Какой из следующих блоков будет выполняться всегда, независимо от того, возникло ли в программе исключение или нет?
👾 — try
👍 — except
🥰 — finally
⚡️ — Ни один из них
Библиотека задач по Python
👾 — try
👍 — except
🥰 — finally
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰33
Что выведет код?
👾 — pYtHoN PrOgRaMmInG
👍 — Python Programming
🥰 — python programming
⚡️ — PYTHON PROGRAMMING
Библиотека задач по Python
👾 — pYtHoN PrOgRaMmInG
👍 — Python Programming
🥰 — python programming
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾28
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📅 Старт курса — 20 апреля.
Если хотите разобраться, как строить управляемые агентные системы:
P.S.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Какой файл содержит настройки проекта Django?
👾 —
👍 —
🥰 — app_config.py
⚡️ — project_setup.py
Библиотека задач по Python
👾 —
settings.py👍 —
config.py🥰 — app_config.py
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾21😁2
Что даёт @dataclass(frozen=True)?👾 — Глубоко делает неизменяемыми и все вложенные объекты
👍 — Запрещает присваивания атрибутов (иммутабельность на уровне класса) и при eq=True по умолчанию делает экземпляр хешируемым
🥰 — Автоматически копирует все мутируемые аргументы
конструктора
⚡️ — Включает slots и уменьшает память
Библиотека задач по Python
👍17
Что делает yield from subgen?
👾 — Просто вызывает подгенератор и возвращает список
👍 — Делегирует итерацию/send/throw/close подгенератору и получает его return как результат (PEP 380)
🥰 — Запускает подгенератор параллельно в другом потоке
⚡️ — Гарантирует выполнение в отдельном процессе
Библиотека задач по Python
👾 — Просто вызывает подгенератор и возвращает список
👍 — Делегирует итерацию/send/throw/close подгенератору и получает его return как результат (PEP 380)
🥰 — Запускает подгенератор параллельно в другом потоке
⚡️ — Гарантирует выполнение в отдельном процессе
Библиотека задач по Python
👍17
Ваш Python-сервис обрабатывает большое количество сетевых запросов. При профилировании видно, что он простаивает, ожидая I/O. Какой подход наиболее правильный для повышения производительности?
👾 — Увеличить количество потоков в ThreadPoolExecutor
👍 — Перейти на asyncio/uvloop и использовать асинхронные драйверы для работы с I/O
🥰 — Запускать каждый запрос в отдельном процессе через multiprocessing
⚡️ — Чаще вызывать gc.collect() для освобождения памяти
Библиотека задач по Python
👾 — Увеличить количество потоков в ThreadPoolExecutor
👍 — Перейти на asyncio/uvloop и использовать асинхронные драйверы для работы с I/O
🥰 — Запускать каждый запрос в отдельном процессе через multiprocessing
⚡️ — Чаще вызывать gc.collect() для освобождения памяти
Библиотека задач по Python
👍17
☝️ Уже сегодня: ИИ-агенты в продакшене — инженерный подход к интеграции LLM
Индустрия активно обсуждает потенциал нейросетей, способных автоматизировать бизнес-процессы и заменить целые отделы. Однако реальное внедрение агентов в
Сегодня в 19:00 МСК в рамках нашего курса «Разработка AI-агентов» мы проведём открытый вебинар «ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам». Спикер — Полина Полунина, руководитель AI-направления в Альфа-Банке. Будем говорить о нейросетях с позиции жёсткой инженерии.
Разберём три реальных кейса из сурового банковского энтерпрайза, напишем и запустим агента прямо в эфире, честно обсудим грабли, на которые наступает бизнес при интеграции
Тем, кто придёт на эфир, дадим промокод AGENTS на скидку 10 000 ₽ на любой тариф курса.
👉 Занять место на вебинаре
Индустрия активно обсуждает потенциал нейросетей, способных автоматизировать бизнес-процессы и заменить целые отделы. Однако реальное внедрение агентов в
production вскрывает серьёзные проблемы: разработчикам приходится бороться с непредсказуемыми галлюцинациями моделей, нестабильными API и сложной интеграцией в существующую архитектуру.Сегодня в 19:00 МСК в рамках нашего курса «Разработка AI-агентов» мы проведём открытый вебинар «ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам». Спикер — Полина Полунина, руководитель AI-направления в Альфа-Банке. Будем говорить о нейросетях с позиции жёсткой инженерии.
Разберём три реальных кейса из сурового банковского энтерпрайза, напишем и запустим агента прямо в эфире, честно обсудим грабли, на которые наступает бизнес при интеграции
LLM.Тем, кто придёт на эфир, дадим промокод AGENTS на скидку 10 000 ₽ на любой тариф курса.
👉 Занять место на вебинаре
⏳ Часовая готовность: создаём ИИ-агента в прямом эфире
В 19:00 МСК в рамках нашего курса «Разработка AI-агентов» стартует вебинар «ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам». Спикер — Полина Полунина, руководитель AI-направления в Альфа-Банке.
Будет live-демо работающего агента, реальные метрики из корпоративной среды и честный разбор архитектурных граблей — без воды и «успешного успеха».
Всем зрителям эфира дадим эксклюзивный промокод AGENTS на скидку 10 000 ₽ на любой тариф курса.
👉 Занять место на вебинаре
В 19:00 МСК в рамках нашего курса «Разработка AI-агентов» стартует вебинар «ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам». Спикер — Полина Полунина, руководитель AI-направления в Альфа-Банке.
Будет live-демо работающего агента, реальные метрики из корпоративной среды и честный разбор архитектурных граблей — без воды и «успешного успеха».
Всем зрителям эфира дадим эксклюзивный промокод AGENTS на скидку 10 000 ₽ на любой тариф курса.
👉 Занять место на вебинаре
Нужно запустить долгую корутину и дать вызывающему коду таймаут, но при истечении времени задача не должна отменяться, а продолжить выполняться в фоне. Что выбрать?
👾 — await asyncio.wait_for(op(), timeout=5)
👍 — t = asyncio.create_task(op()); await asyncio.wait_for(asyncio.shield(t), timeout=5)
🥰 — Запуск через ThreadPoolExecutor
⚡ — await asyncio.gather(op(), return_exceptions=True) с таймаутом
Библиотека задач по Python
👾 — await asyncio.wait_for(op(), timeout=5)
👍 — t = asyncio.create_task(op()); await asyncio.wait_for(asyncio.shield(t), timeout=5)
🥰 — Запуск через ThreadPoolExecutor
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6
Чем отличается copy.copy от copy.deepcopy?
👾 — Обе делают глубокую копию
👍 — copy копирует только контейнер, вложенные объекты — по ссылке; deepcopy рекурсивно копирует всё
🥰 — Обе лишь увеличивают счётчик ссылок
⚡️ — deepcopy быстрее, поэтому всегда лучше
Библиотека задач по Python
👾 — Обе делают глубокую копию
👍 — copy копирует только контейнер, вложенные объекты — по ссылке; deepcopy рекурсивно копирует всё
🥰 — Обе лишь увеличивают счётчик ссылок
⚡️ — deepcopy быстрее, поэтому всегда лучше
Библиотека задач по Python
👍25
Нужно вызвать блокирующую функцию (нет async-аналога) из обработчика на asyncio, не блокируя event loop. Что выбрать?
👾 — Просто вызвать функцию напрямую в корутине
👍 — await asyncio.to_thread(func, *args, **kwargs)
🥰 — Обернуть функцию в async def и вызвать await func()
⚡ — Запустить функцию через time.sleep для «уступки» циклу
Библиотека задач по Python
👾 — Просто вызвать функцию напрямую в корутине
👍 — await asyncio.to_thread(func, *args, **kwargs)
🥰 — Обернуть функцию в async def и вызвать await func()
⚡ — Запустить функцию через time.sleep для «уступки» циклу
Библиотека задач по Python
👍11🥰3
Самый востребованный навык в ИТ в 2026-м — навык создания ИИ-агентов
Мы полностью переработали курс «Разработка AI-агентов» под реалии 2026 года. Никакой долгой теории — с самого начала пишем код. Обучать и делиться набитыми шишками будут эксперты-практики из Газпромбанка, Альфа-Банка и других бигтехов.
В программе:
— архитектура автономных систем с тестированием, ReAct-циклами и контролем токенов;
— практическая работа с актуальными фреймворками LangGraph, AutoGen, MCP и CrewAI;
— настройка продвинутого RAG для парсинга документов и точного поиска;
— внедрение решений с учётом действующего законодательства (152-ФЗ);
— дипломная работа, за основу которой можно взять свой рабочий проект или задачу, которую предложим мы.
Эксперты поделятся инсайтами из реального продакшна — тем, о чём вам никогда не расскажет ни одна нейросеть.
Ах да, чуть не забыли! Дарим промокодAGENTSWEB на скидку 10 000 рублей и два курса сверху при покупке до 15 марта 🎁
→ Стать AI-инженером
Мы полностью переработали курс «Разработка AI-агентов» под реалии 2026 года. Никакой долгой теории — с самого начала пишем код. Обучать и делиться набитыми шишками будут эксперты-практики из Газпромбанка, Альфа-Банка и других бигтехов.
В программе:
— архитектура автономных систем с тестированием, ReAct-циклами и контролем токенов;
— практическая работа с актуальными фреймворками LangGraph, AutoGen, MCP и CrewAI;
— настройка продвинутого RAG для парсинга документов и точного поиска;
— внедрение решений с учётом действующего законодательства (152-ФЗ);
— дипломная работа, за основу которой можно взять свой рабочий проект или задачу, которую предложим мы.
Эксперты поделятся инсайтами из реального продакшна — тем, о чём вам никогда не расскажет ни одна нейросеть.
Запись первого открытого вебинара, на котором мы вместе с руководителем AI-направления в Альфа-Банке Полиной Полуниной пилили агента в прямом эфире.
Ах да, чуть не забыли! Дарим промокод
→ Стать AI-инженером
😁1
Какой из следующих модулей необходимо импортировать для обработки вычислений даты и времени в Python?
👾 — datetime
👍 — date
🥰 — time
⚡️ — timedate
Библиотека задач по Python
👾 — datetime
👍 — date
🥰 — time
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾33
Кажется, мы окончательно перешли от игрушек к суровому AgentOps
Приглашаем на наш обновлённый курс по разработке ИИ-агентов. Никакой воды про «будущее нейросетей», только инженерный подход.
На курсе мы:
— пошагово строим готовые системы на
— настраиваем кэширование и роутинг, чтобы бот не сожрал токены;
— разбираемся со стейтом, учимся дебажить через time-travel и прикручиваем human-in-the-loop;
— выводим RAG в прод так, чтобы безопасники не завернули архитектуру из-за 152-ФЗ.
В пекло скучные лекции про общую инфраструктуру — сразу фокусируемся на агентных фреймворках и написании кода. Занятия ведут бывалые лиды из Газпромбанка и Альфы, набившие шишки на реальных задачах.
Сегодня последний день, когда можно забрать курс по старым ценам. Базовый тариф сейчас стоит 49 000 ₽ (вместо 62 990 ₽), продвинутый трек — 99 000 ₽ (вместо 124 990 ₽). Если не хочется отдавать всю сумму сразу, есть рассрочка. Торопитесь — на потоке осталось всего 5 мест!
→ Зафиксировать цену и перейти к сборке своих агентов
Приглашаем на наш обновлённый курс по разработке ИИ-агентов. Никакой воды про «будущее нейросетей», только инженерный подход.
На курсе мы:
— пошагово строим готовые системы на
LangGraph, CrewAI и MCP;— настраиваем кэширование и роутинг, чтобы бот не сожрал токены;
— разбираемся со стейтом, учимся дебажить через time-travel и прикручиваем human-in-the-loop;
— выводим RAG в прод так, чтобы безопасники не завернули архитектуру из-за 152-ФЗ.
В пекло скучные лекции про общую инфраструктуру — сразу фокусируемся на агентных фреймворках и написании кода. Занятия ведут бывалые лиды из Газпромбанка и Альфы, набившие шишки на реальных задачах.
Кстати, на днях мы пилили агента в прямом эфире, если пропустили — есть запись вебинара.
Сегодня последний день, когда можно забрать курс по старым ценам. Базовый тариф сейчас стоит 49 000 ₽ (вместо 62 990 ₽), продвинутый трек — 99 000 ₽ (вместо 124 990 ₽). Если не хочется отдавать всю сумму сразу, есть рассрочка. Торопитесь — на потоке осталось всего 5 мест!
→ Зафиксировать цену и перейти к сборке своих агентов
Что делает subprocess.run(cmd, check=True)?
👾 — Печатает вывод в реальном времени
👍 — Бросает CalledProcessError, если код выхода ≠ 0
🥰 — Автоматически убивает процесс через 10 секунд
⚡️ — Включает shell=True по умолчанию
Библиотека задач по Python
👾 — Печатает вывод в реальном времени
👍 — Бросает CalledProcessError, если код выхода ≠ 0
🥰 — Автоматически убивает процесс через 10 секунд
⚡️ — Включает shell=True по умолчанию
Библиотека задач по Python
👍13
Чем typing.Any отличается от object?
👾 — Any — то же самое, что object
👍 — Any совместим со всем и «протекает» проверки; object — верхний тип, но требует явных проверок/кастов для специфичных методов
🥰 — object запрещает присваивания переменных других типов
⚡️ — Any делает объект неизменяемым
Библиотека задач по Python
👾 — Any — то же самое, что object
👍 — Any совместим со всем и «протекает» проверки; object — верхний тип, но требует явных проверок/кастов для специфичных методов
🥰 — object запрещает присваивания переменных других типов
⚡️ — Any делает объект неизменяемым
Библиотека задач по Python
👍12
Зачем в multiprocessing на Windows нужен if __name__ == "__main__":?
👾 — Чтобы было быстрее
👍 — Чтобы избежать рекурсивного спавна: Windows использует spawn и повторно импортирует модуль; гард не даст выполнить модульный код в дочернем процессе
🥰 — Нужен для совместимости с Python 2
⚡️ — Он отключает GIL в дочерних процессах
Библиотека задач по Python
👾 — Чтобы было быстрее
👍 — Чтобы избежать рекурсивного спавна: Windows использует spawn и повторно импортирует модуль; гард не даст выполнить модульный код в дочернем процессе
🥰 — Нужен для совместимости с Python 2
⚡️ — Он отключает GIL в дочерних процессах
Библиотека задач по Python
👍18⚡2
Чем functools.cached_property отличается от @property?
👾 — Всегда вычисляет заново при каждом доступе
👍 — Вычисляет один раз на экземпляр и кеширует; можно сбросить del obj.attr
🥰 — Делит кеш между всеми экземплярами класса
⚡️ — Автоматически кэширует результаты корутин
Библиотека задач по Python
👾 — Всегда вычисляет заново при каждом доступе
👍 — Вычисляет один раз на экземпляр и кеширует; можно сбросить del obj.attr
🥰 — Делит кеш между всеми экземплярами класса
⚡️ — Автоматически кэширует результаты корутин
Библиотека задач по Python
👍12