Pythonist's Library: Python Django Flask

🔥 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

🔥 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

🚀 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

Стек и очередь в Python: и почему list не всегда правильный выбор Большинство питонистов используют list для всего подряд. Но у list есть конкретная асимптотика, и игнорировать её — значит писать медленный код. 📋 Stack (LIFO) → list append() и pop() работают за O(1). Список оптимизирован именно для работы с концом: stack = [] stack.append(1) stack.append(2) stack.append(3) stack.pop() # → 3 stack.pop() # → 2 А вот insert(0, x) и pop(0) — это O(n). Каждый раз сдвигается весь массив: # Медленно — 200k итераций занимают несколько секунд for n in range(200_000): numbers.insert(0, n) # Быстро — то же количество итераций, мгновенно for n in range(200_000): numbers.append(n) 🔄 Queue (FIFO) → deque Если нужна очередь — берите collections.deque. Операции с обоих концов работают за O(1): from collections import deque queue = deque() queue.append(1) # добавить справа queue.append(2) queue.append(3) queue.popleft() # → 1 (первый вошёл — первый вышел) queue.popleft() # → 2 deque — это double-ended queue. Можно добавлять и удалять с обоих концов эффективно: queue.appendleft(0) # добавить слева — O(1) queue.pop() # удалить справа — O(1) queue.popleft() # удалить слева — O(1) Правило одной строкой Нужен стек → list. Нужна очередь → deque. Использовать list как очередь через pop(0) — это O(n) на каждую операцию. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

📚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

🔥 Не называйте любого продвинутого чат-бота «ИИ-агентом»! Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru, наглядно разбирает уровни абстракции ИИ-продуктов и убирает путаницу в понятиях. Что внутри видео: - Почему ассистент и агент принципиально разные сущности; - Как ассистент может быть просто «обёрткой» над LLM, а может скрывать под капотом сложнейшую мультиагентную систему; - Как понимать архитектуру глубже, чтобы проектировать сильные решения. Начните создавать агентные системы с нашего бесплатного демо-урока. Всего за 2 часа разберем внутреннее устройство агента, научим его чинить свой собственный код и сохранять контекст после перезапуска. 🔗 Забрать бесплатный демо-урок

🤨 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🙂

🔥 ИИ-выходные: Собери своего AI-агента за 2 дня Хватит просто читать про ИИ, пора собирать автономные системы руками! 1–2 августа пройдет хардкорный онлайн-интенсив для junior-middle разработчиков. Формат: теория ➡️ сразу практика. Вы будете управлять AI-инструментами. 🛠️ Как всё пройдет: День 1 (Суббота): разбираем анатомию агента, подключаем инструменты (shell, GitHub, Postgres) и дебажим трейсы. День 2 (Воскресенье): собираем собственного агента под вашу задачу, настраиваем Eval + Guardrails (чтобы бот не галлюцинировал) и проводим демо. Для кого: Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом. (С нуля не подойдет, темп очень быстрый!) Артефакт на выходе: Рабочий репозиторий с вашим агентом, который не стыдно показать команде. 👨💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI). Места ограничены! 👉 Изучить программу и занять место

Какой тип данных для иммутабельных структур самый быстрый в Python NamedTuple, dataclass, attrs, msgspec — все решают одну задачу, но с очень разной стоимостью при старте программы. Автор сделал детальный бенчмарк. Вот что получилось. 📊 Три уровня производительности (warm start) Быстрые (~7-12 µs на тип): — native slots — просто __slots__ — msgspec.Struct — сериализация + struct в одном — record-type (C) — прототип C-расширения Средние (~76-96 µs, в ~8 раз медленнее): — NamedTuple — то что большинство использует по умолчанию — record-type — декоратор от Brett Cannon Медленные (~200-370 µs, в ~20-30 раз медленнее): — dataclass, frozen dataclass — attrs 🔍 Почему такая разница Всё упирается в количество методов которые генерируются при создании типа: — native slots и C-расширения: ничего не генерируют → быстро — NamedTuple: генерирует один __new__ через eval → средне — dataclass: генерирует __init__, __repr__, __eq__ за один раз, frozen добавляет ещё три → медленно 💾 Память на экземпляр native slots → 64 байта NamedTuple → 88 байт (tuple overhead) msgspec → 64 байта attrs → 80 байт dataclass → 64 байта frozen=True не меняет размер в памяти — это только флаг на уровне записи, не структуры. ⚡ Время создания экземпляра msgspec → ~62 ns native → ~87 ns NamedTuple → ~138 ns attrs → ~209 ns frozen dc → ~224 ns Если пишете CLI или инструменты где важен startup time — NamedTuple не такой «бесплатный» как кажется. msgspec быстрее после ~229 типов (warm) но тянет за собой 19ms импорта. Для большинства проектов NamedTuple всё ещё разумный выбор — но теперь вы знаете цену. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст