Библиотека собеса по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6
В чём различие между __getattribute__ и __getattr__, и когда вызывается каждый?
Короткий ответ: __getattribute__ вызывается при каждом обращении к атрибуту; __getattr__ — только если атрибут не найден обычным способом. Внутри __getattribute__ нужно делегировать в super().__getattribute__, иначе будет бесконечная рекурсия.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
👍1
FastAPI + SQLAlchemy 2.0 (async). Под нагрузкой растёт latency, пул соединений к БД забит, запросы «висят». Как диагностировать и починить без тупого увеличения пула?
Включить метрики/логирование пула (в т.ч. pool_size, overflow, время ожидания), найти долгие запросы (slow query log/EXPLAIN) и утечки сессий. Гарантировать жизненный цикл через контекст: async with AsyncSession() as s: .../sessionmaker, закрывать курсоры. Настроить pool_pre_ping/pool_recycle, таймауты (connect/statement). Ввести backpressure: лимитировать параллелизм (Semaphore/очередь), кратковременно ретраить. Оптимизировать SQL/индексы; при необходимости — кэш/батчи/денормализация.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📅 24 сентября в 19:00 МСК — бесплатный вебинар с Максимом Шаланкиным.
Тема: «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта».
🔹 Почему все говорят про ИИ-агентов и куда вливаются миллиарды инвестиций.
🔹 Чем они отличаются от ChatGPT и обычных ботов.
🔹 Как работает цикл агента: восприятие → планирование → действие → обучение.
🔹 Живое демо простого агента.
🔹 Потенциал для бизнеса: автоматизация процессов и ROI до 80%.
Не придёшь — будешь потом рассказывать, что «агенты — это как чат-боты», и ловить косые взгляды от коллег 😏
👉 Регистрируйтесь через форму на лендинге
Тема: «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта».
🔹 Почему все говорят про ИИ-агентов и куда вливаются миллиарды инвестиций.
🔹 Чем они отличаются от ChatGPT и обычных ботов.
🔹 Как работает цикл агента: восприятие → планирование → действие → обучение.
🔹 Живое демо простого агента.
🔹 Потенциал для бизнеса: автоматизация процессов и ROI до 80%.
Не придёшь — будешь потом рассказывать, что «агенты — это как чат-боты», и ловить косые взгляды от коллег 😏
👉 Регистрируйтесь через форму на лендинге
Какие отличия между модулем, пакетом и библиотекой?
Модуль — это отдельный файл на Python, который можно импортировать в скрипты или другие модули. В нем содержатся функции, классы и глобальные переменные.
Пакет — это коллекция модулей, объединенных в одной папке для обеспечения единой функциональности. Пакеты импортируются так же, как и модули. Обычно они содержат файл __init__.py, который сообщает интерпретатору Python, что папка является пакетом.
Библиотека — это совокупность пакетов.
Библиотека собеса по Python
Пакет — это коллекция модулей, объединенных в одной папке для обеспечения единой функциональности. Пакеты импортируются так же, как и модули. Обычно они содержат файл __init__.py, который сообщает интерпретатору Python, что папка является пакетом.
Библиотека — это совокупность пакетов.
Библиотека собеса по Python
👍5🔥1
⚡️ Бесплатный вебинар — ИИ-агенты: новая фаза развития AI
24 сентября в 19:00 МСК состоится бесплатный вебинар с Максимом Шаланкиным — Data Science Team Lead в финтех-команде MWS, а познакомиться с ним ближе можно в его тг-канале.
Тема:
На вебинаре разберёмся, почему агенты — это следующий шаг после ChatGPT, чем они отличаются от обычных моделей и как уже приносят бизнесу ROI до 80%. А дальше я покажу, как эта тема ложится в наш курс по ИИ-агентам, который разработан под руководством Никиты Зелинского.
Подробности рассказываем в гс выше — включай, чтобы не пропустить.
24 сентября в 19:00 МСК состоится бесплатный вебинар с Максимом Шаланкиным — Data Science Team Lead в финтех-команде MWS, а познакомиться с ним ближе можно в его тг-канале.
Тема:
«ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта».
На вебинаре разберёмся, почему агенты — это следующий шаг после ChatGPT, чем они отличаются от обычных моделей и как уже приносят бизнесу ROI до 80%. А дальше я покажу, как эта тема ложится в наш курс по ИИ-агентам, который разработан под руководством Никиты Зелинского.
Подробности рассказываем в гс выше — включай, чтобы не пропустить.
Почему NumPy предпочтительнее Matlab, Octave, Idl или Yorick?
NumPy — высокопроизводительная библиотека с открытым исходным кодом, которая обеспечивает сложные математические и научные вычислительные возможности. Она поддерживает следующее:
⚡️Мощные функции для выполнения сложных математических операций с многомерными матрицами и массивами. Операции с ndarrays NumPy примерно на 50% быстрее по сравнению с операциями с встроенными списками с использованием циклов. Эта эффективность очень полезна, когда массивы содержат миллионы элементов
⚡️Предоставляет синтаксис индексации для легкого доступа к частям данных в большом массиве
⚡️Предоставляет встроенные функции, которые помогают легко выполнять операции, связанные с линейной алгеброй и статистикой
⚡️Для выполнения сложных вычислений с использованием NumPy требуется всего несколько строк кода
Библиотека собеса по Python
⚡️Мощные функции для выполнения сложных математических операций с многомерными матрицами и массивами. Операции с ndarrays NumPy примерно на 50% быстрее по сравнению с операциями с встроенными списками с использованием циклов. Эта эффективность очень полезна, когда массивы содержат миллионы элементов
⚡️Предоставляет синтаксис индексации для легкого доступа к частям данных в большом массиве
⚡️Предоставляет встроенные функции, которые помогают легко выполнять операции, связанные с линейной алгеброй и статистикой
⚡️Для выполнения сложных вычислений с использованием NumPy требуется всего несколько строк кода
Библиотека собеса по Python
🔥3👍1
CPU-bound пайплайн распараллелен через multiprocessing, но под нагрузкой стал работать медленнее: рост RSS, высокий overhead и низкая утилизация CPU. Как диагностировать и починить?
Померить накладные расходы на IPC/пиклинг (профилировщики, замеры времени map/submit). Укрупнить задачи (batch/chunksize), передавать большие данные через shared memory (multiprocessing.shared_memory, NumPy shared arrays / mmap) вместо копий, инициализировать тяжёлые объекты один раз в initializer воркера. Ограничить число процессов до числа ядер, избегать возврата больших результатов (писать в общий sink).
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
❤3
В FastAPI-сервисе каждые ~60 сек появляются p95/p99 всплески латентности. Профилирование показывает короткие стопы event loop во время циклических сборок мусора CPython. Как диагностировать и сгладить проблему, не «просто отключая GC»?
Включить телеметрию GC (callbacks, gc.get_stats()/get_threshold()) и пламеграфы (py-spy) вокруг пауз; найти источники циклов (крупные графы объектов, замыкания/кеши) через tracemalloc/objgraph. Снизить аллокации и циклы: __slots__, иммутабельные структуры, orjson, реюз буферов. Настроить GC: поднять пороги gc.set_threshold(...), вынести gc.collect() в фоновую периодику/idle-хуки, для hot-path — локально отключать циклический GC на время обработки и снова включать. Проверить, что паузы ушли и p99 сгладился.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
❤6
🔥 Не пропустите событие осени для AI-комьюнити
24 сентября, 19:00 Мск — бесплатный вебинар с Максимом Шаланкиным «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта»
😤 Пока все спорят, «боты это или нет», мы покажем, как работают настоящие агенты: с планированием, инструментами и памятью. За час Максим разберёт:
— почему ИИ-агенты сейчас на пике инвестиций
— чем они отличаются от ChatGPT и обычных моделей
— цикл агента: восприятие → планирование → действие → обучение
— живое демо простого агента
— как бизнес уже получает ROI до 80%
⚡️ Хотите спросить у Максима всё, что обычно остаётся «за кадром»? Ловите шанс — только в прямом эфире.
⏰ Мест мало, регистрация закроется, как только забьём комнату
24 сентября, 19:00 Мск — бесплатный вебинар с Максимом Шаланкиным «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта»
😤 Пока все спорят, «боты это или нет», мы покажем, как работают настоящие агенты: с планированием, инструментами и памятью. За час Максим разберёт:
— почему ИИ-агенты сейчас на пике инвестиций
— чем они отличаются от ChatGPT и обычных моделей
— цикл агента: восприятие → планирование → действие → обучение
— живое демо простого агента
— как бизнес уже получает ROI до 80%
⚡️ Хотите спросить у Максима всё, что обычно остаётся «за кадром»? Ловите шанс — только в прямом эфире.
⏰ Мест мало, регистрация закроется, как только забьём комнату
❤1
Как корректно завершить FastAPI/asyncio-сервис без потерь данных: остановить фоновые задачи, закрыть соединения (DB/HTTP/Redis) и не зависнуть на выключении?
Обработать SIGTERM/SIGINT через lifespan ( @asynccontextmanager или app.router.lifespan): пометить приложение как «not-ready», перестать принимать новые задания, отправить отмену всем фоновым задачам (хранить ссылки/TaskGroup), дождаться их с таймаутом (await asyncio.gather(..., return_exceptions=True)), корректно закрыть пулы (await pool.close()), опустошить/дренировать очереди. Критичные операции обернуть в asyncio.shield/идемпотентность, прокидывать CancellationToken/timeouts, логировать незавершённые таски.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
👍3