Python 🇺🇦

Ти або майстер, або шаман. І сьогодні — шаман Python

Uniface — Python-бібліотека для роботи з обличчями Єдина бібліотека для автоматичного виявлення та розпізнавання облич, а також аналізу ключових точок обличчя Python

⚡️ AI — це вже не про майбутнє, а про навички, які потрібні зараз. Якщо давно хотіли розібратися, але не знали з чого почати — це гарна можливість. https://i.goit.global/UaLBa

Вже немає сечі терпіти ці пекельні борошна! Python

Чи може метод об’єкта повернути клас? Так, метод об’єкта може повернути клас, до якого належить об’єкт. У Python для цього можна використати self.__class__, що повертає сам клас Python

deprecated() — позначаємо застарілий код у Python У великих проєктах старі функції не завжди видаляють одразу. Їх залишають для сумісності, але потрібно попередити розробників, що використовувати їх більше не варто Раніше для цього часто застосовували warnings.warn():

python id="r4j1e2"
import warnings

def old_api():
    warnings.warn(
        "Використовуйте new_api()",
        DeprecationWarning
    )

У Python 3.13 з’явився декоратор deprecated():

python id="0xj9p2"
from warnings import deprecated

@deprecated("Використовуйте new_api()")
def old_api():
    return "old"

Тепер інформація про застарілість є частиною самого API. Її можуть розпізнавати не лише під час виконання, а й редактори та засоби статичного аналізу Працює це і для класів:

python id="q7k3mz"
@deprecated("Використовуйте NewClient")
class OldClient:
    pass

Зручно для бібліотек, SDK та великих проєктів, де API поступово змінюється Python

Функція tell() у Python tell() повертає поточну позицію вказівника у потоці даних. Найчастіше її використовують під час роботи з файлами Функція не приймає аргументів, а повертає ціле число — позицію в байтах від початку потоку

with open("file.txt", "rb") as f:
    print(f.tell())

Python

Складний випадок, але прогнози обнадійливі, господи помилуй Python

Шпаргалка зі Scapy: створення та налаштування пакетів, робота з IP-адресами, відправлення й отримання пакетів, сніфінг трафіку, fuzzing та перегляд структури пакетів Python

Kev — відкрита альтернатива Jev Вийшла відкрита модель Kev, яка працює локально й доступна у трьох розмірах Модель може: • відповідати «так» або «ні»; • обирати один із запропонованих варіантів; • додавати коротке пояснення. Підійде для задач класифікації, а оскільки модель запускається локально, дані залишаються на вашому комп’ютері Python

‼️Безкоштовно спробуйте AI-професію за 3 дні! Перейти в нову сферу складно: багато інформації, незрозуміло з чого почати, важко оцінити свої сили. 🤖AI-напрям зараз один із найперспективніших — і водночас доступний навіть без технічного бекграунду. Тому ми запрошуємо вас на 3х денний інтенсив "АІ-автоматизація без програмування"

⏺День1: Розберешся, хто такий AI-автоматизатор і за що йому платять. Почнеш створювати власного AI-асистента в n8n. ⏺День2: Завершиш налаштування AI-асистента та протестуєш його в реальних сценаріях. ⏺День3: Навчитесь монетизувати та розвивати отриманні навички

🎁 Бонус за реєстрацію: Гайд "Як інтегрувати АІ у своє життя" Скоріш реєструйся та безкоштовно спробуй себе у ролі АІ-фахівця https://i.goit.global/UaLBa

Торт для програміста Python

Шпаргалка з Python Network Programming: сокети та мережеве програмування, TCP/UDP, мережеві бібліотеки, DNS-запити, Nmap для аналізу мережі, обробка помилок і винятків, робота з клієнтськими та серверними з’єднаннями Python

Mutable-значення за замовчуванням у Python Значення аргументів за замовчуванням створюються один раз — під час визначення функції, а не під час кожного виклику

def add_item(item, items=[]):
    items.append(item)
    return items

print(add_item(1))  # [1]
print(add_item(2))  # [1, 2]
print(add_item(3))  # [1, 2, 3]

Причина в тому, що список створюється один раз і потім використовується повторно. Це не помилка Python, але може призвести до накопичення стану та неочікуваних багів Правильний підхід — використовувати None як sentinel:

def add_item(item, items=None):
    if items is None:
        items = []
    items.append(item)
    return items

Тепер кожен виклик отримує новий список:

print(add_item(1))  # [1]
print(add_item(2))  # [2]

Таку особливість особливо важливо враховувати в API, конфігураціях і бізнес-логіці. Якщо спільний стан справді потрібен, його краще явно винести за межі функції Для кешування також краще використовувати спеціальні інструменти, наприклад functools.lru_cache, а не mutable-аргументи Python

Відчуваєте, що AI поступово "відбирає" вашу інженерну експертизу? Все більше Middle та Senior Engineers стикаються з однією проблемою: AI спрощує виконання задач, але разом із цим інженер дедалі частіше стає просто executor — замість того, щоб проєктувати складні системи та приймати архітектурні рішення. Через це виникає відчуття, що професійно стоїш на місці. Саме для досвідчених інженерів Neoversity створили master-level програму Engineering of Autonomous AI Systems. Це не курс про промпти, Cursor чи використання ChatGPT. Це навчання про те, як проєктувати production-grade системи навколо AI: керовані, надійні, захищені та готові до масштабування. За 18 місяців ви опануєте:

→ Advanced RAG та Vector Databases → Autonomous Agents та Multi-Agent Orchestration → Harness Engineering → AI Security та Red Teaming → ML System Design → MLOps для AI → Control Patterns → AI Governance

✔️ Bridge Course + 9 дисциплін + Capstone ✔️ Онлайн паралельно з роботою ✔️ Для досвідчених Engineers із 3+ роками комерційної розробки ✔️ Міжнародний диплом магістра Якщо відчуваєте, що настав час перейти від використання AI до архітектури AI-систем — ця програма саме про цей перехід. 👉 Детальніше: https://cutt.ly/syvuhwaS

libdebug — бібліотека для аналізу та налагодження бінарних файлів на Python Вона дає змогу створювати власні інструменти для налагодження, аналізу та реверс-інжинірингу, а не просто працювати з готовим відладчиком Підійде для тих, хто хоче глибше розібратися з налагодженням програм на Python Python

Легше переписати вже Python

Маленький факт про Python Оператор := називають «моржем» через схожість символів на очі та бивні моржа Він з’явився у Python 3.8 і дає змогу одночасно присвоїти значення змінній та використати його у виразі Наприклад:

while (line := input("Say something: ")) != "quit":
    print(f"You said: {line}")

Без := значення довелося б спочатку отримати через input(), а потім окремо перевірити Користувалися := у своєму коді?