About Python [ru]
6.36K subscribers
317 photos
2 videos
1.68K links
Все о Python: алгоритмы, паттерны проектирования, задачи, нейронные сети

Канал на бирже - https://telega.in/c/python_tesst

По вопросам рекламы или разработки: @g_abashkin
Download Telegram
👩‍💻 Hello, World!“ и прощай: Почему новички сливаются из IT быстрее, чем успевают написать первую программу

Эта статья — крик души. О слепой погоне за IT-мечтой, о курсах, которые обещают сделать из вас гуру программирования за три месяца, и о деньгах, которые якобы посыпятся на вас, как из рога изобилия.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Парсер на Python для сбора данных с сайта партнерки, которая продает аренду автомобилей по всему миру

Решал задачу подключения к автопартнёрке, но столкнулся с типичной болью: либо слишком сложно, либо слишком пусто. В статье покажу, как искал адекватную базу точек аренды с координатами.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Что такое NER, зачем он нужен и когда не поможет

Я год ковырялся с NER-моделями для этикеток продуктов — в статье покажу, когда это работает, а когда нет. И что делать, если NER всё же не вытягивает задачу. От аннотации до продакшена.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 AutoCraft Bot — Telegram-автоматизация Windows без монитора, глазами незрячего разработчика

Я собрал AutoCraft Bot — десктопное Python-приложение и Telegram-бот в одном. Он управляет ПК, говорит, скринит, ловит команды и живёт в одном .exe.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚙️ Что такое logging в Python?

logging — это встроенный модуль Python для создания логов, которые помогают отлаживать и мониторить работу приложений.

➡️ Пример:

import logging

# Настройка базового уровня логирования
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# Создание лога
logging.info("Приложение запущено")
logging.warning("Это предупреждение!")
logging.error("Произошла ошибка")


🗣️ В этом примере модуль logging создаёт сообщения разного уровня важности. Логирование позволяет отслеживать работу приложений и находить проблемы в коде.


🖥 Подробнее тут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
👩‍💻 Собственный контент-фильтр на базе LLM: от эксперимента до стабильной системы

Покажу, как мы в red_mad_robot придумали фильтр нежелательного контента на основе LLM, почему готовые решения не подошли, и какие грабли встретили, пока создавали свой кастомный подход.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧱 Стабильность начинается с предсказуемости

Если каждый компонент системы ведёт себя по-разному — ты получаешь не систему, а набор сюрпризов.

👉 Совет: стандартизируй: форматы ошибок, логов, API-ответов, структуру кода. Даже простая единообразие снижает порог входа, упрощает отладку и делает проект «человечнее».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Frontender's notes [ru]
Баланс: pet-проекты vs работа

Каждый разработчик хоть раз ловил себя на мысли: “Хочу сделать свой проект. Но после работы нет ни сил, ни желания писать код.”
И вот тут начинается борьба между желанием развиваться и желанием просто отдохнуть.

Pet-проекты — это топливо для роста.
Ты пробуешь новые технологии без дедлайнов, без легаси и без код-ревью с “а зачем тут вообще useMemo?”.
Это та самая зона, где возвращается интерес к разработке, особенно когда на работе монотонные задачи.

Но.

🙅‍♂️ Pet-проект не должен превращаться во вторую работу.
Если ты после 8 часов продакшена садишься за ещё 4 часа кода — это не развитие, это выгорание в красивой обёртке.

И так: как найти баланс?:

🔘 Делай pet-проекты короткими и законченными.
Маленький тул или демо — лучше, чем вечный “стартап мечты”.
🔘 Ставь себе ограничение по времени.
Например, кодишь только 2 вечера в неделю.
🔘 Не чувствуй вины, если не делаешь ничего.
Отдых — тоже часть продуктивности.
Мой личный опыт:
Pet-проекты реально помогают не терять интерес к коду.
Но только когда они не конкурируют с отдыхом, а заменяют бессмысленный скролл YouTube чем-то, что тебя вдохновляет.


Итог:
Работа — даёт стабильность.
Pet-проекты — дают развитие.
Отдых — даёт энергию, чтобы выдержать первые два пункта.

Главное — не забывать, что кодить “в кайф” иногда важнее, чем кодить “всё время”.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Разворачиваем нейросеть на бесплатном VPS: FastAPI + Hugging Face за 15 минут

В статье показывают, как запустить нейросеть с Hugging Face на бесплатном VPS: Docker, FastAPI и немного магии — получить AI-сервис за 15 минут без лишних затрат.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Генетический алгоритм в помощь Adam — супер, но есть нюанс

В статье объясняют, как генетический алгоритм может помочь оптимизировать обучение нейросетей с Adam: гибридный подход, библиотека Deap и немного экспериментов без лишней математики.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Qt for Python: PySide6

Статья для новичков про использование Qt на языке Python используя официальную библиотеку-привязку PySide6. Ознакомление с созданием графических приложений на языке Python.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Создаем интерактивную симуляцию лесного пожара на Python с использованием клеточных автоматов

В статье рассказывают, как моделировать лесные пожары на компьютере: понять хаос огня, предсказать его путь и даже экспериментировать с распространением — без реального риска.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Python митап от Авито 27 октября в Москве!

Вечером 27 октября вас ждут в офисе на Лесной, чтобы обсудить:

кейс оптимизации GC в Python от Саши Федосеева, backend-инженера из команды Main Page Tech Авито;
как mypy укрощает Python в большой компании вместе с Сергеем Яхницким из Яндекса.

После докладов, как и сказали выше, вместе с участниками спикеры обсудят, подходит ли Python для запуска больших нагруженных решений в формате круглого стола.

Для тех, кто не успевает вырваться из офиса или дома, будет онлайн-трансляция.

Так что не откладывайте, регистрируйтесь и зовите коллег — все подробности по ссылке
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚙️ Что такое any и all в Python и зачем они используются?

any и all — это встроенные функции в Python, которые проверяют значения в итерируемом объекте.

any возвращает True, если хотя бы одно значение истинное.
all возвращает True, если все значения истинные.

➡️ Пример:
numbers = [0, 2, 4, 6]

# Проверка: есть ли хотя бы одно ненулевое число
print(any(numbers)) # True

# Проверка: все ли числа ненулевые
print(all(numbers)) # False


🗣️ В этом примере any возвращает True, так как есть ненулевые значения, а all — False, так как присутствует 0. Эти функции полезны для упрощения проверки условий в списках и других коллекциях.


🖥 Подробнее тут
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Моделирование работы гидроциклона для очистки воды от нефти с помощью ML

В статье рассказывают, как с помощью ML моделировали работу гидроциклонов для очистки воды от нефти: почему отказались от физмат-моделей, ключевые этапы и результаты.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1
👩‍💻 Сравнение Bash и Python при написании скпритов в Linux

Командный интерпретатор Bash и язык программирования Python — два ключевых инструмента в работе с Linux-системами. В статье сравниваются их возможности для скриптов и системных задач.

Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM