В FastAPI вы кладёте correlation-id в contextvars.ContextVar в middleware. В логах он есть в хэндлерах, но иногда пропадает в коде, который выполняется через run_in_executor и в фоновых задачах asyncio.create_task(...). Что делать правильно?
👾 — Заменить ContextVar на глобальную переменную с мьютексом
👍 — Создавать фоновые задачи после установки ContextVar, а для run_in_executor запускать функцию через contextvars.copy_context().run(func, *args) для переноса контекста
🥰 — Перейти на threading.local(), он автоматически работает и в потоках, и в тасках
⚡️ — Включить uvloop — он сам перенесёт контекст в фоновые задачи и executor
Библиотека задач по Python
👾 — Заменить ContextVar на глобальную переменную с мьютексом
👍 — Создавать фоновые задачи после установки ContextVar, а для run_in_executor запускать функцию через contextvars.copy_context().run(func, *args) для переноса контекста
🥰 — Перейти на threading.local(), он автоматически работает и в потоках, и в тасках
⚡️ — Включить uvloop — он сам перенесёт контекст в фоновые задачи и executor
Библиотека задач по Python
👍1
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
Ниже — небольшая подборка, а если хотите фулл, то подписывайтесь на рассылку
▫️ Энтузиасты получили доступ к Anthropic Mythos
Группа из Discord-канала, искавшая доступ к ещё не вышедшим моделям, угадала URL Mythos по шаблонам URL других моделей Anthropic и через аккаунт стороннего подрядчика получила доступ к инструменту
▫️ Anthropic тайно устанавливает шпионское ПО при установке Claude Desktop
Claude Desktop без спроса прописывает в семь браузеров (Chrome, Brave, Edge, Chromium, Arc, Vivaldi и Opera) Native Messaging bridge, который дает расширению Claude доступ к авторизованным сессиям, DOM и формам за пределами песочницы. Удалить это нельзя — приложение восстанавливает файл с настройками при каждом запуске.
▫️ Три бага, которые сломали Claude Code
Сначала снизили режим мышления с high до medium ради скорости, потом словили баг с кешированием, из-за которого модель теряла контекст каждый ход вместо одного раза, а под конец добавили системный промпт с жесткими лимитами на длину ответов — все это вместе выглядело как общая деградация модели, хотя API б
Google DESIGN.md — открытый стандарт описания дизайн-систем для UI-агентов
designdotmd.directory — каталог DESIGN.md файлов
beads — система памяти для агентов
swarm-forge — оркестратор агентов, работающих в разных git worktree одного проекта
browser-harness — дает агентам полный контроль над браузером
agentmako — превращает код в локальную базу знаний и скармливает AI-агентам готовый контекст
thonops — cобирает сайт на Next.js, обновляя страницу на лету при любой правке кода и заливая проект на Vercel в пару кликов
vibechord — инструмент для запуска нескольких AI-агентов и управления ими из одного места
monitorability-evals — открытый датасет от OpenAI для оценки того, насколько хорошо можно отслеживать и контролировать поведение языковых моделей в различных сценариях
Hermes Agent — самообучающийся ассистент с долгой памятью
DeerFlow — мультиагентный фреймворк с изолированными песочницами
Multica — аналог Jira для AI-команд
Claude Code Game Studios — 48 агентов-коллег для инди-геймдева
MarkItDown — конвертер любых документов в Markdown
ui-skills.com — 12 кураторских скилов для UI
Nothing Design Skill — скил для Claude Code по созданию пользовательского интерфейса в дизайн-языке Nothing: монохромный, типографический, индустриальный
codex-marketplace.com — каталог плагинов, скилов и хуков для Codex с установкой в одну команду и рейтингом от коммьюнити
TBM Recommender — прикручивает к AI-агентам базу рассылки TBM про продукты и менеджмент, вытаскивая релевантные посты через хитрую трехуровневую выборку ради экономии токенов
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что выведет код?
👾 — [‘user1’, ‘user2’]
👍 — [‘user2’, ‘user1’]
🥰 — [‘user1’]
⚡️ — [‘user1’, ‘user1’]
Библиотека задач по Python
👾 — [‘user1’, ‘user2’]
👍 — [‘user2’, ‘user1’]
🥰 — [‘user1’]
⚡️ — [‘user1’, ‘user1’]
Библиотека задач по Python
👾6🥰3
В Python что произойдёт при использовании изменяемого объекта (например, списка) как значения по умолчанию в аргументах функции?
👾 — Ошибка компиляции, так делать нельзя
👍 — Один и тот же объект будет использоваться для всех вызовов функции
🥰 — Каждый вызов функции будет создавать новый список автоматически
⚡️ — Значение по умолчанию всегда копируется при вызове функции
Библиотека задач по Python
👾 — Ошибка компиляции, так делать нельзя
👍 — Один и тот же объект будет использоваться для всех вызовов функции
🥰 — Каждый вызов функции будет создавать новый список автоматически
⚡️ — Значение по умолчанию всегда копируется при вызове функции
Библиотека задач по Python
👍20
До 31 мая можно забрать любой курс Proglib Academy со скидкой 40%
Если давно хотели прокачаться в Python, ML, алгоритмах или AI-агентах, сейчас самое время выбрать программу и начать обучение по сниженной цене.
🎁 Разработка AI-агентов — от 49.000 ₽ (вместо 69.000 ₽)
Практический курс по разработке AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов
🎁 Курс AgentOps — 129.000 ₽ (вместо 149.000 ₽)
Для разработчиков и LLM-инженеров, которые хотят внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса.
🎁 Математика для разработки AI-моделей — 23.990 ₽ (вместо 31.990 ₽)
Практическая база по математике для анализа данных, ML и дальнейшего развития в AI.
🎁 Математика для Data Science — от 29.990 ₽ (вместо 39.990 ₽)
Курс для тех, кто хочет решать задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе.
🎁 ML для старта в Data Science — 28.990 ₽ (вместо 38.990 ₽)
Разберётесь в машинном обучении: от базовых понятий и линейных моделей до ансамблей, бустинга и рекомендательных систем.
🎁 Основы IT для непрограммистов — 16.990 ₽ (вместо 28.990 ₽)
Курс для IT-рекрутеров, маркетологов, проджектов, продактов и всех, кто работает с IT, но не пишет код.
🎁 Архитектуры и шаблоны проектирования — 27.990 ₽ (вместо 37.900 ₽)
Освоите основные паттерны проектирования и прокачаете навыки архитектора программного обеспечения.
🎁 Специалист по ИИ — 89.000 ₽ (вместо 113.900 ₽)
Курс для тех, кто хочет получить профессию в сфере ИИ, собрать портфолио из 5 проектов и научиться разрабатывать сложных AI-агентов.
🎁 Алгоритмы и структуры данных — 33.990 ₽ (вместо 57.990 ₽)
Подготовитесь к алгоритмическим собеседованиям, разберёте структуры данных и научитесь писать более эффективный код.
🎁 Программирование на языке Python — 27.990 ₽ (вместо 47.390 ₽)
Освоите Python на практике: без сухой теории, с пошаговой прокачкой навыков и итоговым проектом в портфолио.
🙌 Выбирайте курс по ссылке, оставляйте заявку, и менеджер поможет подобрать программу под ваши цели — https://clc.to/SALE40
Если давно хотели прокачаться в Python, ML, алгоритмах или AI-агентах, сейчас самое время выбрать программу и начать обучение по сниженной цене.
🎁 Разработка AI-агентов — от 49.000 ₽ (вместо 69.000 ₽)
Практический курс по разработке AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов
🎁 Курс AgentOps — 129.000 ₽ (вместо 149.000 ₽)
Для разработчиков и LLM-инженеров, которые хотят внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса.
🎁 Математика для разработки AI-моделей — 23.990 ₽ (вместо 31.990 ₽)
Практическая база по математике для анализа данных, ML и дальнейшего развития в AI.
🎁 Математика для Data Science — от 29.990 ₽ (вместо 39.990 ₽)
Курс для тех, кто хочет решать задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе.
🎁 ML для старта в Data Science — 28.990 ₽ (вместо 38.990 ₽)
Разберётесь в машинном обучении: от базовых понятий и линейных моделей до ансамблей, бустинга и рекомендательных систем.
🎁 Основы IT для непрограммистов — 16.990 ₽ (вместо 28.990 ₽)
Курс для IT-рекрутеров, маркетологов, проджектов, продактов и всех, кто работает с IT, но не пишет код.
🎁 Архитектуры и шаблоны проектирования — 27.990 ₽ (вместо 37.900 ₽)
Освоите основные паттерны проектирования и прокачаете навыки архитектора программного обеспечения.
🎁 Специалист по ИИ — 89.000 ₽ (вместо 113.900 ₽)
Курс для тех, кто хочет получить профессию в сфере ИИ, собрать портфолио из 5 проектов и научиться разрабатывать сложных AI-агентов.
🎁 Алгоритмы и структуры данных — 33.990 ₽ (вместо 57.990 ₽)
Подготовитесь к алгоритмическим собеседованиям, разберёте структуры данных и научитесь писать более эффективный код.
🎁 Программирование на языке Python — 27.990 ₽ (вместо 47.390 ₽)
Освоите Python на практике: без сухой теории, с пошаговой прокачкой навыков и итоговым проектом в портфолио.
🙌 Выбирайте курс по ссылке, оставляйте заявку, и менеджер поможет подобрать программу под ваши цели — https://clc.to/SALE40
👍1
Какая функция вызывается при выполнении следующей программы на Python?
f = foo()
format(f)
👾 — str()
👍 — format()
🥰 — str()
⚡️ — format()
Библиотека задач по Python
format(f)
👾 — str()
👍 — format()
🥰 — str()
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12
В Django-приложении при росте нагрузки база данных начинает работать медленно из-за большого числа однотипных SQL-запросов. Какой подход наиболее правильный для оптимизации?
👾 — Использовать select_related / prefetch_related для снижения количества запросов
👍 — Переписать все запросы ORM на raw() SQL
🥰 — Увеличить таймаут подключения к базе
⚡️ — Добавить больше воркеров Gunicorn/Uvicorn, чтобы база обрабатывала запросы быстрее
Библиотека задач по Python
👾 — Использовать select_related / prefetch_related для снижения количества запросов
👍 — Переписать все запросы ORM на raw() SQL
🥰 — Увеличить таймаут подключения к базе
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾13
⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps!
— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры
Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.
👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.
— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры
Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.
👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.
Что выведет код сверху?
👾 — Ошибок нет
👍 — Деление на ноль!
🥰 — ZeroDivisionError
⚡️ — Ничего
Библиотека задач по Python
👾 — Ошибок нет
👍 — Деление на ноль!
🥰 — ZeroDivisionError
⚡️ — Ничего
Библиотека задач по Python
👍28👾2⚡1
Как работает select_related в Django ORM?
👾 — Выполняет отдельный запрос для каждой связанной модели
👍 — Делает SQL JOIN и подтягивает связанные объекты сразу
🥰 — Кэширует связанные объекты в памяти на уровне Python
⚡️ — Автоматически превращает ForeignKey в ManyToMany
Библиотека задач по Python
👾 — Выполняет отдельный запрос для каждой связанной модели
👍 — Делает SQL JOIN и подтягивает связанные объекты сразу
🥰 — Кэширует связанные объекты в памяти на уровне Python
⚡️ — Автоматически превращает ForeignKey в ManyToMany
Библиотека задач по Python
👍18
В каком типе данных сохраняются *args при передаче в функцию?
👾 — Список
👍 — Кортеж
🥰 — Словарь
⚡ — Ничего из вышеперечисленного
Библиотека задач по Python
👾 — Список
👍 — Кортеж
🥰 — Словарь
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍21
📊 Хотите войти в Data Science, но математика кажется самым сложным этапом?
На практике большинство джунов спотыкаются не о Python, а о математическую базу:
▪️ Теорию вероятностей и статистику
▪️ Линейную алгебру
▪️ Математический анализ
▪️ Комбинаторику
Именно на этих темах строятся машинное обучение, аналитика данных и рекомендательные системы.
Освойте ключевые разделы математики, которые используются в Data Science и Machine Learning на курсе «Математика для Data Science».
Что вас ждет:
🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к задачам с технических собеседований
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии
Курс подойдет разработчикам, аналитикам и всем, кто планирует развиваться в Data Science и Machine Learning.
👉 Записаться на бесплатный демо-урок
На практике большинство джунов спотыкаются не о Python, а о математическую базу:
▪️ Теорию вероятностей и статистику
▪️ Линейную алгебру
▪️ Математический анализ
▪️ Комбинаторику
Именно на этих темах строятся машинное обучение, аналитика данных и рекомендательные системы.
Освойте ключевые разделы математики, которые используются в Data Science и Machine Learning на курсе «Математика для Data Science».
Что вас ждет:
🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к задачам с технических собеседований
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии
Курс подойдет разработчикам, аналитикам и всем, кто планирует развиваться в Data Science и Machine Learning.
👉 Записаться на бесплатный демо-урок
💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компанию
Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем.
Одно направление закрывает только часть задачи.
Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥
Собери стек навыков под свою цель:
🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура);
🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps);
🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML);
🔹 новый оффер и рост дохода.
Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения.
⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня.
👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.
Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем.
Одно направление закрывает только часть задачи.
Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥
Собери стек навыков под свою цель:
🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура);
🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps);
🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML);
🔹 новый оффер и рост дохода.
Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения.
⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня.
👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.
🤖 Большинство материалов по ИИ-агентам устаревают быстрее, чем многие курсы успевают обновить программу
Инструменты, подходы и фреймворки меняются постоянно. Поэтому важно не просто собрать демо-агента, а понимать архитектуру, ограничения и практики, которые используются в продакшене.
🚀 30 июня стартует курс «Разработка ИИ-агентов».
⏳ До 20 июня действует сниженная цена.
За 8 недель под руководством практиков из бигтеха вы соберёте собственного AI-агента, который работает с API, использует память, подключается к внешним сервисам и решает реальную задачу.
Что разберём:
🔹 архитектуру AI-агентов и надёжный вывод;
🔹 LangGraph и оркестрацию workflow;
🔹 MCP и работу с внешними инструментами;
🔹 RAG-системы;
🔹 AgentOps, observability и evals;
🔹 безопасность и защиту от prompt injection;
🔹 мультиагентные системы и A2A.
На курсе отдельно разбираем вопросы надёжности, безопасности и контроля агентных систем.
👉 Узнать программу и забронировать место со скидкой
Инструменты, подходы и фреймворки меняются постоянно. Поэтому важно не просто собрать демо-агента, а понимать архитектуру, ограничения и практики, которые используются в продакшене.
🚀 30 июня стартует курс «Разработка ИИ-агентов».
⏳ До 20 июня действует сниженная цена.
За 8 недель под руководством практиков из бигтеха вы соберёте собственного AI-агента, который работает с API, использует память, подключается к внешним сервисам и решает реальную задачу.
Что разберём:
🔹 архитектуру AI-агентов и надёжный вывод;
🔹 LangGraph и оркестрацию workflow;
🔹 MCP и работу с внешними инструментами;
🔹 RAG-системы;
🔹 AgentOps, observability и evals;
🔹 безопасность и защиту от prompt injection;
🔹 мультиагентные системы и A2A.
На курсе отдельно разбираем вопросы надёжности, безопасности и контроля агентных систем.
👉 Узнать программу и забронировать место со скидкой
Как в FastAPI (SQLAlchemy 2.0 async) корректно обеспечить «сеанс на запрос» с авто-rollback при исключении и гарантированным закрытием соединения?
👾 — Создать один глобальный AsyncSession и шарить его между хэндлерами
👍 — Использовать зависимость с yield
🥰 — Открывать/закрывать сессию вручную в каждом хэндлере try/except
⚡️ — Класть сессию в app.state на старте приложения и переиспользовать
Библиотека задач по Python
👾 — Создать один глобальный AsyncSession и шарить его между хэндлерами
👍 — Использовать зависимость с yield
🥰 — Открывать/закрывать сессию вручную в каждом хэндлере try/except
⚡️ — Класть сессию в app.state на старте приложения и переиспользовать
Библиотека задач по Python
👍8
🔥 Чем больше агентов — тем лучше? Не всегда. Уже завтра поговорим о реальных ограничениях на открытом уроке «Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены».
Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.
После урока вы:
🔹 будете лучше ориентироваться в выборе между одним агентом и мультиагентной системой;
🔹 поймёте, какие архитектурные ошибки встречаются чаще всего;
🔹 получите практические ориентиры для проектирования и внедрения агентных систем;
🔹 будете лучше понимать возможности и ограничения современных ИИ-агентов.
🗓️ 18 июня, 19:00 (МСК)
⏱️ 90 минут
👉 Зарегистрироваться и получить промокод на 10 000 ₽
Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.
После урока вы:
🔹 будете лучше ориентироваться в выборе между одним агентом и мультиагентной системой;
🔹 поймёте, какие архитектурные ошибки встречаются чаще всего;
🔹 получите практические ориентиры для проектирования и внедрения агентных систем;
🔹 будете лучше понимать возможности и ограничения современных ИИ-агентов.
🗓️ 18 июня, 19:00 (МСК)
⏱️ 90 минут
👉 Зарегистрироваться и получить промокод на 10 000 ₽
⏰ Уже сегодня в 19:00 (МСК) стартует открытый урок!
Тема:
🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа.
Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт.
🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.
🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов».
👉 Успей присоединиться к уроку
Тема:
«Мультиагентные системы: почему большинство архитектур переусложнены»
🔥 За 90 минут разберёмся, когда действительно стоит строить мультиагентную систему, а когда она только добавляет сложность, расходы и новые точки отказа.
Поговорим о критериях выбора архитектуры, типичных ошибках и ограничениях современных ИИ-агентов, которые важно учитывать ещё до внедрения в продукт.
🎙️ Спикер — Дмитрий Юдин, руководитель AI/ML-направления в Сloud․ru.
🎁 Для всех участников подготовили промокод на скидку 10 000 ₽ на курс «Разработка ИИ-агентов».
👉 Успей присоединиться к уроку