This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
7 октября стартует второй поток курса «AI-агенты для DS-специалистов».
За 5 недель вы научитесь собирать агентов, которые уже сейчас будут помогать бизнесу.
В кружке выше Максим Шаланкин, наш преподаватель, рассказывает подробнее — включай, чтобы не пропустить.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2👾1
Вы пишете сервис на Python, который обрабатывает большой поток сетевых запросов. В профилировании видно, что приложение часто простаивает в ожидании I/O. Какой подход будет наиболее правильным для масштабирования?
👾 — Использовать threading.Thread для каждого соединения
👍 — Переписать код на asyncio или uvloop, чтобы обрабатывать соединения асинхронно
🥰 — Запускать gc.collect() после каждого запроса
⚡️ — Перейти на multiprocessing, создавая процесс на каждый запрос
Библиотека задач по Python
👾 — Использовать threading.Thread для каждого соединения
👍 — Переписать код на asyncio или uvloop, чтобы обрабатывать соединения асинхронно
🥰 — Запускать gc.collect() после каждого запроса
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❗ Так, владелец макбука. Хватит позировать в кофейне.
Настоящее портфолио — это не стикеры на крышке, а проект с чистым кодом, README и рабочей демкой.
Не знаешь, как такой собрать? Научим. Наш курс «ML для старта в Data Science» — это пошаговый гайд к проекту, за который не стыдно.
ОСТАЛАСЬ НЕДЕЛЯ, чтобы забрать его по старой цене в 44.000 ₽. С 1 сентября — всё.
🎁 И да, при покупке курса ML до 1 сентября — курс по Python получаешь бесплатно.
👉 Апгрейд от «вайба» до «оффера» тут
Настоящее портфолио — это не стикеры на крышке, а проект с чистым кодом, README и рабочей демкой.
Не знаешь, как такой собрать? Научим. Наш курс «ML для старта в Data Science» — это пошаговый гайд к проекту, за который не стыдно.
ОСТАЛАСЬ НЕДЕЛЯ, чтобы забрать его по старой цене в 44.000 ₽. С 1 сентября — всё.
🎁 И да, при покупке курса ML до 1 сентября — курс по Python получаешь бесплатно.
👉 Апгрейд от «вайба» до «оффера» тут
❤2
Что такое подгенератор (subgenerator)?
Подгенератор создается с помощью конструкции yield from внутри генератора.
Использование подгенераторов позволяет разбить генератор на несколько частей для упрощения кода и оптимизации памяти. Это полезный инструмент при работе с последовательностями.
Механизм передает значения между генераторами без сохранения всей последовательности в памяти и блокирует основной генератор до полного завершения подгенератора.
Библиотека задач по Python
Использование подгенераторов позволяет разбить генератор на несколько частей для упрощения кода и оптимизации памяти. Это полезный инструмент при работе с последовательностями.
Механизм передает значения между генераторами без сохранения всей последовательности в памяти и блокирует основной генератор до полного завершения подгенератора.
Библиотека задач по Python
👍4
У вас есть высоконагруженное Django-приложение. Пользователи жалуются на медленные отклики при работе с ORM-запросами. Какой из подходов будет наиболее правильным для оптимизации?
👾 — Использовать select_related и prefetch_related для оптимизации запросов и уменьшения количества обращений к базе
👍 — Заменить все ORM-запросы на чистый SQL, так как он всегда быстрее
🥰 — Увеличить таймаут подключения к базе данных
⚡️ — Отключить транзакции, чтобы ускорить коммиты
Библиотека задач по Python
👾 — Использовать select_related и prefetch_related для оптимизации запросов и уменьшения количества обращений к базе
👍 — Заменить все ORM-запросы на чистый SQL, так как он всегда быстрее
🥰 — Увеличить таймаут подключения к базе данных
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾13👍1
📢 Какой сетап идеально подойдёт для разработки AI-агента?
Голосуйте за свой вариант и пишите в комментариях, в каком режиме вы реально кодите.
❤️ — 1
👍 — 2
⚡️ — 3
👏 — 4
🔥 — 5
🎉 — 6
😁 — 7
😍 — 8
🤩 — 9
Какой бы сетап ни был, без AI-агентов в 2025 всё равно далеко не уедешь.
👉 Научим, как строить агентов, которые кодят с тобой
Голосуйте за свой вариант и пишите в комментариях, в каком режиме вы реально кодите.
❤️ — 1
👍 — 2
⚡️ — 3
👏 — 4
🔥 — 5
🎉 — 6
😁 — 7
😍 — 8
🤩 — 9
Какой бы сетап ни был, без AI-агентов в 2025 всё равно далеко не уедешь.
👉 Научим, как строить агентов, которые кодят с тобой
😍4😁2⚡1🎉1
Вы случайно закоммитили секретные данные (пароль/ключ API) в публичный репозиторий. Какой из подходов наиболее правильный для удаления этой информации из истории?
👾 — Выполнить git reset --hard и закоммитить снова
👍 — Удалить файл локально и сделать новый коммит с исправлением
🥰 — Использовать git filter-repo (или git filter-branch) для переписывания истории и удалить секреты из всех прошлых коммитов
⚡️ — Просто добавить секрет в .gitignore, чтобы он больше не попадал в коммиты
Библиотека задач по Python
👾 — Выполнить git reset --hard и закоммитить снова
👍 — Удалить файл локально и сделать новый коммит с исправлением
🥰 — Использовать git filter-repo (или git filter-branch) для переписывания истории и удалить секреты из всех прошлых коммитов
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰9👾5❤2👍1
Помните игру Portal? Вам давали один инструмент — портальную пушку — и с её помощью вы решали десятки головоломок, переворачивая пространство с ног на голову.
🐍 Python — это ваша портальная пушка. Один инструмент, который позволяет вам «сокращать» путь: автоматизировать рутину, парсить сайты, создавать ботов и решать реальные задачи.
Наш обновлённый курс по Python — это серия идеально выстроенных тестовых камер. Без сухой теории, но с практическими головоломками. Мы, как GLaDOS (только добрее 😉), проведём вас через 30 уроков, от основ до создания финального проекта — вашего собственного Telegram-бота.
И торт — это не ложь. Ваша награда — реальный проект в портфолио и специальная цена 24 990 рублей, которая действует всего 4 дня, до 1 сентября.
👉 Начать тестирование
🐍 Python — это ваша портальная пушка. Один инструмент, который позволяет вам «сокращать» путь: автоматизировать рутину, парсить сайты, создавать ботов и решать реальные задачи.
Наш обновлённый курс по Python — это серия идеально выстроенных тестовых камер. Без сухой теории, но с практическими головоломками. Мы, как GLaDOS (только добрее 😉), проведём вас через 30 уроков, от основ до создания финального проекта — вашего собственного Telegram-бота.
И торт — это не ложь. Ваша награда — реальный проект в портфолио и специальная цена 24 990 рублей, которая действует всего 4 дня, до 1 сентября.
👉 Начать тестирование
👍3🤔1
В Django-приложении при росте нагрузки база данных начинает работать медленно из-за большого числа однотипных SQL-запросов. Какой подход наиболее правильный для оптимизации?
👾 — Использовать select_related / prefetch_related для снижения количества запросов
👍 — Переписать все запросы ORM на raw() SQL
🥰 — Увеличить таймаут подключения к базе
⚡️ — Добавить больше воркеров Gunicorn/Uvicorn, чтобы база обрабатывала запросы быстрее
Библиотека задач по Python
👾 — Использовать select_related / prefetch_related для снижения количества запросов
👍 — Переписать все запросы ORM на raw() SQL
🥰 — Увеличить таймаут подключения к базе
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾13👍2
⏰ Осталось 48 часов!
Обратный отсчёт пошёл: только до воскресенья 23:59 можно купить курс «AI-агенты для DS-специалистов» и начать учиться уже с 15 сентября.
⚡️ Это ваши +3 недели форы, чтобы спокойно разобраться в самых сложных темах и прийти к первому занятию 7 октября уже подготовленным.
👉 Забрать место
Обратный отсчёт пошёл: только до воскресенья 23:59 можно купить курс «AI-агенты для DS-специалистов» и начать учиться уже с 15 сентября.
⚡️ Это ваши +3 недели форы, чтобы спокойно разобраться в самых сложных темах и прийти к первому занятию 7 октября уже подготовленным.
👉 Забрать место
🤓 «Сначала выучу Python идеально, а потом пойду в ML»
Звучит логично, но на практике — ловушка.
Python огромный: фреймворки, библиотеки, нюансы синтаксиса. Учить «всё сразу» можно бесконечно.
В итоге — месяцы зубрёжки, а до ML руки так и не доходят.
На старте достаточно баз: типы данных, циклы, функции, работа с библиотеками. Всё остальное лучше подтягивать в процессе решения ML-задач.
⚠️ До 1 сентября курсы можно забрать по старым ценам. Это последние выходные, когда:
— ML идёт за 34 000 вместо 44 000 ₽ + Python в подарок,
— два в одном: оплатите курс по математике и получите второй доступ в подарок,
— и главное: можно купить все курсы до подорожания.
👉 ML для старта в Data Science
А для будущих Data Scientist’ов у нас ещё:
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (2-й поток скоро)
Звучит логично, но на практике — ловушка.
Python огромный: фреймворки, библиотеки, нюансы синтаксиса. Учить «всё сразу» можно бесконечно.
В итоге — месяцы зубрёжки, а до ML руки так и не доходят.
На старте достаточно баз: типы данных, циклы, функции, работа с библиотеками. Всё остальное лучше подтягивать в процессе решения ML-задач.
⚠️ До 1 сентября курсы можно забрать по старым ценам. Это последние выходные, когда:
— ML идёт за 34 000 вместо 44 000 ₽ + Python в подарок,
— два в одном: оплатите курс по математике и получите второй доступ в подарок,
— и главное: можно купить все курсы до подорожания.
👉 ML для старта в Data Science
А для будущих Data Scientist’ов у нас ещё:
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (2-й поток скоро)
👍1
Можно ли объявить несколько присваиваний в одном выражении?
На изображении представлены оба варианта. В первой строке переменные a, b и c получают значения 3, 4 и 5 соответственно, а во второй строке все переменные устанавливаются в значение 3.
Библиотека задач по Python
На изображении представлены оба варианта. В первой строке переменные a, b и c получают значения 3, 4 и 5 соответственно, а во второй строке все переменные устанавливаются в значение 3.
Библиотека задач по Python
👍9
В Python-сервисе нужно обрабатывать очень большие объёмы данных построчно из файлов размером в десятки гигабайт. Какой подход наиболее правильный, чтобы избежать проблем с памятью?
Варианты ответа:
👾 — Использовать readlines() для чтения всего файла в список
👍 — Читать файл построчно через итератор (for line in file:)
🥰 — Сначала загрузить файл в pandas.DataFrame, а затем обрабатывать
⚡️ — Использовать json.load() для загрузки файла в память
Библиотека задач по Python
Варианты ответа:
👾 — Использовать readlines() для чтения всего файла в список
👍 — Читать файл построчно через итератор (for line in file:)
🥰 — Сначала загрузить файл в pandas.DataFrame, а затем обрабатывать
⚡️ — Использовать json.load() для загрузки файла в память
Библиотека задач по Python
👍8🥰6
ПОСЛЕДНИЙ ДЕНЬ❗
КУРСЫ ПОДОРОЖАЮТ ЗАВТРА‼️
— ML за 34к вместо 44к + Python в подарок
— Математика → второй доступ в подарок
— Ранний доступ к AI-агентам с 15 сентября
— И МОЖНО УСПЕТЬ КУПИТЬ ВСЁ ДО ПОДОРОЖАНИЯ
👉 Proglib Academy
КУРСЫ ПОДОРОЖАЮТ ЗАВТРА‼️
— ML за 34к вместо 44к + Python в подарок
— Математика → второй доступ в подарок
— Ранний доступ к AI-агентам с 15 сентября
— И МОЖНО УСПЕТЬ КУПИТЬ ВСЁ ДО ПОДОРОЖАНИЯ
👉 Proglib Academy
👍1
Ваш Python-сервис должен обрабатывать большое количество одновременных HTTP-запросов. Вы замечаете, что при использовании потоков прироста производительности почти нет. Какой подход наиболее правильный?
👾 — Увеличить количество потоков в ThreadPoolExecutor, чтобы нагрузить CPU
👍 — Перейти на asyncio или uvloop, чтобы эффективно обрабатывать I/O-bound задачи без блокировок
🥰 — Использовать multiprocessing, создавая процесс на каждый запрос
⚡️ — Запускать gc.collect() вручную чаще, чтобы ускорить выполнение потоков
Библиотека задач по Python
👾 — Увеличить количество потоков в ThreadPoolExecutor, чтобы нагрузить CPU
👍 — Перейти на asyncio или uvloop, чтобы эффективно обрабатывать I/O-bound задачи без блокировок
🥰 — Использовать multiprocessing, создавая процесс на каждый запрос
⚡️ — Запускать gc.collect() вручную чаще, чтобы ускорить выполнение потоков
Библиотека задач по Python
🥰3👍1