@dejavuBlog · Post #3487 · 24.03.2026 г., 13:25
《Flask 从入门到进阶》正式发售 非常棒的 #Python#Flask 教程 https://github.com/helloflask/flask-tutorial 在线阅读
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1113 · 28.06
Mindbox #interview#dev Вакансия тимлида .NET, откликнулся через hh, единственная вакансия, где был указан доход: до 500 на руки. Mindbox — это крупнейший в России софт для автоматизации маркетинга. Среди клиентов известные торговые сети и бренды (Комус, Петрович, Делимобиль, Афиша, даже бигтех, например Сбер Еаптека и Мегафон). Когда я готовился к другим собеседованиям, в моём пуле был очень хороший доклад по микросервисной среде от сотрудника Mindbox с конференции DotNext. В общем, не стартап-однодневка, а вполне серьёзная организация, просто известная больше в бизнесовых, а не потребительских кругах. А ещё Mindbox — это «бирюзовая» компания. С этим термином я столкнулся впервые. Таким способом называют компании, у которых внутренняя организационная структура отвергает классические подходы с жёсткой иерархией и согласованиями. Теоретически любой человек может принять любое решение, если готов за это решение отвечать. Прозрачность зарплат внутри — все знают, кто сколько зарабатывает. Многие вопросы решаются голосованием, системой вето, дебатами с аргументацией. Принято давать не анонимную обратную связь коллегам, и в компании специально обучают, как это делать так, чтобы тебе в челюсть не прилетело человека такая обратная связь развивала, а не обижала. Короче, мечта зумера. Как в современных смешных роликах, где вчерашние школьники на звонке говорят что-то типа «Сегодня я не в ресурсе работать, пойду выпью лавандовый раф и помедитирую». Давайте честно скажу: я сам не верю, что такая структура работает. Но, во-первых, как-то всё-таки она работает. Организация успешно функционирует, ребята делятся интересными технологиями, доходы есть. И Mindbox не единственная «бирюзовая» компания в России, на самом деле их довольно много: ВкусВилл, Буше, Qiwi, Точка итд. Во-вторых, я уверен, что есть подводные камни, но выявить их с помощью вопросов на собеседованиях у меня не получилось. Например, с моей точки зрения при открытости зарплат всегда будут люди, которые считают, что кто-то с более высоким доходом на самом деле менее компетентен и получает такой доход незаслуженно. И даже в ряде случаев эти люди будут правы. Это создаёт негативное эмоциональное напряжение. Хуже открытой неприязни только скрытая: когда человек в лицо мило с тобой общается, а потом в кулуарах будет тебя поливать грязью. Но, когда я спросил на собеседовании, как они справляются с такого рода конфликтами, мне ответили, что у них так не бывает. Система повышения зарплаты тоже голосованием: на некотором внутреннем портале ты публикуешь свои достижения и желаемую новую цифру, а люди апрувят или нет. Вот тут уже, как я понял, не все подряд апрувят, а, условно, руководители. То есть, иерархия всё-таки есть в разрезе количества власти и влияния на компанию и людей в ней. Да и в других голосованиях у разных сотрудников разные веса. Должно было быть три секции: 1. Скрининг с эйчаром и обсуждение моих пожеланий 2. Встреча с техлидом, решение технической задачи, вопросы от меня по команде и продукту 3. Финальная встреча, фит, софтскиллы На скрининге действительно больше, чем в других местах, интересовались моими пожеланиями. Не только по зарплате, но и, например, с задачами какого типа я люблю работать. Основная секция Начинается с моих вопросов команде. Тут как раз я больше спрашивал про оргструктуру, чем про проект. Затем дали задачу: элементарный обход дерева. Я спросил, нужен ли им обход в ширину или в глубину, ответили, что не важно. И ещё момент — разрешили пользоваться гуглом, нейросетями (!), и даже не шарить экран на время решения (я всё-таки пошарил). Ну, то есть, идея была такая: в настоящей работе мы всё-таки сидим с гуглом, нейронками и без надзора, поэтому вот решай в условиях, приближенных к естественным. Не понимаю, что именно оценивалось, и кто мог с такими вводными не решить. Хотя потом эйчар сказала, что некоторые кандидаты решают по 50 минут (я написал за 10 на yield'ах). Когда смотрели решение, поспрашивали совсем чуть-чуть по простым вещам. И погоняли по кейсам из моего тимлидского опыта по системе STAR (situation, task, action, result).
Hashtags
Търсене: #flask
@dejavuBlog · Post #3487 · 24.03.2026 г., 13:25
《Flask 从入门到进阶》正式发售 非常棒的 #Python#Flask 教程 https://github.com/helloflask/flask-tutorial 在线阅读
@djangoproject · Post #592 · 11.04.2018 г., 19:22
https://juliensalinas.com/en/python-flask-vs-django/ Python #Flask vs #Django My experience of Flask is not as extensive as my experience of Django, but still recently I’ve developed some of my projects with Flask and I could not help comparing those 2 Python web frameworks. This will be a quick comparison which will not focus on code but rather on “philosophical” considerations.
@repo_science · Post #3673 · 24.10.2023 г., 22:59
#python#book#flask#webDevelopment 📚 Full-Stack Flask and React (2023) ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@repo_science · Post #3160 · 10.05.2023 г., 21:54
#Python#Flask#APIs 🐍 REST APIs with Flask and Python in 2023 Build professional REST APIs with Python, Flask, Docker, Flask-Smorest, and Flask-SQLAlchemy 🗣️ Jose Salvatierra, Teclado by Jose Salvatierra 🌟 4.6 - 20097 votes 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@djangoproject · Post #161 · 15.09.2016 г., 03:19
http://blog.miguelgrinberg.com/post/the-flask-mega-tutorial-part-i-hello-world inShare This is the first article in a series where I will be documenting my experience writing #web_applications in Python using the #Flask microframework.
Hashtags
@djangoproject · Post #162 · 15.09.2016 г., 03:22
https://github.com/realpython/discover-flask/blob/master/readme.md #Flask is a micro web #framework powered by Python. Its #API is fairly small, making it easy to learn and simple to use. But don't let this fool you, as it's powerful enough to support enterprise-level applications handling large amounts of traffic. You can start small with an app contained entirely in one file, then slowly scale up to multiple files and folders in a well-structured manner as your site becomes more and more complex.
Hashtags
@awesomeopensource · Post #164 · 24.08.2018 г., 14:43
pygmy 自带前后端的短网址生成工具,支持统计、私密链接、SQLite DB。 Tags:#flask#urlshortener Languages:#python 感谢 @WeloveZoe 的投稿
Hashtags
@djangoproject · Post #134 · 01.09.2016 г., 14:54
http://www.meetup.com/flask-nyc/ This is a group for anyone interested in #Flask, #Python, #web_development, and any related technologies. To stay up to date with group events, follow us on Twitter @FlaskNYC. Want to read up on Flask?
Hashtags
@djangoproject · Post #501 · 14.11.2017 г., 17:01
http://pyvideo.org/pydx-2016/python-blockchain-and-byte-size-change.html In this talk, I will answer the question of what is #bitcoin and the #blockchain and will end with a quick tutorial on how to create a blockchain application in #Flask. We will not only make a bitcoin application, but we will also reflect upon the implications of this cutting edge technology to the greater society.
Hashtags
@repo_science · Post #3250 · 31.05.2023 г., 11:52
#python#flask#django#html#css#bootstrap 🐍 Python Web Dev Pro: Flask, Django, HTML, CSS & Bootstrap Elevate Your Web Development Skills: Master Back-End & Front-End Technologies with Python, Flask, Django, and Responsive 🔗Link ----- Main channel:@repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@djangoproject · Post #539 · 28.12.2017 г., 12:20
Dash, announced this year, is an open source library for building web applications, especially those that make good use of #data visualization, in pure Python. It is built on top of #Flask, #Plotly.js and #React, and provides abstractions that free you from having to learn those frameworks and let you become productive quickly. #Dash is a #Python framework for building analytical web applications. No JavaScript required. https://plot.ly/products/dash/
@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30
#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG