Исследование структуры кода с помощью модуля ast
При работе с кодом на Python, иногда возникает необходимость анализа его структуры. Для этого идеально подходит модуль ast (Abstract Syntax Trees), который предоставляет мощные инструменты для работы с абстрактными синтаксическими деревьями.
Что такое ast?
ast - это модуль Python, который позволяет разбирать и анализировать исходный код на Python, представляя его в виде абстрактного синтаксического дерева (AST). AST представляет собой структурированное представление кода, которое легко интерпретировать и анализировать.
Пример использования модуля ast:
import ast
code = "print('Hello, ast!')"
tree = ast.parse(code)
print(ast.dump(tree))
В данном примере мы использовали функцию ast.parse для разбора строки кода с помощью модуля ast. Функция ast.dump выводит структуру AST в удобочитаемом формате.
Анализ структуры кода:
import ast
code = """
def greet(name):
print(f'Hello, {name}!')
"""
tree = ast.parse(code)
for node in ast.walk(tree):
if isinstance(node, ast.FunctionDef):
print(f"Найдена функция: {node.name}")
elif isinstance(node, ast.Print):
print("Обнаружен оператор печати")
В данном примере мы использовали модуль ast для анализа структуры кода. Функция ast.walk позволяет обойти все узлы AST, а затем мы проверяем их типы для выделения определенных элементов, таких как функции или операторы.
Модуль ast также предоставляет возможности для более сложных операций, таких как изменение кода, создание новых выражений и многое другое.
#python#ast#анализкода
#python#plot
🎻
Violin Plot using Python
Violin plot (violin plot) allows you to visualize the distribution of a numerical variable across one or more groups. Each "violin" represents a group or variable
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#Python#DS
🐍
Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp
Learn how to use NumPy, Pandas, Seaborn , Matplotlib , Plotly , Scikit-Learn , Machine Learning, Tensorflow , and more!
🗣 Jose Portilla
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
🐍
Use the #Pillow package in Python to change the brightness of your images in #Python!
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#python#blockchain
💰
Learn about Python and Blockchain: The Complete Guide!
Blockchain technology explained. Cryptocurrency, cryptography, transactions & programming in the best Blockchain course
🗣️: Mammoth Interactive, John Bura
🔗Link
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#bots#Python
🤖
Curso de creación de bots de Telegram con Python
📢 #YouTube
🔗Link
🔑@repo_science
⭐Curso muy recomendado
Les dejé el enlace al canal de YouTube desde donde se descargó.
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#python#agentic_coding#llm_agent
DeepCode is an AI-powered platform that automates turning research papers, text, and URLs into high-quality, production-ready code for algorithms, front-end, and back-end development. It uses a multi-agent system to analyze complex documents, plan code structure, find relevant code references, and generate tested, documented code efficiently. You can interact with it via a user-friendly web interface or a professional command-line interface. This saves you time and effort by automating complex coding tasks, speeding up development, and reducing errors, letting you focus on innovation rather than manual coding details. It supports integration with popular tools and offers real-time progress tracking.
https://github.com/HKUDS/DeepCode
#вакансия#москва#python#ML#DS#NLP#LLM#agents
NLP Data Scientist (AI-агенты)
Всем привет! 👋
Мы - команда центра развития искусственного интеллекта в российском топ банке. Разрабатываем и внедряем AI-решения в ключевые бизнес-процессы.
Сейчас мы строим прикладных AI-агентов для HR-направления: подбор, оценка, развитие сотрудников, внутренние сервисы для рекрутеров и руководителей.
Ищем NLP data scientist, который умеет проектировать и улучшать рабочие AI-системы: с инструментами, качественной оценкой и измеримым влиянием на бизнес-метрики. Рассматриваем Middle и Senior позиции.
Чем предстоит заниматься
- Проектировать и развивать LLM и агентные решения для HR-сценариев: от постановки задачи и анализа процесса до PoC, MVP и production-ready решения совместно с ML Engineer.
- Разрабатывать архитектуры AI-агентов: orchestration, tool use, retrieval, memory, multi-step workflows, guardrails.
- Формировать гипотезы, запускать эксперименты и улучшать качество системы на основе метрик и обратной связи пользователей.
- Вместе с бизнес-заказчиком уточнять требования и фиксировать постановку задачи.
Что для нас важно
- 3+ лет опыта в Data Science / ML, из них заметная часть в NLP, LLM.
- Практический опыт создания прикладных LLM-систем и агентов: RAG, tool calling, agentic workflows, multi-step reasoning, structured output.
- Глубокие знания в NLP (статистические методы, нейронные сети, трансформеры) и уверенная база в классическом ML.
- Понимание архитектуры LLM и принципов prompt engineering.
- Опыт разработки на Python, пишете чистый и поддерживаемый код
Плюсом будет
- Опыт разработки RAG-систем и работы с векторными хранилищами
- Опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью
Мы предлагаем
- Вилка: 200-350 net + годовая премия 2-4 оклада (с сильными кандидатами готовы отдельно обсуждать условия)
- Комфортный современный офис в г.Москва
- Возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 2х дней в неделю)
- Ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
- Корпоративный спортзал и зоны отдыха
- ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
Если интересно, пишите в личку @yegor_saf
Pricing Data Analyst (Ostrovok)
📍 Формат: Удаленно (РФ)
💰 Зарплата: от 250 000 ₽ на руки
Мы ищем аналитика, который станет экспертом по данным в команде Pricing. Ты будешь отвечать за аналитический слой — от «сырых» данных в S3 до готовых витрин для бизнеса.
Что делать:
— Отвечать за весь аналитический слой: от raw-данных в Trino/S3/HDFS до проверенных датасетов.
— Разрабатывать логику сопоставления ставок (rate matching).
— Трансформировать бизнес-логику в четкие ТЗ для ETL-команды.
— Обеспечивать качество данных: валидация, контроль полноты, мониторинг аномалий.
— Поддерживать пользователей: документация, обучение, консультации.
Наш стек:
SQL (Trino, Vertica), Spark / PySpark, Python, Airflow, HDFS/S3, Iceberg, Kafka, Tableau/Metabase.
Требования к кандидату:
— Опыт от 2-х лет в в области аналитической инженерии, анализа данных (Big Data), моделирования BI-данных.
— Сильный SQL и уверенный Python для анализа данных.
— Понимание Big Data архитектур (Lakehouse, HDFS/S3).
— Опыт с Airflow и концепциями DAG.
— Знание Iceberg и Kafka (практический опыт).
🤝 Будет плюсом:
— опыт работы с DBT.
— Английский B1 (разговорный).
Почему к нам стоит прийти:
Проекты мирового уровня: продукты для путешественников и отельеров.
Свобода: гибкий график и полная удаленка.
Развитие: Tech-комьюнити, митапы, хакатоны, помощь в выступлениях на конференциях, курсы английского.
Забота: ДМС с первого месяца.
Бонусы: корпоративные цены на отели и тревел-услуги.
Островок — аккредитованная IT-компания.
👉 По всем вопросам и с CV пишите в ЛС: @nadueva_olya
#vacancy#dataanalyst#pricing#python#sql#bigdata#remote