Библиотека задач по Python | тесты, код, задания
前往频道在 Telegram
Задачи и тесты по Python для тренировки и обучения. Учиться у нас: https://clc.to/DEwOVQ По рекламе: @tproger_sales_bot Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
显示更多
网络:6 387
订阅者
+124 小时
-137 天
-6030 天
数据加载中...
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
九月 '26
九月 '26
+22
在0个频道中
八月 '26
+35
在2个频道中
Get PRO
七月 '26
+52
在7个频道中
Get PRO
六月 '26
+75
在4个频道中
Get PRO
五月 '26
+68
在5个频道中
Get PRO
四月 '26
+85
在4个频道中
Get PRO
三月 '26
+136
在2个频道中
Get PRO
二月 '26
+91
在1个频道中
Get PRO
一月 '26
+96
在1个频道中
Get PRO
十二月 '25
+96
在3个频道中
Get PRO
十一月 '25
+101
在6个频道中
Get PRO
十月 '25
+92
在1个频道中
Get PRO
九月 '25
+64
在0个频道中
Get PRO
八月 '25
+108
在2个频道中
Get PRO
七月 '25
+108
在2个频道中
Get PRO
六月 '25
+109
在3个频道中
Get PRO
五月 '25
+110
在1个频道中
Get PRO
四月 '25
+174
在1个频道中
Get PRO
三月 '25
+222
在52个频道中
Get PRO
二月 '25
+273
在32个频道中
Get PRO
一月 '25
+352
在36个频道中
Get PRO
十二月 '24
+310
在36个频道中
Get PRO
十一月 '24
+378
在38个频道中
Get PRO
十月 '24
+382
在36个频道中
Get PRO
九月 '24
+338
在36个频道中
Get PRO
八月 '24
+386
在36个频道中
Get PRO
七月 '24
+380
在35个频道中
Get PRO
六月 '24
+279
在31个频道中
Get PRO
五月 '24
+321
在35个频道中
Get PRO
四月 '24
+386
在35个频道中
Get PRO
三月 '24
+439
在30个频道中
Get PRO
二月 '24
+399
在29个频道中
Get PRO
一月 '24
+534
在24个频道中
Get PRO
十二月 '23
+2 858
在25个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 16 九月 | +4 | |||
| 15 九月 | +7 | |||
| 14 九月 | 0 | |||
| 13 九月 | 0 | |||
| 12 九月 | +2 | |||
| 11 九月 | +3 | |||
| 10 九月 | 0 | |||
| 09 九月 | 0 | |||
| 08 九月 | 0 | |||
| 07 九月 | +1 | |||
| 06 九月 | +2 | |||
| 05 九月 | 0 | |||
| 04 九月 | +1 | |||
| 03 九月 | +2 | |||
| 02 九月 | 0 | |||
| 01 九月 | 0 |
频道帖子
Как в FastAPI (SQLAlchemy 2.0 async) корректно обеспечить «сеанс на запрос» с авто-rollback при исключении и гарантированным закрытием соединения?
👾 — Создать один глобальный AsyncSession и шарить его между хэндлерами
👍 — Использовать зависимость с yield
🥰 — Открывать/закрывать сессию вручную в каждом хэндлере try/except
⚡️ — Класть сессию в app.state на старте приложения и переиспользовать
Библиотека задач по Python
| 2 |  😭 Как не потратить недельный лимит AI-кодинга за три дня?
Разберём на вебинаре, как тратить меньше на AI-агентов — без потери качества кода.
🔘 Поговорим о том:
— когда дорогая модель действительно нужна, а когда хватит дешёвой;
— сколько стоит один прогон и куда уходят токены;
— какие задачи можно отдавать субагентам;
— как настроить маршрутизацию моделей;
— что проверять в AI-коде перед merge.
✏️ Покажем всё на конкретных цифрах и вживую: сравним расходы до и после.
⬇️ 18 сентября, 19:00 МСК
⬇️ 1,5 часа · бесплатно
⬇️ Арсений Харланов и Олег Лайок
💬 Пишите в комментариях, где упираетесь в лимиты и на что уходят деньги. Самые залайканные вопросы разберём на вебинаре.
🔗 Зарегистрироваться на вебинар | 220 |
| 3 | Сервис создаёт миллионы однотипных небольших объектов (несколько фиксированных полей). Память растёт, GC давит. Что изменить в моделях, чтобы существенно снизить footprint и ускорить доступ к атрибутам?
👾 — Отключить GC через gc.disable()
👍 — Хранить данные в dict вместо объектов
🥰 — Использовать slots или @dataclass(slots=True) для моделей
⚡️ — Увеличить sys.setrecursionlimit()
Библиотека задач по Python | 493 |
| 4 |  👅 Самое сложное — выбрать не курс, а направление
Сегодня хочется разобраться в AI-агентах. Через пару недель появляется задача, где нужны алгоритмы. Потом понимаешь, что неплохо бы освежить Python или математику для Data Science.
🔜 Именно поэтому подписка на обучение многим оказывается удобнее отдельных курсов. Можно спокойно переключаться между темами, когда меняются задачи, а не покупать новую программу каждый раз.
В подписку Proglib Academy входят все основные направления — AI, ML, Python, алгоритмы, математика для DS и другие курсы, а ещё закрытый видеохаб с вебинарами практиков.
Начать можно с пробного месяца. Если решите остаться, его стоимость зачтётся при оформлении подписки 😎
🔗 Узнать подробнее
🏃♀️ Proglib Academy | 346 |
| 5 | Покупать новый курс каждый раз, когда меняется рабочая задача, — довольно странная механика. Нашли альтернативу 👇 | 396 |
| 6 | Какое утверждение о системе зависимостей FastAPI корректно при использовании Depends, BackgroundTasks и ContextVar в асинхронном контексте?
👾 — Все зависимости в FastAPI создаются один раз при запуске приложения и переиспользуются между запросами, если они объявлены через Depends
👍 — Использование ContextVar внутри зависимости гарантирует корректное изолированное состояние на каждый HTTP-запрос, даже при высокой степени параллелизма
🥰 — BackgroundTasks могут быть объявлены внутри зависимости, но они не будут выполнены, если не проброшены явно в APIRouter
⚡️ — Асинхронные зависимости с yield (context managers) поддерживаются FastAPI только при использовании Python 3.12 и выше
Библиотека задач по Python | 544 |
| 7 |  🎯 У разработчика, DevOps-инженера и техлида разные причины задуматься о системной работе с AI-агентами
Но цель одна: перейти от случайных удачных запусков к управляемому процессу на реальном проекте — с понятными правилами, ревью, контролем расходов и безопасности ✔️
На курсе «ИИ для разработчиков» участники выстраивают такой процесс на практике: подключают инструменты, задают границы для агента и учатся понимать, где ему можно доверять работу, а где требуется проверка.
⚡️ Предзапись на осенний поток уже открыта
🏃♀️ Proglib Academy | 397 |
| 8 | Разработчику нужен стабильный результат, DevOps — контроль инфраструктуры, техлиду — правила для всей команды. Собрали это в одном посте 👇 | 388 |
| 9 | Uvicorn/FastAPI-сервис использует asyncio и сторонние библиотеки, под капотом создающие потоки. Для CPU-bound задач вы подключили multiprocessing, но периодически ловите подвисания/краши при старте воркеров. Какой способ старта процессов корректнее выбрать?
👾 — fork — самый быстрый, поэтому всегда лучший выбор на Linux
👍 — spawn — запуск чистого интерпретатора, безопасен при наличии потоков/мьютексов у родителя
🥰 — forkserver — ничего не меняет относительно потоков, просто сложнее
⚡️ — Любой — способы эквивалентны на Linux
Библиотека задач по Python | 425 |
| 10 |  У вас в проекте есть файл вроде utils_v2_final_FIX.py, который все боятся трогать ❓
Что делаете с таким легаси?
❤️ Не трогаю: работает — и ладно
👍 Переписываю с нуля и надеюсь на лучшее
🔥 Сначала покрываю тестами, потом рефакторю по частям
👾 У нас такого нет — честно-честно
На курсе «ИИ для разработчиков» разберём третий подход: как с помощью агента зафиксировать текущее поведение легаси-кода тестами, а затем менять его небольшими безопасными шагами — без одного огромного PR на тысячу файлов.
До 31 июля действует скидка и бессрочный доступ к материалам.
🔗 Занять место со скидкой
🏃♀️ Proglib Academy | 296 |
| 11 | Когда название файла уже само по себе считается техническим долгом 😧 | 366 |
| 12 | Есть ли в Python сборщик мусора, и, если есть, как он работает?
Стандартный интерпретатор использует несколько алгоритмов.
🧹 Подсчёт ссылок. Каждый объект в Python содержит внутренний счётчик ссылок. Когда он падает до нуля, это означает, что на объект больше нет ссылок, его можно удалить. Главный недостаток этого алгоритма — не умеет определять циклические ссылки.
🧹 Алгоритм поиска циклов. Реализован в модуле gc и активируется время от времени, а не постоянно. Если коротко, этот алгоритм периодически ищет объекты, которые ссылаются только друг на друга и не доступны извне. Объекты, признанные недостижимыми, удаляются.
Также стоит добавить, что циклический сборщик мусора делит объекты на три поколения в зависимости от того, как долго они существуют в памяти. Новые объекты помещаются в первое поколение. Если они сохраняются после очередного процесса сбора мусора, то перемещаются в следующее по старшинству поколение. Объекты в более старших поколениях проверяются реже.
Библиотека задач по Python | 431 |
| 13 | Вы обрабатываете большие массивы числовых данных в Python, и профилирование показывает, что большинство времени тратится на циклы for со встроенными типами. Какой подход наиболее правильный для оптимизации?
👾 — Разбить массивы на списки поменьше и обрабатывать их по частям
👍 — Использовать специализированные библиотеки (например, NumPy), которые выполняют векторные операции вне GIL
🥰 — Переписать цикл на вложенные list comprehension
⚡️ — Принудительно запускать gc.collect() после каждой итерации
Библиотека задач по Python | 416 |
| 14 |  📈 Скоро фраза «умею пользоваться AI» в резюме будет звучать так же странно, как сегодня «умею пользоваться Git»
Это просто станет частью профессии. А вот умение встроить AI в процесс разработки так, чтобы он действительно ускорял работу команды, останется конкурентным преимуществом 💡
🔜 На курсе «ИИ для разработчиков» участники работают со своими проектами и учатся делать AI частью ежедневной разработки: планировать задачи, писать код, проверять изменения, готовить PR и автоматизировать рутину.
До конца июля действует специальная цена — 59 990 ₽ вместо 79 990 ₽ 🥳 И получить бессрочный доступ ко всем материалам курса.
🔗 Посмотреть, как устроен курс
🏃♀️ Proglib Academy | 329 |
| 15 | Курс для тех, кто хочет перестать просто «пользоваться AI» и начать выстраивать с ним нормальный процесс разработки 🥳 | 401 |
| 16 | Что означает RPO?
👾 — Максимально допустимая длительность простоя
👍 — Цель по времени восстановления сервиса
🥰 — Максимально допустимая потеря данных во времени
⚡️ — Среднее время до отказа
Библиотека задач по Python | 489 |
| 17 |  😸 Каждый разработчик подходит к задаче со своим опытом: помнит прошлые решения, знает ограничения проекта и понимает, какой код команда пропустит на ревью.
Для человека это естественная часть работы. У Claude Code этого контекста по умолчанию нет — только задача и инструкции, которые ему дали.
Поэтому в большой команде недостаточно просто выбрать хорошую модель.
❗️ Нужно ещё объяснить ей, как у вас устроена разработка: какие подходы приняты, что обязательно проверять и по каким правилам принимать решения.
🗓 23 июля в 19:00 МСК поговорим об этом на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым — он Executive Director в Сбере, руководит
GenAI Data Platform, и с этой проблемой сталкивался не раз 🔥
Покажет живое демо, разберём, как встроить AI в процесс разработки так, чтобы он реально помогал, а не добавлял ещё один повод для споров на ревью.
🔗 Занять место на вебинаре
🏃♀️ Proglib Academy | 363 |
| 18 | Как поддерживать «прибавить x на [l,r]» и «минимум на [l,r]» за O(log n)?
👾 — Префиксные суммы
👍 — Дерево Фенвика
🥰 — Сегментное дерево с ленивой пропагацией
⚡️ — Несортированная куча
Кстати, у нас сейчас действует 40% скидка на курс Алгоритмы и структуры данных.
Библиотека задач по Python | 501 |
| 19 |  🧑💻 Учиться агентной разработке — у тех, кто уже внедряет её в бигтехе
Курс «ИИ для разработчиков» ведут практики из ведущих российских IT-компаний 🔥
🔵 Они прошли путь от первых экспериментов с AI до рабочих процессов, в которых агенты помогают команде писать код, готовить PR и быстрее доводить задачи до продакшена.
В ближайшее время познакомим вас с каждым преподавателем. Программа курса — по ссылке 🎹
🏃♀️ Proglib Academy | 371 |
| 20 | 🤷♂️ Что важнее в хорошем курсе: программа или люди, которые её создают?
У Proglib Academy вышел пост о том, на каком опыте построен новый курс по AI для разработчиков 🦴 | 459 |
