Python 🇺🇦

Python на мікроконтролерах PikaPython працює без ОС навіть на пристроях з 4 КБ RAM і 64 КБ Flash. Є REPL через UART, автогенерація C-біндінгів і готові демо-проєкти Python

Python 3.15 — нова версія з покращеннями для продуктивності та відладки

Основне: • новий модуль profiling.sampling для статистичного профілювання без затримок • швидша стандартна бібліотека • оптимізоване керування пам’яттю й збирач сміття • розширені типові анотації • стабільніша робота при багатопоточності

Чому варто оновитися: менше затримок, краще async-виконання та зручне виявлення проблем із продуктивністю Документація Python

Розпакування послідовностей у Python Оператор * дозволяє працювати з довільною кількістю елементів — він збирає «зайві» значення в окрему змінну та може стояти будь-де в послідовності

a, b, c = 10, 2, 3      # Стандартне розпакування

a, *b = 10, 2, 3        # b = [2, 3]

a, *b, c = 10, 2, 3, 4  # b = [2, 3]

*a, b, c = 10, 2, 3, 4  # a = [10, 2]

Python

POV: видалив шматок коду — що може піти не так? Python

Шпаргалка про змінні та типи даних у Python: числові (int, float, complex), послідовності (list, tuple, str) та інші типи (bool, set, dict, range, frozenset) Python

anki-hyper-tts Використовувати Anki для запам’ятовування слів справді зручно, але його вбудований модуль озвучування залишає бажати кращого — для тренування вимови він не дуже підходить. Тому один розробник створив і виклав у відкритий доступ потужний плагін anki-hyper-tts, який додає в Anki професійну якість синтезу мови. Плагін підтримує кілька TTS-сервісів з високою якістю, завдяки чому можна додати до карток природне і плавне озвучення будь-якою мовою — навчання одразу стає більш живим і цікавим. У плагіна простий і зручний інтерфейс, жодних складних налаштувань — все працює «з коробки». Підтримується масова обробка: можна одним кліком озвучити одразу велику кількість карток. Якщо ви вивчаєте іноземні мови через Anki, достатньо в меню «Отримати доповнення» вставити код 111623432, щоб встановити плагін. 📁 Language: #Python 99.8% ⭐️ Stars: 188 ➡️ Посилання на GitHub Python'er

🤵 @co_media

❗️Світ змінюється швидше, ніж ти встигаєш оновити резюме. AI вже формує нові ролі в ІТ, нові ринки й нові кар’єри. Хочеш знати, яку роль зіграєш ти? 🔼Щоб перетворити ці можливості на реальні дії — треба знати свій старт і свою траєкторію. Саме це й допоможе зрозуміти AI Readiness Test — персональний навігатор у світі штучного інтелекту.

⏺Це не черговий “IQ-тест” про AI. Pathfinder аналізує твої навички, цілі й досвід, щоб створити персональний маршрут розвитку — від базового розуміння до впровадження AI у роботу. ⏺Розроблено спеціально для IT-фахівців. Тест показує, які AI-інструменти варто освоїти саме твоїй ролі — деву, тестувальнику, аналітику чи проджекту. ⏺Результат одразу після проходження. Ти отримаєш чітку картку з рекомендаціями, напрямами навчання та ресурсами, щоб прокачати свої AI-скіли без хаосу й зайвих курсів.

🤖ШІ вже не тренд — це новий рівень гри. ➡️Пройди тест тут https://cutt.ly/Yr8JpfCg

Шпаргалка про об’єктно-орієнтовані терміни Python: визначення, принципи та приклади використання класів, об’єктів і методів у програмуванні Python

Створюй веб-додатки з фронтендом і бекендом в одному коді Reflex — open-source фреймворк, де інтерфейс, логіка й стани пишуться лише на Python, а запуск забезпечує FastAPI з реактивністю через WebSocket Python

5 AI-проєктів на Python, які можна реалізувати швидко У відео показано, як реалізувати Resume Optimizer, YouTube Summarizer, Desktop Organizer, Multimodal Search і Multimodal RAG Python

Майже Python

LLM у Python FastMCP 2.0 спрощує інтеграцію моделей у Python: декоратор @mcp.tool перетворює функцію на інструмент для LLM. Є підтримка клієнтів, аутентифікації й тестів, схема генерується автоматично Python

👩‍🏫: Закривайте підручники, ми йдемо в комп'ютерний клас 👬: Python