⚡️ Почему лучшие разработчики всегда на шаг впереди?
Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.
ИИ: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
Python: t.iss.one/pythonl
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Мл собес t.iss.one/machinelearning_interview
C++ t.iss.one/cpluspluc
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
МЛ: t.iss.one/machinelearning_ru
Devops: t.iss.one/DevOPSitsec
Data Science: t.iss.one/data_analysis_ml
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_ci
Java: t.iss.one/java_library
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
ИИ: t.iss.one/vistehno
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
Разработка игр: https://t.iss.one/gamedev
Физика: t.iss.one/fizmat
SQL: t.iss.one/databases_tg
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno
🖥 Chatgpt для кода в тг: @Chatgpturbobot
📕Ит-книги: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!
Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.
ИИ: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
Python: t.iss.one/pythonl
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Мл собес t.iss.one/machinelearning_interview
C++ t.iss.one/cpluspluc
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
МЛ: t.iss.one/machinelearning_ru
Devops: t.iss.one/DevOPSitsec
Data Science: t.iss.one/data_analysis_ml
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_ci
Java: t.iss.one/java_library
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
ИИ: t.iss.one/vistehno
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
Разработка игр: https://t.iss.one/gamedev
Физика: t.iss.one/fizmat
SQL: t.iss.one/databases_tg
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno
📕Ит-книги: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Ускоряй Python циклы без NumPy — через встроенный `array.array`
Если ты используешь большие списки чисел в Python и работаешь с ними в цикле — знай: list медленный и неэффективный по памяти.
Есть способ ускорить операции в 2–5 раз без внешних библиотек — просто используй array точка array. Попробуй и напиши в комментах результат, на сколько ускорились твои функции.
@python_job_interview
Если ты используешь большие списки чисел в Python и работаешь с ними в цикле — знай: list медленный и неэффективный по памяти.
Есть способ ускорить операции в 2–5 раз без внешних библиотек — просто используй array точка array. Попробуй и напиши в комментах результат, на сколько ускорились твои функции.
from array import array
data = array('f', [0.1] * 10_000_000) # вместо обычного list
# быстрая арифметика
for i in range(len(data)):
data[i] *= 2.5
@python_job_interview
❤9👍4🔥4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
⚙️ Подменяй любые импорты в Python “на лету” — без изменения кода
Если ты хочешь протестировать модуль, подменить зависимость, замокать внешний сервис или обмануть импорт — не обязательно редактировать исходники. Python позволяет перехватывать импорты прямо во время выполнения, через
Вот минимальный приём, который делает это прозрачно:
Если ты хочешь протестировать модуль, подменить зависимость, замокать внешний сервис или обмануть импорт — не обязательно редактировать исходники. Python позволяет перехватывать импорты прямо во время выполнения, через
sys.modules
.Вот минимальный приём, который делает это прозрачно:
import sys
import types
# Создаём фейковый модуль
fake = types.SimpleNamespace()
fake.get_data = lambda: "подмена работает"
# Подменяем импорт
sys.modules['external_service'] = fake
# Теперь даже import будет работать
import external_service
print(external_service.get_data()) # → "подмена работает"
🔥5❤4👍2🥰1
🎙️ pytest-recording — плагин для записи и воспроизведения HTTP-запросов в тестах. Полезный инструмент для Python-разработчиков, который помогает сделать тесты, зависящие от внешних API, более стабильными и быстрыми. Плагин использует VCR.py под капотом, позволяя записывать реальные HTTP-взаимодействия в YAML-кассеты и затем воспроизводить их локально.
Инструмент имеет удобный режим
🤖 GitHub
@python_job_interview
Инструмент имеет удобный режим
rewrite,
который полностью перезаписывает кассеты, а не просто дополняет их. Также есть встроенная блокировка случайных сетевых запросов во время тестирования. 🤖 GitHub
@python_job_interview
❤3👍3
10 июля(уже в четверг!) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxjiWL7
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3
📌 Сложная задача для собеседования на Python: «Асинхронный кэш с TTL и инвалидацией».
Условие:
Реализуйте потокобезопасный асинхронный кэш с временем жизни записей, поддержкой инвалидации по ключу и автоматическим удалением устаревших записей. Кэш должен:
1️⃣ Хранить значения не дольше указанного TTL (seconds)
2️⃣ Автоматически очищать устаревшие записи без блокировки основного потока
3️⃣ Поддерживать асинхронные операции get/set
4️⃣ Иметь механизм ручной инвалидации
5️⃣ Гарантировать потокобезопасность
6️⃣ Оптимизировать память
Ожидаемое решение:
Предлагайте свои варианты решения в комментариях⏬️
@python_job_interview
Условие:
Реализуйте потокобезопасный асинхронный кэш с временем жизни записей, поддержкой инвалидации по ключу и автоматическим удалением устаревших записей. Кэш должен:
1️⃣ Хранить значения не дольше указанного TTL (seconds)
2️⃣ Автоматически очищать устаревшие записи без блокировки основного потока
3️⃣ Поддерживать асинхронные операции get/set
4️⃣ Иметь механизм ручной инвалидации
5️⃣ Гарантировать потокобезопасность
6️⃣ Оптимизировать память
Ожидаемое решение:
import asyncio
import time
from collections import OrderedDict
from typing import Any, Optional
import threading
class AsyncTTLCache:
def __init__(self, maxsize: int = 1024, ttl: int = 60):
self._cache = OrderedDict()
self._maxsize = maxsize
self._ttl = ttl
self._lock = threading.Lock()
self._cleanup_task = asyncio.create_task(self._cleanup_expired())
async def get(self, key: str) -> Optional[Any]:
with self._lock:
if key not in self._cache:
return None
value, expiry = self._cache[key]
if time.time() > expiry:
del self._cache[key]
return None
# Move to end to mark as recently used
self._cache.move_to_end(key)
return value
async def set(self, key: str, value: Any) -> None:
with self._lock:
if key in self._cache:
self._cache.move_to_end(key)
self._cache[key] = (value, time.time() + self._ttl)
if len(self._cache) > self._maxsize:
self._cache.popitem(last=False)
async def invalidate(self, key: str) -> None:
with self._lock:
if key in self._cache:
del self._cache[key]
async def _cleanup_expired(self) -> None:
while True:
await asyncio.sleep(self._ttl)
with self._lock:
now = time.time()
expired_keys = [
k for k, (_, expiry) in self._cache.items()
if expiry <= now
]
for k in expired_keys:
del self._cache[k]
def __del__(self):
self._cleanup_task.cancel()
# Пример использования
async def main():
cache = AsyncTTLCache(ttl=2)
await cache.set("a", 1)
print(await cache.get("a")) # 1
await asyncio.sleep(3)
print(await cache.get("a")) # None
await cache.set("b", 2)
await cache.invalidate("b")
print(await cache.get("b")) # None
asyncio.run(main())
Предлагайте свои варианты решения в комментариях⏬️
@python_job_interview
🔥15❤5👍5😱3
🎙️ pytest-recording — плагин для записи и воспроизведения HTTP-запросов в тестах Инструмент использует VCR.py под капотом, чтобы сохранять сетевые взаимодействия в YAML-кассеты и переиспользовать их при последующих запусках. Достаточно добавить @pytest.mark.vcr к тесту и все запросы автоматически запишутся или возьмутся из кэша.
Особенно удобно для тестирования API, можно блокировать случайные сетевые вызовы через @pytest.mark.block_network и точечно разрешать только нужные хосты. Поддерживается тонкая настройка через vcr_config и работа в режиме перезаписи кассет.
🤖 GitHub
@python_job_interview
Особенно удобно для тестирования API, можно блокировать случайные сетевые вызовы через @pytest.mark.block_network и точечно разрешать только нужные хосты. Поддерживается тонкая настройка через vcr_config и работа в режиме перезаписи кассет.
🤖 GitHub
@python_job_interview
❤3👍3🔥3
Forwarded from Machinelearning
Новая библиотека позволяет собирать AI-процессы из компонентов — как LEGO для ИИ-агентов.
- Построение асинхронных, компонуемых пайплайнов
- Поддержка Gemini и Gemini Live API
- Основана на asyncio
- Обрабатывает мультимодальные данные: текст, изображения, аудио
- Внутри готовые агенты: real-time агент, исследователь, live-комментатор
- Разработки ИИ-агентов
- Генеративных моделей, работающих в реальном времени
- Быстрой сборки MVP с мультимодальными возможностями
Установка:
pip install genai-processors
Открытый код, готовые компоненты и интеграция с API.
• Repo: https://github.com/google-gemini/genai-processors
• Blog: https://developers.googleblog.com/en/genai-processors/
@ai_machinelearning_big_data
#DeepMind #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍2🔥1
🐍 Совет дня для опытных Python-разработчиков
📌 Используй декораторы с параметрами — мощный приём для логирования, контроля, кэширования и кастомных проверок.
Пример: логгер, у которого можно задать уровень логирования через аргумент:
✅ Зачем это нужно:
Декоратор гибко настраивается;
Подходит для трассировки в проде и отладки в деве;
Сохраняет сигнатуру и docstring благодаря @functools.wraps.
⚠️ Совет: избегай вложенности >2 уровней и всегда пиши тесты на поведение декоратора.
Python даёт инструменты, которые выглядят магией, но работают стабильно — если знаешь, как ими пользоваться.
📌 Используй декораторы с параметрами — мощный приём для логирования, контроля, кэширования и кастомных проверок.
Пример: логгер, у которого можно задать уровень логирования через аргумент:
import functools
import logging
def log(level=logging.INFO):
def decorator(func):
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
logging.log(level, f"Вызов {func.__name__} с args={args}, kwargs={kwargs}")
return func(*args, **kwargs)
return wrapper
return decorator
@log(logging.DEBUG)
def compute(x, y):
return x + y
✅ Зачем это нужно:
Декоратор гибко настраивается;
Подходит для трассировки в проде и отладки в деве;
Сохраняет сигнатуру и docstring благодаря @functools.wraps.
⚠️ Совет: избегай вложенности >2 уровней и всегда пиши тесты на поведение декоратора.
Python даёт инструменты, которые выглядят магией, но работают стабильно — если знаешь, как ими пользоваться.
🔥5❤2👍1🤔1
Forwarded from Python/ django
👾 GREMLLM — теперь у ваших багов есть сознание
GREMLLM — это необычный Python-класс, в котором все методы и свойства создаются динамически с помощью LLM. Вы описываете, *что за объект вы хотите*, и дальше GREMLLM сам решает, что должно происходить при вызове методов или обращении к полям.
📦 Установка:
🔧 Пример:
🧩 Возможности:
– Динамическое поведение: всё определяется "на лету" с помощью LLM
– Поддержка OpenAI, Claude, Gemini, и локальных моделей
– Wet Mode: можно строить цепочки вызовов (методы возвращают объекты)
– Verbose Mode: выводит, какой код был сгенерирован
– Умная обработка ошибок и настройка через наследование
⚠️ Это экспериментальный инструмент. Не для продакшена. Но очень интересен для изучения LLM-интеграций в Python-код.
🔗 Репозиторий: https://github.com/ur-whitelab/gremllm
@pythonl
GREMLLM — это необычный Python-класс, в котором все методы и свойства создаются динамически с помощью LLM. Вы описываете, *что за объект вы хотите*, и дальше GREMLLM сам решает, что должно происходить при вызове методов или обращении к полям.
📦 Установка:
pip install gremllm
🔧 Пример:
from gremllm import Gremllm
counter = Gremllm('counter')
counter.value = 5
counter.increment()
print(counter.value) # → 6?
print(counter.to_roman_numerals()) # → VI?
🧩 Возможности:
– Динамическое поведение: всё определяется "на лету" с помощью LLM
– Поддержка OpenAI, Claude, Gemini, и локальных моделей
– Wet Mode: можно строить цепочки вызовов (методы возвращают объекты)
– Verbose Mode: выводит, какой код был сгенерирован
– Умная обработка ошибок и настройка через наследование
⚠️ Это экспериментальный инструмент. Не для продакшена. Но очень интересен для изучения LLM-интеграций в Python-код.
🔗 Репозиторий: https://github.com/ur-whitelab/gremllm
@pythonl
❤3👍1🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Ускорь import в Python-проектах с помощью lazy loading — без изменения логики
Если у тебя проект с тяжёлыми модулями (`pandas`,
Вот как это выглядит на практике:
Если у тебя проект с тяжёлыми модулями (`pandas`,
torch
, tensorflow`), но они не всегда нужны — не загружай их зря. Python позволяет **отложить импорт до первого использования**, через встроённый `importlib
.Вот как это выглядит на практике:
import importlib
# Обёртка для ленивого импорта
def lazy_import(name):
return importlib.util.LazyLoader(importlib.import_module(name))
# Использование
np = lazy_import('numpy')
# numpy ещё не загружен
# Теперь загрузится:
print(np.array([1, 2, 3]))
❤9👎2🔥1🥰1
🧠 Хитрая задача по Python — *ловушка с изменяемыми значениями по умолчанию*
Вопрос:
Что выведет следующий код?
Ваш ответ? 🤔
Многие ожидают:
Но фактически вывод будет:
🔍 Почему так происходит?
Параметр my_list=[] создаётся один раз — при определении функции. И он сохраняется между вызовами. То есть все вызовы функции используют один и тот же список по умолчанию.
Это одна из самых частых ошибок в продакшене.
✅ Правильный способ — использовать None как значение по умолчанию:
Теперь:
Каждый вызов получает новый список.
⚠️ Если вы работаете с функциями, которые принимают списки или словари — всегда проверяйте, не мутируется ли значение между вызовами.
Вопрос:
Что выведет следующий код?
def append_to_list(value, my_list=[]):
my_list.append(value)
return my_list
print(append_to_list(1))
print(append_to_list(2))
print(append_to_list(3))
Ваш ответ? 🤔
Многие ожидают:
[1]
[2]
[3]
Но фактически вывод будет:
python
[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]
🔍 Почему так происходит?
Параметр my_list=[] создаётся один раз — при определении функции. И он сохраняется между вызовами. То есть все вызовы функции используют один и тот же список по умолчанию.
Это одна из самых частых ошибок в продакшене.
✅ Правильный способ — использовать None как значение по умолчанию:
def append_to_list(value, my_list=None):
if my_list is None:
my_list = []
my_list.append(value)
return my_list
Теперь:
[1]
[2]
[3]
Каждый вызов получает новый список.
⚠️ Если вы работаете с функциями, которые принимают списки или словари — всегда проверяйте, не мутируется ли значение между вызовами.
👍7❤3🔥1