Python tests

🚀 Ты всё ещё называешь обёртку над ChatGPT «AI-продуктом»? Пока ты пишешь промпты - рынок уже ушёл дальше. Сейчас выигрывают не те, кто умеет красиво формулировать запросы, а те, кто строит агентные системы: - принимают решения сами - ходят в API - работают с Postgres и Redis - управляют браузером через Playwright - доводят задачи до результата без человека И вот правда, о которой мало говорят: 90% таких систем умирают между ноутбуком и продом. Работает локально. Ломается в реальности. Нет архитектуры. Нет устойчивости. Нет деплоя. AI Agents Engineering - курс со Stepik, который закрывает этот разрыв. - LangGraph, AutoGen, Computer Use - архитектура агентов, а не «скрипты на коленке» - LLMOps, логирование, стабильность - деплой в Docker и работа в проде 8 модулей, 120+ шагов, всё через практику. На выходе не «сертификат ради галочки», а: - рабочий production-агент - понимание, как строить такие системы с нуля - навыки, за которые уже платят Сейчас самое окно входа. Через полгода это станет базой, а не преимуществом. Скидка 55% действует ещё 48 часов: https://stepik.org/a/276971/

🖥 Новый курс на Stepik - PostgreSQL для разработчиков: от основ к созданию API Здесь на пальцах объясняют не только как писать SQL-запросы, а строить настоящие backend-сервисы с базой данных как у профи. В этом курсе ты шаг за шагом создашь REST API на FastAPI + PostgreSQL: от установки среды и первых таблиц - до масштабируемого приложения с безопасностью и CRUD-операциями. 🔹 На практике разберете: • SQL-запросы, фильтры, агрегаты и подзапросы • Связи между таблицами и нормализацию БД • Взаимодействие Python и PostgreSQL • Реализацию REST API и подключение базы • Оптимизацию и разбор реальных задач с собеседований ⚡ После курса у вас будет свой работающий API-проект и реальные навыки работы с PostgreSQL в продакшене. 🎁 Торопись пока действует скидка в честь нвого года! 🚀 Прокачаю свои знания: https://stepik.org/course/255542/

Что выведет код ? 📲Max

🖥 Большинство “парсеров” умирают через 2 дня. Ты научишься делать те, которые живут в проде. Это не про BeautifulSoup ради галочки. Это про системы сбора данных, которые: • не падают от мелких правок на сайте • собирают данные в разы быстрее • обновляют всё сами по расписанию • обходят ограничения и баны • выглядят как сервис, а не хаос из файлов Ты начнёшь видеть сайты не как страницы, а как источники данных, к которым можно подключиться. В итоге ты сможешь: • забирать данные для своих проектов • автоматизировать чужую рутину • делать инструменты для аналитики • брать коммерческие заказы на сбор данных Это навык, который напрямую превращается в деньги. Не “знаю Python”, а умею добывать данные из интернета профессионально. 🎁 48 часов скидка 50% на Stepik: https://stepik.org/a/269942/

Python-баг, который выглядит безобидно… но ломает логику 👇

fruits = ["apple", "lime", "orange",
          "pineapple", "orange"]

for f in fruits:
    if f == "orange":
        fruits.remove(f)

print(fruits)

Ожидание: оба orange удалятся. Реальность: один orange остаётся. Почему так происходит? Ты изменяешь список во время итерации. После удаления элементы сдвигаются, и цикл пропускает следующий элемент. Это классический сценарий продакшн-багов: • код выглядит правильно • тесты могут пройти • но данные обрабатываются неправильно Правильный вариант:

fruits = [f for f in fruits if f != "orange"]

Мораль: Изменяешь коллекцию во время обхода -Deploy first. Pray later. #junior #python @pythonl

#практика

🖥 Большинство “парсеров” умирают через 2 дня. Ты научишься делать те, которые живут в проде. Это не про BeautifulSoup ради галочки. Это про системы сбора данных, которые: • не падают от мелких правок на сайте • собирают данные в разы быстрее • обновляют всё сами по расписанию • обходят ограничения и баны • выглядят как сервис, а не хаос из файлов Ты начнёшь видеть сайты не как страницы, а как источники данных, к которым можно подключиться. В итоге ты сможешь: • забирать данные для своих проектов • автоматизировать чужую рутину • делать инструменты для аналитики • брать коммерческие заказы на сбор данных Это навык, который напрямую превращается в деньги. Не “знаю Python”, а умею добывать данные из интернета профессионально. 🎁 48 часов скидка 50% на Stepik: https://stepik.org/a/269942/

🧠 Python-задача с собеседования: найди ошибку Код должен посчитать количество чисел больше среднего значения в списке.

def count_above_avg(nums, avg=sum(nums)/len(nums)):
    count = 0
    for n in nums:
        if n > avg:
            count += 1
    return count

data1 = [1, 2, 3, 4, 5]
data2 = [10, 20, 30]

print(count_above_avg(data1))
print(count_above_avg(data2))

Проблема в этой строке: ```python def count_above_avg(nums, avg=sum(nums)/len(nums)): ``` Здесь используется значение по умолчанию, которое вычисляется один раз — в момент определения функции, а не при каждом её вызове. Что происходит по шагам: Когда Python читает определение функции, он сразу считает: sum(nums)/len(nums) Но nums в этот момент - это первый переданный список, то есть data1. Значение avg фиксируется и больше не меняется. При вызове: • count_above_avg(data2) • среднее значение не пересчитывается, используется старое — от data1. Поэтому логика ломается, функция работает с неверным средним. 📌 Это известная ловушка Python Значения аргументов по умолчанию вычисляются один раз. Это та же причина, почему списки и словари в дефолтных параметрах часто приводят к багам. 🛠 Правильное решение Нужно вычислять среднее внутри функции, а не в параметрах: ```python def count_above_avg(nums, avg=None): if avg is None: avg = sum(nums) / len(nums) return sum(1 for n in nums if n > avg) ``` Теперь среднее будет считаться заново при каждом вызове. 💡 Главное правило Никогда не используй вычисляемые или изменяемые объекты как значения по умолчанию: ❌ def f(x, lst=[]) ❌ def f(x, avg=sum(x)/len(x)) ✅ Используй None и считай внутри функции.