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

👩‍💻 Пишем небольшое приложение на Python для повышения продуктивности с помощью ИИ и BotHub API Статья объясняет, как создать приложение для автоматического анализа онлайн-встреч. Используя API BotHub (Whisper-1 + Claude 3.5 Sonnet), вы научитесь извлекать ключевые идеи, распределять задачи и генерировать отчёты в формате PDF. Читать...

Запуск демо на Django часто отнимает силы и время? Без паники, решение есть 🦸 Поговорим о работе с Django на вебинаре от облачного провайдера Cloud․ru 28 октября в 11:00 по мск. Будет много практики: в real-time эксперт развернет демопроект на Django в сервисе Evolution Container Apps. А еще вам расскажут, как:

➡️разместить файлы в Evolution Object Storage ➡️подключить это хранилище напрямую к приложению ➡️сохранить данные при перезапуске контейнеров подключить Evolution Foundation Models в VS Code ➡️и навайбкодить Django-приложение в паре с AI

Все, кто хочет быстрее выкатывать проекты в продакшен, — регистрируйтесь 👈

👩‍💻 Укрощение монстров: мониторинг и управление ресурсоемкими запросами в Django + PostgreSQL Каждый Django-разработчик рано или поздно сталкивается с неожиданно «тяжелыми» запросами, способными превратить быстрое приложение в неповоротливого слона. Рассказываем, как с помощью django-pgactivity выследить и обезвредить такие запросы, прежде чем они создадут проблемы вашим пользователям. Читать...

Бесплатный курс по дизайну: веб, графический и UX/UI Научись создавать дизайн сайтов и приложений, инфографику для карточек на маркетплейсах и работать в Figma! Студенты курса в среднем зарабатывают от 68 000 ₽ уже во время обучения💰 Этот курс для тебя, если ты: ✅ мечтаешь о новой профессии в digital, но не знаешь, с чего начать; ✅ чувствуешь, что хочешь большего — свободы, самореализации, творчества; ✅ полный новичок и хочешь систему, а не хаос; ✅ хочешь начать зарабатывать удалённо. Зарегистрироваться #реклама 16+ ydaev.ru О рекламодателе

📈 Подборка статей для вашей карьеры • Продуктивность и почему «сделать много всего» — это не про неё • Куда выйти из айти? • Как я боролся с выгоранием в ИТ: лайфхаки и личный опыт • ИТ-пенсионеры и где они обитают • Почему мне нужно, чтобы ты вкатился в айти

👩‍💻 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...

👩‍💻 Моделирование работы гидроциклона для очистки воды от нефти с помощью ML В статье рассказывают, как с помощью ML моделировали работу гидроциклонов для очистки воды от нефти: почему отказались от физмат-моделей, ключевые этапы и результаты. Читать...

⚙️ Что такое any и all в Python и зачем они используются? any и all — это встроенные функции в Python, которые проверяют значения в итерируемом объекте. • any возвращает True, если хотя бы одно значение истинное. • all возвращает True, если все значения истинные. ➡️ Пример:

numbers = [0, 2, 4, 6]

# Проверка: есть ли хотя бы одно ненулевое число
print(any(numbers))  # True

# Проверка: все ли числа ненулевые
print(all(numbers))  # False

🗣️ В этом примере any возвращает True, так как есть ненулевые значения, а all — False, так как присутствует 0. Эти функции полезны для упрощения проверки условий в списках и других коллекциях.

🖥 Подробнее тут

Python митап от Авито 27 октября в Москве! ☄ Вечером 27 октября вас ждут в офисе на Лесной, чтобы обсудить: ➡ кейс оптимизации GC в Python от Саши Федосеева, backend-инженера из команды Main Page Tech Авито; ➡ как mypy укрощает Python в большой компании вместе с Сергеем Яхницким из Яндекса. После докладов, как и сказали выше, вместе с участниками спикеры обсудят, подходит ли Python для запуска больших нагруженных решений в формате круглого стола. Для тех, кто не успевает вырваться из офиса или дома, будет онлайн-трансляция. Так что не откладывайте, регистрируйтесь и зовите коллег — все подробности по ссылке

👩‍💻 Создаем интерактивную симуляцию лесного пожара на Python с использованием клеточных автоматов В статье рассказывают, как моделировать лесные пожары на компьютере: понять хаос огня, предсказать его путь и даже экспериментировать с распространением — без реального риска. Читать...

👩‍💻 Qt for Python: PySide6 Статья для новичков про использование Qt на языке Python используя официальную библиотеку-привязку PySide6. Ознакомление с созданием графических приложений на языке Python. Читать...

Онлайн-школа программирования Kata Academy Гарантия трудоустройства после обучения. ЗП от 120 000р гарантировано в договоре Хочешь войти в IT, но у тебя ноль опыта? Kata Academy — это твой шанс обрести новую профессию в программировании. Онлайн-обучение позволяет учиться из любого города. 💻 Переходи на сайт и оставляй заявку – расскажем подробности и поможем выбрать программу обучения. Начни свой путь в IT вместе с Kata Academy – мы тебя поддержим на каждом шаге! 🎓 Узнать больше #реклама 16+ kata.academy О рекламодателе

👩‍💻 Генетический алгоритм в помощь Adam — супер, но есть нюанс В статье объясняют, как генетический алгоритм может помочь оптимизировать обучение нейросетей с Adam: гибридный подход, библиотека Deap и немного экспериментов без лишней математики. Читать...

👩‍💻 Разворачиваем нейросеть на бесплатном VPS: FastAPI + Hugging Face за 15 минут В статье показывают, как запустить нейросеть с Hugging Face на бесплатном VPS: Docker, FastAPI и немного магии — получить AI-сервис за 15 минут без лишних затрат. Читать...

Баланс: pet-проекты vs работа Каждый разработчик хоть раз ловил себя на мысли: “Хочу сделать свой проект. Но после работы нет ни сил, ни желания писать код.” И вот тут начинается борьба между желанием развиваться и желанием просто отдохнуть. ✅ Pet-проекты — это топливо для роста. Ты пробуешь новые технологии без дедлайнов, без легаси и без код-ревью с “а зачем тут вообще useMemo?”. Это та самая зона, где возвращается интерес к разработке, особенно когда на работе монотонные задачи. Но. 🙅‍♂️ Pet-проект не должен превращаться во вторую работу. Если ты после 8 часов продакшена садишься за ещё 4 часа кода — это не развитие, это выгорание в красивой обёртке. И так: как найти баланс?:

🔘 Делай pet-проекты короткими и законченными. Маленький тул или демо — лучше, чем вечный “стартап мечты”. 🔘 Ставь себе ограничение по времени. Например, кодишь только 2 вечера в неделю. 🔘 Не чувствуй вины, если не делаешь ничего. Отдых — тоже часть продуктивности. Мой личный опыт: Pet-проекты реально помогают не терять интерес к коду. Но только когда они не конкурируют с отдыхом, а заменяют бессмысленный скролл YouTube чем-то, что тебя вдохновляет.

Итог: Работа — даёт стабильность. Pet-проекты — дают развитие. Отдых — даёт энергию, чтобы выдержать первые два пункта. Главное — не забывать, что кодить “в кайф” иногда важнее, чем кодить “всё время”.

🧠 Самые интересные статьи за последние дни: • PyMyFlySpy: отслеживание полёта по бортовым данным • FastAPI и Dependency Injection: правда или вымысел? • Мир за пределами Pandas: достойные альтернативы для работы с данными • Укрощение строптивого прибора или python в помощь инженеру • Всё про конфиги

🧱 Стабильность начинается с предсказуемости Если каждый компонент системы ведёт себя по-разному — ты получаешь не систему, а набор сюрпризов. 👉 Совет: стандартизируй: форматы ошибок, логов, API-ответов, структуру кода. Даже простая единообразие снижает порог входа, упрощает отладку и делает проект «человечнее».

Комьюнити, полезное для всех бекенд-разработчиков Как работает VK изнутри? Что происходит за интерфейсами, когда миллионы пользователей одновременно отправляют сообщения, загружают фото и смотрят клипы? В канале Backend VK Hub мы рассказываем о работе всех наших сервисах: от VK Play до Tarantool. Делимся подходами к масштабированию, оптимизации и новым архитектурным решениям. Открыто дискутируем, а также регулярно публикуем вакансии в нашу команду. Здесь — реальные кейсы, технические разборы, советы от наших экспертов и возможность поговорить с ними в любой момент. Подписывайся! Подписаться #реклама 16+ О рекламодателе

👩‍💻 Собственный контент-фильтр на базе LLM: от эксперимента до стабильной системы Покажу, как мы в red_mad_robot придумали фильтр нежелательного контента на основе LLM, почему готовые решения не подошли, и какие грабли встретили, пока создавали свой кастомный подход. Читать...