В 2025-м можно зарабатывать, просто зная, как общаться с нейросетями.
AI-ассистенты уже стали стандартом – от фриланса и малого бизнеса до мировых корпораций уровня Google и Яндекс. А в России они становятся ещё доступнее: благодаря нейросети GigaChat можно легально и выгодно создавать AI-ассистентов, не нарушая новый закон о персональных данных.
На бесплатном эфире от Зерокодер ты узнаешь, как создать AI-ассистента за вечер — и как начать получать с этого доход.
Что будет на эфире?
– Разберём, что такое AI-ассистенты и зачем они нужны в 2025 году;
– Научимся работать в нашумевшем Cursor и расскажем, почему он доступен и полезен не только представителям IT-сферы;
– Покажем и разберем множество примеров AI-ассистентов, создавать которых теперь можно без знания кода: для себя, своих проектов или на заказ;
– Расскажем, где использовать AI-агентов в реальных задачах — от фриланса до автоматизации бизнеса.
Все участники получат готовые инструменты для работы с нейросетями. Эфир подойдет всем, кто хочет сэкономить время, монетизировать навыки и оставаться в тренде технологий 2025 года.
Один из самых свежих и бесплатных эфиров лета 2025 года ждет вас по ссылке.
AI-ассистенты уже стали стандартом – от фриланса и малого бизнеса до мировых корпораций уровня Google и Яндекс. А в России они становятся ещё доступнее: благодаря нейросети GigaChat можно легально и выгодно создавать AI-ассистентов, не нарушая новый закон о персональных данных.
На бесплатном эфире от Зерокодер ты узнаешь, как создать AI-ассистента за вечер — и как начать получать с этого доход.
Что будет на эфире?
– Разберём, что такое AI-ассистенты и зачем они нужны в 2025 году;
– Научимся работать в нашумевшем Cursor и расскажем, почему он доступен и полезен не только представителям IT-сферы;
– Покажем и разберем множество примеров AI-ассистентов, создавать которых теперь можно без знания кода: для себя, своих проектов или на заказ;
– Расскажем, где использовать AI-агентов в реальных задачах — от фриланса до автоматизации бизнеса.
Все участники получат готовые инструменты для работы с нейросетями. Эфир подойдет всем, кто хочет сэкономить время, монетизировать навыки и оставаться в тренде технологий 2025 года.
Один из самых свежих и бесплатных эфиров лета 2025 года ждет вас по ссылке.
Модуль unittest или библиотека pytest для написания и автоматического тестирования кода
В этих примерах мы используем модуль unittest и библиотеку pytest для написания и запуска тестов нашего кода. В обоих случаях мы определяем функцию add, которую хотим протестировать, и функции тестов для проверки ее работоспособности. В unittest мы создаем класс TestAddFunction и определяем в нем метод test_add, который содержит утверждения с помощью self.assertEqual. В pytest тестовая функция просто использует утверждения assert.
#theory // Just Python
В этих примерах мы используем модуль unittest и библиотеку pytest для написания и запуска тестов нашего кода. В обоих случаях мы определяем функцию add, которую хотим протестировать, и функции тестов для проверки ее работоспособности. В unittest мы создаем класс TestAddFunction и определяем в нем метод test_add, который содержит утверждения с помощью self.assertEqual. В pytest тестовая функция просто использует утверждения assert.
#theory // Just Python
Модуль pickle
В этом примере мы используем модуль pickle для сериализации объекта data (словарь) в байтовую строку с помощью pickle.dumps. Затем мы десериализуем байтовую строку обратно в объект с помощью pickle.loads и получаем исходный словарь.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем модуль pickle для сериализации объекта data (словарь) в байтовую строку с помощью pickle.dumps. Затем мы десериализуем байтовую строку обратно в объект с помощью pickle.loads и получаем исходный словарь.
#theory // Just Python
Модуль asyncio для асинхронной работы с сетью и вводом-выводом
В этом примере мы используем модуль asyncio для асинхронного выполнения трех задач, которые имитируют запросы к разным URL-адресам. Мы определяем асинхронную функцию fetch_data, которая ожидает выполнения ввода-вывода (в данном случае, ожидание 2 секунды с помощью await asyncio.sleep(2)). Затем мы используем asyncio.gather для параллельного выполнения всех трех задач в функции main.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем модуль asyncio для асинхронного выполнения трех задач, которые имитируют запросы к разным URL-адресам. Мы определяем асинхронную функцию fetch_data, которая ожидает выполнения ввода-вывода (в данном случае, ожидание 2 секунды с помощью await asyncio.sleep(2)). Затем мы используем asyncio.gather для параллельного выполнения всех трех задач в функции main.
#theory // Just Python
Асинхронные библиотеки, такие как aiohttp, для эффективной работы с сетью в асинхронном режиме
В этом примере мы используем асинхронную библиотеку aiohttp для выполнения асинхронных запросов к разным URL-адресам и получения данных в формате JSON. Мы определяем асинхронную функцию fetch_data, которая использует aiohttp.ClientSession() для создания сессии и session.get(url) для выполнения асинхронного GET-запроса. Затем мы используем await response.json() для получения данных из ответа в формате JSON.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем асинхронную библиотеку aiohttp для выполнения асинхронных запросов к разным URL-адресам и получения данных в формате JSON. Мы определяем асинхронную функцию fetch_data, которая использует aiohttp.ClientSession() для создания сессии и session.get(url) для выполнения асинхронного GET-запроса. Затем мы используем await response.json() для получения данных из ответа в формате JSON.
#theory // Just Python
Модуль logging для логирования ошибок и событий в вашей программе
В этом примере мы используем модуль logging для логирования ошибки деления на ноль. Мы настраиваем логирование с помощью logging.basicConfig и указываем уровень логирования (level=logging.DEBUG), формат сообщений (format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') и файл, в который будут записаны логи (filename='app.log'). Затем мы используем логирование в функции divide для записи информации об успешном делении или ошибке деления на ноль.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем модуль logging для логирования ошибки деления на ноль. Мы настраиваем логирование с помощью logging.basicConfig и указываем уровень логирования (level=logging.DEBUG), формат сообщений (format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') и файл, в который будут записаны логи (filename='app.log'). Затем мы используем логирование в функции divide для записи информации об успешном делении или ошибке деления на ноль.
#theory // Just Python
Модуль contextvars для работы с контекстными переменными в асинхронном коде
В этом примере мы используем модуль contextvars для работы с контекстными переменными в асинхронном коде. Мы создаем контекстную переменную user_id с помощью contextvars.ContextVar и устанавливаем ее значение с помощью user_id.set() внутри асинхронной функции greet_user. Значение переменной доступно только в рамках текущего контекста выполнения. Таким образом, при каждом вызове greet_user мы можем устанавливать и получать разные значения контекстной переменной.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем модуль contextvars для работы с контекстными переменными в асинхронном коде. Мы создаем контекстную переменную user_id с помощью contextvars.ContextVar и устанавливаем ее значение с помощью user_id.set() внутри асинхронной функции greet_user. Значение переменной доступно только в рамках текущего контекста выполнения. Таким образом, при каждом вызове greet_user мы можем устанавливать и получать разные значения контекстной переменной.
#theory // Just Python
Asyncio.Queue для обмена данными между асинхронными задачами
В этом примере мы используем asyncio.Queue для обмена данными между асинхронными задачами producer и consumer. producer производит данные и помещает их в очередь с помощью queue.put(), а consumer забирает данные из очереди с помощью queue.get() и обрабатывает их. Когда producer завершает работу, мы помещаем специальное значение None в очередь, чтобы consumer завершил свою работу.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем asyncio.Queue для обмена данными между асинхронными задачами producer и consumer. producer производит данные и помещает их в очередь с помощью queue.put(), а consumer забирает данные из очереди с помощью queue.get() и обрабатывает их. Когда producer завершает работу, мы помещаем специальное значение None в очередь, чтобы consumer завершил свою работу.
#theory // Just Python
Модуль asyncio.Lock для синхронизации доступа к общим ресурсам
В этом примере мы используем asyncio.Lock для синхронизации доступа к общим ресурсам, чтобы предотвратить конкурентный доступ к общей переменной из нескольких асинхронных задач. Обе задачи update_counter используют один и тот же объект lock для получения блокировки перед обновлением счетчика. Только одна задача может захватить блокировку и выполнять обновление, в то время как другая задача ожидает, пока блокировка не будет освобождена.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем asyncio.Lock для синхронизации доступа к общим ресурсам, чтобы предотвратить конкурентный доступ к общей переменной из нескольких асинхронных задач. Обе задачи update_counter используют один и тот же объект lock для получения блокировки перед обновлением счетчика. Только одна задача может захватить блокировку и выполнять обновление, в то время как другая задача ожидает, пока блокировка не будет освобождена.
#theory // Just Python
Функция range()
В python range() – одна из встроенных функций. Она используется с циклом for для выполнения блока кода определенное количество раз.
#theory // Just Python
В python range() – одна из встроенных функций. Она используется с циклом for для выполнения блока кода определенное количество раз.
#theory // Just Python
break
В python break используется для преждевременного выхода из цикла for. Он предназначается для прерывания цикла при выполнении определенного условия. Допустим, у нас есть список чисел, и мы хотим проверить, присутствует ли число. Мы можем перебрать список чисел и, если число найдено, выйти из цикла, потому что нам не нужно продолжать перебирать оставшиеся элементы.
#theory // Just Python
В python break используется для преждевременного выхода из цикла for. Он предназначается для прерывания цикла при выполнении определенного условия. Допустим, у нас есть список чисел, и мы хотим проверить, присутствует ли число. Мы можем перебрать список чисел и, если число найдено, выйти из цикла, потому что нам не нужно продолжать перебирать оставшиеся элементы.
#theory // Just Python
Continue
Оператор continue используется внутри цикла, чтобы пропустить выполнение тела цикла for для определенного условия. Допустим, у нас есть список чисел, и мы хотим вывести сумму положительных чисел. Мы можем использовать операторы continue, чтобы пропустить цикл для отрицательных чисел.
#theory // Just Python
Оператор continue используется внутри цикла, чтобы пропустить выполнение тела цикла for для определенного условия. Допустим, у нас есть список чисел, и мы хотим вывести сумму положительных чисел. Мы можем использовать операторы continue, чтобы пропустить цикл для отрицательных чисел.
#theory // Just Python
Else
Блок else выполняется только в том случае, если цикл не завершается оператором break. Предложим, у нас есть функция для вывода суммы чисел, когда все числа четные. Мы можем использовать оператор break, чтобы завершить цикл for, если присутствует нечетное число. Мы можем вывести сумму в части else, чтобы она выводилась, когда цикл выполняется нормально.
#theory // Just Python
Блок else выполняется только в том случае, если цикл не завершается оператором break. Предложим, у нас есть функция для вывода суммы чисел, когда все числа четные. Мы можем использовать оператор break, чтобы завершить цикл for, если присутствует нечетное число. Мы можем вывести сумму в части else, чтобы она выводилась, когда цикл выполняется нормально.
#theory // Just Python
While
Python дал возможность создать цикл while внутри другого цикла while. Предположим, вам нужно напечатать такую последовательность. 1 1 2 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3 4 5
#theory // Just Python
Python дал возможность создать цикл while внутри другого цикла while. Предположим, вам нужно напечатать такую последовательность. 1 1 2 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3 4 5
#theory // Just Python
Бесконечная проверка
Так как цикл while будет работать до тех пор, пока условие не станет ложным, вы должны убедиться, что это так, иначе программа никогда не завершится. Иногда это может пригодиться, когда вы хотите, чтобы ваша программа ждала ввода и продолжала непрерывно проверять.
#theory // Just Python
Так как цикл while будет работать до тех пор, пока условие не станет ложным, вы должны убедиться, что это так, иначе программа никогда не завершится. Иногда это может пригодиться, когда вы хотите, чтобы ваша программа ждала ввода и продолжала непрерывно проверять.
#theory // Just Python
Соединение строк
Во время написания кода нередко приходится сталкиваться с конкатенацией строк при помощи знака сложения. Создание строки из списка нескольких подстрок удобнее осуществить при помощи строкового метода join
#theory // Just Python
Во время написания кода нередко приходится сталкиваться с конкатенацией строк при помощи знака сложения. Создание строки из списка нескольких подстрок удобнее осуществить при помощи строкового метода join
#theory // Just Python
Однострочные комментарии
Чтобы добавить комментарии в код, в Python используется знак #, последующие знаки будут считаться закомментированными.
#theory // Just Python
Чтобы добавить комментарии в код, в Python используется знак #, последующие знаки будут считаться закомментированными.
#theory // Just Python
Модуль aiomultiprocess
В этом примере мы используем модуль aiomultiprocess для асинхронного параллельного выполнения задач в отдельных процессах. Мы создаем очередь queue с помощью aiomultiprocess.create_queue, создаем пул процессов с помощью aiomultiprocess.Pool() и спавним задачи worker в пуле. Затем мы кладем элементы в очередь и завершаем задачи путем помещения специальных элементов None в очередь.
#theory // Just Python
В этом примере мы используем модуль aiomultiprocess для асинхронного параллельного выполнения задач в отдельных процессах. Мы создаем очередь queue с помощью aiomultiprocess.create_queue, создаем пул процессов с помощью aiomultiprocess.Pool() и спавним задачи worker в пуле. Затем мы кладем элементы в очередь и завершаем задачи путем помещения специальных элементов None в очередь.
#theory // Just Python
String
Тип данных string представляет собой последовательность символов. Python поддерживает символы Unicode. Обычно строки представлены одинарными или двойными кавычками.
#theory // Just Python
Тип данных string представляет собой последовательность символов. Python поддерживает символы Unicode. Обычно строки представлены одинарными или двойными кавычками.
#theory // Just Python
Комментарии
Чтобы добавить комментарии в код, в Python используется знак #, последующие знаки будут считаться закомментированными. Такой вид комментирования называется однострочным.
#theory // Just Python
Чтобы добавить комментарии в код, в Python используется знак #, последующие знаки будут считаться закомментированными. Такой вид комментирования называется однострочным.
#theory // Just Python