Почему нельзя вызывать asyncio.run() внутри уже работающего event loop (например, в Jupyter/ASGI)?
👾 — Потому что asyncio.run требует Python 3.12+
👍 — У него свой цикл событий; внутри активного цикла бросит RuntimeError. Нужно await корутину или создавать задачу (asyncio.create_task)
🥰 — Он автоматически вкладывает циклы друг в друга
⚡️ — Это всего лишь алиас loop.run_until_complete
Библиотека задач по Python
👾 — Потому что asyncio.run требует Python 3.12+
👍 — У него свой цикл событий; внутри активного цикла бросит RuntimeError. Нужно await корутину или создавать задачу (asyncio.create_task)
🥰 — Он автоматически вкладывает циклы друг в друга
⚡️ — Это всего лишь алиас loop.run_until_complete
Библиотека задач по Python
🤖👩💻🤖 Научим нейросеть распознавать рукописные буквы прямо на занятии!
Приглашаем на открытый урок.
🗓 18 ноября в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Python Developer. Professional».
Машинное обучение часто кажется чем-то абстрактным и сложным. Но на самом деле основы можно понять на практическом примере. На открытом уроке прямо в Jupyter Notebook мы загрузим данные, обучим модель на Python и посмотрим, как она «угадывает» буквы на картинках. Это позволит наглядно увидеть, как работает искусственный интеллект.
На вебинаре разберём:
✔️ Как устроен процесс обучения модели машинного обучения
✔️ Как использовать Python и Jupyter Notebook для решения задачи распознавания
✔️ Как проверить результат: модель в действии на примере распознавания букв
В результате вебинара вы:
✔️Поймёте, из чего состоит процесс обучения нейросети
✔️Научитесь запускать простой эксперимент по машинному обучению самостоятельно
✔️Увидите, как модель применяет полученные знания на реальных примерах
🔗 Ссылка на регистрацию: https://clck.ru/3QCBWy
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Приглашаем на открытый урок.
🗓 18 ноября в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Python Developer. Professional».
Машинное обучение часто кажется чем-то абстрактным и сложным. Но на самом деле основы можно понять на практическом примере. На открытом уроке прямо в Jupyter Notebook мы загрузим данные, обучим модель на Python и посмотрим, как она «угадывает» буквы на картинках. Это позволит наглядно увидеть, как работает искусственный интеллект.
На вебинаре разберём:
✔️ Как устроен процесс обучения модели машинного обучения
✔️ Как использовать Python и Jupyter Notebook для решения задачи распознавания
✔️ Как проверить результат: модель в действии на примере распознавания букв
В результате вебинара вы:
✔️Поймёте, из чего состоит процесс обучения нейросети
✔️Научитесь запускать простой эксперимент по машинному обучению самостоятельно
✔️Увидите, как модель применяет полученные знания на реальных примерах
🔗 Ссылка на регистрацию: https://clck.ru/3QCBWy
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Как внутри вложенной функции изменить переменную из внешней (но не глобальной) области?
👾 — global x
👍 — nonlocal x
🥰 — Просто x = ... — изменит замыкание автоматически
⚡️ — locals()['x'] = ...
Библиотека задач по Python
👾 — global x
👍 — nonlocal x
🥰 — Просто x = ... — изменит замыкание автоматически
⚡️ — locals()['x'] = ...
Библиотека задач по Python
Чем functools.cached_property отличается от @property?
👾 — Всегда вычисляет заново при каждом доступе
👍 — Вычисляет один раз на экземпляр и кеширует; можно сбросить del obj.attr
🥰 — Делит кеш между всеми экземплярами класса
⚡️ — Автоматически кэширует результаты корутин
Библиотека задач по Python
👾 — Всегда вычисляет заново при каждом доступе
👍 — Вычисляет один раз на экземпляр и кеширует; можно сбросить del obj.attr
🥰 — Делит кеш между всеми экземплярами класса
⚡️ — Автоматически кэширует результаты корутин
Библиотека задач по Python
Кризис в диджитал
Все говорят о кризисе: бюджеты режут, рынок сжимается, конкуренция растёт. В digital это ощущается сильнее всего – давление на эффективность и сроки стало нормой. Но паника ничего не меняет.
Мы видим ситуацию иначе. Когда рынок штормит, выигрывают не те, у кого больше ресурсов, а те, кто умеет быстро перестраиваться, усиливать процессы и работать точнее.
Мы знаем, как проходить спад: что оптимизировать, что автоматизировать, какие метрики реально важны, что помогает удерживать клиентов, а что – только создаёт иллюзию контроля.
В итоге несколько авторов digital-каналов решили объединиться и собрать всё полезное в одну папку — «Документы для тех, кто в digital»
🔴 Там 30 файлов, которые помогают выстроить управление, аналитику и внутренние процессы:
– Мотивация сотрудников в IT,
– Контроль сроков диджитал-проекта,
– Шаблон CSI,
– Фреймворк для проведения исследований через ИИ,
– Как создать продающее КП.
📂 Ссылка на папку: https://t.iss.one/addlist/mUVeZHwtrzc0NWYy
А чтобы добавить немного азарта — среди подписавшихся разыграют:
🥇 iPhone Air;
🥈 Яндекс Станцию Лайт 2;
🥉 HUAWEI Freebuds 5.
Как участвовать:
1. Подпишись на папку: https://t.iss.one/addlist/mUVeZHwtrzc0NWYy
2. Подтверди участие в боте
🗓 Итоги — 25 ноября.
Все говорят о кризисе: бюджеты режут, рынок сжимается, конкуренция растёт. В digital это ощущается сильнее всего – давление на эффективность и сроки стало нормой. Но паника ничего не меняет.
Мы видим ситуацию иначе. Когда рынок штормит, выигрывают не те, у кого больше ресурсов, а те, кто умеет быстро перестраиваться, усиливать процессы и работать точнее.
Мы знаем, как проходить спад: что оптимизировать, что автоматизировать, какие метрики реально важны, что помогает удерживать клиентов, а что – только создаёт иллюзию контроля.
В итоге несколько авторов digital-каналов решили объединиться и собрать всё полезное в одну папку — «Документы для тех, кто в digital»
– Мотивация сотрудников в IT,
– Контроль сроков диджитал-проекта,
– Шаблон CSI,
– Фреймворк для проведения исследований через ИИ,
– Как создать продающее КП.
📂 Ссылка на папку: https://t.iss.one/addlist/mUVeZHwtrzc0NWYy
А чтобы добавить немного азарта — среди подписавшихся разыграют:
🥇 iPhone Air;
🥈 Яндекс Станцию Лайт 2;
🥉 HUAWEI Freebuds 5.
Как участвовать:
1. Подпишись на папку: https://t.iss.one/addlist/mUVeZHwtrzc0NWYy
2. Подтверди участие в боте
🗓 Итоги — 25 ноября.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥1
Зачем в multiprocessing на Windows нужен if __name__ == "__main__":?
👾 — Чтобы было быстрее
👍 — Чтобы избежать рекурсивного спавна: Windows использует spawn и повторно импортирует модуль; гард не даст выполнить модульный код в дочернем процессе
🥰 — Нужен для совместимости с Python 2
⚡️ — Он отключает GIL в дочерних процессах
Библиотека задач по Python
👾 — Чтобы было быстрее
👍 — Чтобы избежать рекурсивного спавна: Windows использует spawn и повторно импортирует модуль; гард не даст выполнить модульный код в дочернем процессе
🥰 — Нужен для совместимости с Python 2
⚡️ — Он отключает GIL в дочерних процессах
Библиотека задач по Python
Что делает subprocess.run (subprocess.run)(cmd, check=True)?
👾 — Печатает вывод в реальном времени
👍 — Бросает CalledProcessError, если код выхода ≠ 0
🥰 — Автоматически убивает процесс через 10 секунд
⚡️ — Включает shell=True по умолчанию
Библиотека задач по Python
👾 — Печатает вывод в реальном времени
👍 — Бросает CalledProcessError, если код выхода ≠ 0
🥰 — Автоматически убивает процесс через 10 секунд
⚡️ — Включает shell=True по умолчанию
Библиотека задач по Python
Чем typing.Any отличается от object?
👾 — Any — то же самое, что object
👍 — Any совместим со всем и «протекает» проверки; object — верхний тип, но требует явных проверок/кастов для специфичных методов
🥰 — object запрещает присваивания переменных других типов
⚡️ — Any делает объект неизменяемым
Библиотека задач по Python
👾 — Any — то же самое, что object
👍 — Any совместим со всем и «протекает» проверки; object — верхний тип, но требует явных проверок/кастов для специфичных методов
🥰 — object запрещает присваивания переменных других типов
⚡️ — Any делает объект неизменяемым
Библиотека задач по Python