Библиотека питониста | Python, Django, Flask

📘 Tricky Python: квиз из самых коварных ловушек языка20 вопросов, каждый раз случайная выборка из базы WTFPython.В конце показывает объяснение каждой ловушки и даёт карточку с результатом — можно делиться.➡️ Ссылка на квиз📍 Навигация: Вакансии • Задачи • СобесыБиблиотека питониста#буст

🤖 Мы тут подготовили небольшую игру по ИИ-агентамВ ней нужно собрать AI-агента на LangGraph: выбрать узлы, пройти развилки и запустить собственный workflow.Никакой теории — сразу практика. Можно наглядно увидеть, как работают агентные системы, проверьте свои знания или показать другим как это всё работает 🔥🎁 За прохождение получите персональную скидку на курс. Чем больше баллов наберете — тем больше будет скидка.Плюс сейчас действует предложение: покупаешь 1 курс, получаешь еще 2 любых в подарок. Для этого надо будет оставить заявку на сайте академии после прохождения игры.🚀 Собрать своего AI-агента

🤖 Используешь AI для написания кода? В Яндексе покажут, как применять AI для реальных задач разработки.23 июня в 19:00 совместно с Яндексом проведём открытый урок «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».Спикер — Ольга Лукьянова, руководитель команды поиска и навигации по коду в SourceCraft. Более 18 лет развивала инструменты для разработчиков в JetBrains и руководила разработкой IDE в Huawei.Что получишь на уроке:— поймёшь, как использовать AI-ассистентов и облачных агентов в работе;— научишься быстрее разбираться в новых проектах и кодовой базе;— узнаешь, какие задачи стоит отдавать AI и как получать качественный результат;— увидишь полный workflow работы с AI: от постановки задачи до код-ревью.На уроке — живой разбор реального проекта с кодом. Ольга покажет промпты из рабочих сценариев и ответит на ваши вопросы в Q&A.⚠️ Количество мест ограничено🗓️ Когда: 23 июня, 19:00 (МСК)👉 Занять место на открытом уроке

Библиотека питониста#развлекалово

⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует открытый урок!Тема:«Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены»🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа.Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт.🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов».👉 Успей присоединиться к уроку

✳️ Pyodide 314.0: Python в браузере стал по-настоящему взрослымВышел Pyodide 314.0, и это не просто очередной релиз. Несколько важных изменений которые меняют экосистему.➡️ Главное: PEP 783 принятТеперь пакеты для Pyodide можно публиковать прямо на PyPI — как обычные wheels для Linux, macOS или Windows. Раньше команда Pyodide вручную собирала и хостила 300+ пакетов. Теперь это головная боль авторов пакетов, а не мейнтейнеров проекта.Для установки пакета в браузере достаточно:import micropipawait micropip.install("ваш-пакет")И пакет приедет прямо с PyPI.➡️ Новая схема версийСкачок с 0.29 до 314.0 не случаен — версия теперь соответствует версии Python. Pyodide 314.x = Python 3.14. Бинарная совместимость пакетов теперь привязана к версии Python, а не к релизу Pyodide.➡️ Что ещё изменилось— ssl, sqlite3, lzma вернулись в стандартную библиотеку — больше не нужно устанавливать отдельно— Доступен новый модуль compression.zstd из Python 3.14— Экспериментальная поддержка сокетов в Node.js — можно подключаться к MySQL, PostgreSQL, Redis— JsBigInt — числа больше 2^53 теперь корректно передаются между Python и JavaScript— Поддержка using из JavaScript Resource Management proposal:{ using proxy = pyodide.runPython("some_object()"); // объект автоматически уничтожается при выходе из блока}Что ещё произошло в экосистеме🐍 Python 3.14.6 и 3.13.14 — плановые релизы с исправлениями: 179 багфиксов в 3.14.6 и 240 в 3.13.14. Никаких новых фич, только стабильность.🛡 Django 6.0.6 и 5.2.15 — security-релизы. Закрыли пять уязвимостей низкой критичности, включая баг с подписанными cookie (`get_signed_cookie()`) и риск отправки писем без TLS при сбое STARTTLS-хендшейка. Обновляться стоит, но паниковать не нужно — severity у всех «low».🧪 Python 3.15.0b2 — вторая бета. Среди заявленных фич: PEP 810 (ленивые импорты для быстрого старта), PEP 814 (встроенный тип frozendict`), `PEP 661 (тип sentinel`) и встроенный профайлер из `PEP 799. До релиза ещё далеко — ожидается в октябре.📍 Навигация:

это всего лишь библиотеки 😁никаких тебе несовместимостей или ошибок импортаБиблиотека питониста#развлекалово

🎥 До открытого урока — несколько дней. Подготовили небольшую подборку материалов от нашего спикера Дмитрия Юдина.Дмитрий руководит AI/ML-направлением в Сloud․ru и развивает Evolution AI Factory — среду для работы с GenAI: от инфраструктуры обучения LLM до внедрения интеллектуальных агентов.С чего начать:📺 AI-инструменты для разработчиков — как код, автотесты и ассистенты меняют рутину инженера.📺 AI-эволюция бизнеса в эпоху генеративных моделей — агентные системы в реальных продуктах.📺 Разработка мертва? — дискуссия о будущем профессии и роли AI в ней.📖 Применение LLM в бизнесе — статья Дмитрия о практике внедрения и роли облака.Одна из ключевых тем Дмитрия — практическое применение агентных систем и их ограничения.Именно об этом — бесплатный урок 18 июня в 19:00: «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены» 🔥🎁 Для участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов».👉 Успей занять место на открытом уроке

📚Напоминаем про наш полный курс «Самоучитель по Python для начинающих»Мы написали и собрали для вас в одну подборку все 25 глав и 230 практических заданий! 🐍 Часть 1: Особенности, сферы применения, установка, онлайн IDE🐍 Часть 2: Все, что нужно для изучения Python с нуля – книги, сайты, каналы и курсы🐍 Часть 3: Типы данных: преобразование и базовые операции🐍 Часть 4: Методы работы со строками🐍 Часть 5: Методы работы со списками и списковыми включениями🐍 Часть 6: Методы работы со словарями и генераторами словарей🐍 Часть 7: Методы работы с кортежами🐍 Часть 8: Методы работы со множествами🐍 Часть 9: Особенности цикла for🐍 Часть 10: Условный цикл while🐍 Часть 11: Функции с позиционными и именованными аргументами🐍 Часть 12: Анонимные функции🐍 Часть 13: Рекурсивные функции🐍 Часть 14: Функции высшего порядка, замыкания и декораторы🐍 Часть 15: Методы работы с файлами и файловой системой🐍 Часть 16: Регулярные выражения🐍 Часть 17: Основы скрапинга и парсинга🐍 Часть 18: Основы ООП – инкапсуляция и наследование🐍 Часть 19: Основы ООП – абстракция и полиморфизм🐍 Часть 20: Графический интерфейс на Tkinter🐍 Часть 21: Основы разработки игр на Pygame🐍 Часть 22: Основы работы с SQLite🐍 Часть 23: Основы веб-разработки на Flask🐍 Часть 24: Основы работы с NumPy🐍 Часть 25: Основы анализа данных с Pandas

💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компаниюДля следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем.Одно направление закрывает только часть задачи.Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥Собери стек навыков под свою цель:🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура);🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps);🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML);🔹 новый оффер и рост дохода.Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения.⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня.👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.

➡️ Symbolica 2.0: символьные вычисления для Python и RustЕсли вы работаете с математическими выражениями и хотите не терять скорость, посмотрите на Symbolica.Это высокопроизводительный фреймворк для символьных вычислений. Идея простая: пишете выражение символически, Symbolica превращает его в быстрый численный код.Из конкретного:🔺 система регистрации символов с неймспейсами, алиасами и тегами🔺 новый интерфейс evaluator с JIT-компиляцией и double-float арифметикой🔺 новые встроенные функции: гамма, полилогарифмы, функции Бесселя, дзета Римана🔺 красивый вывод в Jupyter и Marimo: HTML, LaTeX, Typst, цветные скобкиКак выглядит в Pythonfrom symbolica import Expressionx, y = Expression.symbols("x", "y")e = (1 + x) ** 2 + y# разворачиваемprint(e.expand()) # -> 1 + 2*x + x^2 + y# берём производнуюprint(e.derivative(x)) # -> 2 + 2*xВыражения превращаются в численные функции — это полезно когда нужна скорость.pip install symbolica📍 Навигация: Вакансии • Задачи • СобесыБиблиотека питониста#буст

🔥 Строишь ИИ-агентов? Руководитель AI/ML-направления Сloud․ru покажет, где большинство архитектур ломаются, и как этого избежать.18 июня в 19:00 совместно с Сloud․ru проведём открытый урок «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены».Спикер — Дмитрий Юдин, эксперт по масштабированию и оптимизации вычислительных ресурсов для ML. Под его руководством развивается Evolution AI Factory — цифровая среда для работы с GenAI. Он занимается развитием сервисов генеративного ИИ, инфраструктуры для обучения больших языковых моделей и внедрением интеллектуальных агентов.Что получишь на уроке:— критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;— разбор популярных архитектурных ошибок;— реальные ограничения современных ИИ-агентов;— практические рекомендации по проектированию агентных систем.🎁 Для участников урока подготовили промокод на скидку 10 000 ₽.🗓️ Когда: 18 июня, 19:00 (МСК)👉 Занять место на открытом уроке

👀 5 тайп-чекеров в Python — нужно ли запускать все?mypy, Pyrefly, Pyright, ty, Zuban — и это ещё не конец списка. Как поддерживать библиотеку когда каждый чекер хочет свои аннотации.Короткий ответ: не нужно гонять все пять по исходникам. Нужно гонять их по тестам.Когда вы запускаете тайп-чекер на внутреннем коде — вы проверяете свою логику. Каким чекером пользоваться внутри — ваш выбор.Но каким чекером пользуются ваши пользователи — не ваш выбор. Они придут с mypy, кто-то с Pyright, кто-то уже перешёл на ty. И все они будут взаимодействовать с вашим публичным API.Запускайте как можно больше чекеров на тестах → убедитесь что публичный API работает для всех.Пример из PolarsВот во что превращается код когда пытаешься угодить всем чекерам сразу в исходниках:@overload # type: ignore[override]def __eq__( # pyrefly: ignore[bad-override] self, other: pl.DataTypeExpr) -> pl.Expr: ...@overloaddef __eq__(self, other: PolarsDataType) -> bool: ...def __eq__( # ty: ignore[invalid-method-override] # pyright: ignore[reportIncompatibleMethodOverride] self, other: pl.DataTypeExpr | PolarsDataType) -> pl.Expr | bool:4 разных type-ignore комментария на 7 строк. Кодовая база быстро превращается в кашу.А вот тест на тот же метод — все 5 чекеров проходят его без единой ошибки:def test_dtype_time_units() -> None: for time_unit in DTYPE_TEMPORAL_UNITS: assert pl.Datetime == pl.Datetime(time_unit) assert pl.Duration == pl.Duration(time_unit)Чекеры расходятся в том как должна быть написана реализация, но соглашаются в том как API ведёт себя снаружи. А пользователям важно именно это.Практический совет✳️ Тесты → запускайте максимум чекеров✳️ Исходники → выберите один, который вам нравится✳️ Для строгой проверки → Pyrefly (быстрый, соответствует спецификации)✳️ Для постепенного добавления типов → mypy в мягком режиме📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы📍 Канал в MaxБиблиотека питониста#буст

🗺️ Как работает алгоритм ДейкстрыАлгоритм Дейкстры — один из самых известных алгоритмов поиска кратчайшего пути в графе. Именно на подобных идеях строятся навигаторы, системы маршрутизации и многие сетевые протоколы.📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы📍 Канал в MaxБиблиотека питониста#буст

🔥 Инженерная методичка по ИИ от Романа Барлоса (Team Lead в Yandex Cloud)Продолжаем делиться экспертизой команды курса «Разработка ИИ-агентов».Роман собрал мастхев-инструменты и ключевые работы для тех, кто хочет выйти за рамки вайбкодинга.🛠️ Полезные инструменты:• Understand Anything — граф знаний по коду и зависимостям.• DeepTutor — open-source платформа для персонализированного обучения.• Superpowers — набор практик для системной разработки с ИИ.• Awesome Agent Skills — коллекция навыков для ИИ-агентов.📚 Ключевые работы по LLM:• Attention Is All You Need (2017) — архитектура Transformer.• GPT-1 (2018) — начало эпохи GPT.• GPT-2 (2019) — решение новых задач без дообучения.• GPT-3 (2020) — обучение на примерах из запроса.• InstructGPT (2022) — RLHF и современные чат-боты.На курсе Роман выступает консультантом программы: помогает формировать содержание уроков с опорой на актуальные инженерные практики».Занять свое место на потоке:👉 Курс «Разработка ИИ-агентов»

😎 Знакомьтесь с экспертом Proglib.academy: Senior Software Engineer и Team Lead в Yandex Cloud Роман БарлосРоман — консультант нашего курса «Разработка ИИ-агентов». Он работает на стыке cloud-native архитектуры и AI, активно внедряя современные ИИ-подходы в реальные процессы разработки.За что его ценит IT-комьюнити?🟣 Team Lead и AI-евангелист в команде UX Yandex Cloud14-лет в разработке. Занимается AI-адопшеном в команде Yandex Cloud, проводит мастер-классы и продвигает лучшие практики для повышения эффективности разработчиков.🟣 Техлид Sourcecraft Code AssistantС сильным практическим бэкграундом принимал участие как технический лид в создании мощного AI-расширения для VS Code.🟣 Создатель полезного Open SourceРазрабатывает утилиты, которые позволяют быстро начать эксперименты с инференсом и агентами в локальном окружении: например, набор скриптов vllm-setup для быстрого запуска окружения и mini-proxy — минималистичный прокси для OpenAI API провайдеров.🟣 Автор интерактивных ML-визуализацийОбъясняет сложные концепции наглядно. Создал серию залипательных обучающих материалов, где можно вживую пощупать работу сетей Хопфилда, машин Больцмана и VC-размерности.Роман регулярно делится инженерными наработками, инсайтами и экспертизой в своем авторском Telegram-каналеНа курсе Роман выступает консультантом программы: он помогает формировать содержание уроков с опорой на актуальные инженерные практики и жесткие требования индустрии.Узнать больше о программе и разработке автономных систем:👉 Курс «Разработка ИИ-агентов»Так, продолжаем знакомить вас с командой?👍 — Да, ждем новых лиц🔥 — Жду полезные материалы от Романа

🐍 Python For Loops Explained: от основ до практических примеровЦиклы — одна из первых и самых важных тем в Python.Отличный материал для новичков и тех, кто хочет быстро освежить знания по одной из самых базовых и полезных конструкций Python.📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы📍 Канал в MaxБиблиотека питониста#буст🐍 Python For Loops Explained: от основ до практических примеровЦиклы — одна из первых и самых важных тем в Python.Отличный материал для новичков и тех, кто хочет быстро освежить знания по одной из самых базовых и полезных конструкций Python.📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы📍 Канал в MaxБиблиотека питониста#буст

🛠 Прокачиваем Claude Code и Codex: топовые скилы, которые сделают из твоего ИИ сеньораПока все просто закидывают нейронки базовыми промптами, продвинутые инженеры уже вовсю собирают и используют кастомные «скилы» (модули расширения). Они превращают generic-модели в специализированных бойцов.Забирайте подборку ультимативных скилов для AI-агентов, которые закроют большинство ваших повседневных болей:cybrix-skills — скил для Claude Code, который позволяет одной командой задеплоить статический сайт на хостингbook-to-skill — скил для Claude Code, превращающий PDF и EPUB в структурированные скилы. На выходе директория ~/.claude/skills/<имя-книги>/ с файлами по главам, глоссарием, списком паттернов и шпаргалкойskills — набор скилов для AI-агентов, решающих типичные проблемы разработки: непонимание задачи, многословность агента, нерабочий код и архитектурный хаосhatch-pet — скил Codex для создания виртуального питомцаTaste-skill — это коллекция скилов, которая помогает создавать премиальные фронтенды с продуманной типографикой, анимацией и композициейGraphify — скил, который одной командой /graphify строит граф знаний всего проекта (код, документы, PDF, изображения, видео) и позволяет задавать вопросы по архитектуре проекта 🔹 Курс о том, как внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса🔹 Получить консультацию менеджера🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib🏃‍♀️ Proglib Academy#буст

⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps!— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектурыКурс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.

🆕 Вышел PyPy 7.3.23: обновление для Python 2.7 и Python 3.11Команда PyPy выпустила версию 7.3.23 — небольшой, но полезный релиз с исправлениями ошибок и улучшениями совместимости.Что изменилось:🔹 Исправлено слишком агрессивное предупреждение о неиспользуемых coroutine.🔹 Устранены проблемы с множественным наследованием в C-расширениях.🔹 Обновлён байткод-интерпретатор: теперь используются exception tables вместо специальных opcode-инструкций. Благодаря этому вывод dis стал гораздо ближе к формату CPython. На производительность изменение пока не влияет.Релиз включает два интерпретатора:• PyPy2.7 — совместим с Python 2.7 и стандартной библиотекой CPython 2.7.18+• PyPy3.11 — совместим с Python 3.11 и стандартной библиотекой CPython 3.11.15Для справки:PyPy — это альтернативная реализация Python, которая выступает как drop-in replacement для CPython.Главное преимущество — встроенный JIT-компилятор, который во многих сценариях позволяет выполнять Python-код заметно быстрее без изменений в самом приложении.📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы📍 Канал в MaxБиблиотека питониста#буст