Python вопросы с собеседований

👩‍💻 Простое объяснение работы с list в Python!

@python_job_interview

👩‍💻 Flexx — это фреймворк для создания графических интерфейсов на чистом Python с использованием веб-технологий!

💡 Он позволяет разработчикам создавать приложения, которые работают как на настольных компьютерах, так и в браузерах. Основная идея Flexx — это использование Python для описания логики интерфейса, при этом взаимодействие с пользователем реализуется через HTML, CSS и JavaScript, сгенерированные автоматически.

🌟 Ключевая особенность фреймворка — возможность создавать приложения с использованием декларативного подхода. Flexx поддерживает функционально-реактивное программирование (FRP) и предоставляет инструменты для управления состоянием и событийной моделью. Это делает его подходящим выбором для приложений, где требуется динамическое взаимодействие и высокая интерактивность.

🔐 Лицензия: BSD-2-Clause

🖥 Github

@python_job_interview

👩‍💻 Простой совет для улучшения вашего Python кода!

@python_job_interview

👩‍💻 xarray — это библиотека на Python, предназначенная для работы с многомерными массивами данных (например, временные ряды или геопространственные данные) с использованием метаданных!

🌟 Она расширяет функциональность библиотек NumPy и Pandas, добавляя поддержку метаданных, таких как имена измерений, координаты и атрибуты, что упрощает анализ научных и инженерных данных.

💡 Xarray активно используется в научных исследованиях, особенно для обработки климатических, океанографических и спутниковых данных. Библиотека поддерживает интеграцию с другими инструментами для распределённых вычислений, такими как Dask, позволяя обрабатывать большие наборы данных на основе кластеров. NASA также поддерживает развитие xarray для анализа данных, связанных с их миссиями!

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@python_job_interview

Как найти девушку используя питон

👩‍💻 questionary — библиотека для Python, которая предоставляет простой и удобный способ создавать интерактивные текстовые интерфейсы в командной строке! Эта библиотека подходит для создания диалогов с пользователем, например, для выбора из списка, ввода текста или подтверждения.

🔍 Основные возможности Questionary:

🌟 Разнообразие типов вопросов: Ввод текста, Выбор одного варианта из списка, Выбор нескольких вариантов, Подтверждение, Ввод пароля, Слайдер!

🌟 Поддержка настроек: Можно кастомизировать внешний вид и поведение вопросов, есть возможность задать предустановленные значения по умолчанию.

🌟 Интуитивный и минималистичный API.

🌟 Поддержка ANSI-цветов: Возможность стилизовать вопросы для более выразительного отображения.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

👩‍💻 algorithms — полезный репозиторий с коллекцией алгоритмов, реализованных на языке Python!

🌟 Он охватывает широкий спектр алгоритмических тем, включая сортировку, поиск, работу с графами, структуры данных, динамическое программирование, криптографию и многое другое. Основной целью репозитория является предоставление образовательного ресурса для изучения алгоритмов и улучшения навыков программирования.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

⚡️ Тензорное разложении и его применении в машинном обучении. Урок 4

📌 Видео
📌 Урок 1 / Урок2 / Урок3
📌 Colab

👩‍💻 pywebview — это легковесная кроссплатформенная библиотека на Python, которая позволяет создавать графический интерфейс для приложений с использованием веб-технологий, таких как HTML, CSS и JavaScript!

🌟 Она отображает веб-контент в родных окнах GUI на различных операционных системах (Windows, macOS, Linux, Android) с минимальными зависимостями, сохраняя малый размер исполнимого файла. Pywebview поддерживает двустороннюю связь между Python и DOM, что позволяет интегрировать веб-технологии с Python-программами.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

@python_job_interview

📌Топ Python-проектов для ML 2024 года.

Эти проекты были выбраны на основе их актуальности на 2024 год. Каждый из них - смесь практической полезности, новизны и, честно говоря, крутости, будь то смелый и инновационный подход, элегантное решение сложных проблем или просто умная реализация.

🟢BAML - предметно-ориентированный язык для работы с LLM.

BAML превращает текстовые промпты в многократно используемые функции LLM с типизированными переменными и обеспечивают конкретный тип выходных данных. BAML превосходит другие методы получения структурированных данных от LLM и поддерживает VS Code и Cursor.

🟢marimo - Python notebooks геймчейджер.

Новый подход к notebook, который превращает их в мощную, реактивную среду для создания удобных для совместного использования рабочих процессов. Marimo готов заменить Jupyter и Streamlit, устраняя проблемы скрытого состояния и ручного выполнения ячеек.

🟢OpenHands - мощный агент для разработки.

Безопасная изолированная среда, где AI-агенты могут выполнять код, взаимодействовать с веб-браузерами, управлять файлами, отлаживать проблемы, рефакторить код и даже сотрудничать с другими агентами. Среда включает в себя Docker-песочницу с доступом к bash-оболочке, веб-браузингом и IPython-сервером.

🟢Crawl4AI - интеллектуальный веб-скрапинг.

Библиотека, которая обрабатывает динамический контент, обходит механизмы защиты от ботов, извлекает структурированные данные и масштабирует задачи сбора массивов информации. Асинхронная архитектура дает высокую скорость работы даже со сложным JavaScript. На выходе - форматы JSON, markdown и очищенный HTML, готовые для импорта в LLM. Crawl4AI поддерживает Chromium, Firefox и WebKit через Playwright.

🟢LitServe - универсальный движок для развертывания моделей.

Детище LightningAI - мощный инструмент для развертывания моделей и сложных AI-конвейеров. Построен на базе FastAPI, поддерживает PyTorch, TensorFlow, JAX и работает с GenAI, СV, ASR и эмбедингами. LitServe умеет в KV-кэширование для LLM, и подходит как для легких приложений, так и для тяжелых корпоративных нагрузок.

🟢Mirascope - унифицированный интерфейс LLM.

Python-инструмент для упрощения извлечения структурированных данных из LLM. Он предлагает удобный интерфейс, основанный на декораторах и декларативных схемах. Mirascope поддерживает OpenAI, Anthropic и Cohere и имеет свой поисковый агент WebSearchAgent, который может автономно собирать информацию из интернета.

🟢Surya - OCR с высокой точностью.

OCR-система на 90 языках. Surya извлекает текст из сканированных изображений, PDF-файлов и других визуальных форматов с точностью, сравнимой с Google Cloud Vision. Помимо OCR, Surya проводит расширенный анализ документа, определяя заголовки, изображения, таблицы и порядок чтения, что идеально для оцифровки книг, форм и научных документов.

🟢DataChain - конвейер данных для ИИ.

Платформа для управления версиями мультимодальных наборов изображений, видео, текста и PDF-файлов. Библиотека преобразует разрозненные файлы в централизованные датасеты, которые легко запрашивать и манипулировать с помощью Python без использования Spark или SQL. DataChain поддерживает PyTorch, TensorFlow, AI-генерацию метаданных, сериализацию инференса LLM и выполнение пакетных процедур.

🟢Narwhals - универсальный слой совместимости для DataFrame-библиотек.

Легковесный слой, который объединяет pandas, Polars, PyArrow, Modin и cuDF в Python. Он позволяет писать код, не зависящий от используемого бэкенда, используя подмножество API Polars в качестве интерфейса. Поддерживает как eager, так и lazy execution стили, включая Dask. Narwhals не имеет зависимостей и обеспечивает статическую типизацию для автозавершения и подсказок в IDE.

🟢PydanticAI - фреймворк для разработки AI-приложений.

Фреймворк агентов, которые управляют взаимодействием с LLM и проверкой их инференса. Имеет систему внедрения зависимостей, позволяющую динамически получать контекстные данные. PydanticAI поддерживает пользовательские функции Python, вызываемые агентами для доступа к информации и выполнения вычислений.


@ai_machinelearning_big_data

⚡️ Математика машинного обучения.Базовые понятия тензорного исчисления. Урок 3

📌 Видео
📌 Урок 1 / Урок2
📌 Colab

@python_job_interview

👩‍💻 Словарные включения в Python: как и когда их использовать?

💡 Словарные включения — это краткий и быстрый способ создания, преобразования и фильтрации словарей в Python. Они могут значительно повысить краткость и читаемость вашего кода по сравнению с использованием обычных for циклов для обработки ваших словарей!

🌟 Понимание работы с ними имеет решающее значение для вас как разработчика Python, поскольку они представляют собой крайне полезный инструмент Python для работы со словарем и могут стать ценным дополнением к вашему набору инструментов программирования!

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

🌐Хотите создать веб-приложение, но не знаете, с чего начать?

📖На открытом уроке «Создание веб-приложения на Django за 1 час» вы сделаете первый шаг в мире веб-разработки. Мы начнём с идеи и за час создадим работающий проект.

⚙️Настроим окружение, создадим модель данных, разберёмся с админ-панелью и выведем результат на экран. Вы увидите, что программирование на Python — это просто, если за дело берутся профессионалы!

👉Присоединяйтесь 25 декабря в 20:00 мск и получите скидку🥳 на участие в большом курсе «Python Developer. Basic»: https://otus.pw/HGAC5/?erid=LjN8KLsSN 

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

❓ Что выведет этот код и почему?

❗️ Ответ: 6. Объяснение:

1. В функции outer_func создается x со значением 2.

2. Следом объявляется функция inner_func, она не запоминает значение x или y сразу, а получит его только при ее использовании.

3. x становится равен x + 2, т.е. 4, объявляется y со значением 2

4. выполняется блок return (x(4) + y(2) = 6).

5. Несмотря на объявление значения y = 3, функция inner_func будет вызвана только после возвращения значения y = 2. Поэтому вывод будет равен 6.


@python_job_interview

⚡️ Курс: Математика Машинного обучения Урок 2 Инвариантность

📌 Видео
📌 Урок 1
📌 Colab

@python_job_interview

🔥 geeksforgeeks.org — невероятно полезный сайт с огромным числом справочных материалов, курсов и подготовкой к собеседованиям во всевозможных отраслях IT!

🔗 Ссылка: *клик*


@python_job_interview

Подготовка к Новому году – это волнительно и приятно.
Но давайте совместим приятное с полезным.

Например, создадим телеграм-бот для новогодних поздравлений!

18 декабря на вебинаре «Телеграм-бот своими руками» вы узнаете:
- Как устроен телеграм-бот
- Как создать телеграм-бот на сервере Telegram
- Как написать бэкенд для телеграм-бота на базе фреймворка Aiogram

Мастер-класс проведёт Кирилл Панфилов, преподаватель OTUS, классный программист и автор ютуб-канала [dirty-python]

Приглашаем начинающих Python-разработчиков, разработчиков на Jave и других языках, а также всех, кто интересуется разработкой и IT.

Результаты вебинара: функционирующий бот, прокачка навыков программирования на Python, доступ к закрытому сообществу,  а ещё – скидка на курсы и полезные материалы.

18 декабря, 19:00 МСК

Записаться на вебинар - https://otus.pw/QZDr/?erid=LjN8K7NSr

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

❓ Что такое хвостовая рекурсия?

❗️ Это — особый вид рекурсии, когда функция заканчивается вызовом самой себя без дополнительных операторов. Когда это условие выполняется, компилятор разворачивает рекурсию в цикл с одним стек-фреймом, просто меняя локальные переменные от итерации к итерации.

@python_job_interview

Придумать, что дарить близким, — ежегодная задача со звёздочкой. А ведь в детстве можно было просто сделать подарок своими руками. Чуть-чуть картона, чуть-чуть ваты и частичку души.

Яндекс Практикум запустил Студию цифровых поделок, где вы снова сможете делать подарки своими руками, но уже с помощью нейросетей и онлайн-сервисов. Выберите настроение, настройте параметры — и алгоритмы подскажут, что и как можно смастерить.

А ещё на странице студии вас ждут приятные бонусы и скидки от Практикума и других сервисов Яндекса.

🎁 Забрать идеи для близких и подарки для себя

👩‍💻 Эта статья посвящена использованию Slack API с Python и Flask для создания чат-ботов и интеграций в Slack. Она объясняет процесс настройки среды, регистрации приложения в Slack, аутентификации через OAuth, и отправки сообщений в каналы Slack. Статья также включает пример простого Flask-приложения, демонстрирующего, как взаимодействовать с API Slack.

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

📖 Огромная бесплатная книга: Введение в науку о данных: основы вычислений!

🔗 Читать: *клик*

@python_job_interview

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

👩‍💻 Изучите разработку бэкенда на Python, создав 3 проекта!

🔍 Вот проекты, которые вы будете реализовывать:

🌟 Генератор статей для блога с помощью AI: Погрузитесь в мир искусственного интеллекта, создавая инструмент, который генерирует статьи блога. Вы узнаете об интеграции ИИ в веб-разработку.

🌟 Клон Netflix: создайте клон Netflix, в котором вы реализуете аутентификацию пользователей, потоковую передачу видео и динамичный, адаптивный пользовательский интерфейс.

🌟 Клон Spotify: ​​создайте платформу потоковой передачи музыки, узнайте, как управлять аудиофайлами, пользовательскими плейлистами и потоковой передачей данных в реальном времени.

🕞 Продолжительность: 10:08:01

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

👩‍💻 Создание простой таблицы с помощью Python!

@python_job_interview

👩‍💻 Python Developer Roadmap — руководство, предназначенное для начинающих разработчиков Python, которое помогает структурировать и планировать процесс обучения и развития карьеры!

🌟 В нем представлен пошаговый план, который охватывает ключевые аспекты Python-разработки: от базовых знаний и синтаксиса до более сложных тем, таких как работа с базами данных, веб-разработка, тестирование, машинное обучение и разработка микросервисов.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 25 Вопросов и Ответов для Python-Собеседования Middle

⚡️ Читать статью

@python_job_interview

❓ Что выведет это выражение и почему?

❗️ Ответ: B (False). Почему так?

🌟 not None: None — это специальное ключевое слово в Python, представляющее отсутствие значения. not — это логический оператор, который инвертирует истинностное значение выражения. Таким образом, not None эквивалентно True

🌟 "" — пустая строка. Она представляет строку без символов. В булевых контекстах пустая строка также считается False.

🌟 != — оператор сравнения «не равно». Он проверяет, являются ли два значения разными.

🔍 Теперь у нас есть: Python print(True != False) True не равно False. Следовательно, выражение True != False оценивается как True. Почему Output равен False?

💡 Путаница может возникнуть из-за того, как Python обрабатывает булевые выражения. В Python некоторые Значения неявно преобразуются в булевы значения в определенных контекстах. Это известно как истинность. Истинны следующие значения: Ненулевые числа, непустые строки, Непустые списки, кортежи, множества и словари. Ложными же считаются 0, пустые строки и null.

❗️ При сравнении not None (что равно True) и "" (что равно False) Python неявно преобразует их в их логические эквиваленты. Однако оператор сравнения != не выполняет логическое сравнение; это строгая проверка равенства. Поэтому, хотя True и False являются различными булевыми значениями, они не считаются "не равными" в строгом смысле оператора !=. Следовательно, вывод равен False.

@python_job_interview

🌟 PydanticAI: фреймворк для создания AI-агентов на основе Pydantic.

PydanticAI - фреймворк для Python, созданный командой разработчиков Pydantic, который упрощает создание приложений с использованием LLM. Фреймворк имеет простой и интуитивно понятный интерфейс для взаимодействия с LLMs, поддерживающими Async OpenAI (Ollama) и openAI API (ChatGPT, Gemini и Groq), с поддержкой Anthropic в ближайшем будущем.

Основная особенность PydanticAI - система внедрения зависимостей, которая передает данные, соединения и логику в целевую модель. Она упрощает тестирование и оценку агентов и позволяет динамически формировать системные промпты и определять инструменты, доступные LLM.

PydanticAI имеет возможность потоковой обработки ответов с валидацией структурированных данных, позволяя контролировать корректность соответствие данных ожидаемому ответу, тем самым повышая эффективность и интерактивность приложений.

Для отладки и мониторинга работы агентов предусмотрена интеграция с Pydantic Logfire, с которым можно отслеживать запросы к базам данных, анализировать поведение модели и оценивать производительность.

▶️ В документации к проекту доступны примеры применения PydanticAI в сценариях:

🟢Построение Pydantic-модели на основе текстового ввода;
🟢Погодный агент;
🟢Агент поддержки клиентов банка;
🟢Генерация SQL-запросов на основе пользовательского ввода;
🟢RAG-поиск по массиву markdown-документам;
🟢Вывод результатов работы агента в терминале;
🟢Пример проверки потокового структурированного ответа на примере информации о видах китов;
🟢Простой чат-приложение.

⚠️ PydanticAI находится на ранней стадии бета-тестирования.

▶️Установка и простой пример "Hello Word" с Gemini-1.5-flash:

# Install via  PyPI
pip install pydantic-ai

# Set Gemini API key
export GEMINI_API_KEY=your-api-key

# Run example
from pydantic_ai import Agent
agent = Agent(
    'gemini-1.5-flash',
    system_prompt='Be concise, reply with one sentence.',
)
result = agent.run_sync('Where does "hello world" come from?')
print(result.data)
"""
The first known use of "hello, world" was in a 1974 textbook about the C programming language.
"""

📌Лицензирование: MIT License.


🟡Документация
🟡Demo
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #LLM #Agents #Framework #PydanticAI

👩‍💻 Учебник по работе с потоками в Python: от базового до продвинутого!

🌟 Изучите потоки Python от базовых до продвинутых концепций, включая параллелизм, многопоточность, создание потоков, синхронизацию и сравнение скорости с многопоточностью и многопроцессорностью!

🕞 Продолжительность: 13:17

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

⚡️ Крутая шпаргалка по Python для data science.

Огромное количество тем:
— Установка Python и базовые операции;
— Типы данных и преобразования: строки, числа, логика;
— Списки: индексация, методы, вложенные списки;
— NumPy: создание массивов, операции, математика;
— Pandas: работа с данными, индексация, слияние, группировка;
— Регулярные выражения (re): работа со строками;
— Jupyter Notebook: основные команды и управление ячейками;
— Обработка NaN: очистка и заполнение данных;
— Работа с файлами: загрузка и сохранение данных;
— Многомерные массивы и их манипуляция.

В хорошем качестве здесь.

🔥 Крайне полезный репозиторий, который содержит кучу практических руководств по многим языкам программирования, в том числе и Python!

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

🔍 Подготовка к собеседованию по Deep Learning!

🌟 Этот комплексный курс содержит 50 наиболее распространенных вопросов с подробными объяснениями для каждого!

🔗 Ссылка: *клик*

#deeplearning #machinelearning

@machinelearning_interview

@python_job_interview

👩‍💻 Эта статья объясняет концепцию рекурсии, описывая, как функция может вызывать саму себя для решения сложных задач путем деления их на более простые подзадачи.

🌟 В статье разбираются примеры, такие как вычисление факториала и проверка палиндрома, а также обсуждаются важные аспекты рекурсии — базовый и рекурсивный случаи, и объясняется, почему важно избегать переполнения стека вызовов. Статья помогает понять, когда рекурсия является оптимальным решением.

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/golang_interview
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

👩‍💻 Scrapegraph AI — это инструмент для интеллектуального веб-скрейпинга на Python, который использует машинное обучение и графовые структуры для структурирования и анализа данных из интернета.

🌟 Scrapegraph AI оптимизирует процесс извлечения данных, распознает шаблоны и связи между данными, что делает его полезным для задач, требующих обработки больших объёмов информации, таких как анализ рыночных данных и мониторинг контента.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

👩‍💻 Изучение Python: 5 проектов для начинающих!

🌟 Начало вашего пути в программировании на Python может показаться сложным, но лучший способ обучения — это практика. Мы рассмотрим пять постепенно усложняющихся проектов, которые проведут вас от новичка до более продвинутых уровней понимания. В ходе этих проектов будут рассмотрены и непосредственно применены такие основополагающие концепции, как операторы печати, обработка ввода, условные операторы, циклы, функции и многое другое!

🕞 Продолжительность: 2:51:08

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

✔️ Stability AI выпустила модели ControlNet для Stable Diffusion 3.5 Large.

Stability AI представила 3 модели ControlNet: Blur, Canny и Depth, которые расширяют возможности Stable Diffusion 3.5 Large. Модели доступны для коммерческого и некоммерческого использования под лицензией Stability AI Community License..

Модель Blur предназначена для апскейла изображений до разрешений 8K и 16K. Canny использует карты границ для структурирования генерируемых изображений. Модель Depth использует карты глубины, созданные DepthFM, для управления композицией изображения.

ControlNet для Stable Diffusion 3.5 Large уже доступны на Hugging Face и поддерживаются в Comfy UI.
stability.ai

✔️ IMAX внедряет ИИ для расширения охвата оригинального контента.

Канадская компания, известная своими огромными кинотеатрами и иммерсивными впечатлениями от просмотра фильмов, объявила о партнерстве со стартапом Camb.ai, базирующимся в Дубае, для использования его моделей речевого ИИ для перевода оригинального контента.

Camb.ai предлагает свою модель Boli для перевода речи в текст и Mars для эмуляции речи. Модели доступны через платформу DubStudio, которая поддерживает 140 языков, включая малые языковые группы. IMAX начнет внедрять переводы на основе ИИ поэтапно, начиная с языков с большим объемом данных.
techcrunch.com

✔️ Anthropic добавила функцию пользовательских стилей в Claude AI.

Новая функция Claude - стиль ответов чат-бота. Обновление доступно для всех пользователей Claude AI и даёт возможность настроить стиль общения или выбрать один из предустановленных вариантов, чтобы быстро изменить тон и уровень детализации.

Пользователям предлагается три предустановленных стиля: формальный для «четкого и отточенного» текста, краткий для более коротких и прямых ответов, и пояснительный для образовательных ответов. Пользователи Claude могут создавать собственные стили, загрузив примеры текстов, отражающих их предпочтительный способ общения.
theverge.com

✔️ Google запустила платформу Health AI Developer Foundations (HAI-DEF) для разработки ИИ в здравоохранении.

Health AI Developer Foundations (HAI-DEF) - публичный ресурс, который должен помочь разработчикам в создании и внедрении моделей ИИ для здравоохранения. HAI-DEF предоставляет разработчикам модели, обучающие блокноты Colab и подробную документацию для поддержки каждого этапа разработки ИИ, от исследований до коммерциализации.

В HAI-DEF входят 3 специализированные модели для медицинской визуализации: CXR Foundation для рентгеновских снимков грудной клетки, Derm Foundation для изображений кожи и Path Foundation для цифровой патологии.
developers.google.com

✔️ Cursor получил обновление с автономными агентами.

Cursor выпустила обновление 0,43, которое обеспечивает частичную автоматизацию написания кода с помощью ИИ-агентов, способных самостоятельно перемещаться по контекстам и выполнять операции в терминале. Обновление позволяет ИИ-агентам реагировать на сообщения об ошибках и принимать автономные решения для устранения проблем. В демонстрации, опубликованной в X, Cursor создает полноценное веб-приложение секундомера с использованием HTML, CSS и JavaScript, включая запуск веб-сервера, все это с помощью одной текстовой подсказки.

Cursor остается бесплатным для загрузки и работает с GPT-4, Claude 3.5 Sonnet и Llama, как локально, так и через API. Платная подписка Pro за 20 долларов в месяц открывает доступ к дополнительным функциям, включая новых ИИ-агентов.
changelog.cursor.sh

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

❓ Что делает [::-1] ?

❗️ Ответ: [::-1] используется для изменения порядка массива или последовательности на обратный.

🔍 Например:

import array as arr
My_Array=arr.array('i',[1,2,3,4,5])
My_Array[::-1]

Вывод : array('i', [5, 4, 3, 2, 1])

🌟 [::-1] перепечатывает обратную копию упорядоченных структур данных, таких как массив или список. Исходный массив или список остается неизменным.

@python_job_interview

👩‍💻 Pexpect — это библиотека для Python, предназначенная для автоматизации взаимодействия с приложениями через терминал!

🌟 Она предоставляет инструменты для управления дочерними процессами, отправки команд и ожидания определённых ответов, используя концепцию "ожидания" (expect). Это особенно полезно для скриптов, которые должны взаимодействовать с утилитами командной строки, такими как ssh, ftp, scp, telnet, или для автоматизации тестирования в терминале.

🔍 Основные возможности:

🌟 Поддержка регулярных выражений для поиска ожидаемых выходных данных.

🌟 Асинхронная работа (в Python 3.4+).

🌟 Управление вводом-выводом и создание псевдотерминалов (pty), что позволяет эмулировать пользовательский ввод!

🔐 Лицензия: ISC

🖥 Github

@python_job_interview

👩‍💻 Пять концепций Python, которые вы обязаны знать!

💡 В этом видео автор охватывает пять основных концепций Python, которые начинающие и продвинутые программисты часто неправильно понимают или с которыми делают ошибки. Эти концепции крайне важны для понимания при чтении чужого кода и написании собственного

🕞 Продолжительность: 19:59

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

👩‍💻 5 способов развернуть list в Python!

@python_job_interview

📹 3blue1brown представил самую короткую и понятную лекцию о нейросетях!

В новом выпуске он рассказывает о механизме внимания и трансформерах. Лекция стала еще более сжатой и увлекательной!

Идеально подходит для абсолютных новичков и даже для тех, кто далек от техники.

Автор уложился всего в 9 минут, чтобы доступно объяснить ключевые аспекты работы нейросети с помощью яркой графики и простых примеров.

📌 Оригинал

👩‍💻 Как использовать объектно-ориентированное программирование в Python – ключевые концепции ООП и вопросы для собеседования для начинающих!

💡 ООП — это важная концепция, которую должен усвоить каждый разработчик, особенно при подготовке к собеседованиям. Она помогает организовать код в модульные и повторно используемые разделы, что упрощает разработку, обслуживание и масштабирование приложений!

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

🖥 Pendulum — это библиотека для работы с датами и временем в Python, созданная как более удобная альтернатива стандартному модулю datetime!

⭐️ Pendulum предоставляет расширенные возможности для манипуляции и форматирования временных данных, включая поддержку таймзон и локализаций. Одной из основных задач библиотеки является упрощение создания и обработки дат и времени, особенно в сложных случаях, таких как вычисления с временными зонами и расчеты разницы между датами.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 GitHub

@python_job_interview

👩‍💻 Подробное объяснение работы функции map() с примерами!

📖 Читать: *клик*

@python_job_interview

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

🖥 kalmangrad — это Python-библиотека для вычисления гладких производных произвольного порядка для временных рядов с нерегулярными интервалами. Она использует байесовскую фильтрацию, что делает её устойчивой к шумам по сравнению с классическими методами численного дифференцирования

⭐️ Библиотека полезна для оценки производных в таких областях, как обработка сигналов и системы управления, и поддерживает вычисление производных вплоть до заданного порядка

🖥 GitHub

@python_job_interview

🖥 Сопоставление структурных шаблонов в Python!

🌟 Сопоставление структурных шаблонов — это мощная конструкция потока управления, изобретенная десятилетия назад, которая традиционно используется в компилируемых языках, особенно в парадигме функционального программирования. Несмотря на это, в Python сопоставление пришло довольно поздно — начиная с версии 3.10

🌟 Для лучшего понимания этого урока у вас должны быть базовые знания языка Python, такие как операторы, циклы, функции и классы!

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

🤔Вас когда-нибудь ставили в тупик типы данных? Почему Python иногда ведет себя так «гибко»?

🚀Узнайте, как этот фундаментальный аспект помогает создавать мощные и эффективные программы.14 ноября в 20:00 мск приглашаем вас на открытый урок по типам данных в Python.

👩‍💻Мы разберемся в динамической и статической типизации, покажем, чем они полезны на практике, и поможем понять, как различные типы данных влияют на работу вашего кода. Это знание — ключ к тому, чтобы уверенно писать программы.Мечтаете стать востребованным Python-разработчиком? Это ваше идеальное начало!

⏩Присоединяйтесь к нам на вебинаре, а после — на полном курсе «Python Developer. Basic», чтобы ускорить свое погружение в язык программирования и разработку. Регистрируйтесь на бесплатный урок и получите скидку на полный курс: https://clck.ru/3EScg2

#реклама
О рекламодателе

❓ Напишите однострочный код, который будет подсчитывать количество заглавных букв в файле

❗️ Ответ : сначала напишем многострочное решение, а затем преобразуем его в однострочный код:

with open(YOUR_FILE) as fh:
count = 0
text = fh.read()
for character in text:
    if character.isupper():
count += 1

🌟 Теперь попробуем преобразовать это в одну линию:

count sum(1 for line in fh for character in line if character.isupper())

@python_job_interview

🖥 Мечтаете о карьере в IT, но не хотите программировать? Хорошая новость: это возможно!

Если стать аналитиком данных — IT-специалистом, который собирает и анализирует данные, чтобы строить прогнозы для бизнеса. Аналитики данных востребованы во многих сферах: IT, маркетинг, ритейл, банкинг и т. д.

Обучение подойдет, если вы:
🟣новичок без опыта в IT
🟣бухгалтер, финансист или экономист
🟣уже работаете с аналитикой и хотите углубить знания для роста в карьере

На курсе вы получите навыки, которые реально нужны работодателям, и овладеете самыми популярными инструментами: Python, Pandas, NumPy, Jupyter Notebook, SQL, Power BI.

🔗 Начните работать аналитиком уже через 6 месяцев! Заполните заявку, чтобы получить бесплатный доступ к первым урокам.

👩‍💻 Сложность алгоритмов и типичные ошибки в Python!

🌟 В этой статье вы узнаете, что такое сложность алгоритмов и откуда она берётся, разберете типичные заблуждения и самые частые ошибки новичков. Материал рассчитан в первую очередь на начинающих Python-разработчиков, а также на тех, у кого Python — первый язык программирования!

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

@python_job_interview

❓ Перечислите стили наследования в Django

❗️ Ответ : В Django существует три возможных стиля наследования:

🌟 Абстрактные базовые классы: этот стиль используется, когда вы хотите, чтобы родительский класс хранил только информацию, которую вы не хотите выводить для каждой дочерней модели

🌟 Наследование нескольких таблиц: этот стиль используется, если вы создаете подкласс существующей модели и вам нужно, чтобы каждая модель имела свою собственную таблицу базы данных

🌟 Прокси-модели: вы можете использовать эту модель, если вы хотите только изменить поведение модели на уровне Python, не изменяя поля модели

@python_job_interview

😉 Уже есть опыт работы с хранилищами данных, но хочешь прокачать скилы и открыть новые карьерные горизонты?
Приглашаем на обучение в Открытые школы Т1!

За месяц ты бесплатно получишь новые знания, практический опыт и шанс продолжить карьеру в крупнейшей российской ИТ-компании — Холдинге Т1!*

А также:

🧩 бесплатное обучение в гибком формате: по вечерам, онлайн, из любого города РФ;

🧩 материалы от HR для прокачки резюме и подготовки к интервью в Т1;

🧩 знакомство с ИТ-командой, погружение в нашу культуру, проекты и процессы;

🧩 много практики и уникальный рыночный опыт;

🧩 поддержка от опытных преподавателей и карьерный фаст-трек до мидла в Т1 для выпускников.

🧩 реальный шанс получить оффер в Т1 и воспользоваться всеми преимуществами аккредитованной ИТ-компании: современным техстеком, ДМС, удаленкой и крутыми офисами, спортом и обучением, митапами и ИТ-конференциями, программами признания и развития и многим другим для твоего роста.

Сделай первый шаг в будущее этой осенью — подай заявку до 8 ноября и начни карьеру в бигтехе! Старт обучения уже 11–12 ноября!

*По выручке по версии RAEX и CNews Analytics 2023.

Реклама. ООО «Т1» ИНН: 7720484492. Erid: 2SDnjcU8yLo

⭐️ Вакансии и фриланс-проекты для системных администраторов, Devops, специалистов по работе с Linux .

Подписаться: https://t.me/+gdEpyJjAsSQ0N2E6

👩‍💻 Визуализация статистики различных стран на карте с использованием Python!

@python_job_interview

Теория и практика: A/B-тестирование для успешной аналитики ⭐
Бесплатный вебинар 6 ноября в 19:00 мск

Аналитик данных помогает бизнесу не ошибаться при принятии важных решений. А А/В-тесты - один из must-have инструментов, которые в этом помогают.

Если вы хотите разобраться в основах проведения экспериментов и научиться правильно проводить А/В-тесты, ждём вас на бесплатном вебинаре.

На реальных кейсах узнаем:
— Что такое A/B-тестирование
— Как выбрать гипотезу для тестирования
— Как определить метрики успешности
— Когда тест можно считать завершенным
и др.

🚶 Переходите и регистрируйтесь на бесплатный вебинар.

🔥 Подборка полезных шпаргалок по работе с Git

👩‍💻 Большая книга по Python! (200+ глав!)

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

🖥 Python сместил JavaScript с 1 места в рейтинге GitHub. Статистика GitHub за 2024 год

- Язык Python занял первое место в рейтинге языков программирования, сместив JavaScript с позиции самого популярного языка на GitHub. Третье место сохранил за собой язык TypeScript, который в прошлогоднем рейтинге вытеснил на четвёртое место язык Java. Язык Си сместился на 9 место, уступив 8 место Shell.

- В рейтинге наиболее быстро развивающихся языков лидирует Python, за которым следуют TypeScript, Go и HСL

- В созданных в 2024 году новых репозиториях наиболее часто используются языки JavaScript, Python, Java, TypeScript и C#.

- За 2024 год на GitHub было создано 108 млн новых репозиториев (за 2023 год - 98 млн, за 2022- 85.7 млн, за 2021 - 61 млн, за 2020 - 60 млн). Общее число проектов достигло отметки в 518 млн (+25%).
- Общий вклад участников во все проекты оценивается в 5.2 миллиарда действий (коммиты, issue, pull-запросы, обсуждения, рецензии и т.п.). Для сравнения за 2023 год было выполнено 4.5 миллиарда действий, а за 2022 год - 3.5 миллиарда.

- Вклад в открытые и публично доступные проекты оценён в 1 миллиард действий (оставшиеся 4.2 млрд (82%) внесены в приватные репозитории).

- Состояние top10 рейтинга стран за год не изменилось, на первом месте по числу разработчиков по-прежнему находится США, на втором - Индия, на третьем - Китай, на четвёртом Бразилия, на пятом - Великобритания, на шестом - Россия, на седьмом Германия.

- Самым быстрорастущим признано сообщество из Индии, при сохранении динамики роста в 2027 году оно опередит сообщество из США. Сообществу из Германии прогнозируют в 2026 году смещение с 7 на 8 место, а сообществу из России в 2025 году смещение с 6 на 9 место.

- По размеру вклада в открытые проекты с большим отрывом лидируют разработчики из США, а Россия не вошла в десятку (активность из РФ в основном связана с приватными репозиториями). За год к разработке открытых проектов на GitHub присоединилось 1.4 млн новых участников.

- По числу разработчиков, которые первый раз приняли участие в разработке открытых проектов, лидируют проекты VSCode, Home Assistant, Microsoft PowerToys, java2bedrock.sh, ultralytics, flutter, langchain, Ultimaker Cura.

- По числу участников лидируют репозитории home-assistant (21K), vscode (20K), leo (20K), first-contributions (13K), flutter (10K), NixOS nixpkgs (9K), next.js (9K), langchain (8K), godot (7K) и ollama (7K).

- За год добавлено 70 тысяч новых публичных или открытых проектов, развивающих генеративные AI-системы (в 2023 году было добавлено 65 тысяч). Число изменений, вносимых в AI-проекты, за год увеличилось на 60%. Общее число AI-проектов достигло 137 тысяч. Из наиболее популярных AI-проектов выделены: stable-diffusion-webui, AutoGPT, ollama], gpt4all, gpt_academic, ComfyUI.

- За год зафиксирована утечка через репозитории 39 млн ключей, токенов и прочих секретных данных, забытых разработчиками в коде. Наиболее распространённым типом уязвимостей стали проблемы, связанные с подстановкой кода (например, подстановка SQL-запросов).


@python_job_interview

🔥 Этот репозиторий содержит различные технические задания, используемые на собеседованиях для найма разработчиков в BBC

🌟 Репозиторий включает несколько проектов, написанных на различных языках программирования (Go, Java, Python, Scala, JavaScript) и приложения на React, Swift, и Kotlin. Кандидатам предлагается выбрать одно из заданий для интервью, настроить его локально, а затем обсуждать и разрабатывать его во время собеседования, демонстрируя свои навыки разработки

🖥 Github

@python_job_interview

🖥 Python полный курс с нуля. Урок 10 Практика с кодом

▪ Смотреть
▪ Полный Курс

@python_job_interview

👩‍💻 Сборка Python проекта с uv и Docker!

🔍 Прочитав эту статью, вы узнаете:

🌟 Как сократить количество инструментов локальной разработки.

🌟 Как оптимально собрать образ Docker.

🌟 Как проверить код проекта хуками pre-commit и запустить тесты в GitLab CI

🔗 Ссылка: *клик*

@pythonl

👩‍💻 Что выведет этот код и почему?

❗️ Ответ: C (30). Объяснение:

🌟 В классе Rectangle у нас есть атрибуты width и __height. Здесь __height является "приватным" атрибутом из-за двойного подчеркивания перед именем.

🌟 Когда создается объект rect = Rectangle(5, 3), он инициализируется значениями width = 5 и __height = 3.

🌟 Затем rect.width изменяется на 10, и это изменение успешно применяется, так как width не является приватным атрибутом.

🌟 Следующая строка rect.__height = 5 не изменяет оригинальное значение __height, потому что Python использует name mangling для приватных атрибутов. Это означает, что к оригинальному атрибуту __height обращаются как к _Rectangle__height. Таким образом, rect.__height = 5 создает новый атрибут __height, который не влияет на оригинальный атрибут _Rectangle__height.

🌟 Когда вызывается rect.area(), метод использует self.width (которое теперь равно 10) и self.__height (оригинальное значение _Rectangle__height, которое осталось равным 3).

🌟 Следовательно, результат rect.area() будет 10 * 3 = 30

@pythonl

👩‍💻 Поиск названия химической формулы по ее составу с использованием библиотеки pubchempy!

@python_job_interview

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Linux: t.me/linuxacademiya
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Angular: https://t.me/+qIJAuSEb2MQyMDJi

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

❓ Назовите различия между Django, Pyramid и Flask

❗️ Ответ :

🌟 Flask — это «микрофреймворк», изначально созданный для небольших приложений с более простыми требованиями. В Flask вам придется использовать внешние библиотеки. Flask готов к использованию "из коробки"

🌟 Pyramid создан для более крупных приложений. Он обеспечивает гибкость и позволяет разработчику использовать правильные инструменты для своего проекта. Разработчик может выбрать базу данных, структуру URL, стиль шаблонов и многое другое. Pyramid — это сильно настраиваемый инструмент

🌟 Django также может использоваться для более крупных приложений, как и Pyramid. Он включает ORM

@python_job_interview

🤔Как изменять и расширять поведение вызываемых объектов в Python без постоянного изменения самих объектов?

С помощью декораторов.

Понимание декораторов – важная веха для программиста на Python.

🚀На открытом уроке «Зачем нужны декораторы в Python, как их писать и аннотировать»
вы узнаете:

– зачем нужны декораторы, как их создавать и применять
– разберётесь, как правильно аннотировать декораторы для общего применения

Будет интересно: тем, кто начинает путь в Python-разработке; студентам технических вузов, программистам на других языках

👨‍💻Вебинар проведёт Сурен Хоренян, бэкенд-разработчик на Python и руководитель команды в «ВК Рекламе»

🤝После вебинара вы можете записаться на курс «Python Developer. Basic».

🕖30 октября в 20:00 Бесплатно 

Записаться на событие: https://otus.pw/P1qN/?erid=LjN8Kbf18

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

⚡️ Курс по основам системного дизайна

Вы готовитесь к интервью по системному дизайну или просто хотите узнать больше о работе сложных систем? Тогда репозиторий от ByteByteGo – идеальный выбор!

В этом курсе вас ожидают следующие темы:

– Протоколы
– CI/CD
– Архитектурные шаблоны
– Базы данных
– Кэширование
– Микросервисные архитектуры
– Платежные системы
– DevOps
– Git
– Облачные сервисы
– Инструменты для повышения производительности разработки
– Linux
– Безопасность
– Реальные примеры систем

▪ GitHub
▪ Перевод

@python_job_interview

🖥 Совет по Linux: структурируйте свой XML-файл и сделайте его простым для понимания с помощью инструмента xmllint!

$ xmllint --format ваш_файл

@python_job_interview

👩‍💻 VSCode Фишки, которые НЕОБХОДИМО знать разработчикам Python

https://www.youtube.com/watch?v=hovkQsN1P24

@python_job_interview

🖥 Шпаргалка по работе с библиотекой NumPy!

🌟 Сохрани в избранное, чтобы не потерять!

@python_job_interview

Бесплатный вебинар «Как стать аналитиком: полное руководство к действию» ↗️

Хотите узнать как выглядит типичный день аналитика, познакомиться с задачами и решить, подходит ли вам профессия?

Спикер Ия Зотова, ментор и тимлид направления аналитики в Сбере, на бесплатном вебинаре даст стратегию поиска работы и расскажет, как осознанно и эффективно начать карьеру в сфере.

Что будем делать на вебинаре?
✅ выясним, чем занимаются аналитики и какими они бывают
✅ поговорим о том как находить в данных инсайты и визуализировать результаты
✅ обсудим карту компетенций и разберем актуальные инструменты
✅ рассмотрим тренды в аналитике: AI/ML и BigData
✅ поймем, как выбрать pet-проект и найти крутую работу

Встречаемся в 23 октября в 19:00 по мск. Регистрируйтесь и погружайтесь в аналитику по ссылке 🔗

🖥 Совет: используйте словари вместо длинного оператора if else, чтобы сделать ваш код более понятным и удобным для редактирования!

@python_job_interview

👩‍💻 Проверка анаграмм, используя базовые возможности Python!

@python_job_interview

👩‍💻 Пример работы пузырьковой сортировки в Python!

@python_job_interview

👩‍💻 TheAlgorithms/Python — коллекция алгоритмов, написанных на языке Python. Он представляет собой открытый проект, куда разработчики со всего мира вносят свой вклад, добавляя различные алгоритмы, используемые в информатике, математике и науке о данных.

🔍 Репозиторий включает в себя сотни реализаций алгоритмов в различных категориях, таких как:

🌟 Сортировка и поиск (например, быстрая сортировка, бинарный поиск).
🌟 Структуры данных (например, деревья, графы, очереди).
🌟 Алгоритмы на графах (например, поиск в глубину, поиск в ширину).
🌟 Криптография (например, шифрование, хеширование).
🌟 Алгоритмы машинного обучения и многие другие!

💡 Цель проекта — предложить обучающий ресурс, где разработчики могут изучать и понимать, как работают различные алгоритмы. Каждый алгоритм сопровождается примерами кода, а многие из них имеют детальные объяснения

🔐 Лицензия: MIT

▪️Github

@python_job_interview

🖥 Python: Большой бесплатный курс 2024 года. Цикл: while в Python!

💡 Смотреть
⚡️Весь плейлист

@python_job_interview

❓ Какие преимущества предлагают массивы NumPy по сравнению с (вложенными) списками Python?

❗️ Ответ :

💡 Списки Python — эффективные контейнеры общего назначения. Они поддерживают (достаточно) эффективную вставку, удаление, добавление и конкатенацию

🌟 Они имеют определенные ограничения: они не поддерживают «векторизованные» операции, такие как поэлементное сложение и умножение, а тот факт, что они могут содержать объекты разных типов, означает, что Python должен хранить информацию о типе для каждого элемента и выполнять код диспетчеризации типов при работе с каждым элементом

🌟 NumPy не просто эффективнее, он еще и удобнее. Вы получаете множество векторных и матричных операций, что иногда позволяет избежать ненужной работы.
Массив NumPy работает быстрее и вы получаете множество встроенных функций: свертки, быстрый поиск, базовую статистику, линейную алгебру, гистограммы и т. д.

@python_job_interview

Добавьте в копилку своих скиллов умение работать с языковыми моделями и интегрировать их код и проекты, а также создайте телеграм-бот вместе с NLP-инженером.

Приглашаем на бесплатный двухдневный онлайн-воркшоп от Эльбрус Буткемп «Создаем чат-бота для доброго комьюнити» 23-24 октября, с 19:00 до 20:30 по МСК:

На воркшопе разберетесь с языковыми моделями и спикеры расскажут о том, что помимо платных и закрытых моделей есть множество бесплатных, которые выложены в открытый доступ и их можно использовать в своей задаче
Места ограничены — регистрируйтесь прямо сейчас по ссылке: https://clc.to/yZbotw

👩‍💻 Python совет: используйте функцию map для обработки элементов списка без использования циклов!

@python_job_interview

📌 Save the date: мы проводим второй Yandex Open Source Jam!
📆 23 октября мы организуем (не)конференцию, посвящённую открытому коду и всему, что его окружает. На этот раз приезжаем в Санкт-Петербург!
Поговорим об опенсорсе и людях, которые его делают. В программе: анонсы, экспозона, дискуссии, афтерпати и, конечно, доклады.
🔴 Никита Соболев, фултайм-разработчик опенсорса, раскроет секреты своего десятилетнего опыта 
🔴 Антон Фролов, ML-инженер из Яндекса, покажет, как мы ускоряем обучение нейросетей с помощью YaFSDP
🔴 Антон Полухин, руководитель группы разработки общих компонент из Яндекса, расскажет, как мы строим опенсорс-проект userver
🔴 Николай Воронцов, выпускающий редактор в N + 1, обсудит, как опенсорс помогает учёным и радует популяризаторов науки
📎 Регистрируйтесь на сайте — там же можно найти подробную программу выступлений!

🖥 Разбор 70 задач Leetcode

Этот ролик охватывает следующие темы:

▫️Временную и пространственную сложность алгоритмов.
▫️Все основные структуры данных.
▫️Советы по подготовке к интервью.

Решения представлены на языке программирования Python 🐍.

Сохраните этот материал для подготовки к собеседованиям 👇

Полное 5.5-часовое видео: https://youtu.be/lvO88XxNAzs?si=EX7_LAu3y8g7WETG

@python_job_interview

👩‍💻 Курс по Python от университета Гарварда!

🌟 Большой плейлист с крутым объяснением языка, пожалуй один из лучших курсов по Python!

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

Выиграй 4 000 000 ₽ на True Tech Champ

МТС приглашает опытных и начинающих разработчиков поучаствовать в чемпионате. В треке «Программирование роботов» нужно будет создать алгоритм для прохождения лабиринта. Победит тот, чей робот окажется самым быстрым. При этом не обязательно разбираться в устройстве роботов: эксперты трека уже сконструировали их и создали прошивку. Для участия достаточно уметь программировать на одном из языков: С++, C#, Go, Python, JS, Java.

Регистрация открыта до 15 октября, отборочные онлайн-этапы уже стартовали!

До финала смогут дойти на равных разработчики вне зависимости от стека или уровня: питонисты или джависты, джуны или сеньоры. А с полуфиналов начнётся командный этап — можно собрать свою дримтим.

Участникам дадут доступ к API и подробные инструкции. Эксперты трека будут помогать, направлять и отвечать на вопросы на вебинарах.

Зарегистрироваться можно по ссылке.

🖥 Большая шпаргалка по SQL — внутри ждёт всё, от основных команд до продвинутых фишек, вроде оконных функций.

— Основные команды SQL;
— SOL Joins;
— SQL Unions, Intersect, Except;
— Временные таблицы SQL, таблицы просмотра, CTE;
— Ранги SQL.

Сохраняйте себе, чтобы не потерять.

@python_job_interview

👩‍💻 Создание QR кодов с использованием библиотеки Pyqrcode

@python_job_interview

🖥 Полезный репозиторий на Github, в котором собраны вопросы с собеседований по всевозможным IT сферам!

🔍 Что есть?

🌟 Фронтенд
🌟 Бэкенд
🌟 DevOps
🌟 Android - разработка
🌟 Fullstack
🔥 И многое другое!

🔗 Смотрим здесь: *клик*

@python_job_interview

❓ Как вы можете использовать asyncio для написания асинхронного кода в Python, и какие преимущества и недостатки вы видите в использовании асинхронного программирования по сравнению с многопоточностью? Приведите примеры.

❗️ asyncio — это стандартная библиотека Python для написания асинхронного кода. Она позволяет использовать синтаксис async и await, чтобы писать неблокирующий код. Вот простой пример использования asyncio:

import asyncio

async def fetch_data(url):
    print(f"Fetching data from {url}...")
    await asyncio.sleep(2)  # Имитация сетевого запроса
    print(f"Data from {url} fetched.")
    return f"Data from {url}"

async def main():
    urls = ["http://example.com/1", "http://example.com/2", "http://example.com/3"]
    tasks = [fetch_data(url) for url in urls]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(results)

asyncio.run(main())

В этом примере несколько задач выполняются одновременно, хотя каждая из них вызывает асинхронное ожидание (с использованием `await asyncio.sleep(2)`), что позволяет другим задачам продолжать выполнение.

💡 Почему асинхронное программирование?

🌟 Легковесность: Асинхронные задачи используют меньше ресурсов по сравнению с потоками, так как все они работают в одном потоке и управляются одним циклом событий.

🌟 Производительность: Асинхронное программирование позволяет лучше справляться с задачами ввода-вывода (I/O), такими как сетевые запросы и операции с файлами, так как они могут выполняться без блокировки основного потока.

🌟 Упрощение кода: Асинхронные функции легче понимать и поддерживать, так как они работают с синтаксисом `async`/`await`, который более декларативен.

💡 Почему НЕ асинхронное программирование?

🌟 Сложность отладки: Асинхронный код может быть труднее отлаживать, так как ошибки могут возникать в различных частях кода и не всегда очевидны.

🌟 Не для всех задач: Не все задачи требуют асинхронного подхода. Для вычислительно интенсивных задач многопоточность или multiprocessing может быть более подходящим выбором

@python_job_interview

Пост для тех, кто прямо сейчас ищет работу Python-разработчиком или хочет усилить свои скиллы, чтобы перейти на новый грейд ⬇️

Сегодня знакомим вас с проектом IT Mentor, для которых гарантии трудоустройства — это не просто рекламный слоган, а принцип работы 🔥

Вместе с опытными менторами Senior-уровня вы можете изучить Python с нуля или закрыть пробелы в знаниях всего за 6 месяцев и ничего за это не платить! До выхода на работу 👉🏻 оплата за полный цикл обучения происходит только в конце курса и только для студентов, которые смогли трудоустроиться.

В программе самый актуальный стек:
— основыPython,
— Django,
— Базы данных,
— FastApi
— Git,
— Опыт разработки на проекте в команде под руководством лида.

Стартовая зарплата выпускника курса "Python-разработчик" — 200-230 тыс.р 💸., а сообщество студентов и менторов всегда готово прийти на помощь не только во время учебы, но и с реальными рабочими трудностями.

Хотите присоединиться к группе и узнать больше о курсе? Переходите по ссылке и оставляйте заявку на сайте 📲 https://clck.ru/3DoJnh
*Количество мест ограничено.

Реклама. ИП Тюльников, ИНН 526223159257.

🖥 Визуализация частот слов с помощью Python

@python_job_interview

💼 Обратное собеседование (reverse-interview) это список вопросов для соискателей.

Пункты не упорядочены и могут быть неприменимы к конкретной должности или виду работы. Вначале это был просто список вопросов, но со временем он стал включать ещё и те вещи, которых хотелось бы видеть больше, и «красные флажки», то есть вещи, которых хочется избегать. Ещё я обратил внимание, что многие люди, которых я собеседовал, не задавали эти вопросы, и, я думаю, это были упущенные возможности.

Разделы вопросов:
- Технологии
- Должность
- Команда
- Ваши будущие коллеги
- Компания
- Бизнес
- Удалённая работа
- Офисная работа
- Компенсация
- Больничный, декретный период, отпуск

📌 Вопросы

@python_job_interview

👩‍💻 Ускорь Pandas в 20 раз, изменив всего одну строчку кода! 🔥

💡 Pandas часто бывает медленным из-за ограничений, таких как одноядерные вычисления и громоздкие DataFrame-ы. Но есть простое решение: FireDucks — библиотека с таким же API, как у Pandas, которая решает эти проблемы и значительно ускоряет обработку данных.

❓ Как ускорить Pandas?

🌟 Просто замените импорт библиотеки:

❌ Было:

import pandas as pd

✅ Стало:

import fireducks.pandas as pd

🌟 Теперь ваш код работает быстрее без изменений логики! Попробуйте сами и убедитесь, как легко ускорить работу с большими данными! 🚀

@python_job_interview

👩‍💻 Пет-проект на Python за 50 минут. Курс по FastAPI для начинающих (2024)

💡 В видео рассматривается создание простого проекта на Python с использованием FastAPI. Обсуждаются основные концепции, такие как маршрутизация, обработка запросов и использование зависимости. Программа охватывает создание RESTful API, работу с параметрами, развертывание приложения через Docker а также интеграцию с базой данных. Также приведены советы по развертыванию приложения и тестированию. Это видео подходит для начинающих, желающих быстро освоить FastAPI

🕞 Продолжительность: 50:00
🇷🇺 Видео на русском языке!

🔗 Ссылка: *клик*

#курс #python #docker #fastapi

@python_job_interview