Библиотека питониста: Python Django Flask

🚀 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]

✔️ Тест прошёл, но не потому что мок сработал Классическая ловушка с моками в Python: тест зелёный, но реальный API всё равно вызывается. Вот как это происходит и как проверить что мок реально перехватил вызов. Симптом Тест на исключение при невалидной валюте проходит. Но в моке настроен ответ "result": "success" — который никогда не выбросит исключение. Как тест зелёный? Реальный API вернул ошибку для несуществующей валюты «CTM». Мок вообще не сработал. Как доказать что мок перехватил вызов with pytest.raises(CurrencyConversionError): convert_currency( amount=Decimal("1.00"), from_currency="CAD", to_currency="CTM", ) mock_get.assert_called_once() # если упал — мок не перехватил, бил реальный API assert_called_once() — не опциональная проверка, а обязательная часть теста когда вы мокаете внешние вызовы. Главное правило: патчить там где имя используется, не где определено # модуль делает: import requests # правильно: mocker.patch("myapp.utils.currency.requests.get") # если модуль делает: from requests import get # то только так: mocker.patch("myapp.utils.currency.get") # requests.get здесь не перехватит ничего Это самая частая причина почему мок «не работает». Итоговый тест с pytest-mock def test_bad_currency_raises(self, mocker): mock_get = mocker.patch("myapp.utils.currency.requests.get") mock_get.return_value.json.return_value = { "result": "error", "error-type": "unknown-code", } with pytest.raises(CurrencyConversionError): convert_currency(Decimal("1.00"), "CAD", "CTM") mock_get.assert_called_once() Когда мок — не лучший инструмент Если каждый тест завязан на конкретный import path — это тест реализации, не поведения. Альтернатива: адаптер-класс для внешнего вызова + fake-реализация + dependency injection. Тогда не нужно патчить вообще. 📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы Библиотека питониста #буст