#полезное
🫡 Бесплатный Python-код от Anthropic, чтобы выжать максимум из Claude

Anthropic выложили бесплатный интерактивный курс по prompt engineering:

🟠 Jupyter-ноутбуки с готовыми примерами и упражнениями
🟠 Всё на Python
🟠 9 тем: от основ до продвинутых техник и антипаттернов
🟠 Интеграция с Claude 3 Haiku / Sonnet / Opus
🟠 Можно запускать в Colab или локально

Вот все ноутбуки на GitHub: click

Подходит и для новичков, и для разработчиков, кто хочет выжать максимум из LLM

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😊 В копилку лайфхаков: если заменить .com на .dev в URL любого репозитория GitHub — репозиторий откроется в VS Code прямо в браузере

Идеально для быстрого просмотра и редактирования кода без установки

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😇 Fastrtc — это библиотека, которая превращает функции Python в решения для потоковой передачи аудио и видео в режиме реального времени с использованием WebRTC или WebSockets.

Библиотека содержит множество примеров, демонстрирующих её применение: от интеграции с голосовыми API (например, Google Gemini и OpenAI) до транскрипции речи при помощи Whisper и обработки видеопотока с помощью модели YOLO v10.

Документация включает краткое руководство и примеры кода, что облегчает внедрение Fastrtc в ваши проекты.

pip install fastrtc

Github
Документация

👉Новости 👉База вопросов

#Собес #bash
🤔 Как удалить все .log файлы в директории?

Чтобы удалить все .log файлы в текущей папке, выполните:

rm *. log

Для удаления в подкаталогах используйте:

find . -name "*.1og" -delete

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😱 Использование декоратора dataclass в Python

Декоратор dataclass упрощает создание классов, которые в основном хранят данные. Он автоматически генерирует специальные методы, такие как __init__, repr и другие. Это снижает многословность кода, сохраняя при этом его ясность и функциональность.

На фото приведены два примера. В первом мы используем декоратор dataclass, поэтому явно не добавляем методыnit__, __r repr и eq. Они автоматически добавляются декоратором.

Во втором примере показано, как выглядел бы тот же код без использования декоратора dataclass. Видно, что такой код гораздо длиннее

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
🛞 Совет по Python:

Чтобы посчитать количество вхождений элементов, используйте Counter из модуля collections

Например у нас словарь, где ключ — это ID устройства, а значение — его производитель.

devices_vendors = {
    'device001': 'Cisco',
    'device002': 'Juniper',
    'device003': 'Cisco',
    'device004': 'Arista',
    'device005': 'Cisco'
}

🟠 Выполняем подсчёт:

vendor_counts = Counter(devices_vendors.values())

Здесь берутся все значения из словаря (.values()), т.е. список вендоров: ['Cisco', 'Juniper', 'Cisco', 'Arista', 'Cisco'], и Counter считает, сколько раз каждый встретился.

🟠Выводим и получаем:

Counter({'Cisco': 3, 'Juniper': 1, 'Arista': 1})

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
🥄 Использование оператора match case

В Python 3.10 был введён оператор match case для сопоставления с образцом (pattern matching). Он предоставляет более питоничный способ обработки множества условий без использования традиционных конструкций if-else.

Выше представлен пример использования оператора match case для сопоставления дней недели с задачами. Например, case 'monday' срабатывает, если значение переменной day равно 'monday', и возвращает 'learn Python'.

Подход с match-case более читаемый по сравнению с традиционным if, особенно при работе с большим числом условий

👉Новости 👉База вопросов

#Собес #bash
🤔 Как вывести только каталоги в папке?

Чтобы отобразить только папки, используйте:

Is -d */

Или команду find :

find . -type d

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
🤓 Создай своего первого AI-агента + MCP-сервер на Python

Вот всё, что тебе нужно, чтобы собрать своего первого AI-агента меньше чем за 20 минут.

О коде, который ты здесь увидишь:

🟠 Используется Google ADK с Gemini Flash для запуска агента
🟠 Агент подключается к MCP-серверу
🟠 Он также использует два кастомных инструмента для выполнения задач
🟠 Всё, что делает агент, можно отслеживать благодаря библиотеке Opik

Вот видео — можешь смотреть бесплатно.
А вот репозиторий на GitHub с кодом

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
🥺 Нашёл классный инструмент для тех, кто работает с Pandas

Теперь можно автоматически профилировать DataFrame в Jupyter с помощью Pandas AutoProfiler

На выходе — распределение по колонкам, сводная статистика, данные по null-значениям, экспорт кода и т.д.

Всё работает автоматически — писать дополнительный код не нужно

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😐 Вот игра, с которой ты выучишь Python

Нет ничего лучше, чем писать код прямо внутри игры, чтобы понять, как работает программирование на практике.

CodeStrike — шутер + приключение + Python. Полностью бесплатно в Steam — но ограниченное время

Геймплей варьируется от примитивных задачек до настоящего хакерства камер и дверей. На борту автокомплит, пошаговый дебаг и три уровня сложности

Отличный способ учиться весело. Но, увы, мало кто знает. Наслаждайся

👉Новости 👉База вопросов