About Python [ru]

👩‍💻 Задачка по Python Напишите функцию, которая принимает список чисел и возвращает второе наибольшее число. Если в списке меньше двух уникальных чисел, функция должна вернуть None. ➡️ Пример:

[10, 20, 4, 45, 99]
45

[5, 5, 5]
None

Решение задачи ⬇️

def find_second_largest(numbers): # Удаляем дубликаты и сортируем список в порядке убывания unique_numbers = sorted(set(numbers), reverse=True) # Если уникальных чисел меньше двух, возвращаем None return unique_numbers[1] if len(unique_numbers) >= 2 else None # Пример использования: print(find_second_largest([10, 20, 4, 45, 99])) # Ожидаемый результат: 45 print(find_second_largest([5, 5, 5])) # Ожидаемый результат: None

👩‍💻 Вебсокеты на FastAPI: Реализация простого чата с комнатами за 20 минут Хотите разобраться с WebSocket и написать свой чат с комнатами? Разбираем разницу с HTTP, поднимаем сервер на FastAPI, создаём FullStack-чат и деплоим за пару минут. Всё просто, даже если вы новичок. Читать...

👩‍💻 Сравнение Bash и Python при написании скпритов в Linux Командный интерпретатор Bash и язык программирования Python — два ключевых инструмента в работе с Linux-системами. В статье сравниваются их возможности для скриптов и системных задач. Читать...

💬 Чаще объясняй свой код вслух Кажется, что код логичен, но как только начинаешь объяснять его коллеге — сам понимаешь, где каша? 👉 Совет: делай само-ревью. Проговаривай код вслух или даже записывай видео с объяснением. Этот процесс выявляет неочевидные баги и улучшает твоё понимание логики.

👩‍💻 Используем языковые модели в AI-агентах. Часть 1. Введение в LangChain В статье объясняется, что такое LangChain — фреймворк для работы с большими языковыми моделями (LLM), их интеграцией в приложения и созданием AI-агентов. Рассмотрены базовые компоненты и их применение. Читать...

🔥 Самые нужные каналы для Python разработчика, чтобы расти в доходе 💸 • Python | Вопросы собесов • Python | Вакансии с удаленкой • Python | LeetCode • Python | Тесты Подпишись, чтобы не потерять ☝️

📝 Подборка вакансий для лидов Senior QA Python Automation Engineer • Python, pytest, selenium, requests, Linux, Docker • Уровень дохода не указан | Опыт не указан Python Team Lead • Python, Django, Flask, PostgreSQL, MongoDB, Docker, Kubernetes, CI/CD, AWS, GCP, Azure • от 3500 до 4000 $ | от 5 лет опыта TeamLead Backend (Python, Django) • Python, Django, FastAPI, Docker, MongoDB, Kubernetes, микросервисная архитектура • до 6000 $ | от 3 лет опыта

⚙️ Что такое модуль itertools в Python и как он используется? itertools — это стандартный модуль Python, предоставляющий эффективные функции для работы с итераторами. Он используется для обработки последовательностей, создания комбинаций, перестановок и выполнения других задач с итерациями. ➡️ Пример:

from itertools import permutations

data = ['A', 'B', 'C']
for perm in permutations(data):
    print(perm)

🗣️ В этом примере permutations из itertools генерирует все возможные перестановки элементов списка data. Это удобно для работы с комбинациями данных в алгоритмах или задачах оптимизации.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Оптимизация запросов в DjangoORM: когда и как использовать Raw SQL В рамках данной темы будут рассмотрены способы оптимизации запросов в DjangoORM. Основное внимание будет уделено использованию сырых SQL запросов, существующих для этого инструментов, преимуществам и недостаткам. Читать...

🤖 Боты. Коды. Бутерброды. 🥪 Все на ботах зарабатывают, а я просто раздаю код бесплатно! 💾 Делюсь рабочими листингами бесплатно. 💰 Боты могут приносить деньги. 🔥 Лайф-контент (ну, когда разгонюсь). ⚡️ Всё просто: ты подписываешься — ты в плюсе. 📲 Врывайся в "Боты Коды Бутерброды"! @BotBlogs

📈 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

📝 Подборка вакансий для сеньоров Python Developer • Python, Django, SQL, Redis, RabbitMQ, Linux, HTTP, Git • от 150 000 ₽ на руки | 1–3 года Senior Python Dev (AI, Big Data, LLM) • Python, ClickHouse, Time Series, Big Data, AI, LLM, Go • от 3 000 $ на руки | Более 6 лет Python Developer/Data Scientist • Python, Pandas, NumPy, NLP, TensorFlow, Keras, SQL Databases, Docker, REST API • от 5 500 $ на руки | 3–6 лет

👩‍💻 Создаем своё приложение на Python(Tk) Основы работы с Tkinter: изучаем популярную библиотеку для создания GUI-приложений на Python. В статье пошагово разберем, как разработать простое графическое приложение. Читать...

👩‍💻 Следим за Telegram по-деловому Полгода с бизнес-режимом в Telegram: 300 000 использований. Разбираем, как эффективно применять функцию и избежать блокировки аккаунта, сохранив доступ к миллионам сообщений. Читать...

Алоха дата сайнтисты! У нас тут интересный вебинар скоро будет который будет интересен тем кто хочет стать топовым спецом в области ИИ. О чем пойдет речь: ⚫ Расскажут о различиях между учебными заведениями, кем становятся их выпускники и как успешно решают современные задачи ИИ. Ты также сможешь задать все интересующие вопросы и узнать, как поступить в выбранную школу. Кому подойдет: ⚫ Тем, кто стоит перед выбором школы и программы ⚫ Специалистам, кто уже работает в IT, но хочет перейти в сферу ИИ ⚫ Для тех, кто хочет узнать, какие школы по ИИ существуют Гости на встрече: ⚫️ Дорн Юрий - кандидат технических наук и академический руководитель программы AI Masters; ⚫️ Дьяконов Александр - доктор физико-математических наук и профессор РАН, академический руководитель направления Data Science в Центральном университете. Если ты стремишься реализовать свои амбиции и вдохновляешься успехами компаний, таких как OpenAI и DeepMind, этот вебинар точно для тебя. Регайся на вебинар и удачи!

👩‍💻 Проверка стиля комментариев Python с помощью pre-commit В статье представлен инструмент для автоматизации проверки стиля комментариев в коде, что помогает сократить время на код-ревью. Разбираются примеры, принципы работы и случаи, охваченные линтером. Читать...

📝 Подборка вакансий для мидлов Python разработчик AI/ML сервисов • Python, JavaScript, Docker, PostgreSQL • от 275 000 ₽ | Средний (Middle) Python-разработчик (Middle) • Python, REST, Django, FastAPI, PostgreSQL, RabbitMQ, Celery, ClickHouse • от 150 000 ₽ | от 3 лет опыта Middle+ Fullstack developer (React/TS, Python/Django) • Git, Python, TypeScript, React, Django • от 800 до 1200 $ | от 2 лет опыта

⚙️ Что такое dataclasses в Python и зачем они нужны? dataclasses — это модуль, добавленный в Python 3.7, который упрощает создание классов для хранения данных. Он автоматически генерирует методы, такие как __init__, __repr__, и __eq__, на основе аннотаций типов. ➡️ Пример:

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Point:
    x: int
    y: int

point = Point(10, 20)
print(point)  # Point(x=10, y=20)
print(point == Point(10, 20))  # True

🗣️ В этом примере класс Point автоматически получает методы для удобной работы с объектами, что экономит время и делает код чище.

🖥 Подробнее тут

👩‍💻 Опыт Звука: как реализовать рекомендательную систему аудиокниг с использованием больших языковых моделей (LLM) В статье рассказывается, как в HiFi-стриминге «Звук» создали систему рекомендаций для аудиокниг. Разбираем подходы, алгоритмы и логику, лежащие в основе подбора похожих книг. Читать...

👩‍💻 UV как альтернатива Poetry UV — новый пакетный менеджер на Rust для Python. Быстрее Poetry, удобнее Pipenv, с контролем версий Python и современным CLI. Узнайте, как UV меняет подход к управлению зависимостями. Читать...