This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Не путай is и == в #Python
В Python есть тонкий момент: оператор is и оператор == не одно и то же.
- is проверяет идентичность объектов (указывают ли они на одну и ту же область памяти).
- == проверяет равенство значений.
Малоизвестный кейс: маленькие числа и короткие строки в Пайтон кешируются. Поэтому a is b иногда случайно даёт True — и это вводит в заблуждение. Но с большими числами и динамически созданными строками поведение будет другим.
Лучше всегда использовать ==, когда нужно сравнение по значению.
#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
В Python есть тонкий момент: оператор is и оператор == не одно и то же.
- is проверяет идентичность объектов (указывают ли они на одну и ту же область памяти).
- == проверяет равенство значений.
Малоизвестный кейс: маленькие числа и короткие строки в Пайтон кешируются. Поэтому a is b иногда случайно даёт True — и это вводит в заблуждение. Но с большими числами и динамически созданными строками поведение будет другим.
Лучше всегда использовать ==, когда нужно сравнение по значению.
#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
В Твиттере напомнили (https://x.com/_opencv_/status/1960679093466489279), как полгода назад CEO Anthropic заявил, что к сегодняшнему дню ИИ уже будет писать 90% кода
Что ж, ждём новых предсказаний ☕️
@python_be1
Что ж, ждём новых предсказаний ☕️
@python_be1
Полезное: Давно не было красивых шпаргалок — исправляюсь ☕️
Нашёл огромную шпаргалку для Python-разработчиков, одна из самых больших на моей памяти.
Весь ЯП в 10 скринах.
@python_be1
Нашёл огромную шпаргалку для Python-разработчиков, одна из самых больших на моей памяти.
Весь ЯП в 10 скринах.
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🐍 Необычный Python-совет
В Python можно перегрузить оператор [] и превратить объект в умный словарь или вычисляемый массив. Это позволяет писать очень выразительный код.
Пример: создадим класс, который хранит функцию и вычисляет результат «на лету» при обращении по индексу:
👉 В итоге obj x может не просто доставать значение, а вычислять его динамически.
Это мощный приём для DSL, кэшей и ленивых вычислений.
@python_be1
В Python можно перегрузить оператор [] и превратить объект в умный словарь или вычисляемый массив. Это позволяет писать очень выразительный код.
Пример: создадим класс, который хранит функцию и вычисляет результат «на лету» при обращении по индексу:
👉 В итоге obj x может не просто доставать значение, а вычислять его динамически.
Это мощный приём для DSL, кэшей и ленивых вычислений.
@python_be1
Эйчары, кажется, всё: анализ 67 тысяч собеседований показал, что ИИ нанимает (https://www.bloomberg.com/news/newsletters/2025-08-28/job-interviews-led-by-ai-outperform-human-recruiters-study-says) лучше, чем люди
С ИИ кандидаты чаще на 12% подписывали оффер, а текучка падала на 17%. А все потому, что ИИ не перебивает, не путает JavaScript и Java и не предвзят к собеседнику — никаких отказов из-за вашей картавости, хобби или потому что кто-то встал не с той ноги.
Что выбрали бы вы?
❤️ — разговаривать с железякой на собесе
👍🏻 — предпочитаю общение с людьми
@python_be1
С ИИ кандидаты чаще на 12% подписывали оффер, а текучка падала на 17%. А все потому, что ИИ не перебивает, не путает JavaScript и Java и не предвзят к собеседнику — никаких отказов из-за вашей картавости, хобби или потому что кто-то встал не с той ноги.
Что выбрали бы вы?
❤️ — разговаривать с железякой на собесе
👍🏻 — предпочитаю общение с людьми
@python_be1
⚠️ SQL-инъекция через f-string
Если подставлять значения прямо в SQL через f-string, злоумышленник может выполнить любой код в базе:
```
name = "Alice'; DROP TABLE accounts; —"
query = f"SELECT * FROM accounts WHERE name = '{name}'"
conn.sql(query)
```
💥 И вот таблица accounts удалена!
Почему так?
Потому что строка с именем вставляется как есть и воспринимается как часть SQL-запроса.
✅ Правильный способ — использовать параметры:
```
name = "Alice'; DROP TABLE accounts; —"
query = "SELECT * FROM accounts WHERE name = ?"
conn.sql(query, params=(name,))
```
✔ Имя ищется как текст, база остаётся в безопасности.
👉 Запомни: никогда не вставляй пользовательские данные напрямую в SQL.
Используй параметризованные запросы — это надёжная защита от SQL-инъекций.
@python_be1
Если подставлять значения прямо в SQL через f-string, злоумышленник может выполнить любой код в базе:
```
name = "Alice'; DROP TABLE accounts; —"
query = f"SELECT * FROM accounts WHERE name = '{name}'"
conn.sql(query)
```
💥 И вот таблица accounts удалена!
Почему так?
Потому что строка с именем вставляется как есть и воспринимается как часть SQL-запроса.
✅ Правильный способ — использовать параметры:
```
name = "Alice'; DROP TABLE accounts; —"
query = "SELECT * FROM accounts WHERE name = ?"
conn.sql(query, params=(name,))
```
✔ Имя ищется как текст, база остаётся в безопасности.
👉 Запомни: никогда не вставляй пользовательские данные напрямую в SQL.
Используй параметризованные запросы — это надёжная защита от SQL-инъекций.
@python_be1
🍯 Сеньор-инженер из Google выложил бесплатную (!) книгу на 400 страниц об агентских системах — Agentic Design Patterns. Это целый учебник для создания ИИ-агентов под любые задачи:
• Продвинутые техники промптинга
• Шаблоны команд ИИ-агентов и фреймворки
• Гайды по использованию инструментов и MCP
• Кодинг-агенты и CLI
• Техники ризонинга моделей
• Управление памятью в ИИ-агентах
• Практические примеры с кодом и наглядные схемы
Сохраняйте мастрид — тут. (https://docs.google.com/document/d/1rsaK53T3Lg5KoGwvf8ukOUvbELRtH-V0LnOIFDxBryE/mobilebasic#heading=h.pxcur8v2qagu)
P.S. Кто сделает перевод книги на русский и пришлёт в комменты — отправлю редкий подарок за $16. Думаю, многим будет полезно!
@python_be1
• Продвинутые техники промптинга
• Шаблоны команд ИИ-агентов и фреймворки
• Гайды по использованию инструментов и MCP
• Кодинг-агенты и CLI
• Техники ризонинга моделей
• Управление памятью в ИИ-агентах
• Практические примеры с кодом и наглядные схемы
Сохраняйте мастрид — тут. (https://docs.google.com/document/d/1rsaK53T3Lg5KoGwvf8ukOUvbELRtH-V0LnOIFDxBryE/mobilebasic#heading=h.pxcur8v2qagu)
P.S. Кто сделает перевод книги на русский и пришлёт в комменты — отправлю редкий подарок за $16. Думаю, многим будет полезно!
@python_be1
🌍🚀 Многоязычная модель перевода Hunyuan-MT
Hunyuan-MT — это мощная модель перевода, поддерживающая 33 языка, включая редкие языки Китая. Она включает в себя как базовую модель Hunyuan-MT-7B, так и ансамблевую модель Hunyuan-MT-Chimera, обеспечивая высокое качество перевода и выдающиеся результаты на международных конкурсах.
🚀Основные моменты:
- Первое место в 30 из 31 категории на WMT25.
- Лидер по производительности среди моделей аналогичного масштаба.
- Первая открытая ансамблевая модель перевода.
- Комплексная структура обучения для достижения SOTA результатов.
📌 GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-MT
#python
@python_be1
Hunyuan-MT — это мощная модель перевода, поддерживающая 33 языка, включая редкие языки Китая. Она включает в себя как базовую модель Hunyuan-MT-7B, так и ансамблевую модель Hunyuan-MT-Chimera, обеспечивая высокое качество перевода и выдающиеся результаты на международных конкурсах.
🚀Основные моменты:
- Первое место в 30 из 31 категории на WMT25.
- Лидер по производительности среди моделей аналогичного масштаба.
- Первая открытая ансамблевая модель перевода.
- Комплексная структура обучения для достижения SOTA результатов.
📌 GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-MT
#python
@python_be1
GitHub
GitHub - Tencent-Hunyuan/Hunyuan-MT
Contribute to Tencent-Hunyuan/Hunyuan-MT development by creating an account on GitHub.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Python трюк: динамическое добавление методов в класс
Мало кто знает, но в Python можно на лету добавлять методы в уже созданный класс. Это удобно для плагинов, тестов или динамических API.
⚡ Приём называется monkey patching.
Это мощный инструмент — но им надо пользоваться аккуратно, чтобы не сломать читаемость кода.
#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, #паттерныпроектирования, #чистыйкод, #DevOps, #CICD, #Docker, #Kubernetes, #AWS, #Azure, #GCP, #скрипты, #автоматизация, #BigData, #анализданных,
@python_be1
Мало кто знает, но в Python можно на лету добавлять методы в уже созданный класс. Это удобно для плагинов, тестов или динамических API.
⚡ Приём называется monkey patching.
Это мощный инструмент — но им надо пользоваться аккуратно, чтобы не сломать читаемость кода.
#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, #паттерныпроектирования, #чистыйкод, #DevOps, #CICD, #Docker, #Kubernetes, #AWS, #Azure, #GCP, #скрипты, #автоматизация, #BigData, #анализданных,
@python_be1