Не попадитесь на накрученные каналы! Узнайте, не накручивает ли канал просмотры или
подписчиков
Проверить канал на накрутку
Телеграм канал «Python Скрипты»
Подписчики
Всего
2 928
Сегодня
0
Просмотров на пост
Всего
228
ER
Общий
7.79%
Динамика публикаций
Telemetr - сервис глубокой аналитики
телеграм-каналов
телеграм-каналов
Получите подробную информацию о каждом канале
Отберите самые эффективные каналы для
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
рекламных размещений, по приросту подписчиков,
ER, количеству просмотров на пост и другим метрикам
Анализируйте рекламные посты
и креативы
и креативы
Узнайте какие посты лучше сработали,
а какие хуже, даже если их давно удалили
а какие хуже, даже если их давно удалили
Оценивайте эффективность тематики и контента
Узнайте, какую тематику лучше не рекламировать
на канале, а какая зайдет на ура
на канале, а какая зайдет на ура
Показано 2 из 43 постов
Смотреть все посты
Пост от 03.10.2026 13:39
51
0
4
100 вопросов на Python Senior: к чему готовиться на собеседовании в 2026
Вышла подборка из 100 вопросов для собеседования на Python Senior с развёрнутыми ответами и рабочими примерами кода. Уровень там явно выше «чем список отличается от кортежа».
Первый большой блок про внутренности CPython: как устроен объект, как работают подсчёт ссылок и сборщик мусора, зачем нужен weakref при циклических ссылках. Дальше идёт конкурентность. Почему существует GIL, когда потоки всё ещё полезны, что даёт free-threaded Python по PEP 703 и как выбирать между threading, multiprocessing и asyncio, включая TaskGroup и структурную конкурентность.
Отдельно разобраны дескрипторы и метаклассы, декораторы с параметрами, генераторы и yield from. По типизации есть современный синтаксис дженериков из PEP 695, Protocol и сужение типов через TypeIs. В конце вопросы про профилирование и поиск узких мест, стандартную библиотеку, тестирование и архитектуру, зависимости и безопасность в продакшене. Свежие изменения из Python 3.13 и 3.14 тоже учтены: экспериментальный JIT, отложенные аннотации и отдельный GIL на каждый интерпретатор.
Полезно и тем, кто идёт на собеседование, и тем, кто сам их проводит.
https://uproger.com/voprosy-na-sobesedovanii-python-senior/
Вышла подборка из 100 вопросов для собеседования на Python Senior с развёрнутыми ответами и рабочими примерами кода. Уровень там явно выше «чем список отличается от кортежа».
Первый большой блок про внутренности CPython: как устроен объект, как работают подсчёт ссылок и сборщик мусора, зачем нужен weakref при циклических ссылках. Дальше идёт конкурентность. Почему существует GIL, когда потоки всё ещё полезны, что даёт free-threaded Python по PEP 703 и как выбирать между threading, multiprocessing и asyncio, включая TaskGroup и структурную конкурентность.
Отдельно разобраны дескрипторы и метаклассы, декораторы с параметрами, генераторы и yield from. По типизации есть современный синтаксис дженериков из PEP 695, Protocol и сужение типов через TypeIs. В конце вопросы про профилирование и поиск узких мест, стандартную библиотеку, тестирование и архитектуру, зависимости и безопасность в продакшене. Свежие изменения из Python 3.13 и 3.14 тоже учтены: экспериментальный JIT, отложенные аннотации и отдельный GIL на каждый интерпретатор.
Полезно и тем, кто идёт на собеседование, и тем, кто сам их проводит.
https://uproger.com/voprosy-na-sobesedovanii-python-senior/
Пост от 30.09.2026 13:38
54
0
4
📝 5 уровней ИИ-агентов: от промпта до продакшена
Context, loop, Jev, harness и evals: разбираем пять слоёв, которые превращают промпт в надёжного ИИ-агента в продакшене, с примерами кода.
Вокруг ИИ-агентов сейчас крутятся пять модных терминов: context engineering, loop engineering, Jev engineering, harness engineering и eval engineering. Кажется, что это конкурирующие подходы, но на деле это пять слоёв одной системы, и каждый отвечает на свой вопрос. Автор популярного гайда в X под ником Yarchi предлагает простую метафору: представьте, что вы наняли нового сотрудника. Модель это сам человек, а пять слоёв описывают всё, что его окружает: что лежит у него на столе, работает ли он по чек-листу или сам решает, что делать дальше, кто сортирует ему почту, в каком офисе он сидит и какой экзамен сдаёт каждый месяц.
Разберём каждый слой: что это, как работает и как построить его своими руками.
https://uproger.com/5-urovnej-ii-agentov-ot-prompta-do-prodakshena/
Context, loop, Jev, harness и evals: разбираем пять слоёв, которые превращают промпт в надёжного ИИ-агента в продакшене, с примерами кода.
Вокруг ИИ-агентов сейчас крутятся пять модных терминов: context engineering, loop engineering, Jev engineering, harness engineering и eval engineering. Кажется, что это конкурирующие подходы, но на деле это пять слоёв одной системы, и каждый отвечает на свой вопрос. Автор популярного гайда в X под ником Yarchi предлагает простую метафору: представьте, что вы наняли нового сотрудника. Модель это сам человек, а пять слоёв описывают всё, что его окружает: что лежит у него на столе, работает ли он по чек-листу или сам решает, что делать дальше, кто сортирует ему почту, в каком офисе он сидит и какой экзамен сдаёт каждый месяц.
Разберём каждый слой: что это, как работает и как построить его своими руками.
https://uproger.com/5-urovnej-ii-agentov-ot-prompta-do-prodakshena/