцию transformItem к нему, чтобы получить преобразованный предмет. Затем мы выводим результат на экран. В итоге, мы получим "большая зеленая морковка", как и ожидалось из нашего описания.

Таким образом, с помощью функционального программирования на языке Haskell, мы смогли элегантно и кратко описать сложную операцию, используя мощные функции композиции и стиль без указания точки.

May the 4th be with YOU 🤖

Рассмотрим необычный и красивый фрагмент кода на языке программирования Python. Этот фрагмент кода создает забавную текстовую анимацию, которая показывает, как слово "ПРИВЕТ" передвигается влево и вправо.

python
import time
import os

word = "ПРИВЕТ"
while True:
    for i in range(10):
        print(" " * i + word)
        time.sleep(0.3)
        os.system("cls" if os.name == "nt" else "clear")
    for i in range(10, 0, -1):
        print(" " * i + word)
        time.sleep(0.3)
        os.system("cls" if os.name == "nt" else "clear")

Представь, что у нас есть слово "ПРИВЕТ", и мы хотим, чтобы оно двигалось влево и вправо на экране, как маятник. Вот что делает каждая часть кода:

1. Мы импортируем две библиотеки: time и os. Они помогут нам контролировать время и очищать экран.

2. Мы создаем переменную word, в которой хранится наше слово "ПРИВЕТ".

3. Далее мы используем два цикла for внутри бесконечного цикла while. Первый цикл for отвечает за движение слова вправо, а второй - за движение слова влево.

4. В каждом цикле for мы добавляем пробелы перед словом, чтобы сдвигать его влево или вправо. Мы также используем функцию time.sleep(0.3) для паузы между каждым шагом, чтобы слово двигалось плавно.

5. После каждого шага мы очищаем экран с помощью функции os.system("cls" if os.name == "nt" else "clear"). Это делает анимацию более плавной и приятной для глаз.

В итоге, этот фрагмент кода создает забавную и красивую текстовую анимацию, используя простые и легко понятные конструкции языка Python.

Ниже фрагмент кода на языке программирования Python, который создает простую, но впечатляющую визуализацию звездного неба.

python
import random

sky = []
rows, cols = 10, 20

for _ in range(rows):
row = []
for _ in range(cols):
row.append('*' if random.random() < 0.1 else ' ')
sky.append(row)

for row in sky:
print("".join(row))


Вот что делает каждая часть кода:

1. Мы импортируем модуль random, который поможет нам создавать случайные звезды на небе.
2. Создаем пустой список sky, который будет содержать наш звездный небосвод, а также определяем количество строк и столбцов с помощью переменных rows и cols.
3. Затем используем два вложенных цикла for, чтобы заполнить наш список sky. В каждой ячейке мы случайным образом выбираем, ставить звезду (*) или оставить пустое пространство ( ), с вероятностью 10% для звезды.
4. В последней части кода мы выводим наш звездный небосвод на экран, объединяя символы каждой строки и выводя их с помощью функции print().

Этот фрагмент кода красив, потому что он создает случайную визуализацию звездного неба с помощью простых и легко понятных конструкций Python. Код компактный, а сама идея визуализации звездного неба может быть увлекательной для изучения программирования.

Рассмотрим необычный и красивый фрагмент кода на языке программирования JavaScript, который создает радугу из цветов с использованием символов эмодзи.

javascript
const colors = ['🟥', '🟧', '🟨', '🟩', '🟦', '🟪'];

for (let i = 0; i < 5; i++) {
  let rainbow = '';

  for (let j = 0; j < colors.length; j++) {
    rainbow += colors[(j + i) % colors.length].repeat(j + 1);
  }

  console.log(rainbow);
}

Вот что делает каждая часть кода:

1. Мы создаем массив colors, который содержит эмодзи-квадраты разных цветов, представляющих радугу.
2. Внешний цикл for отвечает за количество строк радуги, которые мы хотим вывести. В данном случае, мы выводим 5 строк радуги.
3. Внутренний цикл for проходит через каждый цвет в массиве colors. На каждом шаге, мы добавляем к строке rainbow соответствующий цвет, повторяя его j + 1 раз.
4. Мы используем оператор % для циклического сдвига цветов в радуге на каждой новой строке. Это делает радугу более динамичной и интересной.
5. В конце каждой итерации внешнего цикла, мы выводим текущую строку rainbow на экран с помощью функции console.log().

Этот фрагмент кода красив, потому что он создает радужную визуализацию с использованием символов эмодзи и простых конструкций языка JavaScript. Код компактный и легко понятный, а результат работы кода может вызвать удивление и радость, особенно для тех, кто только начинает изучать программирование.

Рассмотрим следующий фрагмент кода на языке программирования Ruby, который рисует красочную спираль из чисел в консоли.

ruby
def print_spiral(size)
matrix = Array.new(size) { Array.new(size) }
value = 1
count = 0

while value <= size * size
count.upto(size - 1 - count) do |i|
matrix[count][i] = value
value += 1
end

(count + 1).upto(size - 1 - count) do |i|
matrix[i][size - 1 - count] = value
value += 1
end

(count + 1).upto(size - 1 - count) do |i|
matrix[size - 1 - count][size - 1 - i] = value
value += 1
end

(count + 1).upto(size - 2 - count) do |i|
matrix[size - 1 - i][count] = value
value += 1
end

count += 1
end

matrix.each { |row| puts row.map { |num| "\e[#{30 + (num % 7)}m#{num.to_s.rjust(3)}\e[0m" }.join }
end

print_spiral(5)

Вот что делает каждая часть кода:

1. Мы создаем функцию print_spiral, которая принимает размер спирали (size).
2. Внутри функции создаем матрицу matrix, которая будет хранить спираль из чисел.
3. Используем переменные value и count для хранения текущего числа и количества обходов спирали.
4. В цикле while, мы заполняем матрицу числами, следуя спирали. На каждом шаге мы проходим по четырем сторонам текущего "кольца" спирали, заполняя ячейки матрицы значениями от 1 до size * size.
5. После того, как все ячейки матрицы заполнены, мы используем метод each для вывода матрицы на экран. При выводе мы используем ANSI-коды для раскрашивания чисел в разные цвета, создавая красочный эффект.
6. В конце вызываем функцию print_spiral с размером спирали 5.

Этот фрагмент кода красив, потому что он создает красочную спираль из чисел с использованием простых и легко понятных конструкций языка Ruby. Код компактный и интересный, а результат работы кода может вызвать удивление и радость, особенно для тех, кто только начинает изучать программирование.

Рассмотрим сложный, но интересный фрагмент кода на языке программирования Haskell, который вычисляет числа Фибоначчи с использованием мемоизации. Мемоизация - это техника оптимизации, при которой результаты дорогостоящих вычислений сохраняются и используются повторно, если они потребуются снова.

haskell
import Data.Array

fibonacci :: Int -> Integer
fibonacci n = memo!n
  where
    memo = listArray (0, n) (map fib [0..n])
    fib 0 = 0
    fib 1 = 1
    fib x = memo!(x - 1) + memo!(x - 2)

Вот что делает каждая часть кода:

1. Мы импортируем модуль Data.Array, который предоставляет функции для работы с массивами.
2. Определяем функцию fibonacci, которая принимает целое число n и возвращает соответствующее число Фибоначчи.
3. Внутри функции fibonacci используем массив memo, который хранит вычисленные числа Фибоначчи для каждого значения от 0 до n. Массив создается с помощью функции listArray и заполняется результатами функции fib.
4. Функция fib определяет числа Фибоначчи. Если аргумент равен 0 или 1, функция возвращает аргумент. В противном случае функция возвращает сумму двух предыдущих чисел Фибоначчи, используя значения из массива memo.

Этот фрагмент кода сложен из-за использования функционального стиля и мемоизации, однако он крут, потому что позволяет вычислять числа Фибоначчи очень быстро. Вместо того чтобы выполнять многочисленные повторяющиеся вычисления, как в случае с наивным рекурсивным решением, мемоизация позволяет сохранять и повторно использовать результаты. Это делает вычисления гораздо быстрее и эффективнее, особенно для больших значений n.

Код написан на Haskell, который является функциональным языком программирования. Функциональные языки программирования подчеркивают применение функций и иммутабельность данных, что может привести к более безопасному и надежному коду.

Давайте рассмотрим забавный фрагмент кода на языке программирования Python, который рисует радужный круг с использованием модуля turtle. Модуль turtle позволяет рисовать графику с помощью "черепашки", которая перемещается по экрану.

python
import turtle

def draw_rainbow_circle():
    colors = ["red", "orange", "yellow", "green", "blue", "indigo", "violet"]
    turtle.speed(0)

    for i in range(180):
        for color in colors:
            turtle.color(color)
            turtle.forward(2)
            turtle.right(1)
        turtle.right(2)

    turtle.done()

draw_rainbow_circle()

Вот что делает каждая часть кода:

1. Мы импортируем модуль turtle, который предоставляет функции для рисования графики.
2. Определяем функцию draw_rainbow_circle, которая рисует радужный круг.
3. Внутри функции создаем список colors с цветами радуги.
4. Устанавливаем скорость черепашки на максимальную, используя функцию turtle.speed(0).
5. Внешний цикл for повторяется 180 раз. Каждая итерация поворачивает черепашку на 2 градуса вправо, создавая круг.
6. Внутренний цикл for проходит по каждому цвету в списке colors. На каждом шаге мы меняем цвет черепашки, перемещаем ее вперед на 2 единицы и поворачиваем на 1 градус вправо. Это создает радужные сегменты.
7. После завершения циклов вызываем функцию turtle.done(), чтобы закончить рисование.

Этот фрагмент кода забавен и интересен, потому что он позволяет создавать красочные радужные круги с помощью простых и понятных конструкций языка Python. Результат работы кода может вызвать удивление и радость, особенно для тех, кто только начинает изучать программирование. Это также хороший пример использования модуля turtle для создания графики, что может помочь мотивировать изучение языка Python и графических приложений.

Давайте рассмотрим оптимальный фрагмент кода на языке программирования JavaScript, который находит наибольший общий делитель (НОД) двух чисел с использованием алгоритма Евклида. Алгоритм Евклида - это эффективный метод вычисления НОД, основанный на свойстве: НОД(a, b) = НОД(b, a % b).

javascript
function gcd(a, b) {
    while (b !== 0) {
        let temp = b;
        b = a % b;
        a = temp;
    }
    return a;
}

console.log(gcd(56, 98)); // Output: 14

Вот что делает каждая часть кода:

1. Мы определяем функцию gcd, которая принимает два числа a и b и возвращает их наибольший общий делитель.
2. Внутри функции используем цикл while, который выполняется, пока b не станет равным 0. На каждом шаге цикла обновляем значения a и b согласно алгоритму Евклида: a присваиваем значение b, а b - остаток от деления a на b.
3. Когда b становится равным 0, мы выходим из цикла и возвращаем значение a, которое является наибольшим общим делителем.

Этот фрагмент кода оптимален и крут, потому что он использует алгоритм Евклида, который является одним из самых эффективных методов вычисления НОД. Код компактный, легко читаемый и понятный. Он также является хорошим примером применения алгоритма Евклида на практике, что может помочь в изучении теории чисел и алгоритмов.

Давайте оптимизируем предыдущий код на языке программирования Python, который находит наибольший общий делитель (НОД) двух чисел с использованием алгоритма Евклида. В данном случае мы воспользуемся рекурсией, чтобы сделать код еще более компактным.

python
def gcd(a, b):
    return a if b == 0 else gcd(b, a % b)

print(gcd(56, 98))  # Output: 14

Вот что делает каждая часть кода:

1. Мы определяем функцию gcd, которая принимает два числа a и b и возвращает их наибольший общий делитель.
2. Внутри функции используем тернарный оператор if-else для проверки условия b == 0. Если b равно 0, функция возвращает значение a, иначе вызывает себя рекурсивно с аргументами b и a % b.

Этот фрагмент кода является оптимальным и крутым, потому что он реализует алгоритм Евклида в виде рекурсивной функции, что делает код еще более компактным и кратким. Код легко читаем и понятен, что также является преимуществом при изучении алгоритмов и теории чисел.

Скрипт правильного расчета всех видов пенсий:

import argparse

def calculate_insurance_pension(K, SZZP, PK):
    return K * SZZP * PK

def calculate_accumulated_pension(total_savings, planned_payout_period):
    return total_savings / planned_payout_period

def calculate_social_pension(base, work_experience_bonus, age_bonus):
    return base + work_experience_bonus + age_bonus

parser = argparse.ArgumentParser(description='Calculate pension in Russia.')
parser.add_argument('--pensioner', required=True, type=str, help='Name of the pensioner')
parser.add_argument('--insurance', nargs=3, type=float, metavar=('K','SZZP','PK'), help='Calculate insurance pension. Need K, SZZP, PK.')
parser.add_argument('--accumulated', nargs=2, type=float, metavar=('SAVINGS','PERIOD'), help='Calculate accumulated pension. Need total savings and payout period.')
parser.add_argument('--social', nargs=3, type=float, metavar=('BASE','WORK_BONUS','AGE_BONUS'), help='Calculate social pension. Need base, work experience bonus, age bonus.')

args = parser.parse_args()

print(f'Calculating pension for {args.pensioner}...')

total_pension = 0
insurance_pension_monthly = 0

if args.insurance:
    K, SZZP, PK = args.insurance
    insurance_pension = calculate_insurance_pension(K, SZZP, PK)
    insurance_pension_monthly = insurance_pension/12
    total_pension += insurance_pension_monthly
    print(f'Insurance pension: {insurance_pension} rubles per year or {insurance_pension_monthly:.2f} rubles per month.')

if args.accumulated:
    total_savings, planned_payout_period = args.accumulated
    accumulated_pension = calculate_accumulated_pension(total_savings, planned_payout_period)
    total_pension += accumulated_pension
    print(f'Accumulated pension: {accumulated_pension:.2f} rubles per month.')

if args.social:
    base, work_experience_bonus, age_bonus = args.social
    if insurance_pension_monthly < base:  # check if insurance pension is less than base social pension
        social_pension = calculate_social_pension(base, work_experience_bonus, age_bonus)
        total_pension += social_pension
        print(f'Social pension: {social_pension} rubles.')
    else:
        print("Insurance pension is sufficient, no social pension is calculated.")

print(f'Total pension for {args.pensioner}: {total_pension:.2f} rubles per month.')

Давайте рассмотрим пример кода на языке программирования Piet, который является очень необычным языком. Piet - это эзотерический язык программирования, разработанный Дэвидом Морган-Маром в 2002 году. Вместо того чтобы использовать текстовые команды, программы на Piet представляют собой абстрактные картинки, состоящие из разноцветных блоков. Команды определяются цветами и границами блоков. Вот пример программы на Piet, которая выводит "Hello, World!":

https://retas.de/thomas/computer/programs/useless/piet/hw1-11.gif

Объяснение работы этого кода:

1. Piet использует двумерный массив цветных блоков в качестве программы. Цвета определены в специальной палитре, состоящей из 18 цветов (6 оттенков 3 основных цветов: красного, зеленого и синего).
2. Указатель движется по блокам и выполняет команды, определенные цветами блоков и границами между ними. Команды включают в себя математические операции, ввод/вывод и управление потоком.
3. В данной программе мы последовательно инициализируем стек значений, соответствующих кодам символов "Hello, World!", и выводим их на экран с помощью команды вывода.

Этот фрагмент кода необычен и красив, потому что Piet - это язык программирования, основанный на цветах и графике, что делает его совершенно отличным от большинства текстовых языков программирования. Это хороший пример того, как программирование может быть представлено в виде визуального искусства, что может вызвать удивление и интерес у тех, кто изучает программирование, и помочь развить творческое мышление и подходы к решению задач.

Текущий спрос и тренды в области IT-позиций в сфере качества: анализ навыков и технологий

Требования к QA специалистам в IT постоянно меняются, но некоторые навыки остаются востребованными. Среди самых востребованных навыков на этой неделе - Python, который был упомянут в 39 вакансиях. Это говорит о высоком спросе на специалистов, владеющих этим языком программирования.

Android (34 упоминания) и Selenium (25 упоминаний) также актуальны, подчеркивая спрос на специалистов, способных работать с мобильными приложениями и автоматизировать тестирование веб-браузеров.

REST (23 упоминания) и Git (19 упоминаний) - ключевые навыки для QA специалистов, как и Agile (13 упоминаний) и Docker (11 упоминаний).

Вакансии часто подчеркивают важность работы на удаленке (21 упоминание), командной работы (9 упоминаний) и умения работать с Confluence (9 упоминаний).

Среди специфических требований выделяются знание Allure (7 упоминаний), Fiddler (6 упоминаний) и Cypress (4 упоминания).

На этой неделе можем выделить три основных уровня заработной платы QA специалистов:

1. Начальный уровень - Зарплата на этом уровне варьируется от 100 000 рублей плюс квартальная премия. Специалисты этого уровня, как правило, обладают базовыми навыками работы с Python и Git, и имеют опыт работы с Android. Важные мягкие навыки на этом уровне включают командную работу и умение общаться с коллегами и клиентами.

2. Средний уровень - Зарплата на этом уровне колеблется от 1500 до 2000 долларов в месяц или от 150 000 до 200 000 рублей. Кандидаты на эти позиции, как правило, имеют опыт работы с Selenium, REST и Docker, и знакомы с Agile методологией. Здесь также важны такие мягкие навыки, как способность работать в команде, умение адаптироваться к быстро меняющимся обстоятельствам и владение коммуникативными навыками.

3. Высокий уровень - Зарплата на этом уровне составляет от 3000 до 4000 долларов в месяц или более 200 000 рублей "на руки". Специалисты этого уровня обладают продвинутыми навыками и знаниями в области тестирования, включая знание таких инструментов, как Allure, Fiddler и Cypress. Они также могут вести команды и управлять проектами. Важными мягкими навыками на этом уровне являются лидерские качества, способность к стратегическому мышлению и управление проектами.

Помимо этих конкретных навыков, работа на удаленке становится все более важной в текущих условиях, и это требование часто встречается на всех уровнях.

Давайте рассмотрим очень странный и необычный фрагмент кода на языке программирования Brainfuck. Brainfuck - это минималистический язык программирования, который использует всего 8 команд. Вот пример программы на Brainfuck, которая выводит "Hello, World!" на экран:

>++++++++[<+++++++++>-]<.>++++[<+++++++>-]<+.+++++++..+++.>>++++++[<+++++++>-]<++.------------.>++++++[<+++++++++>-]<+.<.+++.------.--------.>>>++++[<++++++++>-]<+.

Объяснение работы этого кода:

1. Brainfuck использует одномерный массив ячеек памяти, по умолчанию содержащих ноль, и два указателя: указатель на ячейку памяти и указатель на код. Указатель на ячейку памяти может быть смещен влево и вправо, а значения ячеек могут быть увеличены или уменьшены.
2. В этой программе мы вначале увеличиваем значение ячейки 10 раз (++++++++++).
3. Затем используем квадратные скобки для создания цикла. Код внутри цикла выполняется, пока значение текущей ячейки не станет равным нулю. В данной программе мы используем цикл для инициализации ячеек со значениями, которые соответствуют кодам символов "Hello, World!".
4. После инициализации ячеек мы используем команды вывода (.) для вывода символов на экран.

Этот фрагмент кода необычен и странен, потому что Brainfuck - это язык программирования с минимальным набором команд, что делает его трудным для чтения и понимания. В то же время, это хороший пример того, как даже с очень ограниченным набором команд можно создать рабочую программу. Это может вызвать удивление и интерес у тех, кто изучает программирование, и послужить мотивацией для изучения более сложных языков программирования.

Давайте рассмотрим пример фрагмента кода на Python, который может быть использован для управления ровером на Марсе. В реальности, код может быть более сложным и включать дополнительные аспекты, но этот пример должен помочь вам понять основы.

python
import time

class Rover:
    def __init__(self):
        self.speed = 0
        self.direction = "forward"

    def accelerate(self, new_speed):
        self.speed = new_speed
        print(f"Ровер теперь движется со скоростью {self.speed} м/с.")

    def change_direction(self, new_direction):
        self.direction = new_direction
        print(f"Ровер теперь движется в направлении '{self.direction}'.")

    def stop(self):
        self.speed = 0
        print("Ровер остановился.")

# Создаем объект ровера
my_rover = Rover()

# Ускоряем ровер до 1 м/с
my_rover.accelerate(1)

# Даем роверу время на перемещение
time.sleep(5)

# Меняем направление движения ровера на "назад"
my_rover.change_direction("backward")

# Ускоряем ровер до 0.5 м/с
my_rover.accelerate(0.5)

# Даем роверу время на перемещение
time.sleep(5)

# Останавливаем ровер
my_rover.stop()

Этот код определяет класс Rover, который представляет собой модель ровера. В классе есть методы для ускорения, изменения направления и остановки ровера.

1. Мы импортируем модуль времени (time), чтобы использовать функцию sleep, которая делает паузу в коде на указанное количество секунд.
2. Мы создаем класс Rover с атрибутами speed (скорость) и direction (направление), которые хранят информацию о состоянии ровера.
3. Методы accelerate, change_direction и stop используются для управления ровером.
4. Мы создаем экземпляр ровера, называемый my_rover.
5. Мы ускоряем ровер до 1 м/с, используя метод accelerate.
6. Мы делаем паузу на 5 секунд с помощью time.sleep(5), чтобы дать роверу время на перемещение.
7. Затем мы меняем направление ровера на "назад" с помощью метода change_direction.
8. Мы ускоряем ровер до 0.5 м/с и делаем еще одну паузу на 5 секунд для перемещения.
9. Наконец, мы останавливаем ровер с помощью метода stop.

Вот такой простой пример кода, который может быть использован для управления

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Давайте рассмотрим следующий странный и необычный фрагмент кода на языке программирования Python:

python
_ = ().__class__.__base__.__subclasses__()[59]()._module

Вот как это работает:

1. (.) создает новый пустой объект класса tuple.
2. ().__class__ обращается к классу этого объекта, в данном случае к tuple.
3. ().__class__.__base__ обращается к базовому классу tuple, который является классом object.
4. __.__base__.__subclasses__() вызывает функцию, которая возвращает список всех подклассов класса object.
5. __.__subclasses__()[59] выбирает 59-й подкласс в этом списке. На многих системах это будет класс warnings.catch_warnings.
6. __.__subclasses__()[59]() создает новый объект этого класса.
7. ()._module обращается к модулю, в котором определен этот класс.

В результате, переменная _ будет содержать строку 'warnings', которая указывает на имя модуля. Это довольно необычный и извращенный способ получить строку, потому что обычно мы просто пишем 'warnings' в коде.

Пример:

Представь, что у тебя есть коробка (класс) с мячами (объектами). Тебе нужно найти один конкретный мяч, но ты знаешь его только по его свойствам. Так что ты смотришь на все мячи, затем смотришь на их свойства, и в итоге, после всех этих шагов, находишь нужный мяч. Вместо того чтобы просто взять этот мяч напрямую, ты проходишь через несколько дополнительных шагов, чтобы сделать поиск более необычным и интересным.