28154
Обучающий канал по Python Ссылка для друга - https://t.me/+I7jrAQKR5xAyYTAy По всем вопросам @valentin_mascarov Реклама на бирже - https://telega.in/c/Python_per_month
➡️ LiteLLM — использование любого LLM с использованием OpenAI и многое другое
LiteLLM – инструмент для гибкого и лёгкого управления LLM в Python. С ним можно быстро переключаться между моделями, контролировать затраты, интегрировать API без изменений кода и оптимизировать производительность через балансировку нагрузки.• Поддержка единого формата для всех LLM, что упрощает интеграцию.• Возможность управления расходами и ограничения скорости запросов для предотвращения перегрузок.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Пояснение ⬇️
Без передачи b функция использует b = a + 1, поэтому x = 3 * 4 = 12. С b=5 функция увеличивает b на 2, давая y = 3 * 7 = 21.
Python Learning 👩💻
❓ Вопрос на собеседовании
Как в Python работает метод __call__() и когда его имеет смысл использовать?
Ответ ⬇️
Метод __call__() позволяет сделать объект вызываемым, то есть, работать с ним как с функцией. Этот метод можно добавить в любой класс, чтобы экземпляр класса можно было вызвать напрямую. Это полезно, когда класс выполняет одну основную задачу и может быть использован как замена функции, сохраняя при этом внутреннее состояние и структуру.
Пример использования ⚙️
class Multiplier:
def __init__(self, factor):
self.factor = factor
def __call__(self, value):
return value * self.factor
double = Multiplier(2)
print(double(5)) # 10
print(double(8)) # 16
Станьте AI-разработчиком на Python и зарабатывайте от 150.000₽ в месяц 🔥🔥🔥
Мы научим вас создавать и тренировать нейронные сети, и вы сможете:
1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тыс. ₽ в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тыс. ₽ за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате
На интенсиве будет много практики: создадим 9 нейросетей за 1 вечер:
🧬 Прогноз стоимости золота
🧬 Сегментация изображения для робота доставщика
🧬 Трекинг людей на видео
Ведущий интенсива - Senior AI-разработчик и основатель Университета искусственного интеллекта
🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайшую среду
⚙️ any()
В Python функция any() проверяет, есть ли хотя бы один истинный элемент в итерируемом объекте. Она отлично подходит для быстрых проверок наличия условий, например, поиска элементов в списке.
Python Learning 👩💻
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Python Learning 👩💻
Бесплатное IT-образование в 2024
Отобрали для вас полезные телеграм-каналы, которые помогут освоить программирование и другие IT-направления
Выбирайте нужное и подписывайтесь:
👩💻 Python: @PythonPortal
📱 GitHub: @git_developer
🤓 Книги айти: @portalToIT
🖥 Data Science: @DataSciencegx
⚙️ Backend: @BackendPortal
👩💻 Frontend: @FrontendPortal
👩💻 Java: @Java_Iibrary
👩💻 C#: @KodBlog
👩💻 С/С++: @Cpportal
🖥 Базы Данных & SQL: @SQL
👩💻 Golang: @juniorGolang
👩💻 PHP: @PHPortal
👩💻 Моб. разработка: @MobDev
👩💻 Разработка игр: @GameDevgx
👩💻 DevOps: @loose_code
🤔 Хакинг & ИБ: @cybersecinform
🐞 Тестирование: @QAPortal
📱 Маркетинг: @MarketingPortal
🖥 Дизайн: @PortalToDesign
➡️ Сохраняйте себе, чтобы не потерять
⚡️Выйти на стабильный доход в 150+ тысяч рублей можно всего за 3 месяца обучения в IT.
Сегодня переход в сферу IT — это не просто модный тренд, а реальная возможность изменить свою жизнь.
Ребята из онлайн-академии StepByStep в своем канале проводят бесплатный интенсив, благодаря которому можно погрузиться в мир IT и освоить самую востребованную профессию 2025 года – системный аналитик.
✅ Гарантия трудоустройства после обучения.
Не упусти такую возможность: /channel/+qx0XwYfEoF0zZjcy
➡️ Использование библиотеки PyTTI для генеративного искусства с использованием нейронных сетей
PyTTI — это необычная библиотека, которая позволяет создавать произведения искусства с помощью нейронных сетей. Она применяет текстурные трансформации и использует модели машинного обучения для генерации изображений, основанных на текстовых описаниях или других данных.• PyTTI подходит для экспериментов с искусственным интеллектом в области генерации изображений и видео.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
➡️ Использование библиотеки UMAP для снижения размерности данных в Python
UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) — это библиотека для снижения размерности, которая используется для визуализации и анализа сложных многомерных данных. Она позволяет эффективно проектировать данные на низкоразмерное пространство, сохраняя при этом основные структуры данных.• UMAP часто используется в задачах кластеризации и визуализации высокоразмерных данных, например, в Data Science.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
os.rename()
В Python функция os.rename() используется для переименования файла или директории в операционной системе. Она входит в модуль os.
Python Learning 👩💻
❓ Вопрос на собеседовании
Как работают менеджеры контекста в Python, и в каких случаях их полезно использовать?
Ответ ⬇️
Менеджеры контекста в Python используются для управления ресурсами, такими как файлы, сетевые подключения или блокировки, с автоматическим освобождением этих ресурсов по завершении работы. Основное их применение — в тех случаях, когда требуется гарантированное освобождение ресурсов, даже в случае возникновения ошибок. Менеджеры контекста создаются с помощью ключевого слова with, которое автоматически вызывает методы __enter__ и __exit__ у объекта.
Пример использования ⚙️
# Пример менеджера контекста для работы с файлами
with open('example.txt', 'w') as file:
file.write('Hello, world!')
# Файл автоматически закроется после выхода из блока 'with', даже если возникнет ошибка
➡️ В чем разница между итераторами и генераторами в Python?
Итераторы — это объекты, которые реализуют методы __iter__() и __next__().
Генераторы — это особый вид итераторов, создаваемых с помощью функций с ключевым словом yield, позволяющие ленивую генерацию значений по одному.
✔️ Генераторы позволяют экономить память, так как значения вычисляются по мере необходимости.
🔗 Почитать подробнее
Python Learning 👩💻
➡️ Использование библиотеки pynecone для создания веб-приложений на Python
pynecone — это библиотека, которая позволяет легко создавать интерактивные веб-приложения с использованием только Python.• Она упрощает процесс разработки, устраняя необходимость в написании JavaScript, HTML или CSS. Все веб-элементы и взаимодействия описываются непосредственно на Python.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
❓ Вопрос на собеседовании
Как работают дескрипторы в Python и в каких случаях их полезно использовать?
Ответ ⬇️
Дескриптор — это класс, который реализует методы доступа __get__, __set__ и/или __delete__. Дескрипторы полезны для создания управляемых атрибутов, например, для валидации или кэширования данных.
Пример использования ⚙️
class Descriptor:
def __get__(self, instance, owner):
return instance._value
def __set__(self, instance, value):
if value < 0:
raise ValueError("Значение должно быть положительным!")
instance._value = value
class MyClass:
value = Descriptor()
def __init__(self, value):
self.value = value
obj = MyClass(10)
print(obj.value) # 10
obj.value = -5 # Ошибка: Значение должно быть положительным!
⚙️ all()
В Python функция all() проверяет, соответствуют ли все элементы условию (истинны). Отличный способ убедиться, что все значения удовлетворяют требованиям.
Python Learning 👩💻
Введение в смарт-контракты и пример создания своего токена
Бесплатный вебинар для погружения в смарт-контракты и написание на языке Solidity
Время и дата проведения: 31.10.2024 в 20:00
Особенности вебинара:
- Общая информация про блокчейн, смарт-контракты
- Введение в смарт-контракты
- Практическая часть - написание своего токена
Спикер:
Александр Куперман, Senior Solidity Engineer (Швейцария). Программирует более 20 лет, специалист по Solidity, блокчейн стеку. Работал в Blue Brain Project, Cleverdist, Huawei, Valory. Образование: НГТУ (Россия), UOU (Корея), RPI (США).
Этот вебинар — часть курса Solidity Developer. В рамках курса вы получите знания и сможете применять их на практике под руководством опытных преподавателей.
👉 Для участия в вебинаре зарегистрируйтесь на сайте: https://clck.ru/3EFbcc
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Срезы
Срезы (slices) в Python — это способ получения подстроки (подсписка) из последовательности, такой как строка (str), список (list) или кортеж (tuple).
Python Learning 👩💻
👩💻 Задача по Python
Создайте функцию find_longest_substring для поиска самой длинной подстроки в строке, содержащей уникальные символы. Функция должна возвращать длину этой подстроки.
Пример:
print(find_longest_substring("abcabcbb")) # Вернёт 3, т.к. самая длинная уникальная подстрока "abc"
print(find_longest_substring("bbbbb")) # Вернёт 1, т.к. самая длинная уникальная подстрока "b"
print(find_longest_substring("pwwkew")) # Вернёт 3, т.к. самая длинная уникальная подстрока
➡️ Использование библиотеки Arrow для работы с датами и временем в Python
Arrow — это библиотека для более удобной работы с датами и временем в Python. Она предоставляет простой API для создания, преобразования и форматирования объектов datetime, упрощая работу с временными зонами и временем выполнения задач.• Arrow поддерживает естественные синтаксические конструкции и форматирование дат, а также имеет встроенные функции для манипуляции временем.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
➡️ Разница между list.sort() и sorted() в Pythonlist.sort() сортирует список на месте, изменяя его, и возвращает None, тогда как sorted() создает новый отсортированный список, оставляя оригинал неизменным.
✔️ Оба метода имеют параметры key и reverse, позволяя кастомизировать сортировку.
• list.sort() используется для изменения оригинального списка. • sorted() возвращает новый отсортированный список из любого итерируемого объекта.
🔗 Почитать подробнее
Python Learning 👩💻
⚙️ enumerate()
Когда тебе нужно итерировать по списку с доступом к индексу элемента, используй enumerate(). Эта встроенная функция возвращает и индекс, и сам элемент в одном цикле, что удобно и лаконично.
Python Learning 👩💻
❓ Вопрос на собеседовании
Как в Python работают функции с переменным количеством аргументов (*args и **kwargs), и как это можно использовать для создания гибких функций?
Ответ ⬇️
Функции с *args принимают произвольное количество позиционных аргументов, а с **kwargs — именованных аргументов. Это позволяет передавать любое количество значений и делать интерфейс функций более гибким. *args упаковывает аргументы в кортеж, а **kwargs — в словарь.
Пример использования ⚙️
def demo_func(*args, **kwargs):
print("Позиционные аргументы:", args)
print("Именованные аргументы:", kwargs)
demo_func(1, 2, 3, name="Alice", age=25)
# Позиционные аргументы: (1, 2, 3)
# Именованные аргументы: {'name': 'Alice', 'age': 25}
Как создать свой Telegram-бот и начать зарабатывать уже сегодня?
Научим делать самые полезные и прибыльные боты на нашем бесплатном онлайн-практикуме и расскажем про то, как обучиться профессии промт-инженера с доходом 500.000 руб.
По итогам эфира вы узнаете:
— Как написать код для создания ботов;
— Кто такой промт-инженер и чем он занимается;
— Кому в действительности нужны его услуги и сколько за это платят;
— Кто может стать промт-инженером и какой порог входа;
Кликай на ссылку и забирай подробную информацию вместе с классными бонусами.
erid: LjN8K1kow
ООО Зерокодер, ИНН 9715401631
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Python Learning 👩💻
🚀 Только 48 часов! Получите лучшие IT-ресурсы абсолютно БЕСПЛАТНО
TechVibe временно открывает доступ к уникальным материалам. Не упустите свой шанс!
Что вас ждет: 👇🏻
1️⃣ Эксклюзивные курсы и книги
2⃣ Удобные шпаргалки для эффективного кодирования
3⃣ 100 разобранных вопросов с собеседований
4⃣ Готовые скрипты для ваших проектов
⏰ Материалы будут удалены через 48 часов!
Действуйте сейчас, чтобы не пропустить эту уникальную возможность
Подписывайтесь на ➡️ TechVibe и получите доступ к лучшим IT-ресурсам прямо сейчас
P.S.: Вся нужная инфа уже в закрепе канала. Не стесняйся, сделай первый шаг!
➡️ Изменение регистра строк в Python: capitalize, camelCase, snake_case, и kebab-case
Модуль преобразования строк предлагает удобные функции для изменения регистра текста. Вы можете использовать capitalize, чтобы сделать первую букву заглавной, а также преобразовывать строки в форматы camelCase, snake_case, и kebab-case для различных стилей.
✔️ Эта функция полезна для работы с именами переменных, API или форматами данных.
🔗 Почитать подробнее
Python Learning 👩💻
🔵 Практический интенсив «Python-разработчик: основы за 2 дня» — 23-24 октября в 19:00 мск.
О перспективах направления Python и многом другом расскажет Рафаэль Мухаметшин, Middle Бэкенд-разработчик в «ПИК Digital» с опытом в разработке более 3 лет.
На вебинаре вы:
☑️ Самостоятельно напишете Telegram-бота с карточными мини-играми.
☑️ Познакомитесь с синтаксисом языка и сферами его применения.
☑️ Поймете как продолжить обучение, какие навыки потребуются, чтобы стать backend-разработчиком на Python.
☑️ Узнаете, чего ждут работодатели от junior-разработчиков и что делать, чтобы найти работу без опыта.
🎁 Приятные бонусы: полезный гайд для начинающего Python-разработчика и гайд о сленге в IT всем участникам интенсива!
Реклама. ООО "ХЕКСЛЕТ РУС". ИНН 7325174845. erid:LjN8KKmau
Очистка элементов в последовательности
Иногда возникает необходимость в удалении ненужных объектов последовательности. Для этого используют itertools, а именно метод compress.
Первым аргументом передаётся контейнер, к примеру список. Вторым аргументом — логические значения, соответствующие элементам в контейнере.
Если логическое значение равно True или 1, то элемент остаётся в последовательности, иначе — удаляется из нее.
Python Learning 👩💻
➡️ Использование библиотеки fastjsonschema для валидации JSON-схем в Python
fastjsonschema — это новая библиотека, выпущенная в 2024 году, которая обеспечивает высокопроизводительную валидацию JSON-документов на основе схем.
Она значительно быстрее большинства аналогов, таких как jsonschema, и идеально подходит для проектов, где критична скорость обработки данных.• fastjsonschema — отличный выбор для тех, кому важна производительность при работе с JSON-схемами.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻