Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
Библиотека питониста | Python, Django, Flask
Kanalga Telegram’da o‘tish
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
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali Библиотека питониста | Python, Django, Flask analitikasi
Библиотека питониста | Python, Django, Flask (@pyproglib) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 37 885 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 3 628-o'rinni va Rossiya mintaqasida 17 033-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 37 885 obunachiga ega bo‘ldi.
14 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -159 ga, so‘nggi 24 soatda esa -5 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 5.15% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.79% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 950 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 1 058 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 7 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent питониста, навигация, буст, строка, api kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“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”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 15 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
37 885
Obunachilar
-524 soatlar
-557 kunlar
-15930 kunlar
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Iyun '26
Iyun '26
+47
0 kanalda
May '26
+198
0 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+100
1 kanalda
Get PRO
Mart '26
+170
6 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+118
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+171
2 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+272
2 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+214
3 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+245
1 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+172
0 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+226
2 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+227
1 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+142
4 kanalda
Get PRO
May '25
+188
0 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+274
16 kanalda
Get PRO
Mart '25
+345
53 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+334
34 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+400
39 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+435
43 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+465
45 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+469
36 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+552
37 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+456
37 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+510
43 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+412
36 kanalda
Get PRO
May '24
+531
37 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+666
37 kanalda
Get PRO
Mart '24
+774
34 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+754
33 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+722
25 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+1 518
25 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+639
8 kanalda
Get PRO
Oktabr '23
+833
23 kanalda
Get PRO
Sentabr '23
+1 249
0 kanalda
Get PRO
Avgust '23
+815
0 kanalda
Get PRO
Iyul '23
+782
0 kanalda
Get PRO
Iyun '23
+457
0 kanalda
Get PRO
May '23
+809
0 kanalda
Get PRO
Aprel '23
+460
0 kanalda
Get PRO
Mart '23
+1 064
0 kanalda
Get PRO
Fevral '23
+599
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '23
+673
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '22
+724
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '22
+1 054
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '22
+543
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '22
+593
0 kanalda
Get PRO
Avgust '22
+699
0 kanalda
Get PRO
Iyul '22
+678
0 kanalda
Get PRO
Iyun '22
+891
0 kanalda
Get PRO
May '22
+429
0 kanalda
Get PRO
Aprel '22
+372
0 kanalda
Get PRO
Mart '22
+566
0 kanalda
Get PRO
Fevral '22
+250
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '22
+399
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '21
+382
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '21
+347
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '21
+545
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '21
+555
0 kanalda
Get PRO
Avgust '21
+755
0 kanalda
Get PRO
Iyul '21
+629
0 kanalda
Get PRO
Iyun '21
+502
0 kanalda
Get PRO
May '21
+706
0 kanalda
Get PRO
Aprel '21
+730
0 kanalda
Get PRO
Mart '21
+695
0 kanalda
Get PRO
Fevral '21
+760
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '21
+790
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '20
+26 304
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 15 Iyun | +1 | |||
| 14 Iyun | +4 | |||
| 13 Iyun | +1 | |||
| 12 Iyun | +1 | |||
| 11 Iyun | +1 | |||
| 10 Iyun | +7 | |||
| 09 Iyun | 0 | |||
| 08 Iyun | +4 | |||
| 07 Iyun | +2 | |||
| 06 Iyun | +4 | |||
| 05 Iyun | +5 | |||
| 04 Iyun | +10 | |||
| 03 Iyun | +2 | |||
| 02 Iyun | +4 | |||
| 01 Iyun | +1 |
Kanal postlari
это всего лишь библиотеки 😁
Библиотека питониста
#развлекалово
| 2 | 🎥 До открытого урока — несколько дней. Подготовили небольшую подборку материалов от нашего спикера Дмитрия Юдина.
Дмитрий руководит AI/ML-направлением в Сloud․ru и развивает Evolution AI Factory — среду для работы с GenAI: от инфраструктуры обучения LLM до внедрения интеллектуальных агентов.
С чего начать:
📺 AI-инструменты для разработчиков — как код, автотесты и ассистенты меняют рутину инженера.
📺 AI-эволюция бизнеса в эпоху генеративных моделей — агентные системы в реальных продуктах.
📺 Разработка мертва? — дискуссия о будущем профессии и роли AI в ней.
📖 Применение LLM в бизнесе — статья Дмитрия о практике внедрения и роли облака.
Одна из ключевых тем Дмитрия — практическое применение агентных систем и их ограничения.
Именно об этом — бесплатный урок 18 июня в 19:00: «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены» 🔥
🎁 Для участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов».
👉 Успей занять место на открытом уроке | 1 210 |
| 3 | 📚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 | 1 288 |
| 4 | 💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компанию
Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем.
Одно направление закрывает только часть задачи.
Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥
Собери стек навыков под свою цель:
🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура);
🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps);
🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML);
🔹 новый оффер и рост дохода.
Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения.
⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня.
👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель. | 1 348 |
| 5 |  ➡️ 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
Выражения превращаются в численные функции — это полезно когда нужна скорость.
pip install symbolica
📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы
📍 Канал в Max
Библиотека питониста
#буст | 1 422 |
| 6 | 🔥 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 | 1 481 |
| 7 | 👀 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 | 1 679 |
| 8 |  🗺️ 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 | 2 057 |
| 9 | 🐍 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 |
| 10 | 🔥 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» | 2 000 |
| 11 | 😎 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 | 1 953 |
| 12 |  +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 | 2 589 |
| 13 | 🛠 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 | 2 103 |
| 14 | ⚡️ 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. | 2 089 |
| 15 | 🆕 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 | 1 856 |
| 16 |  🔥 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 | 2 046 |
| 17 | ➡️ 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 | 1 859 |
| 18 | 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 | 1 654 |
| 19 | ⚡️ 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 | 1 679 |
| 20 | 📚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 | 1 847 |
