🚀 Релизы и инструменты:
— Новый модуль
imath
— целочисленная математика теперь встроена— Документалка о Python — история языка в формате кино
🧠 Статьи и практики:
— Подводные камни работы с файлами в Linux — практичные примеры на Python
— «Пять почему» — техника поиска причин ошибок, подходящая даже детям
— Быстрый поиск кратчайших путей — ещё одна оптимизация на Python
— PyCharm: настройка и взаимодействие — сделай IDE удобной под себя
Библиотека питониста #свежак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Библиотека задач по Python | тесты, код, задания
Предположим, что B является подклассом A. Чтобы вызвать метод __init__ в A из B, какую строку кода следует написать?
👾 — A.init(self)
👍 — B.init(self)
🥰 — A.init(B)
⚡️ — B.init(A)
Библиотека задач по Python
👾 — A.init(self)
👍 — B.init(self)
🥰 — A.init(B)
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Python Developer, удалёнка
Web Scraping & Anti-Bot Engineer / Разработчик веб скрейпинг в компанию Infatica.io — от 4 000 $, гибрид (Москва)
Python/ML Lead — от 300 000 ₽, гибрид (Москва)
Junior Python Developer / Младший backend разработчик, гибрид (Москва)
Junior Developer AI — до 150 000 ₽, гибрид (Москва)
Python-разработчик — от 90 000 ₽, гибрид (Москва)
Библиотека питониста
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 PyCon US 2025 — итоги и главные доклады
Май 2025 года запомнится насыщенной конференцией PyCon US в Питтсбурге, где собрались тысячи разработчиков Python со всего мира. Вот ключевые моменты и самые интересные доклады:
🎤 Основные спикеры
Кори Доктороу — писатель и активист, выступил с важным докладом о цифровых правах и свободе программирования.
Линн Рут — инженер Spotify и преподаватель, рассказала о построении распределённых систем и инструментах для разработчиков.
🧪 Интересные сессии и мастер-классы
📝 AI Crash Course for Python Developers — обзор современных инструментов для создания ИИ-приложений на Python
📝 Building Machine Learning Pipelines with Ibis and IbisML — создание масштабируемых ML-пайплайнов
📝 Speed Up Your Code by 50x: From NumPy to JAX — оптимизация вычислений с помощью JAX
📝 Building Software on Top of Large Language Models — разработка приложений с использованием крупных языковых моделей
📝 Polars: Faster, Simpler, Smarter Python Analytics — эффективный анализ данных с Polars
📝 Analyzing Survey Data with Pandas and StatsModels — анализ опросных данных с Pandas и StatsModels
📝 Reimplementing itertools for Fun and Profit — глубокое погружение в итераторы и модуль itertools
📝 Codyssey: A Playful Control System Workshop — разработка автономных систем в игровой форме
Все записи доступны на YouTube:
👉 Полный плейлист PyCon US 2025
Библиотека питониста #свежак
Май 2025 года запомнится насыщенной конференцией PyCon US в Питтсбурге, где собрались тысячи разработчиков Python со всего мира. Вот ключевые моменты и самые интересные доклады:
🎤 Основные спикеры
Кори Доктороу — писатель и активист, выступил с важным докладом о цифровых правах и свободе программирования.
Линн Рут — инженер Spotify и преподаватель, рассказала о построении распределённых систем и инструментах для разработчиков.
🧪 Интересные сессии и мастер-классы
Все записи доступны на YouTube:
👉 Полный плейлист PyCon US 2025
Библиотека питониста #свежак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🛠 Code2Tutorial — превращаем сложные репозитории в простые уроки с помощью ИИ
Знакомо ли ощущение, когда открываешь незнакомый код на GitHub и чувствуешь себя потерянным?
🔺 Code2Tutorial — это AI-агент, который автоматически анализирует весь код репозитория и создаёт понятные обучающие материалы для новичков.
Как работает:
📝 парсит GitHub-репозитории, создаёт базу знаний о проекте
📝 определяет ключевые абстракции и связи между компонентами
📝 превращает сложный код в пошаговые инструкции с визуализациями
➡️ Репозиторий: https://clc.to/DvEKOA
➡️ Проект: https://clc.to/2e9-tQ
💬 Как думаете, поможет ли такой инструмент упростить обучение и знакомство с новыми проектами?
Библиотека питониста #буст
Знакомо ли ощущение, когда открываешь незнакомый код на GitHub и чувствуешь себя потерянным?
Как работает:
💬 Как думаете, поможет ли такой инструмент упростить обучение и знакомство с новыми проектами?
Библиотека питониста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😳 Почему дата-сайентисты застревают на уровне «делаю отчеты и строю модельки»
Проблема большинства спецов: вы отлично знаете pandas, sklearn и даже можете настроить нейронку. Но когда дело доходит до создания автономных систем, которые принимают решения без человека — тупик.
При этом большинство курсов по ИИ либо для программистов (и там про API больше, чем про данные), либо академические (теория без практики).
🔥Поэтому мы запускаем курс «AI-агенты для DS-специалистов»
🧐 Что будет на курсе:
— Рассмотрим реализацию памяти в цепочках langchain и создадим пару простых агентов.
— Соберем полный пайплайн RAG-системы с оценкой качества.
— Изучим основные понятия мультиагентных систем (MAS) и библиотеки для их построения.
— Рассмотрим протокол MCP и фреймворк FastMCP, создадим end-to-end приложение.
🎁 В честь запуска курса мы дарим промокод PROGLIBAI на 10 000 ₽ на два других обучения:
— Математика для Data Science
— Алгоритмы и структуры данных
После этих курсов вы перестанете быть «тем, кто делает отчеты» и станете архитектором умных систем. А это совсем другой уровень зарплаты и востребованности.
👉 Успейте использовать промокод и забрать новый курс по приятной цене до 1 июня: https://clc.to/Cttu7A
Проблема большинства спецов: вы отлично знаете pandas, sklearn и даже можете настроить нейронку. Но когда дело доходит до создания автономных систем, которые принимают решения без человека — тупик.
При этом большинство курсов по ИИ либо для программистов (и там про API больше, чем про данные), либо академические (теория без практики).
🔥Поэтому мы запускаем курс «AI-агенты для DS-специалистов»
🧐 Что будет на курсе:
— Рассмотрим реализацию памяти в цепочках langchain и создадим пару простых агентов.
— Соберем полный пайплайн RAG-системы с оценкой качества.
— Изучим основные понятия мультиагентных систем (MAS) и библиотеки для их построения.
— Рассмотрим протокол MCP и фреймворк FastMCP, создадим end-to-end приложение.
🎁 В честь запуска курса мы дарим промокод PROGLIBAI на 10 000 ₽ на два других обучения:
— Математика для Data Science
— Алгоритмы и структуры данных
После этих курсов вы перестанете быть «тем, кто делает отчеты» и станете архитектором умных систем. А это совсем другой уровень зарплаты и востребованности.
👉 Успейте использовать промокод и забрать новый курс по приятной цене до 1 июня: https://clc.to/Cttu7A
❌ Распространённые ошибки начинающих разработчиков на Python
Вы с высокой вероятностью узнаете себя хотя бы в одной из них.
Мы оформили несколько наиболее частых ошибок в виде карточек — наглядно, кратко и с примерами.
👀 Листайте — и избегайте типичных ловушек.
👉 Остальные ошибки и подробные разборы — по ссылке в полной статье: https://proglib.io/sh/Zb85rT2DNS
Библиотека питониста #буст
Вы с высокой вероятностью узнаете себя хотя бы в одной из них.
Мы оформили несколько наиболее частых ошибок в виде карточек — наглядно, кратко и с примерами.
Библиотека питониста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📌 Промт дня: рефакторинг Python-кода с применением SOLID-принципов
Когда код начинает обрастать логикой, классами и связями, особенно важно не просто «чтобы работало», а чтобы код был поддерживаемым, расширяемым и понятным.
Принципы SOLID помогают построить архитектуру, устойчивую к изменениям, и избавляют от «спагетти-кода» в долгосрочной перспективе.
Промт:
📎 Подходит для: middle/senior разработчиков, изучающих архитектуру и рефакторинг.
Библиотека питониста #буст
Когда код начинает обрастать логикой, классами и связями, особенно важно не просто «чтобы работало», а чтобы код был поддерживаемым, расширяемым и понятным.
Принципы SOLID помогают построить архитектуру, устойчивую к изменениям, и избавляют от «спагетти-кода» в долгосрочной перспективе.
Промт:
Проанализируй и отрефактори мой Python-код, применяя принципы SOLID. Убедись, что:
• Каждый класс и функция следуют принципу единственной ответственности (SRP);
• Код открыт для расширения, но закрыт для модификации (OCP);
• Подклассы могут заменить родительские классы без ошибок (LSP);
• Интерфейсы не перегружены и разбиты на специализированные (ISP);
• Зависимости внедряются через конструкторы или интерфейсы (DIP).
Также предложи:
• Как можно улучшить модульность и тестируемость;
• Какие абстракции можно ввести или упростить;
• Какие участки стоит покрыть юнит-тестами.
Используй лучшие практики Python, включая:
• abc или Protocol для абстракций,
• dataclasses для структур,
• typing для явной типизации,
• pytest и unittest.mock для тестов.
📎 Подходит для: middle/senior разработчиков, изучающих архитектуру и рефакторинг.
Библиотека питониста #буст
😱 Вся правда об увольнениях в IT в 2025-м
Пока все молчат о том, что происходит на рынке, мы решили выяснить реальную картину. Без прикрас и корпоративного пиара.
Но для этого нам нужна ваша помощь! Мы собираем данные от разработчиков, тестировщиков, менеджеров и всех, кто работает в ИТ, чтобы создать честное исследование о:
— реальных причинах массовых увольнений
— судьбе тех, кто остался за бортом IT-рынка
— том, сколько времени сейчас нужно на поиск работы
Почему это важно? Потому что сила в правде. Зная реальную ситуацию, вы сможете лучше понимать тренды рынка и планировать карьеру.
⚡️Пройдите опрос и помогите всему сообществу: https://clc.to/yJ5krg
Пока все молчат о том, что происходит на рынке, мы решили выяснить реальную картину. Без прикрас и корпоративного пиара.
Но для этого нам нужна ваша помощь! Мы собираем данные от разработчиков, тестировщиков, менеджеров и всех, кто работает в ИТ, чтобы создать честное исследование о:
— реальных причинах массовых увольнений
— судьбе тех, кто остался за бортом IT-рынка
— том, сколько времени сейчас нужно на поиск работы
Почему это важно? Потому что сила в правде. Зная реальную ситуацию, вы сможете лучше понимать тренды рынка и планировать карьеру.
⚡️Пройдите опрос и помогите всему сообществу: https://clc.to/yJ5krg
До Python 3.7, если вы хотели создать объект
Coordinate(x=1, y=2)
, приходилось писать:class Coordinate:
def __init__(self, x: int, y: int):
self.x = x
self.y = y
Это выглядело нормально. Но:
__init__
запускает код при каждом создании объекта, что усложняет работу, особенно если нужны побочные действия (например, открытие файла).Пример проблемного кода:
class FileReader:
def __init__(self, path: str):
self._fd = fileio.open(path)
Вроде удобно. Но:
fd
напрямую — нужно городить object.__new__
.fileio.open
.open
становится async
, вам уже не обойтись __init__
.Ключевая ошибка: связывать создание объекта с побочными эффектами (например, I/O) — это антипаттерн.
@dataclass
для объявления:@dataclass
class FileReader:
_fd: int # или лучше: FileDescriptor
@classmethod
:from typing import Self
@dataclass
class FileReader:
_fd: int
@classmethod
def open(cls, path: str) -> Self:
return cls(fileio.open(path))
Теперь создавайте объект так:
FileReader.open("file.txt")
, а не через __init__
.Это решение поддерживает:
from_fd
, from_buffer
, from_resource
, ...)NewType
:from typing import NewType
FileDescriptor = NewType("FileDescriptor", int)
Используйте в классе:
@dataclass
class FileReader:
_fd: FileDescriptor
@classmethod
def open(cls, path: str) -> Self:
return cls(fileio.open(path)) # пусть возвращает FileDescriptor
1. Используйте
@dataclass
.2. Не пишите
__init__
вручную.3. Добавляйте
@classmethod
-фабрики (.open()
, .from_config()
, .from_env()
).4. Используйте
NewType
.Библиотека питониста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾 AI-агенты — настоящее, о котором все говорят
На днях мы анонсировали наш новый курс AI-агенты для DS-специалистов 🎉
Это продвинутая программа для тех, кто хочет получить прикладной опыт с LLM и решать сложные задачи!
На обучении вы соберете полноценные LLM-системы с учётом особенностей доменных областей, получите hands-on навыки RAG, Crew-AI / Autogen / LangGraph и агентов.
🎓 В рамках курса вы научитесь:
— адаптировать LLM под разные предметные области и данные
— собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
— строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой
Разберете реальные кейсы и научитесь применять похожие подходы в разных доменных областях, получите фундамент для уверенного прохождения NLP system design интервью и перехода на следующий грейд.
Старт 5 июля, а при оплате до 1 июня действует дополнительная скидка и бонус — эксклюзивный лонгрид по API и ML от Proglib.
Начните осваивать тему уже сейчас 👉 https://clc.to/Cttu7A
На днях мы анонсировали наш новый курс AI-агенты для DS-специалистов 🎉
Это продвинутая программа для тех, кто хочет получить прикладной опыт с LLM и решать сложные задачи!
На обучении вы соберете полноценные LLM-системы с учётом особенностей доменных областей, получите hands-on навыки RAG, Crew-AI / Autogen / LangGraph и агентов.
🎓 В рамках курса вы научитесь:
— адаптировать LLM под разные предметные области и данные
— собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
— строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой
Разберете реальные кейсы и научитесь применять похожие подходы в разных доменных областях, получите фундамент для уверенного прохождения NLP system design интервью и перехода на следующий грейд.
Старт 5 июля, а при оплате до 1 июня действует дополнительная скидка и бонус — эксклюзивный лонгрид по API и ML от Proglib.
Начните осваивать тему уже сейчас 👉 https://clc.to/Cttu7A
proglib.academy
Курс|AI-агенты для DS-специалистов
На курсе ты разберёшься, как работают AI-агенты и как их применять в работе — от текстовых помощников до систем, помогающих принимать решения. Разберем архитектуру агентов, связку с внешними API, пайплайны действий и популярные библиотеки. Курс включает реальные…
Библиотека питониста | Python, Django, Flask pinned «👾 AI-агенты — настоящее, о котором все говорят На днях мы анонсировали наш новый курс AI-агенты для DS-специалистов 🎉 Это продвинутая программа для тех, кто хочет получить прикладной опыт с LLM и решать сложные задачи! На обучении вы соберете полноценные…»
💭 Холивар: f-строки vs .format() vs %
Python предлагает сразу три способа форматирования строк — и у каждого есть свои фанаты.
Разбираемся по фактам:
🔎 f-строки (Python 3.6+):
✅ читаемо, лаконично
✅ быстрее при выполнении
🙅♂️ не работает в Python < 3.6
🙅♂️ неудобно при кавычках внутри строк
🔎 .format():
✅ кросс-версионно (Python 2.7+ и 3.x)
✅ хорош для шаблонов и повторов
🙅♂️ длиннее, особенно с ключами
🙅♂️ легко запутаться с порядком аргументов
🔎 Cтарый стиль %:
✅ кратко для простых случаев
✅ работает даже в старом Python
🙅♂️ типобезопасность на минималках
🙅♂️ легко сломать, особенно при refactoring’е
Выбор зависит от контекста:
🔘 f-строки — выбор для современного Python-кода
🔘
🔘
А вы что используете чаще всего?
❤️ f-строки — будущее уже здесь
👍
P.S. Инструкция, как оставить коммент
Библиотека питониста #междусобойчик
Python предлагает сразу три способа форматирования строк — и у каждого есть свои фанаты.
Разбираемся по фактам:
name = "Alice"
age = 30
print(f"{name} is {age} years old.")
name = "Alice"
age = 30
print("{} is {} years old.".format(name, age))
name = "Alice"
age = 30
print("%s is %d years old." % (name, age))
Выбор зависит от контекста:
.format()
— для совместимости и шаблонов%
— для ностальгирующих и логовА вы что используете чаще всего?
❤️ f-строки — будущее уже здесь
👍
.format()
/ %
— стабильность и привычкаP.S. Инструкция, как оставить коммент
Библиотека питониста #междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM