Python 🇺🇦

Порада з Python Додавання елемента в кінець списку (list.append) працює за O(1), але вставка в середину списку — вже O(n), оскільки елементи потрібно зсувати Якщо потрібно ефективно додавати елементи з обох боків, використовуйте collections.deque — там операції на краях мають складність O(1) Python

Кар’єрна драбина майбутнього Python

PyWhatKit — одна з найпопулярніших Python-бібліотек для автоматизації WhatsApp та YouTube Бібліотека дозволяє легко виконувати дії в WhatsApp, працювати з YouTube та автоматизувати різноманітні рутинні процеси напряму з Python Python

Порада по Python: Поверхнева копія (copy.copy()) копіює сам об'єкт, але не його вкладені елементи. Глибока копія (copy.deepcopy()) копіює і об'єкт, і всі вкладені структури. Тому при поверхневій копії зміни у вкладених елементах відображаються на оригіналі, а при глибокій копії — ні. Python'er

Коли коментарі раптово стали підозрілими Python

Шпаргалка з Python (алгоритми та задачі): приклади типових задач із масивами та рядками — пошук дубліката, перевірка анаграми й паліндрому, перетин списків, пошук max/min, реверс рядка (включно з рекурсією), генерація чисел Фібоначчі, QuickSort, перестановки рядка, видалення дублікатів, стек/черга на списках та інші базові алгоритмічні патерни Python

Vicinity — легке векторне сховище з підтримкою різних бекендів для пошуку найближчих сусідів

Мінімальні залежності, висока продуктивність, простий інтерфейс, динамічне оновлення даних, серіалізація та бекенди на вибір: BASIC, HNSW, FAISS, ANNOY, PyNNDescent тощо

Python

🤖 АІ-агенти стають незамінною частиною великої частини різноманітних процесів — автоматизація збору даних у CRM, оновлення таблиць та публікація контенту. Втім, коли складність виходить за межі одного агента стає зрозуміло: AI потребує не ще одного промпта, а координації та архітектури і саме відсутність цього заважає масштабуванню процесів (більше — читайте в безкоштовному гайді від robot_dreams). А проєктувати й впроваджувати цілі команди AI-агентів, організовувати їхню взаємодію, автоматизувати процеси та будувати повноцінні AI-рішення для бізнесу й технічних сценаріїв — навчіться на курсі «Multi-Agent Systems». Після 14 занять ви: ⚙️ створюєте автономних AI-агентів, плануєте їхні дії та будуєте керовані воркфлоу ⚙️ інтегруєте RAG, пам’ять, інструменти й зовнішні сервіси в єдину систему ⚙️ контролюєте роботу агентів Лектор: Влад Шанін — Lead AI Engineer у міжнародній техкомпанії, має понад 8 років досвіду в Machine Learning та AI Engineering. Старт: 3 березня Деталі, програма та реєстрація ⬅️

Світ рекрутингу виявився надто тісним </Codu>

Шпаргалка з Python: змінні та типи даних (int, float, bool, string, list, dict, tuple), базову логіку (умови if/elif/else, цикли while і for), арифметичні операції, роботу зі списками (індексація, зрізи, append, remove, len, range), функції та їх оголошення, класи й об’єкти (ініціалізація, методи), коментарі, введення/виведення в консолі та різницю між == і is Python

Ловіть модульний Python-фреймворк зі вбудованим фронтендом FastAPI чудовий для створення API, але фронт там доводиться «прикручувати» окремо. myfy вирішує цю проблему: бере найкраще від FastAPI і додає модульність, DI та готовий інтерфейс прямо з коробки

Основне: • модульна архітектура з повним життєвим циклом модулів (start/stop) • type-based DI без прихованої магії • готовий фронтенд одразу: Jinja2 + DaisyUI + Tailwind + Vite + HMR • можна робити інтерфейси без React/Vue — ідеально для внутрішніх сервісів • чиста структура проєкту та мінімум бойлерплейта

Швидкий старт:

pip install myfy
myfy init
myfy frontend init
myfy run

Python

FastAPI – швидкий backend на Python У відео показано, як створити REST API з FastAPI та автоматичною документацією Python

Мій улюблений день Python

Реалістична емуляція миші OxyMouse — бібліотека для Python, що відтворює рухи миші максимально природно, ніби це робить реальний користувач.

У прикладах показані алгоритми траєкторій курсора

Встановлення: pip install oxymouse Python