Не надо за меня вступаться. Я ноунейм, как и все тут

Каждая из применяемых батареек это какое-то кол-во потраченного на изучение :) Ты же сам пишешь, что те же алгоритмы (дейкстры и т.п) важны. Разве это не те же самые батарейки для решения каких-либо задач? На каждый из уже созданных алгоритмов нужно потратить время на изучение/запоминание. Так же и со сторонними библиотеками и т.д Их вполне можно где-либо применить и использовать для каких-то целей (для ускорения разработки, например) Так что на объем знаний это всё же влияет =)

Ну фреймворки устаревают чаще алгоритмов.

Если ты не знаешь о существовании алгоритма, ты даже не сможешь загуглить батарейку.

смотрите какую задачку нашёл на собеседование

А вдруг под мамой?)

Чушь :) Нагуглить можно довольно многое. Не всё, да, но многое (главное закомбинировать вопрос в гугле правильным образом и через десятки попыток наткнешься на нужный результат)

А можно квалификацию измерить в количестве запросов гугла и времени поиска решения?

Ну вы тут нафлудили за мидлов и математику

Кстати, да. По собственному (субъективному) опыту заметил, что квалификация сильно влияет :)

Я понял твою позицию:
Мидл умеет гуглить
Помидор уже всё нагуглил)))


Ты не считаешь, что использование кода, без понимания как он работает не показатель компетентности использующего?

В общем всё понятно с вашими регалиями. Вы обыкновенный двоечник

Админа пожалейте, ему это завтра вычищать)

И раз ты такой серфер, то позволь спросить. Раз уж вы троллите за Дейкстру, то вернёмся к нашим графам(Есть такая структура данных, если что). Представление её(структуры) в python возможно несколькими способами. Есть соответствующие библиотеки(нагуглены) https://igraph.org/python/doc/tutorial/tutorial.html и https://networkx.org Какую использовать и почему именно её?

Как ты вообще сумел вычленить подобный смысл из моих предложений? Я тебе говорю, что на изучение библиотеки уходит время, а ты мне на это какую-то чушь про гугление батарейки отвечаешь.
Я говорю о том, что джанго это крупный фреймворк (оф. дока более 2к страниц). На изучение всего этого материала с доп. библиотеками tastypie, django-tables, drf, geodjango и кучей всего остального нужно потратить какое-то приличное кол-во времени. Каждая последующая дополнительно изученная библиотека будет занимать еще какое-то время. С каждой новой использованной/выученной библиотекой объем знаний увеличивается, но качество использования редко-используемых будет сильно снижаться
Короче, я к веду к тому, что невозможно держать в голове и алгоритмы и все библиотеки и доп. фреймворки и все-все-все. Поэтому миддлом вполне себе может быть и чисто DJANGO разработчик (без глубоких знаний доп. фреймворков типа flask, fastapi и подобных)

божечки не фреймворки надо учить чтобы разработчиком стать. Фреймворки все одинаковые. А базовые подходы и принципы

что общего у битрикса и джанги?))

Америку открывать не стоит.. Но хорошее знание инструмента также необходимо для БЫСТРОЙ реализации задачи

ограниченность в головах людей