В сети мельтешит мини-тренд «Алфавиты от ChatGPT», и админы заморочились на питоническую версию такого, со встроенными модулями, фреймворками, библиотеками и прочими технологиями. Что бы такого поставить на букву Y?
#кек
@zen_of_python
#кек
@zen_of_python
👍4
@pyainter_bot | ИИ-тренер по Python
Разработчики, которые доводят свои пет-проекты до ума, существуют... Один из них создал питонического тренера в Telegram для собеседований. Среди фичей:
— Система начисления очков;
— Множество разделов (Основы Python, ООП, Базы данных, Тестирование и проч.);
— Режим «злого учителя»: бот гоняет вас на слабые темы;
Проект опенсорсный. Если вам захотелось выставить свою LLM и задать ей свои промты, дерзайте.
Репозиторий проекта
#инструмент #собеседование
@zen_of_python
Разработчики, которые доводят свои пет-проекты до ума, существуют... Один из них создал питонического тренера в Telegram для собеседований. Среди фичей:
— Система начисления очков;
— Множество разделов (Основы Python, ООП, Базы данных, Тестирование и проч.);
— Режим «злого учителя»: бот гоняет вас на слабые темы;
Проект опенсорсный. Если вам захотелось выставить свою LLM и задать ей свои промты, дерзайте.
Репозиторий проекта
#инструмент #собеседование
@zen_of_python
❤🔥5👎2❤1
10 библиотек Python, которые меняют карьеру
В топе по версии Tproger оказались не новинки, а самая настоящая база. Даже в рамках Python-специальностей (Fullstack Python Developer, Data Scientist, Data Engineer и проч.) есть общий для всех знаменатель — pandas, FastAPI, Django. Взгляните, кто еще попал в подборку, там найдутся и новые «убийцы» привычных технологий.
#инструмент
@zen_of_python
В топе по версии Tproger оказались не новинки, а самая настоящая база. Даже в рамках Python-специальностей (Fullstack Python Developer, Data Scientist, Data Engineer и проч.) есть общий для всех знаменатель — pandas, FastAPI, Django. Взгляните, кто еще попал в подборку, там найдутся и новые «убийцы» привычных технологий.
#инструмент
@zen_of_python
👍3❤1🤔1
Forwarded from Типичный программист
Goalkicker: сайт с бесплатными папирами по программированию
Ресурс объединяет сотни PDF-книг по языкам и технологиям: Python, Go, JavaScript, C#, SQL, Docker и десятки других тем. Книги созданы на основе самых полезных ответов Stack Overflow, регулярно обновляются и доступны абсолютно бесплатно.
Так что если нужен быстрый чеклист, подсказка или мини-учебник — вот оно.
Ресурс объединяет сотни PDF-книг по языкам и технологиям: Python, Go, JavaScript, C#, SQL, Docker и десятки других тем. Книги созданы на основе самых полезных ответов Stack Overflow, регулярно обновляются и доступны абсолютно бесплатно.
Так что если нужен быстрый чеклист, подсказка или мини-учебник — вот оно.
🔥3👍1
TorchLeet | Литкод про PyTorch
Момент настал, и вы достаточно хардкорный питонист, чтобы осваивать PyTorch, со сложной документацией и безграничными возможностями. Если ваша цель — создать свою ChatGPT, вам точно понадобится хорошо знать этот фреймворк, и с этим поможет опенсорсный специализированный 'LeetCode'. Задачи разделены на четыре уровня сложности, среди тем: функция активации, потери, CNN, RNN, LSTM и даже LLM.
#инструмент
@zen_of_python
Момент настал, и вы достаточно хардкорный питонист, чтобы осваивать PyTorch, со сложной документацией и безграничными возможностями. Если ваша цель — создать свою ChatGPT, вам точно понадобится хорошо знать этот фреймворк, и с этим поможет опенсорсный специализированный 'LeetCode'. Задачи разделены на четыре уровня сложности, среди тем: функция активации, потери, CNN, RNN, LSTM и даже LLM.
#инструмент
@zen_of_python
✍1👍1
Почему некоторые исключения не попадают в лог и как это исправить
Если да — вы столкнулись с одной из малозаметных, но опасных особенностей Python — «непойманные исключения» (
В этом посте мы разберёмся, почему такое вообще случается, как надежно логировать любые исключения.
Рассмотрим следующий код:
В консоли вы увидите traceback:
А в
Никакой информации об ошибке. И это сгенерирует вам часы работы.
Почему так происходит?
Библиотека logging в Python не логирует ошибки сама по себе: она просто предоставляет инструменты для записи. Если программа падает из-за исключения, и это исключение не обрабатывается в
Плохое (но распространённое) решение
Один из способов «поймать всё» — обернуть
Это сработает:
— Вы можете пропустить системные исключения (
— Такой код трудно масштабировать: оборачивать каждый
— Это маскирует архитектурные проблемы: непойманные исключения — это чаще всего баг, а не ожидаемое поведение.
Правильное решение:
Python дает глобально обрабатывать непойманные исключения —
Теперь, если запустить скрипт:
— В
— Вы будете уверены, что даже критические ошибки попадут в лог, прежде чем приложение завершится.
Когда в Python возникает исключение, и его никто не перехватывает, вызывается sys.excepthook(type, value, traceback). По умолчанию она просто печатает детали в
— Логировать ошибки;
— Отправлять оповещения (например, в Telegram или на почту);
— Снимать дампы или делать очистку.
#основы
logging
— это уже целый стандарт записи ошибок в Python. Ваше приложение запускается, сообщения попадают в лог. Но вдруг в продакшене приложение внезапно «падает», а в логах — тишина. Знакомо? Если да — вы столкнулись с одной из малозаметных, но опасных особенностей Python — «непойманные исключения» (
uncaught exceptions
).В этом посте мы разберёмся, почему такое вообще случается, как надежно логировать любые исключения.
Рассмотрим следующий код:
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logging.basicConfig(filename="output.log", level=logging.INFO)
logger.info("Application started")
1 / 0 # деление на ноль
В консоли вы увидите traceback:
Traceback (most recent call last):
...
ZeroDivisionError: division by zero
А в
output.log
будет только:
INFO:__main__:Application started
Никакой информации об ошибке. И это сгенерирует вам часы работы.
Почему так происходит?
Библиотека logging в Python не логирует ошибки сама по себе: она просто предоставляет инструменты для записи. Если программа падает из-за исключения, и это исключение не обрабатывается в
try / except
, то встроенный модуль никак не участвует в этом процессе. Потому что стандартный Python-интерпретатор выводит непойманные исключения напрямую в stderr, минуя logging.Плохое (но распространённое) решение
Один из способов «поймать всё» — обернуть
main()
в try / except
:
def main():
logger.info("Application started")
1 / 0
try:
main()
except Exception as e:
logger.exception("Unhandled exception:")
Это сработает:
logger.exception()
запишет ошибку и трейсбек. Но есть минусы:— Вы можете пропустить системные исключения (
KeyboardInterrupt
и проч., если ловите Exception
, а не BaseException
;— Такой код трудно масштабировать: оборачивать каждый
main()
в каждом скрипте — дублирование;— Это маскирует архитектурные проблемы: непойманные исключения — это чаще всего баг, а не ожидаемое поведение.
Правильное решение:
sys.excepthook
Python дает глобально обрабатывать непойманные исключения —
sys.excepthook
:
import sys
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
logging.basicConfig(filename="output.log", level=logging.INFO)
def handle_uncaught_exception(exc_type, exc_value, exc_traceback):
logger.critical(
"Uncaught exception. Application will terminate.",
exc_info=(exc_type, exc_value, exc_traceback)
)
sys.excepthook = handle_uncaught_exception
logger.info("Application started")
1 / 0
Теперь, если запустить скрипт:
— В
output.log
появится подробный трейсбек ошибки;— Вы будете уверены, что даже критические ошибки попадут в лог, прежде чем приложение завершится.
Когда в Python возникает исключение, и его никто не перехватывает, вызывается sys.excepthook(type, value, traceback). По умолчанию она просто печатает детали в
stderr
. Но вы можете управлять процессом:— Логировать ошибки;
— Отправлять оповещения (например, в Telegram или на почту);
— Снимать дампы или делать очистку.
#основы
🔥16❤2😎1
Нейросети в контенте: опрос
Многие из нас в прямой или иной форме создаем контент, будь то личный блог или написание кода для проекта. В Tproger проводят опрос о роли LLM в работе айтишников. Проходите, опрос даже немного познавательный. Результатами мы обязательно поделимся.
#опрос
@zen_of_python
Многие из нас в прямой или иной форме создаем контент, будь то личный блог или написание кода для проекта. В Tproger проводят опрос о роли LLM в работе айтишников. Проходите, опрос даже немного познавательный. Результатами мы обязательно поделимся.
#опрос
@zen_of_python
❤1🗿1
Вышел Python 3.14 RC1: релиз-кандидат с ускоренным интерпретатором
Вышел первый релиз-кандидат Python 3.14 — финальный релиз ожидается в октябре. Среди главных новинок:
— JIT-компилятор теперь работает не только на Linux, но и на macOS и Windows;
— Благодаря PEP 779 Python получает полную поддержку свободных потоков — это шаг к более эффективной многопоточности;
— Появились t-строки — новый синтаксис для шаблонов с переменными прямо внутри строк
— Добавлен модуль
#факт
@zen_of_python
Вышел первый релиз-кандидат Python 3.14 — финальный релиз ожидается в октябре. Среди главных новинок:
— JIT-компилятор теперь работает не только на Linux, но и на macOS и Windows;
— Благодаря PEP 779 Python получает полную поддержку свободных потоков — это шаг к более эффективной многопоточности;
— Появились t-строки — новый синтаксис для шаблонов с переменными прямо внутри строк
— Добавлен модуль
compression.zstd
для работы с алгоритмом Zstandard прямо «из коробки» и многое другое.#факт
@zen_of_python
❤🔥5🔥3❤1
Опрос от Tproger: LifeStyle
Если вы тоже хотите знать больше о подписчиках по соседству, пройдите опрос Tproger. Он не только про специализацию и грейд, но больше про окружающую айтишники жизнь. Результатами обязательно поделимся.
#опрос
@zen_of_python
Если вы тоже хотите знать больше о подписчиках по соседству, пройдите опрос Tproger. Он не только про специализацию и грейд, но больше про окружающую айтишники жизнь. Результатами обязательно поделимся.
#опрос
@zen_of_python
🍌1🗿1
Вопросы подписчиков
Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает:
— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте;
#вопросы_новичков
@zen_of_python
Zen of Python поддерживает новоприбывших (и не только) в особой рубрике. Как это работает:
— Спрашивайте что угодно (в комментариях под этим постом), связанное с Python. Здесь нет плохих вопросов!
— Сообщество вас поддержит. Самые интересные вопросы мы разберём в отдельном посте;
#вопросы_новичков
@zen_of_python
А ведь предполагал, что понятное изложение сложного привлечет к чтению. А в итоге LLM галлюцинируют убедительнее.
#кек
@zen_of_python
#кек
@zen_of_python
😈3
Forwarded from Точка входа в программирование
Кроссплатформенные приложения на Python: весь путь от API до десктопа и веба
Не обязательно учить полдюжины языков и городить велосипед, чтобы собрать работающий кроссплатформенный продукт. В этой статье автор делится практическим опытом: как на одном только Python собрать backend на FastAPI, фронтенд на Flet, задеплоить всё это в облако и собрать под десктоп и веб.
По дороге — много интересных наблюдений и подводных камней: чем Flet радует, а где его кроссплатформенность пока только на бумаге, почему простые вещи лучше делать «без заморочек», а фанатам стоит готовить десятки гигабайт SDK и терпение.
Если вы уже освоились с Python и хотите попробовать собрать свой первый «всё‑в‑одном» проект, материал очень пригодится — от шаблонов кода до тонкостей деплоя и сборки.
А вы бы рискнули собрать свой API и фронт на Python, или сразу пошли бы во Flutter?
❤️ — «да, попробую»
🗿 — «лучше Flutter»!
#python #flet #fastapi #кроссплатформенность #разработка
Не обязательно учить полдюжины языков и городить велосипед, чтобы собрать работающий кроссплатформенный продукт. В этой статье автор делится практическим опытом: как на одном только Python собрать backend на FastAPI, фронтенд на Flet, задеплоить всё это в облако и собрать под десктоп и веб.
По дороге — много интересных наблюдений и подводных камней: чем Flet радует, а где его кроссплатформенность пока только на бумаге, почему простые вещи лучше делать «без заморочек», а фанатам стоит готовить десятки гигабайт SDK и терпение.
Если вы уже освоились с Python и хотите попробовать собрать свой первый «всё‑в‑одном» проект, материал очень пригодится — от шаблонов кода до тонкостей деплоя и сборки.
А вы бы рискнули собрать свой API и фронт на Python, или сразу пошли бы во Flutter?
❤️ — «да, попробую»
🗿 — «лучше Flutter»!
#python #flet #fastapi #кроссплатформенность #разработка
❤4👍1🌚1
5 архитектурных ошибок, которые мы совершаем при старте проектов
Многие из нас с головой уходят в реализацию идеи, не задавая себе главный вопрос: а что будет, когда проект вырастет?
Аспекты вроде масштабирования, как и фундамент дома, нужно продумывать сначала, иначе потом вас ждет не апгрейд, а перестройка с нуля. А еще именно в самом начале проекта закладывается почва для ада зависимостей: спонтанные решения, быстрые фиксы, «временные» костыли — всё это превращается в хаос, который сложно контролировать.
В статье Tproger 5 самых частых архитектурных ошибок, которые мешают проектам расти и развиваться.
#основы
@zen_of_python
🙊 — Если сам так писал
Многие из нас с головой уходят в реализацию идеи, не задавая себе главный вопрос: а что будет, когда проект вырастет?
Аспекты вроде масштабирования, как и фундамент дома, нужно продумывать сначала, иначе потом вас ждет не апгрейд, а перестройка с нуля. А еще именно в самом начале проекта закладывается почва для ада зависимостей: спонтанные решения, быстрые фиксы, «временные» костыли — всё это превращается в хаос, который сложно контролировать.
В статье Tproger 5 самых частых архитектурных ошибок, которые мешают проектам расти и развиваться.
#основы
@zen_of_python
🙊 — Если сам так писал
☃2👍1