📣 Новые горизонты Python: личный опыт и практические советы

Сегодня автор статьи поделиться своим опытом и расскажет о новых возможностях языка Python, которые появились примерно начиная с версий 3.10–3.11, а также о том, как их можно эффективно использовать в реальных проектах

«Надеюсь, мой рассказ поможет вам разобраться в новых возможностях Python и вдохновит на улучшение ваших проектов»

🖥 Читать подробнее

▶️ Slots свойства и наследование в Python

Свойство __slots__ – это мощный инструмент для оптимизации классов, особенно когда вы создаёте много экземпляров одного класса

Однако, при его использовании важно понимать ограничения, особенно в контексте наследования

👀 Смотреть на YouTube

📣 Как парсить данные с Python

Парсинг – это автоматический процесс сбора и систематизации данных в интернете

В языке программирования Python программы для парсинга данных со сторонних сайтов могут быть созданы с помощью двух ключевых инструментов:
⏺Стандартного пакета HTTP-запросов
⏺Внешней библиотеки обработки HTML-разметки

В этом руководстве будут рассмотрены способы организации парсеров в языке программирования Python

Речь пойдет об извлечении данных с HTML-страниц на основе заранее указанных тегов и атрибутов

🖥 Читать подробнее

▶️ Исключения в Python

В Python есть встроенные исключения для разных ситуаций, например:
⏺TypeError – операция или функция применяется к объекту несоответствующего типа
⏺ValueError – операция или функция получает аргумент неподходящего значения. К примеру, исключение возникает, если попытаться преобразовать строку в число
⏺IndexError – обращение к элементу по несуществующему индексу
⏺ZeroDivisionError – деление числа на ноль

👀 Смотреть на YouTube

📣 Большая шпаргалка по Python

Шпаргалка включает в себя все типы данных с их объяснением с примерами, а также упражнения для закрепления своих навыков и подробную дорожную карту для изучения основ Python

🖥 Смотреть шпаргалку

▶️ Распространение исключений

Распространение исключений в Python – это процесс, при котором исключение, зародившееся на одном из уровней стека вызова, постепенно поднимается на самый верх

Этот механизм позволяет программистам писать независимый, модульный код

В критических функциях достаточно генерировать исключения, а их обработку выполнять на другом, более глобальном уровне

👀 Смотреть на YouTube

📣 Как отсортировать словарь Python по ключу

Сортировка – это фундаментальная операция в программировании, суть которой заключается в расположении элементов в определенном порядке.

В этой статье мы разберем, как отсортировать словарь по ключам в Python. Для облегчения понимания мы рассмотрим данную операцию пошагово

🖥 Читать подробнее

▶️ Обработка исключений Try Except Finally Python

Обработка исключений в Python – это процесс написания кода для перехвата и обработки ошибок или исключений, которые могут возникать при выполнении программы

Для обработки исключений в Python используется следующий синтаксис:

try:
    <код, который может вызвать исключения при выполнении>
except <КлассИсключения_1>:
    <код обработки исключения>
except <КлассИсключения_2>:
    <код обработки исключения>
...
else:
    <код выполняется, если не вызвано исключение в блоке try>
finally:
    <код, который выполняется всегда>

👀 Смотреть на YouTube

📣 Вышел PyTorch 2.6: поддержка Python 3.13 в torch.compile и улучшения в AOTInductor

Разработчики PyTorch выпустили обновление 2.6, в котором добавили поддержку Python 3.13 в torch.compile, включили улучшения в AOTInductor и интегрировали torch.compiler.set_stance — функцию настройки производительности компилятора. Кроме того, это первая версия, которую разработчики не опубликовали в Anaconda

Что нового в PyTorch 2.6:
⏺torch.compile получил поддержку Python 3.13;
⏺Добавили экспериментальную функцию torch.compiler.set_stance, с помощью которой можно выбрать «режим» работы компилятора. Например, при выборе torch.compiler.set_stance("eager_on_recompile") система будет использовать кэшированный скомпилированный код, если это возможно.
⏺В AOTInductor появилась поддержка PT2-архивов, в которые можно упаковывать все файлы модели для передачи в сторонние окружения. Помимо этого есть функция для упаковки нескольких моделей в один архив.
⏺Появился инструмент AOTInductor Minifier, с помощью которого можно быстро создавать модули nn.Module. Функция полезна тем, кто часто сталкивается с ошибками при работе с API AOTInductor.
⏺AOTInductor теперь генерирует код, который зависит только от стабильных интерфейсов в библиотеке libtorch. Это гарантирует обратную совместимость моделей, скомпилированных с помощью AOTInductor.
⏺Добавили поддержку Float16 для процессоров X86 с аппаратным ускорением для этого типа данных.

🖥 Читать подробнее