Inside ML: индустриальные секреты машинного обучения

Онлайн-магистратура «Искусственный интеллект» от Вышки запускает мини-курс, где разберём, как ML работает в индустрии: от Computer Vision и AutoML до LLM и мультиагентных систем.

Что вас ждёт:
— 5 вебинаров от практиков из Avito, Сбера, Ozon
— Кейсы: как выигрывают Kaggle AutoML Grand Prix, запускают CV-системы и внедряют LLM в бизнес
— Q&A с экспертами: можно спросить о задачах и карьерном треке в ML

Для кого:
— IT-специалистам, которые хотят перейти в ML или усилить свою экспертизу
— Тем, кто хочет понять, что востребовано сейчас на рынке
— Тем, кто планирует сделать шаг в сторону applied ML или сменить специализацию внутри IT

Когда: до 15 июля, 19:00 (по МСК)

🔗 Зарегистрироваться

🔥 Совет дня Python: быстро получить частоту элементов в списка

Когда нужно узнать, сколько раз каждый элемент встречается в списке — не пиши вручную циклы. Используй collections.Counter:

from collections import Counter

items = ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'banana', 'apple']
freq = Counter(items)

print(freq)
# 👉 Counter({'apple': 3, 'banana': 2, 'orange': 1})

📌 Удобно для:
— подсчёта слов
— анализа логов
— быстрой статистики по спискам



@pythonl

Что общего у Netflix, Google и Spotify

Все эти компании используют Python для разработки своих продуктов. Python подходит для создания веб-приложений, анализа данных и даже машинного обучения.

Познакомиться с этим универсальным языком можно на бесплатном курсе Нетологии. За 5 занятий вы не просто изучите теорию, а создадите 2 рабочих проекта.

Сначала напишете планировщик задач. Начнёте с кода, который запрашивает дату и описание задачи, добавите условные операторы и циклы, встроите в программу уникальную функцию с помощью готовых библиотек. После создадите телеграм-бота и перенесёте в него функционал планировщика — на выходе у вас будет полноценное приложение.

Помощь в практике и ответы на вопросы сможете получить в чате с экспертами и однокурсниками.

Записывайтесь

Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5xHtdRi

🚀 Быстрый HTTP‑сервер на базе asyncio.Protocol

В этом гайде показано как создать минималистичный HTTP‑сервер на Python, используя низкоуровневый API asyncio.Protocol, что делает его быстрее и гибче, чем решения на основе asyncio.Streams или фреймворков типа FastAPI.

Основные пункты:

1. Сокет-обработчик (`ConnectionHandler`)
- Наследуется от asyncio.Protocol — реакции на события connection_made, data_received, connection_lost.
- Хранит буфер, транспорт и маппинг маршрутов.

2. Парсинг HTTP-запросов
- В data_received накапливаются байты.
- Запрос считается полным при обнаружении \r\n\r\n.
- Затем из заголовков извлекаются method, path, другие поля.

3. Маршрутизация через декоратор
- Класс HTTPServer собирает функции-обработчики для путей.
- Обработчик вызывает либо корутины, либо возвращает статический HTML.

4. Отправка ответа
- Используется asyncio.create_task внутри колбэка, чтобы запустить send_response — где формируется ответ с HTTP-кодом, заголовками и телом.
- После write() соединение закрывается.

5. Простой запуск сервера
- Через loop.create_server() создаётся экземпляр ConnectionHandler.
- serve_forever() запускает обработку соединений.

6. Высокая производительность
Сервер обрабатывает ~100 000 запросов за ~4.2 с при нагрузке 100 одновременных соединений, в то время как FastAPI справляется за ~32 с :contentReference[oaicite:1]{index=1}.

Зачем это полезно:

- Полный контроль над TCP-соединениями и буферами.
- Существенно выше скорость при простых HTTP-API.
- Отличная демонстрация возможностей, которые остаются скрытыми за высокоуровневыми фреймворками.

Поддержка сообщества:
На Reddit статья получила высокую оценку как "отличный материал по Asyncio Protocols"

https://jacobpadilla.com/articles/asyncio-protocols

@pythonl

🐍 20 ещё более продвинутых однострочников на Python — часть 3

Если ты уже пишешь на Python профессионально, вот ещё приёмы, которые реально экономят строки и читаются на лету:

1. 🗃️ Группировка по ключу без pandas

groups = defaultdict(list); [groups[k].append(v) for k, v in data]

2. 🪄 Быстрое глубокое копирование объекта

copy = pickle.loads(pickle.dumps(obj, -1))

3. 📤 Отправка JSON через POST

r = requests.post(url, json=payload)

4. 📌 Проверка, что файл — это символическая ссылка

is_symlink = Path(p).is_symlink()

5. 🧩 Быстрое объединение нескольких словарей

merged = {**d1, **d2, **d3}

6. 🧪 Проверить, что список отсортирован

is_sorted = all(a <= b for a, b in zip(lst, lst[1:]))

7. 🔍 Найти все подстроки по регулярке

matches = re.findall(r'\d+', text)

8. 🌐 Извлечь домен из URL

domain = urlparse(url).netloc

9. 🧬 Преобразовать список строк в int

nums = list(map(int, str_list))

10. 📚 Считать CSV в список словарей

rows = list(csv.DictReader(open('file.csv')))

11. 🔄 Превратить int в побитовую строку

bits = f'{num:08b}'

12. 📤 Сохранить объект в JSON-файл

json.dump(obj, open('data.json', 'w'), indent=2)

13. 🧮 Убрать пустые строки из списка

lines = [l for l in lines if l.strip()]

14. 🧾 Распарсить query string в словарь

params = dict(parse_qsl('a=1&b=2'))

15. 🧰 Получить уникальные строки, сохранив порядок

seen = set(); uniq = [s for s in seq if not (s in seen or seen.add(s))]

16. 📈 Получить индекс максимального значения

idx = max(range(len(lst)), key=lst.__getitem__)

17. 🪛 Проверить, что список вложенный (2D)

is_nested = all(isinstance(i, list) for i in lst)

18. 🧱 Убрать все символы кроме букв и цифр

clean = re.sub(r'\W+', '', text)

19. ⌛ Ограничить время выполнения кода

signal.alarm(2); try: ... except: ...

20. 📦 Получить структуру всех полей dataclass

fields = [f.name for f in dataclasses.fields(MyClass)]

📌 Часть 1
📌 Часть 2

@pythonl

🐍 Продвинутый Python‑совет дня

💡 Используй слоты (`__slots__`) для оптимизации классов, когда тебе нужно много однотипных объектов.

По умолчанию Python хранит атрибуты объектов в словаре (`__dict__`), что удобно, но неэффективно по памяти. Если ты точно знаешь, какие поля будут у объекта — зафиксируй их:


class Point:
slots = ("x", "y") # только эти атрибуты допустимы

def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y```

📈 Выгода:

- Уменьшает использование памяти до 30–50% для миллионов объектов
- Ускоряет доступ к полям (нет __dict__)
- Запрещает создание произвольных новых атрибутов (меньше багов)

🧠 Подходит:

- Для численных расчётов (вместо namedtuple)
- При генерации большого количества однотипных объектов
- В data-heavy структурах (например, парсеры, AST, графы и т.п.)

Python — динамичный язык, но когда знаешь структуру данных заранее, slots дают тебе контроль и производительность.

👉 Видео

🛠 Вышел новый генератор CAD‑моделей по чертежам — и он реально работает!

GenCAD умеет превращать чертежи в 3D‑модели и сразу генерирует параметрический CAD‑код. Для сложных и детализированных объектов он пока не подойдет, но с простыми деталями вроде винтиков и креплений справляется отлично.

📎 Идеально для быстрого прототипирования стандартных элементов.

📄 Статья: https://openreview.net/pdf?id=e817c1wEZ6
🔗 Сайт: https://gencad.github.io
💻 Код: https://github.com/ferdous-alam/GenCAD

@pythonl - погружение в Python