🔥 concurrent.futures: Параллелизм в Python без боли
📌 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor и ProcessPoolExecutor позволяют легко запускать задачи параллельно. Используйте as_completed(), чтобы получать результаты по мере готовности, и контекстный менеджер — чтобы не забыть закрыть пул. Отлично для IO-bound задач (ThreadPool) и CPU-bound задач (ProcessPool).
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from typing import List
def cpu_heavy_task(n: int) -> int:
"""Имитация тяжёлой CPU-задачи (вычисление суммы квадратов)."""
return sum(i * i for i in range(n))
def run_sequential(numbers: List[int]) -> List[int]:
"""Последовательное выполнение (медленно)."""
return [cpu_heavy_task(n) for n in numbers]
def run_parallel(numbers: List[int], max_workers: int = 4) -> List[int]:
"""Параллельное выполнение с ThreadPoolExecutor."""
results = []
with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as executor:
future_to_n = {executor.submit(cpu_heavy_task, n): n for n in numbers}
for future in as_completed(future_to_n):
try:
results.append(future.result())
except Exception as e:
print(f"Ошибка в задаче {future_to_n[future]}: {e}")
return results
if __name__ == "__main__":
try:
numbers = [300_000, 400_000, 500_000, 600_000]
print("⏱️ Последовательно:")
start = time.time()
seq_result = run_sequential(numbers)
print(f"Время: {time.time() - start:.2f} сек | Результаты: {seq_result[:2]}...\n")
print("⚡ Параллельно (4 потока):")
start = time.time()
par_result = run_parallel(numbers)
print(f"Время: {time.time() - start:.2f} сек | Результаты: {par_result[:2]}...")
print("\n✅ В параллельном режиме значительно быстрее!")
except Exception as e:
print(f"Ошибка: {e}")
📌 concurrent.futures.ThreadPoolExecutor и ProcessPoolExecutor позволяют легко запускать задачи параллельно. Используйте as_completed(), чтобы получать результаты по мере готовности, и контекстный менеджер — чтобы не забыть закрыть пул. Отлично для IO-bound задач (ThreadPool) и CPU-bound задач (ProcessPool).
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
🔥 BeautifulSoup: Умный парсинг HTML и веб-скрапинг
📌 BeautifulSoup превращает любой HTML в удобный объект для поиска по тегам, классам, id и тексту. Никаких регулярных выражений — только понятные методы. Идеально для скрапинга сайтов, парсинга прайсов, новостей и автоматизации сбора данных.
🛠 pip install beautifulsoup4
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
from bs4 import BeautifulSoup
from typing import List, Dict
# Пример HTML (можно заменить на requests.get(url).text)
html_example = """
<html>
<head><title>Каталог товаров</title></head>
<body>
<h1>Наши продукты</h1>
<div class="product">
<h2>Ноутбук ASUS</h2>
<p class="price">74990 ₽</p>
<a href="/product/123">Подробнее</a>
</div>
<div class="product">
<h2>Смартфон Xiaomi</h2>
<p class="price">32990 ₽</p>
<a href="/product/456">Подробнее</a>
</div>
</body>
</html>
"""
def parse_products(html: str) -> List[Dict]:
"""Парсит HTML и извлекает товары по классам и тегам."""
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
products = []
for item in soup.find_all("div", class_="product"):
try:
product = {
"title": item.find("h2").get_text(strip=True),
"price": item.find("p", class_="price").get_text(strip=True),
"link": item.find("a")["href"]
}
products.append(product)
except AttributeError:
continue # пропускаем некорректные блоки
return products
if __name__ == "__main__":
try:
products = parse_products(html_example)
print(f"✅ Найдено товаров: {len(products)}\n")
for p in products:
print(f"📦 {p['title']}")
print(f" Цена: {p['price']}")
print(f" Ссылка: {p['link']}\n")
except Exception as e:
print(f"❌ Ошибка парсинга: {e}")
📌 BeautifulSoup превращает любой HTML в удобный объект для поиска по тегам, классам, id и тексту. Никаких регулярных выражений — только понятные методы. Идеально для скрапинга сайтов, парсинга прайсов, новостей и автоматизации сбора данных.
🛠 pip install beautifulsoup4
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
🔥 asyncio: Асинхронное программирование в Python
📌 asyncio + await/gather позволяют писать неблокирующий код, который одновременно обрабатывает тысячи запросов, файлов или задач. Это основа современных высоконагруженных сервисов, ботов и веб-приложений на FastAPI/Starlette.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
import asyncio
import time
from typing import List
async def fetch_data(url: str) -> str:
"""Имитация асинхронного запроса к API."""
print(f"🔄 Запрос к {url}...")
await asyncio.sleep(1) # имитация сети
return f"Данные с {url} получены!"
async def main() -> None:
"""Запускает несколько асинхронных задач параллельно."""
urls = [
"https://api.example.com/users",
"https://api.example.com/posts",
"https://api.example.com/comments",
"https://api.example.com/products"
]
start = time.time()
# gather запускает все задачи одновременно
results = await asyncio.gather(*[fetch_data(url) for url in urls])
print(f"\n✅ Получено {len(results)} ответов за {time.time() - start:.2f} сек")
for result in results:
print(f" • {result}")
if __name__ == "__main__":
try:
asyncio.run(main())
except Exception as e:
print(f"Ошибка: {e}")
📌 asyncio + await/gather позволяют писать неблокирующий код, который одновременно обрабатывает тысячи запросов, файлов или задач. Это основа современных высоконагруженных сервисов, ботов и веб-приложений на FastAPI/Starlette.
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
🔥 SymPy: Символьная математика и решение уравнений в Python
📌 SymPy — это библиотека для символьной математики. Она может решать уравнения, вычислять производные, интегралы, упрощать выражения, работать с матрицами и даже рисовать графики (sympy.plotting). Идеально для научных расчётов, обучения, симуляций и автоматизации математических задач.
🛠 pip install sympy
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
from sympy import symbols, solve, diff, simplify, integrate
from sympy.abc import x
def math_demo():
"""Примеры возможностей SymPy."""
# Решение уравнения
eq = x**2 - 5*x + 6
roots = solve(eq, x)
ic("Корни уравнения x²-5x+6=0:", roots)
# Производная
f = x**3 + 2*x**2 - 5*x + 3
derivative = diff(f, x)
ic("Производная:", derivative)
# Упрощение выражения
expr = (x**2 + 2*x + 1) / (x + 1)
simplified = simplify(expr)
ic("Упрощённое выражение:", simplified)
# Интеграл
integral = integrate(x**2 + 3*x, x)
ic("Интеграл:", integral)
if __name__ == "__main__":
try:
math_demo()
except Exception as e:
print(f"Ошибка: {e}")
📌 SymPy — это библиотека для символьной математики. Она может решать уравнения, вычислять производные, интегралы, упрощать выражения, работать с матрицами и даже рисовать графики (sympy.plotting). Идеально для научных расчётов, обучения, симуляций и автоматизации математических задач.
🛠 pip install sympy
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Forwarded from AIGENTTO
Один Junior делает больше, чем команда из 7 человек
Я сейчас веду несколько компаний и имею возможность сравнить.
Вот вам две крайности:
Команда 1️⃣ из 7 человек: 2 Middle Back + 1 Middle Front + 2 аналитика + 1 дизайнер + 1 Lead.
Команды 2️⃣ 1 Junior + 1 Product Owner part-time.
Команда 1️⃣ за 12 месяцев сделала 1 продукт размером ~100k LOC.
Команда 2️⃣ за 3 месяца сделала 1 продукт размером ~45k LOC.
Но самое главное: продуктом команды 1️⃣ пользуются всего 2 человека, и это по сути back из мультиагентов + простой Front для ввода данных и генерации.
А продуктом команды 2️⃣ пользуются уже 30 человек, и это очень сложная scalable-система автономных агентов.
Я к чему это пишу: это все происходит одновременно, прямо сейчас во многих компаниях.
Ключевое преимущество команды 2️⃣ — дикое количество итераций: до 30 в день выкаток (фич/фиксов) на Prod.
Product придумал — LLM все нарисовала — Junior через Cursor сделал весь Back — LLM протестила — выкатили — и повторить ~ 20 минут.
В идеале команда должна вообще состоять из Product Owner + LLM. Но Junior за 1/12 от стоимости команды 1️⃣ вполне себя очень даже окупает.
Вот и думайте 🙂
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Я сейчас веду несколько компаний и имею возможность сравнить.
Вот вам две крайности:
Команда 1️⃣ из 7 человек: 2 Middle Back + 1 Middle Front + 2 аналитика + 1 дизайнер + 1 Lead.
Команды 2️⃣ 1 Junior + 1 Product Owner part-time.
Команда 1️⃣ за 12 месяцев сделала 1 продукт размером ~100k LOC.
Команда 2️⃣ за 3 месяца сделала 1 продукт размером ~45k LOC.
Но самое главное: продуктом команды 1️⃣ пользуются всего 2 человека, и это по сути back из мультиагентов + простой Front для ввода данных и генерации.
А продуктом команды 2️⃣ пользуются уже 30 человек, и это очень сложная scalable-система автономных агентов.
Я к чему это пишу: это все происходит одновременно, прямо сейчас во многих компаниях.
Ключевое преимущество команды 2️⃣ — дикое количество итераций: до 30 в день выкаток (фич/фиксов) на Prod.
Product придумал — LLM все нарисовала — Junior через Cursor сделал весь Back — LLM протестила — выкатили — и повторить ~ 20 минут.
В идеале команда должна вообще состоять из Product Owner + LLM. Но Junior за 1/12 от стоимости команды 1️⃣ вполне себя очень даже окупает.
Вот и думайте 🙂
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Некогда объяснять, регистрируйся пока не поздно 🏃🏃♀️
Похоже количество серверов в мире очень ограничено, поэтому только сегодня ограниченный drop промокодов на регистрацию в DarwinClaw.
Действует только сегодня 🚨 до 23:59 МСК.
Кол-во регистраций по промокоду сильно ограничено, из-за ограничений по серверам для запуска ваших ИИ-ассистентов.
Зачем оно вам?
Если вы давно хотели, чтобы у каждого сотрудника появился свой персональный ИИ-ассистент (в духе OpenClaw), который работает прямо в Telegram, знает документы компании и соблюдает ваши правила, сейчас хороший момент.
Всё запускается в один клик 🔥
Промокод (он же инвайт-код) DARWINCLAW-KODDUU-500-30. Регистрируемся тут 👉 https://darwinclaw.ru/register 👈
Детали по самому сервису тут 👉 https://darwinclaw.ru/ 👈
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Похоже количество серверов в мире очень ограничено, поэтому только сегодня ограниченный drop промокодов на регистрацию в DarwinClaw.
Действует только сегодня 🚨 до 23:59 МСК.
Кол-во регистраций по промокоду сильно ограничено, из-за ограничений по серверам для запуска ваших ИИ-ассистентов.
Зачем оно вам?
Если вы давно хотели, чтобы у каждого сотрудника появился свой персональный ИИ-ассистент (в духе OpenClaw), который работает прямо в Telegram, знает документы компании и соблюдает ваши правила, сейчас хороший момент.
Всё запускается в один клик 🔥
Промокод (он же инвайт-код) DARWINCLAW-KODDUU-500-30. Регистрируемся тут 👉 https://darwinclaw.ru/register 👈
Детали по самому сервису тут 👉 https://darwinclaw.ru/ 👈
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
🔥 NetworkX: Графы и алгоритмы в Python
📌 NetworkX — мощная библиотека для работы с графами: построение, поиск кратчайших путей, центральность, сообщества, визуализация и тысячи алгоритмов. Идеально для транспортных сетей, рекомендаций, социальных графов и анализа связей.
🛠 pip install networkx
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
import networkx as nx
from typing import List, Tuple
def build_and_analyze_graph() -> None:
"""Пример работы с графами: города и дороги."""
G = nx.Graph()
# Добавляем узлы (города) и рёбра (дороги)
G.add_edges_from([
("Москва", "Питер", {"distance": 700}),
("Москва", "Казань", {"distance": 800}),
("Питер", "Новгород", {"distance": 200}),
("Казань", "Екатеринбург", {"distance": 900}),
("Новгород", "Екатеринбург", {"distance": 1200}),
])
# Кратчайший путь
path = nx.shortest_path(G, "Москва", "Екатеринбург", weight="distance")
distance = nx.shortest_path_length(G, "Москва", "Екатеринбург", weight="distance")
print("📍 Кратчайший путь Москва → Екатеринбург:", " → ".join(path))
print(f"Расстояние: {distance} км\n")
# Центральность узлов
centrality = nx.degree_centrality(G)
print("🔝 Самые связанные города:")
for city, cent in sorted(centrality.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
print(f" • {city}: {cent:.2f}")
if __name__ == "__main__":
try:
build_and_analyze_graph()
except Exception as e:
print(f"Ошибка: {e}")
📌 NetworkX — мощная библиотека для работы с графами: построение, поиск кратчайших путей, центральность, сообщества, визуализация и тысячи алгоритмов. Идеально для транспортных сетей, рекомендаций, социальных графов и анализа связей.
🛠 pip install networkx
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
🔥 scikit-learn: Машинное обучение за 15 строк
📌 scikit-learn — это стандарт де-факто для машинного обучения в Python. Включает классификацию, регрессию, кластеризацию, предобработку, кросс-валидацию и многое другое. Одна из самых удобных и мощных библиотек для data science и ML.
🛠 pip install scikit-learn
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np
def train_iris_classifier() -> float:
"""Обучает классификатор на датасете Iris."""
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# Разделяем на train/test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, y, test_size=0.3, random_state=42
)
# Модель случайного леса
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
# Предсказания и точность
y_pred = clf.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Точность модели: {accuracy:.2%}")
print(f"Пример предсказания: {iris.target_names[clf.predict([X_test[0]])[0]]}")
return accuracy
if __name__ == "__main__":
try:
train_iris_classifier()
except Exception as e:
print(f"Ошибка: {e}")
📌 scikit-learn — это стандарт де-факто для машинного обучения в Python. Включает классификацию, регрессию, кластеризацию, предобработку, кросс-валидацию и многое другое. Одна из самых удобных и мощных библиотек для data science и ML.
🛠 pip install scikit-learn
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
🔥 TextBlob: Простой и мощный анализ текста
📌 TextBlob — это простой и удобный инструмент для анализа текста: sentiment, перевод, исправление орфографии, извлечение существительных и многое другое. Работает из коробки и не требует сложной настройки. Идеально для анализа отзывов, новостей, социальных сетей и чат-ботов.
🛠 pip install textblob
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
from textblob import TextBlob
from typing import Tuple
def analyze_text(text: str) -> Tuple[float, str]:
"""Анализирует текст: sentiment, полярность и субъективность."""
blob = TextBlob(text)
# Sentiment analysis
sentiment = blob.sentiment
polarity = sentiment.polarity # от -1 (отрицательный) до 1 (положительный)
if polarity > 0.1:
mood = "Положительный"
elif polarity < -0.1:
mood = "Отрицательный"
else:
mood = "Нейтральный"
return polarity, mood
if __name__ == "__main__":
try:
texts = [
"Python — замечательный язык для разработки!",
"Сегодня ужасная погода, всё идёт не так.",
"Средний отчёт: ничего особенного.",
"Этот продукт изменил мою жизнь к лучшему!"
]
for t in texts:
polarity, mood = analyze_text(t)
print(f"Текст: {t}")
print(f"Настроение: {mood} (полярность: {polarity:.2f})\n")
except Exception as e:
print(f"Ошибка: {e}")
📌 TextBlob — это простой и удобный инструмент для анализа текста: sentiment, перевод, исправление орфографии, извлечение существительных и многое другое. Работает из коробки и не требует сложной настройки. Идеально для анализа отзывов, новостей, социальных сетей и чат-ботов.
🛠 pip install textblob
Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖
Forwarded from AIGENTTO
Мясной прокси 🙂
Не будьте мясным прокси, не форвардите просто то, что вам сказал ИИ, людям ❗️
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Не будьте мясным прокси, не форвардите просто то, что вам сказал ИИ, людям ❗️
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖