About Python [ru]
Kanalga Telegram’da o‘tish
Пишем на Python, создаём нейросети и ИИ-агентов. Алгоритмы, задачи и вайбкодинг. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки: @g_abashkin
Ko'proq ko'rsatish6 467
Obunachilar
-524 soatlar
-137 kunlar
-7030 kunlar
Postlar arxiv
6 469
⚙️ Что такое
__slots__ в Python и зачем он используется?
__slots__ — это специальный атрибут класса, который определяет фиксированный набор атрибутов, которые можно создать для объекта. Это помогает уменьшить потребление памяти, так как исключает использование стандартного словаря __dict__ для хранения атрибутов экземпляра.
➡️ Пример:
class Person:
__slots__ = ['name', 'age'] # Определяем допустимые атрибуты
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
p = Person("Alice", 30)
print(p.name) # Alice
# Ошибка: нельзя добавить атрибут, не указанный в __slots__
# p.address = "123 Main St"
🗣️ В этом примере класс Person использует __slots__ для ограничения набора атрибутов до name и age. Это экономит память, так как каждый экземпляр хранит только указанные атрибуты, без лишнего словаря. Используйте __slots__ в классах, где создаётся много экземпляров, чтобы оптимизировать использование памяти.🖥 Подробнее тут
6 469
👩💻 UV как альтернатива Poetry
UV — новый пакетный менеджер на Rust для Python. Быстрее Poetry, удобнее Pipenv, с контролем версий Python и современным CLI. Узнайте, как UV меняет подход к управлению зависимостями.
Читать...
6 469
📈 Подборка статей для вашей карьеры
• «Снова упала?» Как поднять самооценку и зачем мы сравниваем себя с другими, даже если от этого больно
• Из учителя в QA: мой путь в IT
• Рынок дата-инженеров и прогноз на 2025
• Лидерами рождаются или становятся? Откуда берутся управленцы и лидеры в IT
• Работать или переработать: как победить в себе заядлого удаленщика
6 469
🔎 Подборка вакансий для сеньоров
Senior Python Developer
🟢Python, Django, MySQL, Redis, Kafka, ClickHouse, Grafana
🟢от 3 000 $ на руки | Более 6 лет
Senior Backend Developer (Python\Go)
🟢Python, Go, Flask, PostgreSQL, Kafka, Kubernetes, Docker, Celery, FastAPI
🟢до 300 000 ₽ на руки | 3–6 лет
DevOps / Backend Developer (Python)
🟢Python, Django Rest Framework, FastAPI, PostgreSQL, Redis, RabbitMQ, Linux, Docker
🟢от 250 000 ₽ на руки | 3–6 лет
6 469
👩💻 Почему A/B тесты — это не всегда хорошая идея?
В статье рассматриваются недостатки A/B тестирования, включая его временные и ресурсные затраты, а также случаи, когда тесты оказываются неэффективными. Обсуждается, как рационально подходить к выбору этого метода.
Читать...
6 469
👩💻 Хороший Плохой Злой ИИ Open Source: как мы в Axolotl пушили
Всем привет! Меня зовут Шубин Вадим, я Data Scientist в компании Raft Digital Solutions. В этой статье я хотел бы рассказать о нашем опыте с фейл-сабмитом в существующий опенсорс-проект Axolotl и о том, какие уроки из него мы извлекли. Но обо всём по порядку. Давайте начнем!
Читать...
6 469
👩💻 Генератор случайных паролей с настройками
Напишите функцию, которая генерирует случайный пароль заданной длины. Пароль должен быть сформирован на основе пользовательских требований:
• Использовать ли цифры.
• Использовать ли буквы верхнего и/или нижнего регистра.
• Использовать ли специальные символы.
➡️ Пример:
password = generate_password(length=12, use_digits=True, use_uppercase=True, use_lowercase=True, use_specials=False)
print(password)
# Пример вывода: A1b2C3d4E5f6
Решение задачи🔽
import random import string def generate_password(length, use_digits=True, use_uppercase=True, use_lowercase=True, use_specials=True): if length < 1: raise ValueError("Длина пароля должна быть больше 0") # Формируем набор символов character_pool = "" if use_digits: character_pool += string.digits if use_uppercase: character_pool += string.ascii_uppercase if use_lowercase: character_pool += string.ascii_lowercase if use_specials: character_pool += "!@#$%^&*()-_=+[]{}|;:,.<>?/" if not character_pool: raise ValueError("Нужно выбрать хотя бы один тип символов") # Генерация пароля return ''.join(random.choice(character_pool) for _ in range(length)) # Пример использования password = generate_password(length=12, use_digits=True, use_uppercase=True, use_lowercase=True, use_specials=True) print(password)
6 469
👩💻 Простое управление настройками приложения в проекте на django
Как добавить кучу настроек для администратора в свой проект на django без дополнительных сервисов feature-toggle и потом в них не потеряться.
Читать...
6 469
📝 Подборка вакансий для мидлов
Инженер по автоматизации (Python)
• Python, SQL, Docker, Kubernetes
• Уровень дохода не указан | 1–3 года
Middle/Senior Python-разработчик
• Python, Django, SQLAlchemy, PostgreSQL, Celery, Linux
• Уровень дохода не указан | Более 6 лет
Middle Fullstack Python/SQL разработчик
• Python, SQL, PostgreSQL, Redis, RabbitMQ, Flask, SQLAlchemy, Docker, Oracle, Vue.js
• Уровень дохода не указан | 1–3 года6 469
⚙️ 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
6 469
👩💻 Массовая асинхронная обработка запросов с последующей синхронной CPU-bound логикой
Как обработать миллион запросов к API, совмещая асинхронный ввод-вывод с тяжелыми вычислениями? В статье разбираются подходы с использованием asyncio и ProcessPoolExecutor для масштабируемости и высокой производительности.
Читать...
6 469
🔎 Подборка вакансий для джунов
Junior Python-backend разработчик в VPN-сервис
🟢Python 3.12, asyncio, Aiogram 3, aiohttp, REST API, FastAPI, Redis, планировщики задач (apscheduler)
🟢от 50 000 до 80 000 ₽ | 1–3 года опыта
Junior IT специалист | Системный аналитик
🟢SQL, Python, реляционные базы данных, REST, API, SOAP, Scrum, JSON, XML, BPMN, UML
🟢от 100 000 до 160 000 ₽ | Без опыта
Junior Python Backend разработчик
🟢Python, FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy
🟢от 40 000 ₽ | Без опыта
6 469
👩💻 Поиск всех подстрок с заданной длиной
Напишите функцию, которая принимает строку и целое число
n, а затем возвращает список всех уникальных подстрок длины n.
Пример:
result = find_substrings("hello", 3)
print(result)
# Ожидаемый результат: ['hel', 'ell', 'llo']
result = find_substrings("banana", 2)
print(result)
# Ожидаемый результат: ['ba', 'an', 'na']
Решение задачи🔽
def find_substrings(s, n): if n > len(s) or n <= 0: return [] substrings = set() for i in range(len(s) - n + 1): substrings.add(s[i:i + n]) return list(substrings) # Пример использования result = find_substrings("hello", 3) print(result) result = find_substrings("banana", 2) print(result)
6 469
👩💻 Мэтчинг персонажей. Level Hard
Как находить персонажей на гравюрах без ручной разметки данных? В статье рассказывается, как сегментация изображений и контрастивное обучение помогают справиться с датасетом из 25 тысяч гравюр Британского музея.
Читать...
6 469
Приглашаем вас на открытый вебинар: «Технологии NLP сегодня: основные тренды в области и перспективы развития»
⏰Дата: 25 декабря в 18:00 мск
Спикер: Мария Тихонова
📚На занятии мы обсудим:
- Из чего складывается область NLP
- Поговорим про последние тренды в этой сфере,
возникшие с появлением современных LLM.
🔥Результаты урока:
- Вы поймете, где применяются методы NLP
- Узнаете основные тренды и перспективы развития методов NLP
- Узнаете современное состояние области в связи с быстрым развитием LLM
🧩Кому подходит этот урок:
- IT-специалистам, которые хотят расширить свои знания в Data Science
- Дата-сайентистам, желающим углубить свои знания по автоматической обработке текстов
- Тем кто самостоятельно изучает Data Science
Участники всех открытых уроков получат скидку🎁 на большое обучение
👉Регистрируйтесь на открытый вебинар по ссылке: https://vk.cc/cGkS61
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
6 469
🧠 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
6 469
👩💻 Нахождение второго наименьшего числа
Напишите функцию, которая принимает список чисел и возвращает второе наименьшее число. Если второго наименьшего числа не существует (например, в списке менее двух уникальных чисел), функция должна возвращать
None.
Пример:
print(second_smallest([4, 2, 1, 5, 3])) # 2
print(second_smallest([7, 7, 7])) # None
print(second_smallest([10])) # None
Решение задачи🔽
def second_smallest(numbers): unique_numbers = sorted(set(numbers)) return unique_numbers[1] if len(unique_numbers) > 1 else None # Пример использования print(second_smallest([4, 2, 1, 5, 3])) # 2 print(second_smallest([7, 7, 7])) # None print(second_smallest([10])) # None
6 469
👩💻 Стратегия Келли точно не подведёт
В статье рассматривается уникальная карточная игра с нулевой дисперсией, где стратегия Келли работает без риска. Разбирается механизм ставок, анализ игры и её математическая основа, описанная Томасом Кавером.
Читать...
6 469
🔎 Подборка зарубежных вакансий
QA Manual / Продакт Разработчик операций AI
🟢Python, PostgreSQL, API, SQL, TestRail, Agile
🟢от 800 до 1 300 $ до вычета налогов | 1–3 года
Разработчик Django / Python
🟢Python, Django Framework, PostgreSQL, MySQL, Git, CI/CD
🟢от 600 до 800 $ на руки | 1–3 года
SRE/DevOps-инженер (Igaming)
🟢Linux, CI/CD, Docker, PostgreSQL, Prometheus, ELK, Python, Kubernetes
🟢от 1 500 до 2 300 $ на руки | 1–3 года
6 469
🧠 Machine Learning — авторский канал, где собрана вся база по ИИ и машинному обучению.
Senior разработчик AI-алгоритмов и автономных агентов, разбирает гайды, редкую литературу и код топовых моделей машинного обучения и искусственного интеллекта.
В 2025 году ИИ выйдет на совершенно новый уровень тот, кто не успеет за прогрессом - отстанет, а кто разберется - сорвет куш.
Стоит подписаться: t.me/ai_machinelearning_big_data
