🐍 Продвинутый Python‑совет дня

💡 Используй слоты (`__slots__`) для оптимизации классов, когда тебе нужно много однотипных объектов.

По умолчанию Python хранит атрибуты объектов в словаре (`__dict__`), что удобно, но неэффективно по памяти. Если ты точно знаешь, какие поля будут у объекта — зафиксируй их:

class Point:
slots = ("x", "y") # только эти атрибуты допустимы

def __init__(self, x, y):
self.x = x
self.y = y```

📈 Выгода:

Уменьшает использование памяти до 30–50% для миллионов объектов

Ускоряет доступ к полям (нет __dict__)

Запрещает создание произвольных новых атрибутов (меньше багов)

🧠 Подходит:

Для численных расчётов (вместо namedtuple)

При генерации большого количества однотипных объектов

В data-heavy структурах (например, парсеры, AST, графы и т.п.)

Python — динамичный язык, но когда знаешь структуру данных заранее, slots дают тебе контроль и производительность.

@python_be1

🚀 Хотите запустить сайт, блог или интернет-магазин в 2025 году?
Сейчас идеальное время — и вам не нужно тратить кучу денег.

🌐 Я лично использовал Hostinger для создания своего сайта. Это:
✔ Быстро и надежно
✔ Очень доступно (от $1.99 в месяц!)
✔ Подходит для новичков
✔ Поддерживает оплату криптовалютой
✔ Включает бесплатный домен и SSL

🎁 ЭКСКЛЮЗИВНАЯ СКИДКА: Сэкономьте до 95%
🔗 bit.ly/4kioZuy
🎫 Промокод: YWGDRITION1D

Нужна помощь с началом? Просто напишите в личные сообщения — с радостью помогу 💬

@python_be1

Хитрый совет по Python

Когда ты проверяешь, есть ли значение в списке, Python перебирает все элементы по очереди — это медленно.

Но если ты сначала преобразуешь список в множество, проверка икс ин сэт будет работать в сотни раз быстрее, особенно на больших данных.

Это работает, потому что Сэт в пайтон устроен как хеш-таблица, и проверка вхождения занимает постоянное время ).

Используй этот трюк, если тебе нужно много раз проверять наличие значений в списке.

@python_be1

🚀 15 AI‑инструментов, которые стоит взять на вооружение

Подборка популярных инструментов, которые уже сегодня помогают создавать, автоматизировать и масштабировать работу быстрее в разы:

🎬 Работа с видео
1. Runway.ml — генерация видео по тексту
2. Veed.io — монтаж, субтитры, озвучка онлайн
3. Invideo.io — создание роликов за минуты

🧠 Помощь в мышлении и генерации
4. ChatGPT.com — ассистент для ресёрча, генерации и правок
5. Grok.com — AI-помощник с быстрым доступом к знаниям
6. Deepseek.ai — генерация и анализ текста
7. Claude.ai — диалоговый ассистент от Anthropic
8. Perplexity.ai — умный поисковик с цитируемыми источниками

💻 Код, задачи и коммуникации
9. Cursor.com — AI-помощник для программиста
10. Notion.com — организация, заметки, задачи с AI-поддержкой
11. HubSpot.com — маркетинг, автоматизация и CRM
12. Canva.com — графика, презентации, визуал для соцсетей
13. Figma.com — интерфейсы, прототипы, совместная работа

🎨 Творчество
14. Midjourney.com — генерация изображений по промптам
15. RecCloud.com — быстрые AI-клипы и нарезки видео

#AI #FutureOfWork #Productivity #AItools #Automation

@python_be1

‍🤖 Илон Маск: ИИ станет умнее любого человека — меньше чем за 2 года,
а умнее всего человечества вместе — меньше чем за 5 лет

По мнению Маска, у ИИ нет потолка — рост идёт экспоненциально, и конца этому тренду не видно.
Он прямо говорит: через несколько лет модели смогут выполнять работу целых корпораций, действуя как единая система.

📌 Почему это звучит серьёзно?
Потому что Dario Amodei, CEO Anthropic, говорит буквально то же самое — с теми же сроками.
Он ожидает, что к 2027 году появится суперинтеллект, способный управлять крупными компаниями как цифровой "мозг-конгломерат".

🔥 Если они правы — нас ждёт резкий сдвиг:
– ИИ перестаёт быть инструментом и становится экономическим субъектом
– Компании превращаются в оболочки для моделей
– Решения, стратегии, оптимизация — передаются системам ИИ
– Конкуренция меняется: человек против облачного суперинтеллекта с API

Мы приближаемся не просто к новой технологии —
а к новой форме разума, способной оперировать как корпорация, но быстрее, точнее и дешевле.

#AI #ElonMusk #Superintelligence #DarioAmodei #Anthropic #FutureOfWork #AGI

@python_be1

🔥 Amazon выпустили свою ИИ-IDE Kiro

Главная фишка - Kiro предлагает разработку на основе спецификаций, которая масштабируется далеко за пределы прототипов.

Внутри: автоматизация по событиям за счет хуков — сохранил файл → тест обновлён, API поменял → README поправлен. Всё работает в фоне

Внутри есть всё, что вы ожидаете от AI IDE: поддержка MCP, steering rules для настройки поведения агентов, агентный чат

Сделана на основе на Code OSS, так что работает с настройками и плагинами VS Code

Поддержка Mac, Win, Linux.

https://kiro.dev/blog/introducing-kiro/

@python_be1

🐍 Микросервисные архитектуры — как ретраи влияют на отказоустойчивость микросервисов

Ретраи, или повторные запросы, — важный механизм обеспечения отказоустойчивости распределенных систем. Необходимо быть в курсе последних изменений и понимать, как ретраи эволюционировали в электронике, программировании и Java-экосистеме. Об этом подробно расскажет техлид Т-Банка Дмитрий Фролов на конференции JVM Day 30 августа в Москве. На лендинге заявлены спикеры из разных компаний, которые разберут темы по Java, Scala и Backend.

Мероприятие пройдет в штаб-квартире Т-Банка, а половину собранных средств организаторы хотят перечислить региональным техническим вузам, чтобы помочь с развитием ИТ-сферы и подготовкой квалифицированных специалистов в разных городах страны. После докладов гостей ждут настолки с лото, афтепати и нетворкинг. Чтобы принять участие в JVM Day необходимо заранее пройти регистрацию (https://meetup.tbank.ru/conference/jvm-day/).

@python_be1

📗 Отличная находка для тех, кто хочет вкатиться в Linux через командную строку — Linux Command Line Computing.

Книга на английском, но написана простым и понятным языком. Подойдёт и новичкам, и тем, кто уже уверенно чувствует себя в терминале.

Особенно круто, что автор не ограничился теорией — он выложил практические задания (https://github.com/learnbyexample/cli-computing/blob/master/exercises/exercises.md) на GitHub, чтобы можно было сразу закреплять навыки прямо в командной строке.

Если давно хотел разобраться в Linux — с этой книгой будет проще и интереснее.

📌 Книга (https://learnbyexample.github.io/cli-computing/cover.html)

@python_be1

💡 STUMPY — библиотека для анализа временных рядов. Этот проект предлагает мощный инструмент для работы с временными последовательностями через вычисление matrix profile — специальной метрики, которая автоматически находит схожие паттерны в данных.

Инструмент поддерживает распределённые вычисления через Dask и GPU-ускорение через Numba. Технология особенно полезна для обнаружения аномалий, повторяющихся фрагментов и семантической сегментации. Библиотека одинаково хорошо работает как на небольших наборах данных, так и на временных рядах длиной в миллионы точек.

🤖 GitHub (https://github.com/stumpy-dev/stumpy)

@python_be1

🤖 ChatGPT обошел почти всех элитных программистов — выжил только один

На соревновании по оптимизационным алгоритмам модель от OpenAI вышла в финал 16 июля, сразу захватила лидерство…

Но под конец её обошёл Psyho — бывший программист команды OpenAI.

📌 Главное:
— внутренняя кодовая модель OpenAI показывает безумную эффективность

— возможно, это последняя победа человека

Дальше будет только сложнее.

@python_be1

Когда единственный DevOps ушел в отпуск на неделю, но прод начал отдавать 500

8️⃣

@python_be1

👩‍💻 MegaParse (https://github.com/QuivrHQ/MegaParse) — высокопроизводительный парсер, который способен преобразовывать всевозможные типы документов (Word документы, PDF-файлы или даже презентации PowerPoint)!

🌟 Его основная цель — преобразовывать информацию из документов в текст для LLM, при этом минимизируя различные потери данных.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github (https://github.com/QuivrHQ/MegaParse)

@python_be1

‍🖥 Что выведет код ниже?
```

def append_to_list(val, my_list=[]):
my_list.append(val)
return my_list

print(append_to_list(1))
print(append_to_list(2))
print(append_to_list(3))

```
🤯 Подвох
Многие думают, что каждый вызов append_to_list() создаёт новый список, и ожидают вывод:

```

[1]
[2]
[3]

```
Но на самом деле Python выведет:

```

[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]

```
🧠 Почему так происходит?
В Python значения аргументов по умолчанию вычисляются один раз — при определении функции, а не при каждом вызове.

Значение my_list=[] создаётся один раз и сохраняется между вызовами. Это работает как статическая переменная внутри функции.

✅ Как это исправить?
Используй None как значение по умолчанию:

```

def append_to_list(val, my_list=None):
if my_list is None:
my_list = []
my_list.append(val)
return my_list

print(append_to_list(1)) # [1]
print(append_to_list(2)) # [2]
print(append_to_list(3)) # [3]

```
💡 Вывод
Не используйте изменяемые объекты (например, list, dict, set) как значения по умолчанию для аргументов функций в Python.

@python_be1

⚡️ Прокачивайся через практику: лучшие ресурсы для пет-проектов

Хочешь расти как разработчик — пиши код, а не только читай!

Вот 4 крутых ресурса, где ты будешь учиться через реальные задачи:

App Ideas
Список проектов от джуна до про: калькуляторы, трекеры, приложения. Есть примеры и полезные ссылки.
👉 github.com/florinpop17/app-ideas

Build Your Own X
Хочешь создать свой Git, Redis, Docker или даже ОС? Тут есть всё: гайды, туториалы и код на разных языках.
👉 github.com/codecrafters-io/build-your-own-x

Project-Based Learning
Обучение в формате "берёшь проект — делаешь". Примеры с пошаговыми инструкциями для разных языков.
👉 github.com/practical-tutorials/project-based-learning

Frontend Mentor
Получаешь макет — верстаешь сам. Отлично тренирует HTML/CSS/JS. Идеально для портфолио.
👉 frontendmentor.io

Пиши код, а не резюме. Эти ресурсы реально двигают вперёд.

@python_be1

Linux: как узнать, какие процессы используют файлы — даже если они уже удалены

Иногда удаляешь огромный лог или архив, но место на диске не освобождается. Почему? Потому что процесс всё ещё держит дескриптор удалённого файла.

lsof | grep '(deleted)

Особенно полезно при отладке проблем с disk full, docker, journalctl, tmp и прочим

@python_be1

🖥 Полезный трюк в Python: как отсортировать список по нескольким условиям одновременно

Если вы хотите отсортировать список объектов (например, словарей или кортежей) сразу по нескольким критериям — например, сначала по возрасту по возрастанию, а затем по имени по убыванию — не нужно писать громоздкие функции.

Используйте sorted() с key, комбинируя несколько полей с нужной логикой сортировки. Вот как:

```python
people = [
{"name": "Alice", "age": 30},
{"name": "Bob", "age": 25},
{"name": "Charlie", "age": 25},
{"name": "David", "age": 30},
]

# Сортировка: сначала по age (по возрастанию), затем по name (по убыванию)
sorted_people = sorted(people, key=lambda p: (p["age"], -ord(p["name"][0])))

for person in sorted_people:
print(person)
```

💡 Работает и с объектами, и с кортежами — главное, правильно составить key. Особенно полезно для фильтрации списков в табличных данных, при выводе результатов или генерации отчётов.

#python

@python_be1

🧮 CVXPY — библиотека для решения задач выпуклой оптимизации, позволяющая формулировать математические модели в естественной форме, а не подстраиваться под ограниченный синтаксис солверов. С её помощью можно работать с задачами линейного и квадратичного программирования, геометрическими и квазивыпуклыми оптимизациями, не углубляясь в технические детали реализации алгоритмов.

Проект развивается как open-source-сообщество с 2013 года и поддерживает популярные солверы. Он также имеет удобный API: например, ограничения записываются почти как математические неравенства, а решение возвращает не только результат, но и значения двойственных переменных.

🤖 GitHub (https://github.com/cvxpy/cvxpy)

@python_be1

Платят зато хорошо

8️⃣

@python_be1

Нужно временно отключить все принты — например, в проде или при юнит-тестах?

Этот трюк нужен, чтобы временно отключить принты не удаляя и не комментируя строки вручную.

@python_be1