Python Learning

➡️ Создание цепочек вызовов методов с использованием класса-обертки Цепочки вызовов позволяют вызывать несколько методов подряд на одном объекте, возвращая этот объект на каждом шаге. Это удобно для создания более читабельного и компактного кода.

🗣️ В этом примере класс Chainable позволяет создавать цепочки вызовов для выполнения арифметических операций. Методы add, multiply и subtract возвращают сам объект, что позволяет вызывать их последовательно, а метод result возвращает итоговое значение.

Python Learning 👩‍💻

Создайте своего бота-голосового помощника под управлением ИИ на онлайн-курсе: «Диалоговые боты и голосовые помощники» Записывайтесь на открытый вебинар — познакомьтесь с программой обучения и преподавателями! Вебинар: «Телеграм-бот с искусственным интеллектом на Python» 13 апреля в 20:00 мск На открытом уроке рассмотрим: 1. Как зарегистрировать бота через BotFather и получить Телеграм-токен; 2. Что такое LLM-API (на примере бесплатных аналогов) и как его подключить; 3. Структуру простого Python-проекта: библиотека aiogram + openai; 4. Код: обработчик сообщений, который передаёт текст в LLM и возвращает ответ пользователю; ​5. Запуск бота локально. Записывайтесь ➡️ OTUS.RU Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

➡️ Ленивая инициализация атрибутов с помощью __getattr__ В Python можно реализовать ленивую инициализацию атрибутов объекта с помощью метода __getattr__.

🗣️ Это позволяет отложить вычисление и создание атрибутов до момента их первого обращения, что может быть полезно для оптимизации работы с ресурсозатратными данными.

Python Learning 👩‍💻

➡️ Проверка необходимой версии Python ✔️ Чтобы ваши пользователи не могли запустить скрипт в несовместимой версии, в коде стоит проверить наличие актуальной версии Python. Проведите простую проверку. Python Learning 👩‍💻

➡️ Использование подчеркивания в REPL Вы можете получить результат последнего выражения в Python REPL с помощью оператора подчеркивания, например, в Python REPL это выглядит следующим образом:

>>> 3 * 3
9
>>> _ + 3
12

🗣️ Прием работает и в оболочке IPython. Python Learning 👩‍💻

⚙️ secrets для генерации случайных чисел и символов ℹ️ Хотя реализовать свои собственные функции кодирования сообщений может быть очень весело, они, вероятно, не будут соответствовать тем же стандартам, что и проверенные в боевых условиях функции в библиотеке secrets. 🗣️ Там вы найдёте всё необходимое для генерации случайных чисел и символов для самых сложных паролей, токенов безопасности и связанных с ними секретов. 🔗 Ссылочка на доку Python Learning 👩‍💻

Открыта регистрация на главную конференцию этой весны по технологиям ИИ и анализу данных — Data Fusion* 2026! 💙 Шестая ежегодная конференция Data Fusion пройдет 8–9 апреля в Москве в инновационном кластере «Ломоносов». 60+ актуальных сессий, докладов, кейсов, дискуссий по теме анализа данных/ DS/ ML. Среди тем – ИИ-агенты, RL, CV, NLP, Open Source, Embodied AI и робототехника, рекомендательные системы, применение ИИ в кибербезопасности, AI+ естественные науки, AgentOps и многое другое! Всю программу ищите на сайте (подавайте ваши доклады, welcome!). Конференция объединит лидов ML-команд, DS-специалистов, молодых ученых, инженеров, аналитиков и руководителей, принимающих решения о внедрении технологий в бизнес и государственные сервисы. Среди спикеров конференции: Суржко Денис (ВТБ), Оселедец Иван (AIRI), Райгородский Андрей (МФТИ), Бурнаев Евгений (Сколтех,AIRI), Саркисов Тигран (Х5), Крайнов Александр (Яндекс), Зима Андрей (Ростелеком) и другие эксперты из науки и индустрии. Все мы любим конференции не только ради знаний, но и, конечно, ради нетворкинга и новых знакомств! Живое общение в кругу коллег, друзей и единомышленников – важная часть Data Fusion! ➡ Не пропустите, регистрируйтесь. *Data Fusion — Объединение данных Информация о рекламодателе

Открыта регистрация на главную конференцию этой весны по технологиям ИИ и анализу данных — Data Fusion* 2026! 💙 Шестая ежегодная конференция Data Fusion пройдет 8–9 апреля в Москве в инновационном кластере «Ломоносов». 60+ актуальных сессий, докладов, кейсов, дискуссий по теме анализа данных/ DS/ ML. Среди тем – ИИ-агенты, RL, CV, NLP, Open Source, Embodied AI и робототехника, рекомендательные системы, применение ИИ в кибербезопасности, AI+ естественные науки, AgentOps и многое другое! Всю программу ищите на сайте (подавайте ваши доклады, welcome!). Конференция объединит лидов ML-команд, DS-специалистов, молодых ученых, инженеров, аналитиков и руководителей, принимающих решения о внедрении технологий в бизнес и государственные сервисы. Среди спикеров конференции: Суржко Денис (ВТБ), Оселедец Иван (AIRI), Райгородский Андрей (МФТИ), Бурнаев Евгений (Сколтех,AIRI), Саркисов Тигран (Х5), Крайнов Александр (Яндекс), Зима Андрей (Ростелеком) и другие эксперты из науки и индустрии. Все мы любим конференции не только ради знаний, но и, конечно, ради нетворкинга и новых знакомств! Живое общение в кругу коллег, друзей и единомышленников – важная часть Data Fusion! ➡ Не пропустите, регистрируйтесь. *Data Fusion — Объединение данных Информация о рекламодателе

⚙️ importlib.util.find_spec importlib.util.find_spec позволяет узнать, можно ли импортировать модуль, не загружая его. Это полезно для проверки наличия зависимостей, динамической загрузки и построения систем плагинов. Python Learning 👩‍💻

🚀 Хочется в AI, но непонятно с чего начать? 🚀 🦾🦾 Университет искусственного интеллекта - один из крупнейших образовательных проектов по AI в России и СНГ 🤖 Уже 7 лет мы обучаем работе с искусственным интеллектом, выпустили более 11 000 студентов и собрали самую большую базу практического контента по AI. Наши студенты создают реальные AI-проекты на стажировках и работают в компаниях по всему миру 26 января мы проводим День открытых дверей, где: 🔸 Познакомим вас с Университетом 🔸 Проведем подробную презентация программы на 2026 год 🔸 Расскажем про условия поступления 🔸 Разберем форматы практики на стажировках 🔸 Разберем программу гарантированного трудоустройства 🔸 Сделаем обзор процесса поддержки студентов 🌎🌎🌎 Спикер встречи - Дмитрий Романов, Senior AI, AI-разработчик с 2003 года, руководитель IT-проектов и основатель Университета 👉 Регистрируйтесь по ссылке, участие бесплатное, будем рады видеть вас

⚙️ itertools.starmap itertools.starmap применяет функцию к элементам итерируемого объекта, распаковывая аргументы из кортежей. Это полезно для операций с несколькими аргументами без лямбд и циклов. Python Learning 👩‍💻

🚫 Ловушка с аргументами *args и **kwargs без передачи дальше В Python *args и **kwargs часто используются для гибкости, но ошибка — принимать их и не передавать дальше в базовые классы или функции. Это «глотает» параметры и может ломать поведение программы. ✔️ Всегда передавайте *args и **kwargs, если не уверены, что они вам не нужны. Python Learning 👩‍💻

⚙️ re.sub re.sub заменяет все вхождения шаблона в строке на указанное значение. Это полезно для очистки и нормализации текста. Python Learning 👩‍💻

С кодом у тебя всё ок. Если что-то не работает — смотришь логи, находишь баг, фикcишь. А с женщинами ощущение, будто: — документации нет — поведение недетерминированное — один и тот же input → разный output — вчера работало, сегодня — игнор Ты вроде нормальный парень. Не токсик. Не дурак. Не бедный. По логике этого должно хватать. Но система не сходится. Ты общаешься — вроде без ошибок. А в ответ холод, странные реакции или «давай как-нибудь потом». Самое бесячее — ты не понимаешь, где именно происходит краш. Со временем я понял простую вещь: в отношениях и общении с женщинами другая архитектура. Не интуиция. Не магия. Просто другие правила, которые никто не объяснил. В этом канале я разбираю это как систему: что реально влияет, где ты теряешь контроль, и как перестать действовать методом тыка. Если ты привык дебажить, а не гадать — оставайся. Тут будет полезно: https://t.me/+T1mzcKH__J80NmI6

Дорогие подписчики, поздравляю вас с наступающим новым годом! Пусть в 2026 году исполнятся все ваши самые заветные желания🎄🎄🎄🎄

⚙️ types.DynamicClassAttribute types.DynamicClassAttribute позволяет переопределять доступ к атрибутам на уровне класса, а не экземпляра. Это полезно, если поведение свойства должно отличаться при обращении через экземпляр и через сам класс. Python Learning 👩‍💻

⚙️ sys._debugmallocstats() sys._debugmallocstats() выводит статистику работы аллокатора памяти Python. Это полезно для анализа потребления памяти и оптимизации кода. Python Learning 👩‍💻

Вам нравится читать контент на этом канале? Возможно, вы задумывались о том, чтобы купить на нем интеграцию? Следуйте 3 простым шагам, чтобы сделать это: 1) Нажмите на ссылку: Вход 2) Пополняйтесь удобным способом 3) Размещайте публикацию Если тематика вашего поста подойдет нашему каналу, мы с удовольствием опубликуем его.

🚫 Антипаттерн недели: Использование изменяемых объектов как ключей в словаре В Python ключи в dict должны быть неизменяемыми (immutable). Если использовать изменяемые объекты (списки, множества), это приведёт к TypeError, так как такие объекты нехешируемы. ✔️ Используйте кортежи или строки в качестве ключей. Python Learning 👩‍💻

⚙️ threading.excepthook() threading.excepthook() позволяет перехватывать исключения, возникшие в потоках, что полезно для логирования и предотвращения неожиданного завершения программы. 🔗 Документация Python Learning 👩‍💻