About Python [ru]

– OpenAI представила новый голосовой ассистент, который теперь может в реальном времени анализировать изображение, речь и текст — конкуренция Siri и Alexa становится серьезной. – Google тестирует поиск с интеграцией ИИ-резюме, который меняет привычный способ продвижения сайтов. SEO-специалисты — держитесь! – TikTok анонсировал AI Creative Assistant — теперь ИИ помогает создавать и тестировать рекламные креативы за секунды. Хочешь быть в курсе последних новостей в мире ИИ/ИТ/маркетинга ? Мы собрали папку Telegram-каналов, где эксперты каждый день: https://t.me/addlist/gs3Io1EOk2lhNmEy ✔ разбирают тренды ✔ выкладывают кейсы ✔ делятся фреймворками, которые экономят десятки часов ✔ и сразу показывают, как использовать ИИ в маркетинге и ИТ на практике. 📂 Открой доступ к Telegram-папке → https://t.me/addlist/gs3Io1EOk2lhNmEy

👩‍💻 Простое управление настройками приложения в проекте на django Как добавить кучу настроек для администратора в свой проект на django без дополнительных сервисов feature-toggle и потом в них не потеряться. Читать...

⚙️ Что такое any и all в Python и зачем они используются? any и all — это встроенные функции в Python, которые проверяют значения в итерируемом объекте. • any возвращает True, если хотя бы одно значение истинное. • all возвращает True, если все значения истинные. ➡️ Пример:

numbers = [0, 2, 4, 6]

# Проверка: есть ли хотя бы одно ненулевое число
print(any(numbers))  # True

# Проверка: все ли числа ненулевые
print(all(numbers))  # False

🗣️ В этом примере any возвращает True, так как есть ненулевые значения, а all — False, так как присутствует 0. Эти функции полезны для упрощения проверки условий в списках и других коллекциях.

🖥 Подробнее тут

Ищешь высокооплачиваемые проекты? Попробуй SkillStaff SkillStaff — это платформа для ИТ-специалистов, менеджеров и креаторов, которым мало одного оклада. Здесь можно найти клиентов, выполнять их проекты и увеличивать свой доход. - Проекты с гибким графиком: part time, full time, удаленка и гибрид - Ставка за час работы — та, что ты сам выбрал - Клиенты — ведущие бренды, проверенные с юридической точки зрения при регистрации на платформе - Оплата поступает ежемесячно на расчетный счет исполнителя - Удобный личный кабинет и функционал, автоматизирующий документооборот Все, что нужно для работы — иметь статус самозанятого или ИП, а платформа поможет со всеми нюансами. Регистрируйся прямо сейчас Зарегистрироваться #реклама 16+ skillstaff.ru О рекламодателе

👩‍💻 Массовая асинхронная обработка запросов с последующей синхронной CPU-bound логикой Как обработать миллион запросов к API, совмещая асинхронный ввод-вывод с тяжелыми вычислениями? В статье разбираются подходы с использованием asyncio и ProcessPoolExecutor для масштабируемости и высокой производительности. Читать...

👩‍💻 Мэтчинг персонажей. Level Hard Как находить персонажей на гравюрах без ручной разметки данных? В статье рассказывается, как сегментация изображений и контрастивное обучение помогают справиться с датасетом из 25 тысяч гравюр Британского музея. Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры • «Снова упала?» Как поднять самооценку и зачем мы сравниваем себя с другими, даже если от этого больно • Из учителя в QA: мой путь в IT • Рынок дата-инженеров и прогноз на 2025 • Лидерами рождаются или становятся? Откуда берутся управленцы и лидеры в IT • Работать или переработать: как победить в себе заядлого удаленщика

👩‍💻 Стратегия Келли точно не подведёт В статье рассматривается уникальная карточная игра с нулевой дисперсией, где стратегия Келли работает без риска. Разбирается механизм ставок, анализ игры и её математическая основа, описанная Томасом Кавером. Читать...

👩‍💻 Нахождение второго наименьшего числа Напишите функцию, которая принимает список чисел и возвращает второе наименьшее число. Если второго наименьшего числа не существует (например, в списке менее двух уникальных чисел), функция должна возвращать None. Пример:

print(second_smallest([4, 2, 1, 5, 3]))  # 2
print(second_smallest([7, 7, 7]))        # None
print(second_smallest([10]))             # None

Решение задачи🔽

def second_smallest(numbers): unique_numbers = sorted(set(numbers)) return unique_numbers[1] if len(unique_numbers) > 1 else None # Пример использования print(second_smallest([4, 2, 1, 5, 3])) # 2 print(second_smallest([7, 7, 7])) # None print(second_smallest([10])) # None

👩‍💻 Мир за пределами Pandas: достойные альтернативы для работы с данными В статье рассмотрены альтернативы Pandas: от колоночной DuckDB и сверхскоростной Polars до мощного Modin и гибкого Vaex. Узнайте их особенности, преимущества и ключевые характеристики. Читать...

⚙️ Что такое functools.partial в Python и зачем он используется? functools.partial позволяет создавать новые функции с фиксированными аргументами на основе существующих функций. Это удобно для сокращения вызовов функций или создания функций-обёрток с предопределёнными параметрами. ➡️ Пример:

from functools import partial

def power(base, exponent):
    return base ** exponent

# Фиксируем аргумент exponent = 2
square = partial(power, exponent=2)

print(square(5))  # 25
print(square(10)) # 100

🗣️ В этом примере partial создаёт новую функцию square, которая всегда возводит число в квадрат. Это упрощает вызовы функций и улучшает читаемость кода.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Godot 3.6 с поддержкой python Использование Python вместо GDScript в Godot: настройка окружения, установка плагина для Python на версии 3.x и сборка игры под Windows. Всё просто и быстро для тех, кто предпочитает Python! Читать...

👩‍💻 Сортировка книг по тематикам скриптами Python Автор делится опытом управления 16 тысячами книг, включая ИТ и медицину, с использованием Python-скриптов для дедупликации, сортировки и облачного хранения. Читать...

🧠 Самые интересные статьи за последние дни: • PyMyFlySpy: отслеживание полёта по бортовым данным • FastAPI и Dependency Injection: правда или вымысел? • Мир за пределами Pandas: достойные альтернативы для работы с данными • Укрощение строптивого прибора или python в помощь инженеру • Всё про конфиги

⚙️ Функциональные зависимости в таблице (удобный форк FDTool для python3) Разбираем функциональные зависимости в таблицах и библиотеку FDTool для Python. Как эффективно работать с большими и сложными таблицами, понимая их архитектуру и зависимости. Читать...

⚙️ Функциональные зависимости в таблице (удобный форк FDTool для python3) Разбираем функциональные зависимости в таблицах и библиотеку FDTool для Python. Как эффективно работать с большими и сложными таблицами, понимая их архитектуру и зависимости. Читать...

👩‍💻 Как сократить время выполнения ресурсоемких задач в Python Как ускорить вычисления в Python? Статья покажет, как оптимизировать код на GPU для работы с большими данными и ML-моделями. Простые техники без смены языка и алгоритмов на примере набора Online Retail. Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры • Вся правда о еженедельных созвонах, или Зачем переливать из пустого в порожнее? • Тяжела и неказиста жизнь простого RnD. Часть первая: как работают с новыми технологиями в крупных компаниях • Прийти на внедренный проект на этапе развития системы: как аналитику быстро погрузиться в процессы • Как 97 лет назад хитрый менеджер-заяц заставил грозного лентяя сделать то, что тот очень не хотел. Смогли бы так? • 10 лучших приёмов логирования для разработчиков

👩‍💻 Делаем управление конфигами удобным при помощи pydantic_settings В этой статье научимся использовать модуль pydantic_settings, который позволяет разработчикам легко управлять настройками проекта и загружать их из разных источников, таких как переменные окружения и файлы json, yaml, toml, а также дает доступ к легкой валидации вводимых значений Читать...

👩‍💻 Делаем управление конфигами удобным при помощи pydantic_settings В этой статье научимся использовать модуль pydantic_settings, который позволяет разработчикам легко управлять настройками проекта и загружать их из разных источников, таких как переменные окружения и файлы json, yaml, toml, а также дает доступ к легкой валидации вводимых значений Читать...