Biblioteca de Pythonist: Python Django Flask

🛠 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// 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

⚡️ 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.

🆕 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 Библиотека питониста #буст

🔥 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

➡️ 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 Библиотека питониста #буст

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

⚡️ 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

📚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

😱 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 = 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 Библиотека питониста #буст