Ищете, где научиться писать код без сухой теории? На ПроКодинге мы собрали пошаговые курсы, реальные примеры и разборы алгоритмов, которые сразу можно применить в проектах.
Список популярных статей: «Что лучше изучать: программирование или кодирование?», «Какой язык стоит учить первым?», «Какая зарплата у программиста?». Каждая статья коротко объясняет тему, даёт практические советы и показывает, где продолжить обучение.
Мы фокусируемся на Python, JavaScript и веб‑разработке, потому что эти технологии востребованы в 2025‑м году. Всё подано простым языком, без лишних академических оборотов. Если хотите быстро решить задачу или построить свой первый сайт — сразу переходите к примерам кода.
Подписывайтесь на рассылку, задавайте вопросы в комментариях и получайте новые материалы каждую неделю. ПроКодинг – это не только теория, это ваш практический помощник в мире IT.
Разбираем, как правильно использовать preload, prefetch и критический CSS для ускорения загрузки сайтов. Узнайте разницу между директивами, избежите частых ошибок и получите практический чек-лист оптимизации для улучшения Core Web Vitals.
Разбираем природу флейки-тестов в CI/CD: причины нестабильности, методы диагностики и практические шаги по устранению. Узнайте, как повысить надёжность автотестов.
Пошаговая дорожная карта обучения тестированию JavaScript для разработчиков и QA-инженеров. Разбор инструментов Cypress, Playwright, сроков освоения навыков и типичных ошибок при переходе на автоматизацию.
Подробный разбор ошибок TabError и IndentationError в Python. Узнайте, почему язык так строг к отступам, как найти скрытые табы и пробелы, и какие настройки редактора помогут избежать этих проблем навсегда.
Разбираем основы работы промисов в JavaScript: методы then и catch, построение цепочек для асинхронных операций и отличие от async/await. Практические примеры и правила.
Подробное сравнение GraphQL и REST API для выбора оптимального контракта. Разбираем плюсы и минусы, кэширование, гибридные решения и конкретные сценарии использования в 2026 году.
Как настроить мониторинг ML-моделей на Python: обнаружение дрейфа данных с помощью Evidently AI, настройка алертов в Slack и предотвращение деградации качества сервиса.
Как заложить основу для масштабируемого приложения с первого дня. Разбираем модульную архитектуру, выбор базы данных, кэширование и тестирование нагрузки без лишних сложностей.
Узнайте, как эффективно выполнять асинхронные HTTP-запросы в Python с помощью aiohttp. Разбираем создание клиентов, обработку параллельных запросов и настройку собственного веб-сервера.
Разбираем автогенерацию документации с помощью Javadoc для Java и JSDoc для JavaScript. Настройка, теги, интеграция в CI/CD и сравнение инструментов.
Подробный чек-лист для начинающих разработчиков: как оценить оффер, проверить зарплату, технологии и красные флаги работодателя. Избегайте ошибок при выборе первой работы в IT.
Как настроить таймауты в асинхронных циклах Python, чтобы избежать зависаний. Разбираем asyncio.timeout, aiohttp и лучшие практики для надёжного кода.