Latest posts
Python Скрипты
10 Jun, 15:46
Python иногда может выглядеть как тёмная магия.Вот однострочный quicksort через lambda:q = lambda x: x and q([i for i in x[1:] if i <= x[0]]) + [x[0]] + q([i for i in x[1:] if i > x[0]])Что тут происходит:берём первый элемент как pivot всё, что меньше или равно ему, рекурсивно сортируем слева сам pivot ставим в центр всё, что больше, рекурсивно сортируем справа если список пустой, возвращается пустой списокРаботает красиво, но в продакшен так писать не надо. Это скорее пример того, насколько гибким может быть Python, чем нормальный стиль кода.Минусы очевидные: плохая читаемость, рекурсия, лишние списки на каждом шаге и риск упереться в лимит рекурсии.Но как демонстрация идеи quicksort в одну строку — выглядит эффектно.Python Скрипты
27 May, 16:06
⚡️ Python в 2026 - это не теория, а навык, который можно сразу применять.Курс для тех, кто хочет не просто «посмотреть уроки», а реально научиться писать код, автоматизировать задачи, собирать проекты и пользоваться ИИ в разработке без слепого копирования.Что внутри:- Python с нуля - много практики - реальные задачи и проекты - автоматизация - работа с файлами, данными и API - вайбкодинг как современный навык - база для backend, data, ботов и AI-инструментовПодойдёт новичкам и тем, кто уже пробовал учить Python, но так и не дошёл до уверенного применения.Не откладывайте ещё на год. Python + ИИ-инструменты - один из самых быстрых способов войти в разработку и начать делать реальные проекты.Старт здесь: https://stepik.org/course/288218/info
Python Скрипты
26 May, 10:53
🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам»На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior.Маршрут собран под современный Python:- Python 3.13+ - free-threaded mode без GIL - JIT - uv вместо боли с pip/venv/poetry - ruff, pyright, pytest, hypothesis - async-first подход - типизация - CPython внутри - web, базы, ML/AI, DevOps и архитектураВ роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура.Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому
Python Скрипты
16 May, 10:54edited
✔️ Machine Learning Roadmap: нормальная карта входа в ML без сказок про «выучить нейросети за месяц»Большой русскоязычный roadmap по машинному обучению: от первого import numpy до LLM, RAG, fine-tuning, AI-агентов и MLOps.И это не просто очередной список ссылок в стиле «посмотри 40 курсов и станешь ML engineer». Внутри нормальная структура: что учить, в каком порядке, зачем это нужно и какой практический артефакт должен появиться после каждого этапа.Roadmap разбит на 7 треков:- фундамент: Python, математика, статистика, инструменты - классический ML: scikit-learn, табличные данные, метрики, валидация - Deep Learning: PyTorch, CNN, RNN, training loop - LLM и трансформеры: attention, KV-cache, RAG, LoRA, агенты - Generative AI: изображения, видео, аудио, мультимодальность - MLOps и прод: Docker, Kubernetes, CI/CD, мониторинг, serving - специализация
Python Скрипты
26 Apr, 13:55
🚀 Browser Harness - это легкий инструмент, позволяющий LLM выполнять любые задачи в браузере с полной свободой действий. Он самозаживляющийся и работает напрямую с Chrome через WebSocket, позволяя агенту добавлять недостающие функции по мере выполнения задач.Основные моменты: - Полная свобода действий для LLM в браузере. - Самообучение: агент создает недостающие функции. - Поддержка бесплатных удаленных браузеров. - Простой и понятный код (~592 строки Python). - Возможность добавления новых доменных навыков.📌 GitHub: https://github.com/browser-use/browser-harness#python
Python Скрипты
20 Apr, 04:56
Создание новой переменной в Python фактически означает создание нового имени для уже существующего объекта. Именно поэтому этот процесс называется связыванием имени (name binding).Существует множество способов связать имя с объектом. Вот примеры того, как можно связать x:x = y # Присваивание import x # Импорт модуля class x: pass # Определение класса def x(): pass # Определение функции def y(x): pass # Определение аргумента функции for x in y: pass # Перебор элементов в цикле with y as x: pass # Использование в конструкции with except y as x: pass # Обработка исключенияТакже можно привязать имя к объекту, манипулируя глобальным пространством имен:In : x NameError: name 'x' is not defined # Ошибка: переменная x не определенаIn : globals()['x'] = 42 # Присваивание через globals() In : xPython Скрипты
13 Apr, 13:34
🚀 Ты всё ещё называешь обёртку над ChatGPT «AI-продуктом»?Пока ты пишешь промпты - рынок уже ушёл дальше.Сейчас выигрывают не те, кто умеет красиво формулировать запросы, а те, кто строит агентные системы: - принимают решения сами - ходят в API - работают с Postgres и Redis - управляют браузером через Playwright - доводят задачи до результата без человекаИ вот правда, о которой мало говорят:90% таких систем умирают между ноутбуком и продом.Работает локально. Ломается в реальности. Нет архитектуры. Нет устойчивости. Нет деплоя.AI Agents Engineering - курс со Stepik, который закрывает этот разрыв.
Python Скрипты
17 Mar, 08:07
forwarded from @pythonl
🚀 Себастьян Рашка собрал в одном месте галерею архитектур современных языковых моделей.Внутри - 40+ моделей (2024–2026): от DeepSeek и Qwen до Nemotron и Grok.Для каждой модели есть:• наглядная схема архитектуры • размер и число параметров • тип декодера • ссылки на технические отчёты и конфиги • иногда даже реализацииПо сути это единая карта современных LLM, где можно быстро посмотреть, как устроены разные модели и как эволюционируют архитектуры.https://sebastianraschka.com/llm-architecture-gallery/🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max@pythonlPython Скрипты
15 Mar, 11:04
forwarded from @python_job_interview
🐍 Python-библиотеки - сложность изучения 🔥• 🌐 Requests - 🟢 Легко • 📊 Pandas - 🟢 Легко • 🔢 NumPy - 🟢 Легко • 📈 Matplotlib - 🟢 Легко • 🕸️ BeautifulSoup - 🟢 Легко• ⚡ FastAPI - 🟡 Легко–Средне • 🧩 Pydantic - 🟡 Легко–Средне • 📦 Pytest - 🟡 Легко–Средне• 🗄️ SQLAlchemy - 🟠 Средне • 🤖 Scikit-Learn - 🟠 Средне • 🔥 PyTorch - 🟠 Средне • 🧠 TensorFlow - 🟠 Средне • 📉 Statsmodels - 🟠 Средне• 🧬 Dask - 🔴 Сложно • ⚡ Ray - 🔴 СложноPython Скрипты
6 Mar, 10:04
Python Скрипты
22 Feb, 07:39
👇Python баг, который выглядит безобидно… но ломает логику #pythonfruits = ["apple", "lime", "orange", "pineapple", "orange"]for f in fruits: if f == "orange": fruits.remove(f)print(fruits) Ожидание: оба orange удалятся.Реальность: один orange остаётся.Почему так происходит?Ты изменяешь список во время итерации. После удаления элементы сдвигаются, и цикл пропускает следующий элемент.Это классический сценарий продакшн-багов:Python Скрипты
6 Feb, 09:04
⚡️ Python-код, который работает, но делает лишнее в 100 разЭтот Python-код выглядит нормально. Он работает. Он проходит тесты. Но делает лишнюю работу в десятки, а иногда и в сотни раз.Самая частая причина — ты случайно превращаешь линейный алгоритм в квадратичный.Типичный сценарий: - есть список - внутри цикла ты каждый раз делаешь in, count, index - на маленьких данных всё быстро - на реальных — приложение начинает «тормозить без причины»Проблема в том, что: - list — это O(n) для поиска - поиск внутри цикла = O(n²) - Python честно делает работу, которую ты ему попросилPython Скрипты
29 Jan, 11:31
Управление зависимостями в Python проектахВажно знать, что управление зависимостями в проектах на Python - это ключевой аспект, который часто упускается из виду на курсах. Использование виртуальных окружений и файла зависимостей, таких как requirements.txt, поможет избежать конфликтов между библиотеками и упростит развертывание проектов.Подписывайся, больше фишек каждый день !# Создание виртуального окружения python -m venv myenv # Активация виртуального окружения # На Windows myenv\Scripts\activate # На macOS/Linux source myenv/bin/activate # Установка зависимостей pip install requests numpy # Сохранение зависимостей в файл pip freeze > requirements.txt # Установка зависимостей из файла pip install -r requirements.txtPython Скрипты
25 Jan, 06:14edited
🖥 PYTHON МАТЕМАТИКА КАК У ПРОФИПпрофессиональный подход к математике в Python строится не вокруг «посчитать формулу», а вокруг правильного стека инструментов и воспроизводимости. Всегда разделяй символьную математику, численные методы и работу с данными.Для аналитики и вывода формул используй SymPy, для быстрых численных расчётов - NumPy, для научных алгоритмов - SciPy, для больших таблиц экспериментов - Pandas.Никогда не смешивай «магические числа» в коде - все параметры выноси в переменные. Работай в Jupyter или VS Code с ноутбуками, фиксируй версии библиотек и обязательно проверяй устойчивость решений через разные методы (например, интеграл численно и аналитически). Так код становится не просто расчётом, а научным инструментом.import numpy as np import sympy as sp from scipy import integrate# 1. Символьная математика x = sp.symbols('x') exprPython Скрипты
18 Jan, 08:12
⚡️ Экономичный способ развернуть DeepSeek локально запускай модель через Ollama.Так ты получаешь мощную LLM на своём ПК без облака и без огромных требований к железу.Что важно:- выбирай DeepSeek Distill 7B/8B или 14B - формат GGUF + квантизация Q4 (лучший баланс) - поднимаешь как локальный API и дергаешь из Python, бота или агентаПлюс:- приватность - всё работает локально - дешево - не нужен сервер - можно быстро менять модель, не трогая код# 1) Установи Ollama (macOS/Linux/Windows) # https://ollama.com# 2) Запусти экономичную DeepSeek модельPython Скрипты
11 Jan, 11:01
🖥 Подробный вводный курс по парсингу на Python 2026 годаВ этом бесплатном курсе вы шаг за шагом научитесь собирать данные с веб-сайтов с помощью Python. Мы начнём с основ парсинга (скрапинга) - автоматического сбора информации с веб-страниц – и постепенно перейдём к более продвинутым темам.Материал разбит на модули с понятными примерами и практическими заданиями после каждой темы. Курс рассчитан на начинающих и продолжающих (junior/middle) разработчиков, знакомых с основами Python.📌 Гайд
Python Скрипты
10 Jan, 07:57
🖥 БЫСТРЫЙ СЕРВЕР ДЛЯ PYTHON ЗА 5 МИНУТНужно быстро поднять сервер под Python-проект без лишней возни? Ставим системные пакеты, создаём отдельного пользователя, настраиваем venv, делаем systemd-сервис и сразу получаем автозапуск + рестарт при падении.Идеально для FastAPI / Flask / любых API и ботов.sudo apt update && sudo apt install -y python3-venv python3-pip nginx sudo useradd -m -s /bin/bash app && sudo mkdir -p /opt/app && sudo chown -R app:app /opt/app sudo -u app bash -lc 'cd /opt/app && python3 -m venv venv && ./venv/bin/pip install -U pip uvicorn fastapi'sudo tee /etc/systemd/system/app.service >/dev/null <<'EOF' [Unit] After=network.target[Service] User=app WorkingDirectory=/opt/app ExecStart=/opt/app/venv/bin/uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 Restart=alwaysPython Скрипты
27 Nov 2025, 06:31
⚡️ Полное руководство по Bash: от основ к продвинутым темамBash (Bourne Again SHell) — это одна из самых популярных Unix-оболочек, широко используемая для запуска команд и написания скриптов в Linux и macOS.Скрипты Bash позволяют автоматизировать рутинные задачи, объединять команды в программы и управлять системой через командную строку.Данное руководство последовательно познакомит вас с основами Bash (синтаксис, переменные, условия, циклы и т.д.), а затем перейдет к продвинутым возможностям (таким как настройка strict mode, использование trap-обработчиков, планирование задач через cron и др.). Мы рассмотрим практические примеры скриптов, сопровождая их поясняющими комментариями, чтобы у вас сложилось цельное понимание создания надежных Bash-скриптов.https://uproger.com/polnoe-rukovodstvo-po-bash-ot-osnov-k-prodvinutym-temam/Видео: https://www.youtube.com/watch?v=ei0a1TT4ukU
Python Скрипты
25 Nov 2025, 06:38
📃 КАК СОЗДАТЬ ФАЙЛ В PYTHON ПРОЩЕ ВСЕГОСамый простой и надёжный способ создать файл в Python это использовать встроенную функцию open в режиме записи. Python автоматически создаёт файл если его нет и сразу даёт доступ для записи. Такой подход работает на любых системах и не требует дополнительных библиотек. Подписывайся, больше фишек каждый день !Python Скрипты
21 Nov 2025, 06:37
🚨 SQL Никогда НЕ ДЕЛАЙ ТАК #sqlНИКОГДА НЕ ЛОМАЙ ИНДЕКСЫ ФУНКЦИЯМИ: не оборачивай индексируемые поля в функции внутри WHERE.Как только ты пишешь LOWER(), CAST(), COALESCE() или любые вычисления по колонке — индекс перестаёт работать, и запрос падает в полное сканирование таблицы.Это одна из самых тихих причин, почему запросы внезапно превращаются в тормоза.Вместо этого приводи значения заранее или используй функциональные индексы.Плохо: индекс по email НЕ используется SELECT FROM users WHERE LOWER(email) = 'user@example.com';-- Хорошо: нормализуем значение заранее SELECT FROM users WHERE email = 'user@example.com';
Related Channels
Other channels in the same section of the catalogue.
