Библиотека питониста: Python Django Flask

👍 ArchUnit для Python: архитектурные правила как юнит-тесты Python не заботится о том как вы организуете код. Нет компилятора который закричит когда route handler импортирует напрямую из слоя базы данных. Нет ошибки при циклической зависимости между модулями. Всё работало пока проект не вырос. А потом кто-то импортировал sqlalchemy прямо в Pydantic-схему — потому что так быстрее. ArchUnitPython решает это: архитектурные правила живут рядом с обычными тестами и запускаются в pytest. 🚫 Запретить зависимости между слоями from archunitpython import project_files, assert_passes def test_presentation_should_not_depend_on_database(): rule = ( project_files("src/") .in_folder("**/presentation/**") .should_not() .depend_on_files() .in_folder("**/database/**") ) assert_passes(rule) 🔄 Запретить циклические зависимости def test_no_circular_dependencies(): rule = project_files("src/").should().have_no_cycles() assert_passes(rule) Когда правило нарушается — тест падает с понятным сообщением. Никаких отдельных конфигов и команд. ✅ Что проверяет — направление зависимостей между слоями — циклические зависимости — нарушения именования — превышение размера файлов — внешние модули в неположенных местах pip install archunitpython 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

🚀 Не уверены, стоит ли переходить на зрелую ИИ-инженерию? Начните с демо-урока! Вот-вот стартует наш курс AgentOps. Если вы сомневаетесь в формате, просто оставьте заявку и получите бесплатный демо-урок «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов». Для тех, кто готов мощно прокачать портфолио, прямо сейчас действует предложение «3 любых курса по цене 1»: — При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «ИИ-агенты» вы получаете в подарок доступ к курсу «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на выбор — В деньгах это два топовых курса по автоматизации и контролю ИИ всего за 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽ 🔥 А за счет третьего курса (например, можно выбрать «Математику») вы соберете мощный стек и освоите целое востребованное направление. — Платеж можно разбить на несколько частей с помощью беспроцентной рассрочки. 👉 Получить демо-урок и зафиксировать спецпредложение 3 в 1

Python 3.15.0 beta 3: что нас ждёт в октябре Вышла третья бета Python 3.15. Финальный релиз запланирован на октябрь 2026. Самое интересное что добавят: — Ленивые импорты (PEP 810) — модули загружаются только когда реально нужны. Стартап тяжёлых пакетов типа pandas/numpy станет заметно быстрее — frozendict как встроенный тип (PEP 814) — неизменяемый словарь наконец в стандартной библиотеке — Unpacking в comprehensions (PEP 798): # теперь можно так flat = [x for xs in nested for *x, _ in [xs]] — UTF-8 по умолчанию (PEP 686) — больше никаких сюрпризов при чтении файлов на разных ОС Производительность JIT-компилятор значительно улучшен: +8-9% на x86-64 Linux и +12-13% на AArch64 macOS по сравнению с интерпретатором без JIT. Инструменты — Встроенный профайлер Tachyon (PEP 799) — высокочастотный статистический сэмплер прямо в стандартной библиотеке — Frame pointers включены по умолчанию (PEP 831) — лучше работают внешние профайлеры типа py-spy и perf Типизация — TypedDict с типизированными дополнительными ключами (PEP 728) — sentinel как встроенный тип (PEP 661) — TypeForm для аннотации самих типов (PEP 747) Следующая бета — 18 июля, первый RC — 4 августа. 🔗 Ссылка на новость 📍 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

🎬 Где ломаются архитектуры ИИ-агентов и как этого избежать: запись урока от Proglib.Academy и cloud․ru Proglib.аcademy вместе с cloud․ru провели вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе! Что внутри: — критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой; — разбор популярных архитектурных ошибок; — реальные ограничения современных ИИ-агентов; — практические рекомендации по проектированию агентных систем. 👉 Посмотреть запись можно тут: ● VK ● YouTube

🤖 Запускаем новый курс: «Spec-Driven Development»! Всем надоело, что ИИ-агенты (Cursor, Claude) генерируют сотни строк хаотичного кода, который приходится переписывать. Дело не в нейросети, а в том, что вы заставляете её угадывать условия задачи. На курсе вы освоите методологию SDD (Spec-Driven Development) — управление ИИ через спецификации (спеки) и тесты вместо «вайб-кодинга». Как это работает? До генерации кода вы фиксируете в спеке контракты, инварианты и граничные случаи. Документ четко определяет ЧТО делать, сводя лотерею в PR к нулю. За 8 недель с экспертами из BigTech вы: 🔹 Встроите ИИ в личный или командный workflow. 🔹 Превратите генерацию кода в предсказуемый инженерный процесс. 🔹 Перестанете перепроверять за моделями каждую строчку. 📖 Полный разбор методологии с примерами и готовый промпт для генерации спеки — в нашей статье 👉 Освоить SDD и ускорить разработку

Hydra: конфигурация ML-экспериментов без боли Типичная проблема: у вас ML-проект, конфиги размножились, и вы передаёте гиперпараметры через argparse или хардкодите в скриптах. Hydra решает это элегантно. Главная идея: конфиги — это YAML-файлы которые можно составлять, наследовать и переопределять прямо из командной строки. Запуск с разными параметрами без изменения кода: python train.py model=resnet dataset=imagenet lr=0.001 python train.py model=vit dataset=cifar10 lr=0.0001 Multirun — запуск сетки экспериментов одной командой: python train.py -m lr=0.001,0.0001 model=resnet,vit # запустит 4 эксперимента автоматически Конфиги можно композировать из отдельных файлов: configs/ model/ resnet.yaml vit.yaml dataset/ imagenet.yaml cifar10.yaml train.yaml ← собирает всё вместе Популярные связки с Hydra: — lightning-hydra-template — готовый шаблон PyTorch Lightning + Hydra для быстрого старта — hydra-zen — Pythonic API для динамической генерации конфигов — hydra-torch — type-safe конфиги для PyTorch компонентов pip install hydra-core --upgrade Если вы ещё управляете экспериментами через argparse или захардкоженные словари — Hydra стоит попробовать. ➡️ Git-hub 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст

🤖 Тут Ozon Tech запустил инженерный хакатон Робозон с призовым фондом 15 000 000 ₽ Участникам предлагают три задачи на основе реальных данных сортировочных центров: 🔸 имитационное моделирование, 🔸 конструкция автосортировщика товаров, 🔸 интеллектуальная роботизированная система сортировки. Что выглядит интересным: 🔹 опыт работы с реальными процессами большого е-кома; 🔹 практика инженерных решений, где важны не только алгоритмы, но и ограничения реальной инфраструктуры; 🔹 возможность проверить свои идеи на задачах, связанных с автоматизацией, моделированием и робототехникой. Участвовать можно самостоятельно или командой до 7 человек. 📅 Регистрация — до 11 июля. 🚀 Онлайн-этап — до 6 сентября. 🏆 Финал — 12–13 сентября онлайн или в Москве на E-CODE. Дорогу и проживание оплачивает Ozon Tech. 👉 Предлагают прокачаться на реальных инженерных задачах

👀 Умеете строить предсказуемую архитектуру с ИИ? Станьте спикером Proglib academy Мы в Proglib.academy запускаем курс по Spec-Driven Development (SDD) — учим разработчиков управлять ИИ-агентами (Cursor, Copilot, Claude) через спецификации, контекст и тесты, чтобы не перепроверять за нейросетью каждую строку. Для этого курса мы ищем классных спикеров-практиков. ➡️ Что требуется от вас? ● BigTech бэкграунд: опыт работы разработчиком, тимлидом или архитектором в крупных технологических компаниях. ● Опыт управляемой разработки с ИИ: вы на практике знаете, как встроить AI-инструменты в личный или командный workflow (от постановки задачи до ревью AI-кода). ● Системный подход: умение превращать хаотичную генерацию кода в предсказуемый инженерный процесс (работа с архитектурой, чек-листами, легаси и покрытием тестами). ➡️ Что мы предлагаем? ● Достойную оплату за подготовку материалов и проведение занятий. ● Мощное продвижение личного бренда через медиаресурсы Proglib (наша аудитория — 1 млн+ айтишников). ● Возможность публиковать свои экспертные материалы и статьи на наших площадках. ● Доступ к сильному и закрытому профессиональному сообществу. Также мы ищем консультанта программы. Если вы практикующий эксперт и готовы помочь нам отвалидировать программу курса, дать рекомендации по актуальности тем и финальным результатам обучения — мы вас очень ждем. ➡️ Как с нами связаться: Telegram: @alinaa_kh E-mail: [email protected]