В продакшене Python-сервис со временем начинает замедляться, хотя нагрузка остаётся стабильной. Мониторинг показывает рост памяти (memory leak). Как вы будете искать и устранять причину?
Использовать профайлеры (tracemalloc, objgraph, memory_profiler) для отслеживания утечек, проверить циклические ссылки и висящие ссылки на объекты (особенно в кэше или глобальных структурах), оптимизировать работу с коллекциями и сторонними библиотеками.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
👍2❤1
В продакшн Django-приложении пользователи жалуются на «N+1 проблему» при выборках связанных объектов. Как вы будете диагностировать и устранять её?
Проверю SQL-запросы через django-debug-toolbar или логирование ORM. Если вижу множественные запросы для связанных моделей — перепишу код с использованием select_related (для ForeignKey/OneToOne) или prefetch_related (для ManyToMany/Reverse FK). При необходимости — вынесу тяжёлые выборки в кастомные SQL-запросы или оптимизирую структуру модели.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
👍1
«Знаю Python, хочу в AI, но математику учить лень»
Хорошая новость: для разработки AI-агентов вам не нужно быть кандидатом наук по математике. Вам нужно быть крутым инженером.
Мы обновили курс «Разработка AI-агентов», сделав упор на инженерные практики:
— Как интегрировать LLM через API;
— Как настроить взаимодействие сервисов (Agent-to-Agent);
— Как деплоить это в прод.
Это идеальный вход в AI для питониста: используем знакомый стек (Django/FastAPI опыт пригодится) + новые библиотеки
Твоя дорожная карта
Хорошая новость: для разработки AI-агентов вам не нужно быть кандидатом наук по математике. Вам нужно быть крутым инженером.
Мы обновили курс «Разработка AI-агентов», сделав упор на инженерные практики:
— Как интегрировать LLM через API;
— Как настроить взаимодействие сервисов (Agent-to-Agent);
— Как деплоить это в прод.
Это идеальный вход в AI для питониста: используем знакомый стек (Django/FastAPI опыт пригодится) + новые библиотеки
LangChain / LangGraph .Твоя дорожная карта
❤2
Объясните, как можно получить доступ к сессиям во Flask?
Промежуток времени между входом клиента в систему и выходом из неё на сервере называется сеансом. Сессия Flask — это утилита Flask, которая обеспечивает серверную поддержку сеансов в разработанном приложении Flask. Это плагин, который предоставляет вашему приложению возможность серверного сеанса. Данные, которые должны быть сохранены в сеансе, сохраняются во временном каталоге на сервере. Когда нам нужно сохранить значительный объём данных между запросами во Flask, мы можем использовать объекты сеанса.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
👍1
Какие HTTP-методы предоставляет Python Flask?
Для обработки HTTP-запросов Flask использует ряд декораторов. Протокол HTTP является основой интернет-передачи данных. Этот протокол определяет ряд методов получения информации с определённого URL-адреса.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
🤔4❤1
Как векторизация связана с бродкастингом в NumPy?
Векторизация подразумевает делегирование операций NumPy внутренне оптимизированным функциям языка C для получения более быстрого кода Python. В то время как бродкастинг относится к методам, которые позволяют NumPy выполнять арифметические операции, связанные с массивами. Размер или форма массивов в этом случае не имеют значения. Трансляция решает проблему несовпадающих массивов, реплицируя меньший массив вдоль большего массива, чтобы гарантировать, что оба массива имеют совместимые формы для операций NumPy. Выполнение бродкастинга перед векторизацией помогает векторизовать операции, которые поддерживают массивы разных измерений.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python