▶️ Сборка autograd, оптимизаторов, attention и мини-PyTorch с нуля;
▶️ Батчи, точность вычислений, архитектуры и тренировка;
▶️ Оптимизация производительности, ускорение на железе, бенчмаркинг.

🔸 Все базовые конструкции: переменные, условия, циклы, списки, словари, функции и классы — с наглядными примерами;

🔸 Работа с файлами, исключениями и вводом данных — понятно даже для начинающих;

🔸 Django, Pygame, Matplotlib и Plotly — краткие инструкции, как стартануть с каждым из фреймворков;

🔸 Подсказки по Git, структуре проектов и модульному тестированию.

pip install scrapy

▶️ Визуализация работы сортировок, деревьев, графов.
▶️ Пошаговое выполнение алгоритма.
▶️ Понятные примеры вместо сухой теории.
▶️ Подходит для подготовки к интервью и олимпиадным задачам.

– Базовые концепции и паттерны asyncio;
– Awaitables, Tasks, Futures — чем отличаются и когда что использовать;
– Async context managers и async iterators;
– Поддержка в библиотеках;
– Смешивание sync и async-кода.

print(0 or "Python" or "")  # "Python"
print(False or 0)  # 0

print(10 and "Hello")  # "Hello"
print([] and "Python")  # []
print(1 and 2 and 3)  # 3

user_input = input() or "По умолчанию"

# Здесь, если пользователь ничего не ввёл, or подставит «По умолчанию».