Функции-генераторы выглядят как и обычные, но вместо return содержат выражения с ключевым словом yield для последовательного генерирования значений.
Вызов подобной функции вернёт не значение, а объект генератора. Далее из этого объекта можно получать значения, например, с помощью функции next или циклом for.
Если генератору больше нечего возвращать, то будет вызвано исключение StopIteration. В целом, генератор — это особый, более изящный случай итератора.
🌎 The Art of Decoding Microservices: An In-Depth Exploration of Modern Software Architecture (2025)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 выделять границы сервисов по предметной области, не создавая распределённый монолит;
🔵 организовывать межсервисное взаимодействие: синхронные вызовы против обмена сообщениями;
🔵 работать с распределёнными данными, итоговой согласованностью и паттерном saga;
🔵 применять устойчивость к сбоям: circuit breaker, retry, таймауты, graceful degradation;
🔵 выстраивать наблюдаемость — логи, метрики, трассировки — в распределённой системе;
🔵 оценивать, где микросервисы оправданы, а где добавляют сложность без выгоды.
"The Art of Decoding Microservices" — обзорный разбор архитектурного стиля: от выделения границ до эксплуатации, с акцентом на компромиссы, а не на один стек. Рассчитана на бэкенд-разработчиков и архитекторов, переходящих от монолита к сервисам. Содержание конкретно этого издания я не проверял — за точный состав глав не ручаюсь.
Когда нам может понадобится определить из полученной строки литеральный тип (строки, числа, списки, кортежи, словари, логические значения и None), мы можем воспользоваться функцией literal_eval() из модуля ast.
Данная функция поможет безопасно определить литеральный тип, а в случае если был передан не литерал, то выбросит исключение. Это можно использовать для оценки выражений из внешних источников при парсинге файлов, либо пользовательского ввода.
🌎 How to Design Programs: An Introduction to Programming and Computing, 2nd Edition. Matthias Felleisen, Robert Bruce Findler, Matthew Flatt, Shriram Krishnamurthi. MIT Press (2018)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 применять «рецепт проектирования» — пошаговый метод от постановки задачи к функции;
🔵 проектировать данные и выводить структуру программы из структуры данных;
🔵 писать тесты до реализации и использовать их как часть проектирования;
🔵 работать с рекурсией, порождённой самоподобными данными;
🔵 применять абстракцию и функции высшего порядка для устранения повторов;
🔵 использовать аккумуляторы и управлять состоянием осознанно.
"How to Design Programs" — книга не про конкретный язык, а про систематический метод проектирования: язык (учебный диалект Racket) здесь второстепенен и намеренно минимален. Порог входа нулевой, но подход академический — это курс мышления, а не быстрый старт для практической разработки. Доступна бесплатно онлайн; второе издание существенно переработано.
Как платить за границей и за зарубежные сервисы в 2026 году?
Можно переплачивать посредникам 10–15%, возить в отпуск пачку наличных и каждый раз гадать, пройдёт ли оплата. А можно выпустить международную карту Lumio Pay и платить как раньше.
— выпуск в Telegram за 2 минуты
— пополнение рублями по СБП или в USDT
— курс виден до оплаты (выгоднее конкурентов на 15-18%)
— отели, такси, подписки, нейросети и игры — одной картой
Подписчикам — персональная скидка 50% на выпуск карты.
📖 Mastering Python for Artificial Intelligence: Learn the Essential Coding Skills to Build Advanced AI Applications by David Ward
▬▬▬▬▬▬▬▬
Язык: #English
Уровень: #Средний
Год выпуска: 2023
Это книга, предназначенная для разработчиков и программистов, желающих углубить свои знания и навыки в области искусственного интеллекта с использованием языка программирования Python. В книге обсуждаются существенные аспекты и методики программирования искусственного интеллекта, а также предлагаются руководства и практические примеры для создания более продвинутых AI-приложений. Авторы предоставляют читателям необходимые инструменты и знания для создания сложных и интеллектуальных систем с использованием Python, от обработки данных и машинного обучения до нейронных сетей и глубокого обучения.