Вже доступно! Дослідження Telegram за 2025 — головні інсайти року 
Библиотека питониста | Python, Django, Flask
Відкрити в Telegram
Все самое полезное для питониста в одном канале. Курс по Ai-агентам: https://clc.to/9L0Tqg Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot По рекламе: @proglib_adv РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67b885cbd501cf3b2cdb5b36 #WXSSA
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Библиотека питониста | Python, Django, Flask
Канал Библиотека питониста | Python, Django, Flask (@pyproglib) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 37 912 підписників, посідаючи 3 622 місце в категорії Технології та додатки та 17 034 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 37 912 підписників.
За останніми даними від 11 червня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -134, а за останні 24 години на -7, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 5.15%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 2.68% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 1 954 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 015 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 7.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як питониста, навигация, буст, строка, api.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Все самое полезное для питониста в одном канале.
Курс по Ai-агентам: https://clc.to/9L0Tqg
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
По рекламе: @proglib_adv
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67b885cbd501cf3b2cdb5b36
#WXSSA”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 12 червня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
37 912
Підписники
-724 години
-287 днів
-13430 день
Триває завантаження даних...
Схожі канали
Хмара тегів
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
червень '26
червень '26
+40
в 0 каналах
травень '26
+198
в 0 каналах
Get PRO
квітень '26
+100
в 1 каналах
Get PRO
березень '26
+170
в 6 каналах
Get PRO
лютий '26
+118
в 0 каналах
Get PRO
січень '26
+171
в 2 каналах
Get PRO
грудень '25
+272
в 2 каналах
Get PRO
листопад '25
+214
в 3 каналах
Get PRO
жовтень '25
+245
в 1 каналах
Get PRO
вересень '25
+172
в 0 каналах
Get PRO
серпень '25
+226
в 2 каналах
Get PRO
липень '25
+227
в 1 каналах
Get PRO
червень '25
+142
в 4 каналах
Get PRO
травень '25
+188
в 0 каналах
Get PRO
квітень '25
+274
в 16 каналах
Get PRO
березень '25
+345
в 53 каналах
Get PRO
лютий '25
+334
в 34 каналах
Get PRO
січень '25
+400
в 39 каналах
Get PRO
грудень '24
+435
в 43 каналах
Get PRO
листопад '24
+465
в 45 каналах
Get PRO
жовтень '24
+469
в 36 каналах
Get PRO
вересень '24
+552
в 37 каналах
Get PRO
серпень '24
+456
в 37 каналах
Get PRO
липень '24
+510
в 43 каналах
Get PRO
червень '24
+412
в 36 каналах
Get PRO
травень '24
+531
в 37 каналах
Get PRO
квітень '24
+666
в 37 каналах
Get PRO
березень '24
+774
в 34 каналах
Get PRO
лютий '24
+754
в 33 каналах
Get PRO
січень '24
+722
в 25 каналах
Get PRO
грудень '23
+1 518
в 25 каналах
Get PRO
листопад '23
+639
в 8 каналах
Get PRO
жовтень '23
+833
в 23 каналах
Get PRO
вересень '23
+1 249
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+815
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+782
в 0 каналах
Get PRO
червень '23
+457
в 0 каналах
Get PRO
травень '23
+809
в 0 каналах
Get PRO
квітень '23
+460
в 0 каналах
Get PRO
березень '23
+1 064
в 0 каналах
Get PRO
лютий '23
+599
в 0 каналах
Get PRO
січень '23
+673
в 0 каналах
Get PRO
грудень '22
+724
в 0 каналах
Get PRO
листопад '22
+1 054
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '22
+543
в 0 каналах
Get PRO
вересень '22
+593
в 0 каналах
Get PRO
серпень '22
+699
в 0 каналах
Get PRO
липень '22
+678
в 0 каналах
Get PRO
червень '22
+891
в 0 каналах
Get PRO
травень '22
+429
в 0 каналах
Get PRO
квітень '22
+372
в 0 каналах
Get PRO
березень '22
+566
в 0 каналах
Get PRO
лютий '22
+250
в 0 каналах
Get PRO
січень '22
+399
в 0 каналах
Get PRO
грудень '21
+382
в 0 каналах
Get PRO
листопад '21
+347
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '21
+545
в 0 каналах
Get PRO
вересень '21
+555
в 0 каналах
Get PRO
серпень '21
+755
в 0 каналах
Get PRO
липень '21
+629
в 0 каналах
Get PRO
червень '21
+502
в 0 каналах
Get PRO
травень '21
+706
в 0 каналах
Get PRO
квітень '21
+730
в 0 каналах
Get PRO
березень '21
+695
в 0 каналах
Get PRO
лютий '21
+760
в 0 каналах
Get PRO
січень '21
+790
в 0 каналах
Get PRO
грудень '20
+26 304
в 0 каналах
| Дата | Залучення підписників | Згадування | Канали | |
| 12 червня | 0 | |||
| 11 червня | +1 | |||
| 10 червня | +7 | |||
| 09 червня | 0 | |||
| 08 червня | +4 | |||
| 07 червня | +2 | |||
| 06 червня | +4 | |||
| 05 червня | +5 | |||
| 04 червня | +10 | |||
| 03 червня | +2 | |||
| 02 червня | +4 | |||
| 01 червня | +1 |
Дописи каналу
➡️ Symbolica 2.0: символьные вычисления для Python и Rust
Если вы работаете с математическими выражениями и хотите не терять скорость, посмотрите на Symbolica.
Это высокопроизводительный фреймворк для символьных вычислений. Идея простая: пишете выражение символически, Symbolica превращает его в быстрый численный код.
Из конкретного:
🔺 система регистрации символов с неймспейсами, алиасами и тегами
🔺 новый интерфейс evaluator с JIT-компиляцией и double-float арифметикой
🔺 новые встроенные функции: гамма, полилогарифмы, функции Бесселя, дзета Римана
🔺 красивый вывод в Jupyter и Marimo: HTML, LaTeX, Typst, цветные скобки
Как выглядит в Python
from symbolica import Expression
x, y = Expression.symbols("x", "y")
e = (1 + x) ** 2 + y
# разворачиваем
print(e.expand()) # -> 1 + 2*x + x^2 + y
# берём производную
print(e.derivative(x)) # -> 2 + 2*x
pip install symbolica| 2 | 🔥 Строишь ИИ-агентов? Руководитель AI/ML-направления Сloud․ru покажет, где большинство архитектур ломаются, и как этого избежать.
18 июня в 19:00 совместно с Сloud․ru проведём открытый урок «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены».
Спикер — Дмитрий Юдин, эксперт по масштабированию и оптимизации вычислительных ресурсов для ML. Под его руководством развивается Evolution AI Factory — цифровая среда для работы с GenAI. Он занимается развитием сервисов генеративного ИИ, инфраструктуры для обучения больших языковых моделей и внедрением интеллектуальных агентов.
Что получишь на уроке:
— критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— разбор популярных архитектурных ошибок;
— реальные ограничения современных ИИ-агентов;
— практические рекомендации по проектированию агентных систем.
🎁 Для участников урока подготовили промокод на скидку 10 000 ₽.
🗓️ Когда: 18 июня, 19:00 (МСК)
👉 Занять место на открытом уроке | 973 |
| 3 | 👀 5 тайп-чекеров в Python — нужно ли запускать все?
mypy, Pyrefly, Pyright, ty, Zuban — и это ещё не конец списка. Как поддерживать библиотеку когда каждый чекер хочет свои аннотации.
Короткий ответ: не нужно гонять все пять по исходникам. Нужно гонять их по тестам.
Когда вы запускаете тайп-чекер на внутреннем коде — вы проверяете свою логику. Каким чекером пользоваться внутри — ваш выбор.
Но каким чекером пользуются ваши пользователи — не ваш выбор. Они придут с mypy, кто-то с Pyright, кто-то уже перешёл на ty. И все они будут взаимодействовать с вашим публичным API.
Запускайте как можно больше чекеров на тестах → убедитесь что публичный API работает для всех.
Пример из Polars
Вот во что превращается код когда пытаешься угодить всем чекерам сразу в исходниках:
@overload # type: ignore[override]
def __eq__( # pyrefly: ignore[bad-override]
self, other: pl.DataTypeExpr
) -> pl.Expr: ...
@overload
def __eq__(self, other: PolarsDataType) -> bool: ...
def __eq__( # ty: ignore[invalid-method-override]
# pyright: ignore[reportIncompatibleMethodOverride]
self, other: pl.DataTypeExpr | PolarsDataType
) -> pl.Expr | bool:
4 разных type-ignore комментария на 7 строк. Кодовая база быстро превращается в кашу.
А вот тест на тот же метод — все 5 чекеров проходят его без единой ошибки:
def test_dtype_time_units() -> None:
for time_unit in DTYPE_TEMPORAL_UNITS:
assert pl.Datetime == pl.Datetime(time_unit)
assert pl.Duration == pl.Duration(time_unit)
Чекеры расходятся в том как должна быть написана реализация, но соглашаются в том как API ведёт себя снаружи. А пользователям важно именно это.
Практический совет
✳️ Тесты → запускайте максимум чекеров
✳️ Исходники → выберите один, который вам нравится
✳️ Для строгой проверки → Pyrefly (быстрый, соответствует спецификации)
✳️ Для постепенного добавления типов → mypy в мягком режиме
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
📍 Канал в Max
Библиотека питониста
#буст | 1 293 |
| 4 |  🗺️ Так работает алгоритм Дейкстры
Алгоритм Дейкстры — один из самых известных алгоритмов поиска кратчайшего пути в графе.
Именно на подобных идеях строятся навигаторы, системы маршрутизации и многие сетевые протоколы.
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
📍 Канал в Max
Библиотека питониста
#буст | 1 759 |
| 5 | 🐍 Будущее JIT в CPython оказалось под вопросом
Steering Council Python официально потребовал подготовить Standards Track PEP, который должен обосновать включение JIT-компилятора в состав CPython как полноценной и поддерживаемой функции, а не экспериментального проекта.
🔛 JIT разрабатывается уже несколько лет и недавно показал заметный прирост производительности. Однако совет считает, что проект такого масштаба требует формального обсуждения и четких обязательств по поддержке.
До принятия PEP разработчиков попросили приостановить добавление новых возможностей, оптимизаций и улучшений производительности JIT. Разрешены только исправления ошибок и уязвимостей.
В документе должны быть рассмотрены:
✔️ долгосрочная поддержка и сопровождение JIT;
✔️ совместимость с существующими возможностями CPython (free-threading, профилировщики, отладчики и др.);
✔️ измеримые цели по производительности и срокам реализации;
✔️ взаимодействие с другими JIT-решениями, включая CinderX, Numba и PyTorch;
✔️ стабильность текущей архитектуры и планы её развития.
На подготовку и принятие PEP отведено 6 месяцев. Если за это время предложение не будет одобрено, код JIT будет удалён из основной ветки CPython, а дальнейшая разработка продолжится вне официального репозитория Python.
Фактически речь идёт не об отмене JIT, а о том, чтобы определить его статус, гарантии и будущее внутри экосистемы Python.
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
📍 Канал в Max
Библиотека питониста
#буст | 581 |
| 6 | 🔥 Инженерная методичка по ИИ от Романа Барлоса (Team Lead в Yandex Cloud)
Продолжаем делиться экспертизой команды курса «Разработка ИИ-агентов».
Роман собрал мастхев-инструменты и ключевые работы для тех, кто хочет выйти за рамки вайбкодинга.
🛠️ Полезные инструменты:
• Understand Anything — граф знаний по коду и зависимостям.
• DeepTutor — open-source платформа для персонализированного обучения.
• Superpowers — набор практик для системной разработки с ИИ.
• Awesome Agent Skills — коллекция навыков для ИИ-агентов.
📚 Ключевые работы по LLM:
• Attention Is All You Need (2017) — архитектура Transformer.
• GPT-1 (2018) — начало эпохи GPT.
• GPT-2 (2019) — решение новых задач без дообучения.
• GPT-3 (2020) — обучение на примерах из запроса.
• InstructGPT (2022) — RLHF и современные чат-боты.
На курсе Роман выступает консультантом программы: помогает формировать содержание уроков с опорой на актуальные инженерные практики».
Занять свое место на потоке:
👉 Курс «Разработка ИИ-агентов» | 1 741 |
| 7 | 😎 Знакомьтесь с экспертом Proglib.academy: Senior Software Engineer и Team Lead в Yandex Cloud Роман Барлос
Роман — консультант нашего курса «Разработка ИИ-агентов». Он работает на стыке cloud-native архитектуры и AI, активно внедряя современные ИИ-подходы в реальные процессы разработки.
За что его ценит IT-комьюнити?
🟣 Team Lead и AI-евангелист в команде UX Yandex Cloud
14-лет в разработке. Занимается AI-адопшеном в команде Yandex Cloud, проводит мастер-классы и продвигает лучшие практики для повышения эффективности разработчиков.
🟣 Техлид Sourcecraft Code Assistant
С сильным практическим бэкграундом принимал участие как технический лид в создании мощного AI-расширения для VS Code.
🟣 Создатель полезного Open Source
Разрабатывает утилиты, которые позволяют быстро начать эксперименты с инференсом и агентами в локальном окружении: например, набор скриптов vllm-setup для быстрого запуска окружения и mini-proxy — минималистичный прокси для OpenAI API провайдеров.
🟣 Автор интерактивных ML-визуализаций
Объясняет сложные концепции наглядно. Создал серию залипательных обучающих материалов, где можно вживую пощупать работу сетей Хопфилда, машин Больцмана и VC-размерности.
Роман регулярно делится инженерными наработками, инсайтами и экспертизой в своем авторском Telegram-канале
На курсе Роман выступает консультантом программы: он помогает формировать содержание уроков с опорой на актуальные инженерные практики и жесткие требования индустрии.
Узнать больше о программе и разработке автономных систем:
👉 Курс «Разработка ИИ-агентов»
Так, продолжаем знакомить вас с командой?
👍 — Да, ждем новых лиц
🔥 — Жду полезные материалы от Романа | 1 740 |
| 8 |  +9🐍 Python For Loops Explained: от основ до практических примеров
Циклы — одна из первых и самых важных тем в Python.
Отличный материал для новичков и тех, кто хочет быстро освежить знания по одной из самых базовых и полезных конструкций Python.
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
📍 Канал в Max
Библиотека питониста
#буст | 1 929 |
| 9 | 🛠 Прокачиваем Claude Code и Codex: топовые скилы, которые сделают из твоего ИИ сеньора
Пока все просто закидывают нейронки базовыми промптами, продвинутые инженеры уже вовсю собирают и используют кастомные «скилы» (модули расширения). Они превращают generic-модели в специализированных бойцов.
Забирайте подборку ультимативных скилов для AI-агентов, которые закроют большинство ваших повседневных болей:
cybrix-skills — скил для Claude Code, который позволяет одной командой задеплоить статический сайт на хостинг
book-to-skill — скил для Claude Code, превращающий PDF и EPUB в структурированные скилы. На выходе директория ~/.claude/skills/<имя-книги>/ с файлами по главам, глоссарием, списком паттернов и шпаргалкой
skills — набор скилов для AI-агентов, решающих типичные проблемы разработки: непонимание задачи, многословность агента, нерабочий код и архитектурный хаос
hatch-pet — скил Codex для создания виртуального питомца
Taste-skill — это коллекция скилов, которая помогает создавать премиальные фронтенды с продуманной типографикой, анимацией и композицией
Graphify — скил, который одной командой /graphify строит граф знаний всего проекта (код, документы, PDF, изображения, видео) и позволяет задавать вопросы по архитектуре проекта
🔹 Курс о том, как внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#буст | 1 964 |
| 10 | ⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps!
— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры
Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.
👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место. | 1 986 |
| 11 | 🆕 Вышел PyPy 7.3.23: обновление для Python 2.7 и Python 3.11
Команда PyPy выпустила версию 7.3.23 — небольшой, но полезный релиз с исправлениями ошибок и улучшениями совместимости.
Что изменилось:
🔹 Исправлено слишком агрессивное предупреждение о неиспользуемых coroutine.
🔹 Устранены проблемы с множественным наследованием в C-расширениях.
🔹 Обновлён байткод-интерпретатор: теперь используются exception tables вместо специальных opcode-инструкций. Благодаря этому вывод dis стал гораздо ближе к формату CPython. На производительность изменение пока не влияет.
Релиз включает два интерпретатора:
• PyPy2.7 — совместим с Python 2.7 и стандартной библиотекой CPython 2.7.18+
• PyPy3.11 — совместим с Python 3.11 и стандартной библиотекой CPython 3.11.15
Для справки:
PyPy — это альтернативная реализация Python, которая выступает как drop-in replacement для CPython.
Главное преимущество — встроенный JIT-компилятор, который во многих сценариях позволяет выполнять Python-код заметно быстрее без изменений в самом приложении.
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
📍 Канал в Max
Библиотека питониста
#буст | 1 771 |
| 12 |  🔥 Python Roadmap
Это подробное руководство и дорожная карта, которая помогает освоить Python, охватывая ключевые концепции, инструменты и технологии для обучения профессии разработчика.
😸 Ссылка
🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Азбука айтишника
#карьерныйкоммит | 1 986 |
| 13 | ➡️ Два бага из-за области видимости в Python — и как их избежать
Приложение работает нормально. Открываешь вторую вкладку — данные не те. Тесты проходят по отдельности, но падают вместе. Причина — объект на уровне модуля.
Проблема 1: слишком много sharing
Типичный паттерн в FastAPI-проектах:
# database.py
engine = create_engine("sqlite:///database.db")
engine создаётся в момент импорта. Все модули, которые импортируют из database.py, используют один и тот же engine, один пул соединений, один файл БД.
Тесты чистят базу через setup/teardown, но состояние всё равно утекает: автоинкремент ID, кэш метаданных, внутреннее состояние SQLite. Тест assert id == 1 проходит первым, но падает если запустить после другого теста.
Фикс — создавать engine на каждый тест:
@pytest.fixture
def engine():
engine = create_engine("sqlite://", echo=False)
SQLModel.metadata.create_all(engine)
yield engine
engine.dispose()
In-memory БД, никакого shared state, никакой уборки.
Проблема 2: слишком мало sharing
Обратная ситуация. Зависимость FastAPI создаёт новый экземпляр на каждый запрос:
def get_data_source() -> DataSource:
return FakeDataSource(...) # новый объект каждый раз
Каждая вкладка браузера получает свой FakeDataSource со своим состоянием с нуля. Вкладка А показывает одно, вкладка Б — другое. Никакой общей реальности нет.
Фикс — app.state:
@asynccontextmanager
async def lifespan(app: FastAPI):
app.state.data_source = get_data_source()
yield
def get_data_source(request: Request) -> DataSource:
return request.app.state.data_source
Один экземпляр на весь процесс, легко подменяется в тестах через dependency_overrides.
Правило одной строкой
Если объект хранит мутабельное состояние — выбирай его скоуп осознанно. Слишком широкий (модуль) — тесты текут друг в друга. Слишком узкий (каждый запрос) — нет общего состояния. Константы и чистые значения на уровне модуля — ок. Ресурсы (DB engine, HTTP клиент, кэш, пул соединений) — нет.
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
📍 Канал в Max
Библиотека питониста
#буст | 1 798 |
| 14 | Python профилировка — где теряется время в коде
Код работает медленно, но непонятно где. Вместо того чтобы гадать — есть инструменты.
Шпаргалка по всем основным.
Быстрый замер — time
import time
start = time.perf_counter()
my_function()
print(f"{time.perf_counter() - start:.4f}s")
Для грубой оценки. perf_counter() точнее чем time()
Точное сравнение — timeit
import timeit
timeit.timeit("[x**2 for x in range(1000)]", number=10000)
# В Jupyter:
%timeit my_function()
Где тормозит — cProfile
import cProfile
cProfile.run("my_function()")
# Сохранить для анализа:
cProfile.run("my_function()", "output.prof")
# В Jupyter:
%prun my_function()
Смотреть на tottime (время только в функции) и cumtime (с учётом вызовов внутри)
Какая строка тормозит — line_profiler
# pip install line_profiler
@profile
def my_function():
...
kernprof -l -v script.py
# В Jupyter:
%load_ext line_profiler
%lprun -f my_function my_function()
Память — memory_profiler
# pip install memory_profiler
@profile
def my_function():
...
python -m memory_profiler script.py
# В Jupyter:
%load_ext memory_profiler
%memit my_function()
Визуализация — snakeviz
# pip install snakeviz
snakeviz output.prof
# Откроет браузер с интерактивной диаграммой
Когда что использовать:
— Где тормозит? → cProfile + snakeviz
— Какая строка? → line_profiler
— A быстрее B? → timeit
— Память утекает? → memory_profiler
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
📍 Канал в Max
Библиотека питониста
#буст | 1 613 |
| 15 | ⚡️ Последний шанс забрать курсы со СКИДКОЙ 40%! Прокачайте свой мозг правильно
До конца акции вы можете воспользоваться специальными ценами на самые востребованные IT-направления. Круто и выгодно прокачать свои скиллы, чтобы получить оффер, уехать на Бали и больше не быть онлайн 😎
➡️ Разработка AI-агентов — от 49 000 ₽ (вместо 69 000 ₽)
Курс про контролируемую разработку ИИ-агентов: качество, стоимость, наблюдаемость и тестирование. С первого занятия — только практическая работа.
➡️ Курс AgentOps — 129 000 ₽ (вместо 149 000 ₽)
Профессиональный трек для разработчиков и LLM инженеров о том, как правильно внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять железную стабильность сервиса.
➡️ Математика для Data Science — от 29 990 ₽ (вместо 39 990 ₽)
Вы научитесь решать сложные математические задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе. Отличная база для мощного старта в DS.
➡️ Курс Специалист по ИИ — 89 000 ₽ (вместо 113 900 ₽)
Комплексная программа для получения профессии в сфере ИИ с нуля. За 8 месяцев вы соберете сильное портфолио из 5 реальных проектов и дипломной работы.
➡️ Архитектуры и шаблоны проектирования — 27 990 ₽ (вместо 37 900 ₽)
Интенсив для разработчиков, который поможет освоить основные паттерны проектирования и прокачать навыки архитектора программного обеспечения.
🌸 Выбирайте направление, оставляйте заявку на сайте распродажи, и наш менеджер подробно вас проконсультирует | 1 643 |
| 16 | 📚Напоминаем про наш полный курс «Самоучитель по Python для начинающих»
Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий!
🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE
🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы
🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции
🐍 Часть 4: Методы работы со строками
🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями
🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей
🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами
🐍 Часть 8: Методы работы со множествами
🐍 Часть 9: Особенности цикла for
🐍 Часть 10: Условный цикл while
🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами
🐍 Часть 12: Анонимные функции
🐍 Часть 13: Рекурсивные функции
🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы
🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой
🐍 Часть 16: Регулярные выражения
🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга
🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование
🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм
🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter
🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame
🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite
🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask
🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy
🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas | 1 824 |
| 17 |  😱 Как правильно валидировать BST на Python (и не завалить интервью)
Задача Validate Binary Search Tree — одна из тех, что регулярно всплывают на coding interviews. И большинство кандидатов сначала решают её неправильно.
Типичная ошибка — проверять только родителя:
if node.left and node.left.val >= node.val:
return False
Проблема в том, что в BST ограничения наследуются от всех предков, а не только от текущего узла.
Например, вот это дерево невалидно:
10
/ \
5 15
/ \
6 20
Потому что 6 находится справа от 10, а значит должно быть больше 10, даже если 6 < 15.
Самый сильный и interview-friendly подход — min/max bounds pattern.
Идея простая:
- root начинается с диапазона (-∞, +∞)
- при движении влево текущий node становится верхней границей
- при движении вправо — нижней границей
- каждый узел должен удовлетворять:
min < node.val < max
Python-решение:
def is_valid_bst(root):
def validate(node, min_val, max_val):
if not node:
return True
if node.val <= min_val or node.val >= max_val:
return False
return (
validate(node.left, min_val, node.val)
and validate(node.right, node.val, max_val)
)
return validate(root, float("-inf"), float("inf"))
Почему этот подход любят на интервью:
- показывает понимание BST invariant
- O(n) по времени
- O(h) по памяти (stack depth)
- легко объяснить вслух интервьюеру
Частые edge cases, про которые забывают:
• пустое дерево → True
• один node → True
• duplicate values → обычно invalid BST
• extreme integer values → в Java/C# лучше использовать Long, а не Integer
Какую binary tree задачу вам чаще всего давали на интервью?
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
📍 Канал в Max
Библиотека питониста
#буст | 1 451 |
| 18 | 🦾🧠🏋️ Качаем мозги к лету!
Все готовятся к пляжному сезону, а мы предлагаем прокачать хард-скилы, чтобы забрать крутой оффер, строить продукты будущего и работать из любой точки мира 😎
⚡️ Распродажа @proglib_academy: забирайте самые актуальные образовательные треки по сниженным ценам!
➡️ Разработка AI-агентов — от 49 000 ₽ (вместо 69 000 ₽).
➡️ Курс AgentOps — 129 000 ₽ (вместо 149 000 ₽).
➡️ Математика для разработки AI-моделей — 23 990 ₽ (вместо 31 990 ₽).
➡️ ML для старта в Data Science — 28 990 ₽ (вместо 38 990 ₽).
Почему мы?
⭐️Учим для продакшена. Наши программы заточены под реальные задачи бизнеса: как не слить бюджет на токены, как заставить LLM работать стабильно в бэкенде и как выстроить отказоустойчивую архитектуру.
⭐️Спикеры — суровые практики. Вы будете перенимать опыт у действующих AI-архитекторов, тимлидов и ML-инженеров из топовых IT-компаний.
⭐️Комплексный подход. Мы даем как мощный математический фундамент для понимания моделей «под капотом», так и передовые инструменты оркестрации агентов.
⭐️Много практики и фидбека. Вебинары, десятки практических заданий и живое общение с экспертами в чате Telegram на протяжении всего обучения.
⏳ Оставляйте заявку и бронируйте место со СКИДКОЙ 40% | 1 653 |
| 19 |  🙂 Что такое Flask?
В мире Python-разработки все делятся на два лагеря: те, кто берет тяжелую Django, и те, кто выбирает Flask.
Flask - это микрофреймворк. «Микро» значит в нем нет ничего лишнего из коробки.
Вот как это работает:
• Свобода
Django дает тебе сразу всё: админку, базу, авторизацию. Flask дает только базу (роутинг и шаблоны). Итог: ты сам выбираешь, какую базу данных подключить и как строить архитектуру.
• Легкий старт
Простейшее приложение на Flask пишется в 5 строк кода. Итог: это идеальный выбор для маленьких сервисов, API или микросервисов. Не нужно разворачивать огромную структуру ради одной функции.
• Гибкость через расширения
Нужна админка? Ставишь Flask-Admin. Нужна база? Flask-SQLAlchemy. Итог: твой проект весит ровно столько, сколько ему нужно, без лишнего «жира» в коде.
• Масштабируемость
Кажется, что Flask только для маленьких сайтов. Но на нем работают части систем в Netflix, Reddit и Airbnb. Итог: при прямых руках на нем можно поднять проект любой сложности.
Проблема в том, что свобода Flask ловушка для новичков. Без понимания архитектуры твой проект быстро превратится в спагетти.
На чем планируете писать свой первый (или следующий) бэкенд?
❤️ — Flask, люблю минимализм
🔥 — Django, пусть всё будет из коробки
🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Азбука айтишника
#ликбез | 1 604 |
| 20 | 🧪 Перестаньте вручную писать десятки edge-case тестов
Обычный подход к тестированию выглядит так:
придумать странный input → написать тест → проверить поведение
Так можно покрыть десятки сценариев и всё равно пропустить баг.
Именно это часто происходит с edge cases.
Например, для URL-нормализатора можно написать десятки тестов с «необычными» URL, но упустить случай, когда вход состоит только из пробелов. Функция внезапно вернёт пустую строку — а тестов на это не окажется.
Здесь и помогает Hypothesis — библиотека для property-based testing.
Вместо того чтобы перечислять конкретные примеры, описывается свойство, которое должно быть истинным для любого входа.
Обычный тест:
def test_round_trip_specific():
assert decode(encode("hello world")) == "hello world"
Property-based тест:
from hypothesis import given
from hypothesis import strategies as st
@given(st.text())
def test_round_trip_any_string(s):
assert decode(encode(s)) == s
Теперь библиотека сама генерирует сотни и тысячи вариантов:
- пустые строки
- unicode-символы
- пробелы
- null bytes
- очень длинные значения
- нестандартные boundary cases
И цель у неё одна — сломать функцию.
Если найден баг, Hypothesis автоматически уменьшает вход до минимального воспроизводимого примера.
Получается что-то вроде:
Falsifying example:
url=''
Три свойства, которые полезны почти в любом проекте
1. Round-trip
@given(st.text())
def test_encode_decode(s):
assert decode(encode(s)) == s
2. Idempotency
Повторное применение функции не должно менять результат.
@given(st.text())
def test_normalize_idempotent(url):
assert normalize(url) == normalize(normalize(url))
3. Не должно падать
Очень недооценённый сценарий:
@given(st.text())
def test_parser_does_not_crash(s):
try:
parse(s)
except ValueError:
pass
Такие тесты часто находят баги там, где никто их не ожидал.
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
📍 Канал в Max
Библиотека питониста
#буст | 1 733 |
