Библиотека задач по Python | тесты, код, задания

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

Когда название файла уже само по себе считается техническим долгом 😧

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

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

📈 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

Курс для тех, кто хочет перестать просто «пользоваться AI» и начать выстраивать с ним нормальный процесс разработки 🥳

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

😸 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

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

🧑‍💻 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

🤷‍♂️ 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 🦴

🫡 Один и тот же запрос к AI можно выполнить двумя способами — и получить совершенно разный результат. 1️⃣ способ — просто попросить написать код. Модель может сгенерировать рабочее решение, но именно на этапе проверки часто всплывают пропущенные edge case’ы, ошибки обработки или проблемы с тестами. 2️⃣ способ — дать агенту цикл Think → Act → Observe. Он не останавливается после первой попытки: планирует действия, проверяет результат и, если находит ошибку, исправляет её и пробует снова. Самое интересное, что разница здесь не столько в модели ❕ Claude, GPT или другая LLM могут быть одинаковыми. Разницу создаёт инженерная система вокруг них. 📅 Именно это разберём 23 июля в 19:00 (МСК) на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым (Executive Director в Сбере, GenAI Data Platform, ex-CTO Stream и KION). На живом демо покажем, как один и тот же запрос работает без агентной системы и с ней 🔥 🔗 Регистрация 🏃‍♀️ Proglib Academy

Первое ощущение от ИИ-помощника — восторг. Второе — что каждый второй кусок кода приходится править за ним руками Инструмент вторичен — Cursor, Copilot, Codeium, что угодно. Проблема одна: модель не знает, какие в вашей команде соглашения, какие типы обязательны, где заканчивается общий стандарт и начинается «в этом проекте у нас так». И пока она этого не знает — она пишет усредненно, а вам приходится дорабатывать. Дальше два пути. Либо каждый раз править за агентом руками. Либо один раз собрать вокруг него слой правил и проверок, чтобы код с первого захода ложился в стандарт проекта. На воркшопе karpovꓸcourses «AI-first разработка на Python» Алексей Жиряков за 4 часа показывает, как это делается. Собираете рабочую агентную среду: правила, автоматические проверки, тесты через агента, ревью по чек-листу архитектуры, метрики вклада ИИ в цифрах по коммитам. Не слайды и не демо: рабочее место, которое переносите к себе в проект. Стек — Litestar + PostgreSQL + Alembic. Тем, кто пишет на FastAPI, тоже подходит. Модели подключаете через OpenRouter (один ключ — gpt-5, Claude, DeepSeek, Qwen), сравниваете на своей задаче. Алексей — 15+ лет в бэкенде, ex-Stream CTO KION, сейчас исполнительный директор в Сбере (блок «Развитие генеративного ИИ»). Соберите правила один раз, чтобы не править за агентом: https://clc.to/erid_2W5zFGs6HVb С промокодом aikarpov20 — скидка 20% Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGs6HVb

🔥 Курс «Разработка ИИ-агентов» стартовал, но вы еще успеваете присоединиться! Мы только начали, а первый практический воркшоп пройдет только 23 июля. До этого времени вы спокойно успеете изучить материалы и нагнать группу. 💼 Главная фишка: финальный проект в портфолио:

В финальном проекте вы сможете выбрать один из двух вариантов: реализовать свою идею или решить задачу от партнера курса — крупной российской финтех-компании. Вы будете работать с датасетом, построенным по реальным сценариям, получите бизнес-контекст и продовые ограничения. В результате соберете AI-агента, который станет сильным проектом для портфолио.

🎁 Упомяните менеджеру специальное предложение «3 курса по цене 1»: Берете VIP-тариф — получаете курс «Разработка ИИ-агентов», хардкорный «AgentOps» и ещё один курс на выбор. Выгода 129.000 ₽! Двери потока вот-вот закроются окончательно. Успейте забрать стек курсов и начать работу над реальным проектом 🔗 Занять место и забрать 3 курса

Что выведет код сверху? 👾 — 0 1 👍 — 0 🥰 — 1 Библиотека задач по Python

🔥 Стартуем СЕГОДНЯ! Новый поток курса «Разработка ИИ-агентов» открыт По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одного из уроков из программы. Найти её в поиске YouTube нельзя — она доступна только по ссылке и всем, кто будет на курсе. Внутри глубокий разбор LLM от Алексея Яндутова (Senior ML-инженер, развивал ответы «Алисы» и «Нейро» в Яндексе). Учимся получать точный результат без галлюцинаций. Что внутри урока:

- Устройство LLM. - Рабочие шаблоны промптов (Persona, Chain-of-Thought и др.). - Разбор реального кейса Яндекса. Как автоматизировать разметку, обойти качество людей на 5% и срезать косты на 60%.

После просмотра вы поймете, когда хватает промпт-инжиниринга, а когда нужен RAG или fine-tuning. 👉Смотреть закрытый урок на YouTube Понравился урок? Переходите на новый уровень! Оставляйте заявку на курс, чтобы научиться проектировать надежные автономные системы. Обучение началось, но вы еще успеваете присоединиться. 🔗 Занять место на курсе

Что выведет код сверху? 👾 — TypeError 👍 — apple banana 🥰 — 4 3 ⚡️ — {"apple": 4, "banana": 3} {"apple": 4, "banana": 3} Библиотека задач по Python

🚀 Уже завтра стартует новый поток курса «ИИ-агенты»! Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать архитектуру и собирать продакшн-агентов будут инженеры и исследователи из топовых IT-компаний. Старт уже завтра! Сомневаетесь, подойдет ли вам программа и подача? Начните с бесплатного демо-урока! Всего за 2 часа вы заглянете под капот ИИ-агента, поймете, чем мышление модели отличается от ее ответа, и научите систему чинить собственный код. Это идеальный способ протестировать нашу платформу перед покупкой. 🔗 Пройти демо-урок и занять место на курсе

Что даёт asyncio.TaskGroup по сравнению с gather? 👾 — Запускает задачи параллельно и скрывает исключения 👍 — При первом исключении отменяет остальные, дожидается их и выбрасывает ошибку после with 🥰 — Выполняет задачи строго последовательно ⚡️ — Требует вручную вызывать cancel() для каждой задачи при ошибке Библиотека задач по Python

🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код? Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD). Вот как этот подход меняет работу агента на практике: 🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти. 🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией. 🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ. Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы —оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂