Python для автоматизации и данных.
Утилиты для работы с сайтами, парсинг, миграции, ETL, DICOM/PACS, работа с большими данными. Кейс: утилита для PostgreSQL на 9+ млн записей и работы с PACS-серверами в медицине. Пишу инструменты для сайтов: массовый парсинг, диагностика, миграции данных, автоматизация задач. 14+ лет в веб-разработке, Python — для задач, где PHP неудобен или не подходит.
Весь опыт (PHP, JS, Python, 15+ CMS) →Эта страница — про Python
Python для утилит под сайты, парсинга, миграций, ETL, работы с данными и интеграций. Основной бэкграунд — PHP и веб-разработка (14+ лет, 280+ проектов). Python использую там, где он удобнее: скрипты, обработка данных, работа с API, DICOM/PACS, обработка больших БД.
Python для практических задач: утилиты для работы с сайтами, парсинг, миграции, обработка данных, интеграции, работа с большими объёмами.
Основные принципы программирования, которые применяю там, где это уместно — без догматизма и оверинжиниринга.
Пять принципов ООП-дизайна. В Python особенно важно при построении пайплайнов обработки данных и сервисов.
Don't Repeat Yourself. Логика живёт в одном месте. Общие функции-хелперы для парсинга, ETL, работы с API.
Keep It Simple. Простое решение лучше сложного. Python и так лаконичен — не усложняю там, где можно проще.
You Aren't Gonna Need It. Не строю «на будущее». Скрипт должен решать задачу сейчас, а не быть «фреймворком».
Оставляй код чище, чем он был. Если трогаю скрипт — попутно убираю очевидный мусор.
Ошибка должна всплыть сразу. Явные исключения, логирование, проверки на входе. Особенно в парсинге и ETL.
Один источник данных. Не дублирую конфиги и настройки. Всё через env-переменные или один конфиг.
Композиция вместо наследования. Гибче, тестируемее. В Python — функции-хелперы, миксины, протоколы.
Безопасность — не «фича», а базис. Не хардкодю ключи, работаю через env, валидирую входные данные.
PEP 8, type hints, dataclasses, f-strings, pathlib. Даже в скрипте можно писать современно и читаемо.
Сначала работает правильно, потом быстро. Сначала профилирую (cProfile, time), потом оптимизирую.
Принципы — не догма. Иногда простое дублирование лучше преждевременной абстракции. Задача — сделать код понятным, поддерживаемым и предсказуемым, а не «идеальным по книжке».
ИИ — это инструмент. В Python-задачах особенно полезен: помогает разбираться с библиотеками, генерировать boilerplate, писать тесты. Но финальное решение и ответственность — на мне.
Шаблонные скрипты, boilerplate для парсинга, CRUD-операции, работа с pandas. То, что раньше писалось час, пишется 10 минут.
Прогоняю код через ИИ как через второго ревьюера. Ищу баги, утечки памяти, краевые случаи в парсинге и ETL.
Генерация тестов (pytest), docstrings, README, комментариев. То, что обычно откладывается — делается быстро.
Быстрое погружение в новые библиотеки (pydicom, pandas, requests). Объяснение незнакомого API.
Промпт-инжиниринг, обёртки над OpenAI/Claude API, работа с эмбеддингами. ИИ помогает — я принимаю решения.
Оптимизация запросов, разбор EXPLAIN, работа с большими объёмами. ИИ подсказывает гипотезы — я проверяю на реальных данных.
ИИ — это ускоритель, а не автор. Ответственность за результат всегда на мне. Если ИИ предложил решение — я его проверяю, адаптирую под проект и отвечаю за последствия.
Python — инструмент, а не религия. Использую его там, где он реально удобнее PHP: утилиты для сайтов, парсинг, миграции данных, автоматизация, интеграции.
Python там, где он удобнее: обработка данных, скрипты, парсинг. PHP там, где PHP: сайты, CMS, веб.
Type hints, dataclasses, f-strings, pathlib, venv/poetry. Не «Python 2 в 2026».
Логи вместо print, pdb/breakpoint, обработка исключений. Скрипт должен быть предсказуем.
Каждый проект — в своём виртуальном окружении. Зависимости фиксированы в requirements.txt или pyproject.toml. Никаких «работает только у меня на машине».
venv / poetry · requirements.txt · pyproject.toml
Типизация через type hints, валидация через pydantic. Ошибки ловятся до прода, а не в 3 часа ночи на продовой задаче.
typing · pydantic · mypy
Вместо print — logging. Разные уровни, ротация логов, интеграция с системами мониторинга. Особенно важно для cron-задач, которые работают без присмотра.
logging · Sentry · structlog
Для миллионов записей — не загружаю всё в память. Чанки, генераторы, батчи, работа через курсоры БД. Особенно важно при работе с PACS и большими таблицами.
генераторы · чанки · streaming · pandas.read_csv(chunksize=...)
asyncio для I/O-задач: параллельные HTTP-запросы, работа с несколькими API. Для CPU-задач — multiprocessing. Не тащу async туда, где он не нужен.
asyncio · aiohttp · httpx · multiprocessing
Не хардкодю токены и пароли в коде — только через env. Не правлю файлы в site-packages/ — это сломается при pip install.
.env · python-dotenv · НЕ /site-packages/* — ❌
💡 Python — не замена PHP, а дополнение. Использую там, где он реально даёт преимущество.
Утилиты для сайтов, парсинг, миграции, DICOM/PACS, работа с большими данными.
Набор Python-утилит для решения задач веб-разработки: массовый парсинг сайтов и каталогов, миграции данных между CMS, диагностика доступности страниц, проверка битых ссылок и редиректов, аудит мета-тегов и микроразметки, массовая обработка изображений.
Утилита на Python для работы с очень большой базой данных PostgreSQL (больше 9 млн записей). Выгрузка DICOM-снимков с PACS-серверов, обработка метаданных, экспорт в нужных форматах.
Python-скрипты для взаимодействия с PACS-серверами: получение исследований, обработка DICOM-файлов, работа с базой из 8+ млн снимков, автоматизация рутинных операций для медицинского атласа atlas-xray.expert.
Python-скрипты для массового парсинга сайтов, каталогов товаров и API поставщиков. Сбор данных, обработка, экспорт в PostgreSQL, Excel, JSON. Работа по cron, обход защит, ротация прокси, обработка больших объёмов.
Python-скрипты для автоматизации бизнес-рутины: обработка Excel/CSV, генерация отчётов, работа с почтой, отправка уведомлений в Telegram, интеграции с Google Sheets и CRM.
Python-скрипты для работы с LLM API (OpenAI, Claude): автоматическая обработка текстов, классификация, генерация, работа с эмбеддингами. Внутренние инструменты и прототипы.
Небольшие утилиты, скрипты для разовых задач, обработка данных, интеграции. Python — мой инструмент для задач, где не нужен веб-стек.
Часть проектов под NDA — детали расскажу на созвоне. Полное портфолио →
Официальное рекомендательное письмо с последнего места работы — Demis Group.
Demis Group
Крупнейшее SEO-агентство России
Период работы
01.09.2023 — 22.01.2026
«Владимир зарекомендовал себя как квалифицированный технический специалист, способный принимать решения и нести ответственность за конечный результат. Профессиональные навыки и личностные качества позволяют рекомендовать его для дальнейшей работы в области web-разработки сайтов и SEO.»
Профессиональные качества
Личные качества
Оригинал письма с подписью и печатью доступен по запросу.
Неверович Владимир Сергеевич
Утилиты для сайтов, парсинг, миграции, обработка данных, DICOM/PACS. Отвечаю в течение дня.
← На главную • Услуги • Все CMS • Рекомендация • Все проекты
У меня 14+ лет опыта в веб-разработке и 280+ проектов. Основной стек — PHP, Битрикс, WordPress, Laravel, Symfony, Yii2, Next.js. Python использую для утилит под сайты, автоматизации, парсинга, обработки данных и работы с API. Если вам нужен разработчик шире — загляните в полное портфолио или в хаб всех CMS.