Телеграм канал «Библиотека питониста | Python, Django, Flask»

😤 Пока вы думаете — остальные уже учатся строить системы, которые работают за них ⚡24 часа до старта курса по AI-агентам. Самое время задуматься о прокачке скиллов, потому что места ограничены! Если вы до сих пор думаете, что LLM — это просто «вызов через API», то вы рискуете очень скоро оказаться за бортом индустрии. Модели больше не в центре. Решают те, кто умеет собирать интеллектуальные системы, а не просто «дообучать модельку». ➡️ Что вы потеряете, если не впишетесь: — навык, который уже востребован на рынке — понимание, как из GPT сделать полноценного помощника, агента или продукт — шанс догнать тех, кто уже перешёл на следующий уровень 📌 Курс стартует уже завтра — 5 вебинаров, живая практика, код, разборы, продовые кейсы — без «посмотрите статью», только то, что реально нужно Спикеры: Никита Зелинский (МТС), Диана Павликова, Макс Пташник, Дима Фомин — те, кто реально собирает агентные системы, а не просто про них пишет. ❗Старт уже завтра — забронируйте место на курсе сейчас

🎥 Что посмотреть: DjangoCon Europe 2025 Работаете с Django? Тогда это must-watch. Организаторы уже выложили видео с докладами — и там много интересного: ✅ архитектура, async, PostgreSQL, security, AI-интеграции, DX и многое другое. 🎙 Выступления — от core-разработчиков и крупных команд. Много живых кейсов, best practices и идей для прокачки проектов. Все видео доступны по ссылке: https://clc.to/xEkXFQ Библиотека питониста #буст

🧠 «Поиграйся с LLM, почитай про агентов — и сам поймёшь, как это работает» Это один из самых бесполезных советов, который мы слышали в адрес тех, кто хочет разобраться в AI-агентах. Поиграйся — это как? Потыкать пару промптов в ChatGPT и решить, что теперь ты можешь строить мультиагентные системы? 🤡 Ну-ну. AI-агенты — это не «очередная обёртка над GPT». Это архитектура. Состояния, инструменты, цепочки вызовов, память, оценка качества и адекватность поведения. ➡️ Чтобы разобраться, нужно: — понимать, как устроен LLM под капотом — уметь подключать внешние данные (RAG, retrievers, rerankers) — уметь масштабировать и дебажить поведение агентов — разбираться в фреймворках вроде AutoGen, CrewAI, LangChain — знать, как всё это тащится в прод Если вы реально хотите не «поиграться», а научиться собирать рабочие агентные системы — у нас стартует курс по разработке ИИ-агентов 5го июля P.S: не упусти свой шанс, промокод: LASTCALL на 10.000₽

🤔 Вопрос подписчика: где сейчас хостят Python веб-приложения «У меня небольшой проект на FastAPI. Раньше разворачивал Ruby-приложения на EC2, Heroku, VPS. А что сейчас модно/удобно для Python?» 🔍 Куда хостить FastAPI / Python веб-приложения в 2025 1️⃣ Render / Railway / Fly.io — Быстрый деплой, минимальный DevOps — Поддержка Python из коробки — Платформа берёт на себя сетку, сертификаты, CI/CD — Хорошо для MVP, pet-проектов и стартапов 2️⃣ Docker + VPS (Hetzner, DigitalOcean, Contabo) — Полный контроль над окружением — Подходит для продакшна, если вы не боитесь DevOps — Можно легко масштабировать вручную — Дешевле в долгосрочной перспективе, но требует рук 3️⃣ Serverless (AWS Lambda + API Gateway, Vercel Edge Functions) — Хорошо, если нужны функции «по вызову» — Сложно, если у вас нестандартные зависимости или heavy backend — Не для всех библиотек (например, сложно с pydantic, numpy, и heavy ML) 4️⃣ Cloud Platform-as-a-Service (Google Cloud Run, AWS App Runner, Azure App Service) — Почти как Heroku, но от облачного провайдера — Баланс между простотой и гибкостью — Можно автошкалировать, легко подключить storage / мониторинг 5️⃣ Bonus: Hugging Face Spaces / Gradio / Streamlit Cloud — Идеально для демо ML-моделей — Не для продакшна, но отлично для презентаций и ссылок на GitHub 💬 А вы где хостите свои Python проекты? Есть ли любимый стек или платформа, которая «просто работает»? Библиотека питониста #междусобойчик

👌 Что умеют множества (set) в Python 1️⃣ Множество ≠ список fruits = {"apples", "strawberries", "pears", "apples"} print(fruits) # {'apples', 'pears', 'strawberries'} 🔢 Нет дубликатов. 🔢 Порядок не гарантирован. 🔢 Быстро добавлять / удалять / проверять наличие элемента. 2️⃣ «Словарь без значений» Вместо словаря вида colors = {"red": None, "green": None, "blue": None} используйте множество: colors = {"red", "green", "blue"} Дубликаты исчезнут, а кода станет меньше. 3️⃣ Молниеносная проверка «есть ли элемент» numbers = [int(n) for n in open("numbers.txt")] numbers_set = set(numbers) # создание множества no_neighbors = [ n for n in numbers if n-1 not in numbers_set and n+1 not in numbers_set ] Преобразование списка в set резко ускорит поиск (O(1) вместо O(n)). 4️⃣ Сет‑арифметика одним символом a = {1, 2, 3, 4} b = {3, 4, 5, 6} a | b # объединение → {1, 2, 3, 4, 5, 6} a & b # пересечение → {3, 4} a - b # только в a → {1, 2} a ^ b # в одном, но не в двух → {1, 2, 5, 6} Когда нужно узнать общие или уникальные элементы двух коллекций — множества решают задачу одной строкой. 5️⃣ Конвертируем «на ходу» Нужно сохранить порядок, но иногда делать быстрые проверки? words = open("words.txt").read().split() word_set = set(words) anadromes = [w for w in words if w[::-1] in word_set] Создаём set ради быстрых проверок, но сами данные храним в списке. 6️⃣ Мгновенная проверка дубликатов nums = [1, 2, 3, 2] has_dupes = len(nums) != len(set(nums)) # True Одна строка — и вы знаете, есть ли повторения. Когда выбирать set: 1. Убрать дубликаты, если порядок не важен. 2. Быстро проверить «есть ли элемент». 3. Сравнить коллекции с помощью | & - ^. 4. Проверить уникальность элементов списка. Библиотека питониста #буст

🫣 Библиотека питониста #развлекалово