Какова роль параметров _value и __value?

_value — одинарное подчеркивание в начале имени указывает на то, что этот параметр не предназначен для использования за пределами функции. Это всего лишь соглашение, а не строгое правило языка.

__value — двойное подчеркивание обозначает, что это имя зарезервировано Python для специальных целей, таких как init для конструктора класса. Такие параметры могут выполнять дополнительные функции.

✍️ Что такое RPC?

RPC, или удаленный вызов процедур, — это механизм для вызова процедур или функций, расположенных на другом компьютере в сети. Он позволяет вызывать код на удаленном компьютере так, как будто этот код находится локально.

Основная идея RPC заключается в том, чтобы скрыть детали сетевого взаимодействия от разработчика. Разработчику кажется, что он просто вызывает локальную функцию, хотя на самом деле происходит удаленный вызов через сеть.

RPC широко используется в распределенных системах для организации взаимодействия между отдельными компонентами. Например, в микросервисной архитектуре для вызова сервисов друг из друга.

Совет на 2025-й — будьте осторожнее с выбором работы.

IT-рынок штормит: массовые сокращения, заморозка найма, снижение зарплат. В такое время особенно важно отличать стоящие офферы от проходных.

Знакомо? Открываешь вакансию, а там: «Ищем middle-разработчика с опытом 10 лет, знанием 15 языков и готовностью работать за печеньки. Офис в Челябинске, релокация за ваш счет» 🤦‍♂️

Чтобы не тратить время на сотни сомнительных предложений, подпишитесь на IT Job Hub. Там мы отфильтровываем весь мусор и публикуем только избранные вакансии в стабильных компаниях:

— Зарплаты на уровне рынка, а не на уровне голодного студента
— Никаких «мы молодая и дружная семья» — только адекватные условия
— Проверенные работодатели, а не стартапы из сомнительных сфер

Вакансии удобно разбиты по тегам: #python #java #go #data #devops и по другим направлениям. Без воды и лишнего спама — только проверенные вакансии в знакомых компаниях.

Подписывайтесь, если не хотите упустить работу мечты → @proglib_jobs

AI-интервью, которое тебя не завалит ❌

🔹 Никаких каверзных вопросов
🔹 Никакой оценки "на глаз"
🔹 Только объективная обратная связь

Как попробовать?

1️⃣ Зарегистрируйся на платформе
2️⃣ Авторизуйся через Телеграм
3️⃣ Пройди AI-интервью

💡 AI-рекрутер анализирует твои ответы и сразу даёт тебе разбор:

✔️ Что ты сделал хорошо
✔️ Где можно подтянуть навыки
А еще порекомендует вакансию от СБера по твоему профилю

📌 Пройди AI-интервью за 15 минут и получи разбор своих ответов сразу!

🔗 Попробуй прямо сейчас! 👉 https://clc.to/GkOTTA

Реклама. ПАО СБЕРБАНК, ИНН 7707083893. Erid 2VtzqxJV1cA

📊 Как себя чувствует IT-рынок в 2025 году?

Друзья, запускаем важное исследование рынка труда в IT!

Нам очень важно понять:
• Как изменились зарплаты
• Что происходит с наймом
• Есть ли сокращения или рост

🔐 Опрос полностью анонимный
⏱️ Займёт всего 3-5 минут
📈 Результаты опубликуем в подробной статье

Ваши ответы помогут составить реальную картину происходящего в индустрии.

👉 Пройти опрос

Что будет, если ошибку не обработает блок except?

Если ошибка не будет обработана в блоке except, то программа прервется и выдаст сообщение об ошибке. Это называется необработанным исключением.

При возникновении исключения Python генерирует traceback — последовательность вызовов функций, которая привела к ошибке.
Если исключение не перехватывается блоком except, то traceback выводится пользователю и программа завершается аварийно.

🤖 Как работают менеджеры контекста в Python, и в каких случаях их полезно использовать?

Менеджеры контекста используются для управления ресурсами, такими как файлы, сетевые подключения или блокировки, с автоматическим освобождением этих ресурсов по завершении работы. Основное их применение — в тех случаях, когда требуется гарантированное освобождение ресурсов, даже в случае возникновения ошибок. Менеджеры контекста создаются с помощью ключевого слова with, которое автоматически вызывает методы __enter__ и __exit__ у объекта.

Пример использования ⚙️
# Пример менеджера контекста для работы с файлами
with open('example.txt', 'w') as file:
file.write('Hello, world!')

# Файл автоматически закроется после выхода из блока 'with', даже если возникнет ошибка

🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning

🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML.
(ссылка)

🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy.


Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ.


😮 На вебинаре вы узнаете:

🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию.

🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.

🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора.

🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning.

🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.

👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!

📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/1957f6af

✍️ Как функционирует метод __new__() в Python?

Метод __new__() отвечает за создание нового экземпляра класса, выделяя для него память. Он вызывается перед методом __init__(), который занимается инициализацией уже созданного экземпляра. Это особенно важно при работе с неизменяемыми типами, такими как str или int, а также в ситуациях, когда необходимо контролировать процесс создания объекта, например, при использовании паттерна Singleton.

💾 10 способов работы с большими файлами в Python, о которых ты не знал

Годнота для всех, кто работает с данными. Статья раскрывает разные подходы к обработке больших файлов — от простых итераторов до распределенных вычислений.

👍 Сохраняй себе, точно пригодится в работе: https://proglib.io/sh/VOcgo7w0W1

🐍 Что такое подгенератор (subgenerator)?

Подгенератор создается с использованием конструкции yield from внутри генератора.

Подгенераторы позволяют разделить генератор на несколько частей, что упрощает код и оптимизирует использование памяти. Это эффективный инструмент при работе с последовательностями.

Механизм обеспечивает передачу значений между генераторами без необходимости хранения всей последовательности в памяти, при этом основной генератор приостанавливается до тех пор, пока подгенератор не завершит свою работу.

Как вы реализуете сериализатор для модели с полями Many-to-Many и динамическими свойствами в Django REST Framework?

Для реализации настраиваемой сериализации в Django REST Framework требуется:

1. Создание сериализатора для модели: Используйте serializers.ModelSerializer и определите сериализаторы для всех связанных моделей с Many-to-Many отношениями.

2. Динамические поля: Добавьте SerializerMethodField для обработки свойств, которые требуют динамического вычисления, и определите соответствующий метод.

class BookSerializer(serializers.ModelSerializer):
authors = AuthorSerializer(many=True, read_only=True)
custom_field = serializers.SerializerMethodField()

class Meta:
model = Book
fields = ('title', 'authors', 'custom_field')

def get_custom_field(self, obj):
return custom_value_computation(obj)

3. Валидация: Добавьте методы валидации validate_ для проверки данных.

Этот подход обеспечивает гибкость и поддержание структуры кода при работе с сложными данными.

Как функционируют дескрипторы в Python и когда их стоит применять?

Дескриптор представляет собой класс, в котором реализованы методы доступа: __get__, __set__ и/или __delete__. Они особенно полезны для создания управляемых атрибутов, таких как валидация данных или их кэширование.

👀 Как осуществляется обработка исключений в Python?

В Python для обработки исключений используется конструкция, состоящая из трех ключевых слов: try, except и finally.
Примерный синтаксис выглядит следующим образом:

try:
# попытаться выполнить это
except:
# если в блоке try возникла ошибка, выполнить это
finally:
# выполнить это в любом случае

На изображении показан упрощенный пример такой конструкции. В данном случае блок try завершится с ошибкой, так как складывать целые числа со строками невозможно. Блок except присваивает переменной val значение 10, а затем блок finally выводит сообщение «complete».

Библиотека собеса по Python