TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Canal fuente @python_academy · Post #2172 · 16 sept
Типизация в Python с использованием модуля typing В Python модуль typing предоставляет возможность добавлять подсказки типов для переменных, функций и классов, что делает код более явным и понятным. Зачем использовать типизацию? 1. Ясность и понятность кода: Добавление аннотаций типов помогает читателям быстро понять, какие данные ожидаются и какие типы переменных возвращаются из функций. 2. Предотвращение ошибок: Статические анализаторы кода, такие как mypy, могут обнаруживать потенциальные ошибки до выполнения программы, что уменьшает количество багов. 3. Документация кода: Подсказки типов могут служить формой документации, особенно полезной при совместной разработке. Разработчики могут быстро понимать интерфейсы функций и классов. Пример использования типизации для переменных и функций: from typing import List, Tuple def multiply(a: int, b: int) -> int: return a * b def process_list(data: List[int]) -> Tuple[int, int]: sum_values = sum(data) average = sum_values / len(data) return sum_values, average # Пример использования result1 = multiply(5, 3)# Ожидается int data_list = [1, 2, 3, 4, 5] result2 = process_list(data_list)# Ожидается Tuple[int, int] Здесь a: int и b: int указывают на типы аргументов функции, а -> int и -> Tuple[int, int] - на типы возвращаемых значений. Это помогает читателям кода лучше понимать ожидаемую структуру данных и типы переменных. Типизация делает ваш код более структурированным, улучшает его читабельность и может служить документацией, облегчая разработку. #python#typing
Búsqueda global general
@FLMdongtianfudi · Post #14502 · 21/09/2025, 12:51
📚 名称：【Python教程】最全Python编程基础+简单爬虫+进阶项目+开发培训全套视频教程 ⭐️ 亮点：全面覆盖Python编程基础、简单爬虫技术与进阶项目，适合各级别学习者，助力快速掌握Python开发技能。 🏷 标签：#Python#编程教程#爬虫技术#进阶项目#开发培训#视频教程 👉 链接：https://pan.quark.cn/s/6a2a824c6898 🔔Twitter👥频道💬群组
@djangoproject · Post #135 · 01/09/2016, 18:35
https://wiki.python.org/moin/PythonDecorators This page largely documents the history of the process of adding #decorators to #Python. If you're just interested in what decorators or the '@' #symbol mean in Python, see the Wikipedia page .http://en.wikipedia.org/wiki/Python_syntax_and_semantics#Decorators or PEP 318.
Hashtags
@repo_science · Post #3793 · 11/12/2023, 01:13
#Python#timeSeries#aporte 🐍 Time Series forecasting with Python ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@githubtrending · Post #15164 · 24/09/2025, 20:00
#python#multi_modal_rag#retrieval_augmented_generation RAG-Anything is a powerful AI system that helps you search and understand documents containing mixed content like text, images, tables, and math formulas all in one place. It uses smart parsing and analysis to break down complex documents and builds a knowledge graph to connect different types of information. This means you can ask detailed questions about any part of a document—whether text or images—and get clear, accurate answers quickly. It supports many file types like PDFs and Office files, making it ideal for research, technical work, or business reports where you need a unified, easy way to explore rich, multimodal content. This saves you time and effort by avoiding multiple tools and gives you deeper insights from your documents. https://github.com/HKUDS/RAG-Anything
@datasciencejobs · Post #2643 · 02/04/2025, 09:04
#работа#удаленнаяработа#вакансия#Python#ML#datascience#pythorch#opencv Позиция: Full stack python + ML\DS разработчик приложения, для работы с приложением видеогенерации Опыт работы: 3+ года в домене ML \ Data Science, наличие собственных Pet-проектов будет плюсом Занятость: Полная занятость, Гибкий график, ориентир 5/2, но можем обсуждать иной распорядок, главный KPI - покрытие спринтов Формат работы: удалённо Оформление: ТК РФ / контракт / ИП / Самозанятый Оклад на руки: обсуждается индивидуально Мы ищем разработчика для создания системы генерации видео, аудио и метаданных. Вам предстоит провести исследования готовых Open Source решений, собрать прототип и доработать его до продуктовой версии. Обязанности: - Разработка алгоритмов автоматической модификации цветокоррекции видео, сохраняя визуальную целостность. - Реализация механизма изменения аудиодорожки (генерация, изменение, фильтры). - Разработка системы генерации уникальных метаданных. - Создание механизма автоматической генерации нескольких вариантов контента на основе одного исходного файла. -Обеспечение поддержки всех популярных форматов видео и аудио. - Разработка системы асинхронной обработки запросов и мониторинга их выполнения. - Оптимизация производительности системы. Требования: - Опыт работы с Python (FastAPI, Celery, asyncio или иные библиотеки) от 3 лет. - Опыт работы с библиотеками обработки видео (FFmpeg, OpenCV) и аудио (pydub, librosa). - Знание принципов работы с метаданными медиафайлов. - Опыт оптимизации производительности вычислительных задач. - Понимание принципов работы асинхронных систем и очередей сообщений (RabbitMQ, Kafka). - Опыт работы с Docker и Kubernetes будет плюсом. - Опыт работы с OpenVoice, PyTorch и Hugging Face. - Умение развертывать и дорабатывать open-source модели. - Опыт работы со Streamlit и его альтернативами для создания интерфейсов. - Наличие pet-проектов и достижения в кейс чемпионатах\хакатонах будет плюсом Контактная информация: Тг: @AndrVacka
@datasciencejobs · Post #2851 · 07/08/2025, 06:01
Senior ML Researcher в крупную международную компанию Формат: офис (с гибкими часами) 🌟 Мы — команда крупной телеком-компании, объединяющая ML-инженеров, PhD-студентов и преподавателей ведущих вузов. Разрабатываем AI-агенты и тренируем LLM-модели. 🚀 Если у вас есть опыт работы с LLM, трансформерами, умение тренировать и дообучать модели; знание Python, PyTorch, Docker, SQL, GNU Coreutils, Git; готовность изучать новые статьи и внедрять передовые подходы — присоединяйтесь к нашей международной R&D команде в СПб! Важны: разговорный английский, позиция фулл-тайм офис (гибкое начало-окончание рабочего дня), законченное высшее образование. 🔍 Основные задачи: • Инструменты с ИИ для проектов в области ПО (суммирование кода, Code QA, поиск багов через LLM) • Пайплайны обучения, донастройки и оценки с LLM и анализом кода • Взаимодействие с заказчиками и экспертами • Подготовка и курирование сложных датасетов • Техническое лидерство и стратегия разработки. 👉 Вопросы и резюме в Telegram: @daria_hw1 #AI#ML#LLM#Python#RAG#вакансия#работа#jobs#SPb
@djangoproject · Post #164 · 17/09/2016, 10:20
https://www.buzzfeed.com/andrewkelleher/deep-exploration-into-python-lets-review-the-dict-module?utm_term=.rhDeZBxA8#.bgB5DM0Z9 In this series, we’ll take a look at various modules and pieces of functionality of the #Python language. We’ll look at design choices, their impact, and their evolution. We’ll also look at the design of the language itself and learn about the operations of the interpreter as it parses the language all the way to the main eval loop. Finally, we’ll attempt to give practical takeaways that fall out of a deeper understanding of the language. The #cpython implementation of Python (which is the standard on most machines) has been ported over to GitHub from its home in Mercurial. I think it also had a time under #SVN, but the engineers managed to preserve (for the most part) the commit logs.
@djangoproject · Post #133 · 01/09/2016, 14:51
http://www.meetup.com/nycpython/ The #NewYork#Python Meetup #Group
@githubtrending · Post #15344 · 19/12/2025, 12:00
#python#large_language_models#llm#penetration_testing#python PentestGPT is a free, open-source AI tool that automates penetration testing like solving CTF challenges in web, crypto, and more. Install easily with Docker, add your API key (Anthropic, OpenAI, or local LLMs), then run pentestgpt --target [IP] for interactive guidance on scans, exploits, and reports. New v1.0 adds autonomous agents and session saving. It boosts your speed and accuracy in ethical hacking, helping beginners learn steps fast and pros tackle complex targets efficiently. https://github.com/GreyDGL/PentestGPT
@flmdongtianfudi · Post #15786 · 15/01/2026, 13:14
💻《Python学习精品书籍和课程》，编程基础+实践项目+系统学习 整合优质的Python学习书籍与课程，提供从基础知识到实践项目的全面指导，帮助读者系统掌握Python编程技能，提升编程能力与实用经验。 🔗：https://pan.quark.cn/s/4fb4302fa103 #Python#学习#精品书籍#编程课程#编程基础#实践项目#技能提升 🔔Twitter👥频道💬群组
@repo_science · Post #4126 · 14/05/2024, 22:44
#python#AI#gemini 🖥 Google Gemini for Python: Coding with BARD Oswald Campesato ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@djangoproject · Post #268 · 26/02/2017, 05:52
https://pawelmhm.github.io/asyncio/python/aiohttp/2016/04/22/asyncio-aiohttp.html 👌Making 1 million requests with python -#aiohttp Apr 22, 2016 - by Paweł Miech - about: #asyncio, aiohttp, #python In this post I’d like to test limits of python aiohttp and check its performance in terms of requests per minute. Everyone knows that asynchronous code performs better when applied to network operations, but it’s still interesting to check this assumption and understand how exactly it is better and why it’s is better. I’m going to check it by trying to make 1 million #requests with aiohttp client. How many requests per minute will aiohttp make? What kind of exceptions and crashes can you expect when you try to make such volume of requests with very primitive scripts? What are main gotchas that you need to think about when trying to make such volume of requests?