С этим промтом ChatGPT найдёт работу мечты с достойной зарплатой. Прикрепляем резюме и отправляем:

```
Используя функцию Deep Search, найди вакансии, которые могли бы быть релевантны с таким резюме на этих сайтах. Оформи в таблицу: компания, вакансия, уровень релевантности от 1 до 5.
```

Осталось указать нужные сайты по поиску работы, а остальное за вас сделает ИИ. [спойлер: Безработица ВСЁ][спойлер: 😁]

@python_be1

Делаем дипфейки прямо в браузере: нашли сервис AI faceswap (https://aifaceswap.io/).

Работает просто: закидываете оригинальную фотку и фотку нужного лица, а на выходе получаете картинку-дипфейк.

Лимитов и подписок нет — развлекаемся (https://aifaceswap.io/).

@python_be1

🔥 Python: склейка TCP-пакетов

Когда отправляешь ты в сокет много маленьких кусочков - уходит куча мелких TCP-пакетов это работает медленнее и с задержками.

Решение: склеивай данные и отправляй одним блоком.

На Linux можно сказать ядру «подожди, я ещё допишу» команда MSG MORE.

Итог: меньше пакетов, быстрее отклик.

#Python #Программирование #Разработка #Python3 #Backend #Frontend #DataScience #MachineLearning #ArtificialIntelligence #DeepLearning #WebDevelopment #Django #Flask #FastAPI #API #REST #Scripting #Automation #DevOps #DataAnalysis #Pandas #NumPy #Matplotlib #Seaborn #Jupyter #BigData #CloudComputing #AWS #Azure #GoogleCloud #Testing #PyTest #UnitTest #CI_CD #Databases #SQL #NoSQL #MongoDB #PostgreSQL #SQLite #OpenSource

@python_be1

Cursor дропнули бесплатный интенсив для разрабов, которые пишут софт с помощью ИИ-моделей и инструментов.

Это не про обучение нейросетей, а про то, как грамотно использовать их в работе:

— Объясняют основы: как устроены модели и где у них границы;
— Показывают практические паттерны: как просить код, чтобы он работал;
— Есть тесты, примеры и даже интерактив с разными ИИ;
— Весь курс занимает около часа — пройти можно за вечер.

Он еще и на русском (https://cursor.com/ru/learn) 😊

@python_be1

‍Бесплатный курс «Математика в машинном обучении» https://stepik.org/226596 предназначен для тех, кто хочет углубить свои знания в области математики, необходимой для понимания и применения методов машинного обучения и искусственного интеллекта. Этот курс охватывает ключевые математические концепции, лежащие в основе современных алгоритмов машинного обучения, таких как линейная алгебра, теория вероятностей, статистика и оптимизация.

https://t.me/ - вся база машинного обучения, дополнительные гайды и разбора кода, вы найдете в нашем канале, переходите.

Мы начнем с базовых понятий, таких как векторы, матрицы и линейные преобразования, и постепенно перейдем к более сложным темам, таким как градиентный спуск, нормализация данных и работа с тензорами. Особое внимание будет уделено практическим аспектам применения математических инструментов в реальных задачах машинного обучения.



По окончании курса вы сможете уверенно понимать и интерпретировать результаты работы различных моделей машинного обучения, а также самостоятельно разрабатывать и настраивать алгоритмы под конкретные задачи. Этот курс станет отличным фундаментом для дальнейшего изучения и применения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.

https://stepik.org/226596

@python_be1

VokoscreenNG

VokoscreenNG — это универсальный инструмент для создания скринкастов на Windows и Linux, который позволяет записывать экран, отдельные области или окна и звук из различных источников.

Программа поддерживает веб-камеры, включает таймер и функции зума, а также доступна на нескольких языках.

https://github.com/vkohaupt/vokoscreenNG
================
👁 | 👁 | 👁 | 👁

@python_be1

🔥 Трюк: проверка сетевых сервисов в Python через socket

В Python можно быстро проверить, доступен ли сетевой сервис и как быстро он отвечает, не прибегая к сложным утилитам.
Это помогает опытным разработчикам, когда нужно оперативно убедиться, что API или база данных действительно доступны и не "подвисают".

Через socket можно реализовать мини-проверку состояния сети и времени отклика.

#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest

@python_be1

😨Индийский сайт с курсами по программированию. лол

Однажды я зашел на его YouTube-канал и увидел два параллельных стрима — по Java и Python, которые вел один и тот же преподаватель, одновременно пишущий код и отвечающий на вопросы из обоих чатов
вот его ютуб (https://www.youtube.com/watch?v=BcmUOmvl1N8)
его сайт (https://durgasoft.com/)
<u>internal pointer variable</u> всем нашим 🔥

@python_be1

🔥 Python: функции-фабрики

Простой, но мощный трюк: генерация функций на лету через замыкания. Вместо дублирования логики можно одной фабрикой создавать десятки разных функций.

Хочешь больше таких фишек? Подписывайся на нас и каждый день получай свежие и нестандартные советы, которые реально прокачают твои навыки разработчика!

#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #OOP,

@python_be1

🚀 Ускоряем Python-скрипты с помощью библиотеки numba

Когда ваш Python-код начинает тормозить из-за тяжёлых вычислительных циклов, спасает библиотека numba. Она компилирует функции в машинный код с помощью JIT-компиляции и позволяет ускорить выполнение в десятки раз без переписывания логики на C или C++.

Просто добавьте декоратор @njit к функции с числовыми расчётами или обработкой массивов — и получите мгновенный прирост скорости.

#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #питон

@python_be1

Учим ЛЮБЫЕ темы в программировании на РЕАЛЬНЫХ проектах — нашли репозиторий, который поможет освоить различные технологии с полного нуля на ПРАКТИКЕ.

• НИКАКОЙ заумной теории — все пояснения к технологиям даются без воды. Поймете и сразу начнете применять их.
• Больше 1️⃣0️⃣0️⃣ проектов: веб-разработка, фулстек, разработка игр, машинное обучение и еще куча всего.
• Стек подписан у каждого проекта — можно сразу понять, что будете применять во время работы.
• Все проекты разделены по шагам и уровням сложности — запутаться просто невозможно.

😶😶😶😶😶😶😶😶😶

Становимся суперкодером — тут. (https://github.com/Xtremilicious/projectlearn-project-based-learning)
👍

@python_be1

🖥 Практический гайд по автоматизации процессов на Python

Перед вами подробный практический гайд по автоматизации процессов на Python для продвинутых разработчиков. Он фокусируется на промышленном уровне качества: архитектура, надёжность, наблюдаемость, упаковка и деплой. В каждом разделе - конкретные паттерны и готовые фрагменты кода.

✔️ Подробнее (https://uproger.com/prakticheskij-gajd-po-avtomatizaczii-proczessov-na-python/)

@python_be1

«Закажу ещё раз»

8️⃣

@python_be1

МЕГАБАЗА по всей информатике в одном месте — чел собрал 1️⃣0️⃣0️⃣0️⃣ материалов в репо, аккуратно разложив инфу по категориям со ссылочками.

Перед вами шорткат до 300к в секунду:

• Алгоритмы
• Искусственный интеллект
• Компьютерная графика
• Теория вычислительных систем
• Введение в вычислительные системы
• Машинное обучение
• Языки программирования / Компиляторы
• Безопасность
• Системы
• Статистика / Регрессия

Если вы решили, что это байт и там нет 1️⃣0️⃣0️⃣0️⃣ материалов — не думайте.

Откройте ссылку и можете не благодарить — тут. (https://github.com/prakhar1989/awesome-courses)
👍

@python_be1

Настроение — морской бриз! 🌊

Поэтому публикуем приглашение на IT Talk by Sber в Сочи https://vk.cc/cQ7gJQ — поговорим о новых подходах в IT и дизайне, а также ответим на важные вопросы:

▪️ Как ускорить работу с кодом?
▪️ Как применять нейросети в продуктовом дизайне?
▪️ Как стать заметнее и прокачать экспертность без лишнего шума?

Локация: City Park Hotel Congress Hall, Морской переулок, 2а.
Дата и время: 9 октября в 18:30

Зарегистрироваться: https://vk.cc/cQ7gJQ ⬅️

@python_be1

А айфон то отдали? 😂

@python_be1

🖥 Что нового в Python 3.14 и почему стоит перейти

Python 3.14 вышел 7 октября 2025 года. Это новый стабильный релиз, который содержит как изменения в самом языке, так и улучшения в реализации, стандартной библиотеке, отладке и взаимодействии с многопоточностью.

Ниже - обзор ключевых нововведений, их смысла, применимости и возможных подводных камней.

🟠Основные нововведения (Release highlights)

- Отложенная (ленивая) оценка аннотаций - теперь аннотации не вычисляются сразу, что уменьшает накладные расходы.
- Поддержка нескольких интерпретаторов в рамках одного процесса через новый модуль.
- Новый синтаксис шаблонных строк (t-strings), который даёт больше контроля над статической и интерполированной частью.
- Более информативные сообщения об ошибках (например, подсказки для опечаток в ключевых словах).
- Поддержка формата сжатия Zstandard в стандартной библиотеке.
- Улучшенные возможности для отладки и профилирования, в том числе подключение к живому процессу без остановки.
- Улучшения в asyncio — команды для визуализации и диагностики задач, стеков ожидания и зависимостей.
- Уменьшение пауз сборщика мусора (gc) через инкрементальный сбор.
- Подсветка синтаксиса и автодополнение модулей в интерактивном режиме (REPL) по умолчанию.

🟠 Подробности и примеры

Ленивые аннотации - deferred evaluation of annotations

Раньше аннотации (для типов, документации, подсказок) могли вызывать вычисления прямо при определении функции или класса. Теперь они хранятся в виде «ленивых» структур и вычисляются по надобности. Это снижает накладные расходы на загрузку кода, особенно если аннотации сложные или содержат много forward-ссылок.

Есть модуль annotationlib, который позволяет исследовать аннотации программно и выбирать формат их получения — строки, объекты или отложенные ссылки.

Когда это особенно помогает:
- большие фреймворки, генерация кода, ORM, библиотеки с множеством аннотаций;
- ускорение импорта при старте приложений;
- уменьшение накладных расходов при работе с типами.

Что проверить при миграции:
- код, использующий __annotations__ напрямую, может требовать адаптации;
- убедитесь, что сторонние библиотеки, работающие с аннотациями, поддерживают новый формат.

Несколько интерпретаторов (subinterpreters)

Теперь в Python можно запускать несколько независимых интерпретаторов внутри одного процесса (модуль `concurrent.interpreters`).

Преимущества:
- изоляция между интерпретаторами (отдельная память, отдельный GIL);
- параллелизм на многоядерных системах;
- меньше накладных расходов, чем при использовании multiprocessing.

Ограничения:
- не все C-расширения поддерживают мультиинтерпретацию;
- коммуникация между интерпретаторами требует явных каналов (очереди, сообщения).

Это даёт реальную возможность распараллеливания CPU-задач без запуска отдельных процессов.

Template string literals (t-strings)

Новое синтаксическое средство — префикс t перед строкой, аналогично f'...'.
Результат — объект Template, который хранит текст и вставки по отдельности.

```python
variety = 'Stilton'
template = t'Try some {variety} cheese!'
```
https://uproger.com/chto-novogo-v-python-3-14-i-pochemu-stoit-ispolzovat/

@python_be1