TGTGInsightinteligencia telegramLIVE / telegram public index
← Python Academy

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Buscar contenido similar

Canal fuente @python_academy · Post #2247 · 7 nov

Используйте dict.get() вместо dict[] Есть несколько способов получения значений из словарей, и даже по такой теме разработчики часто спорят. Многие получают значения по ключам через квадратные скобки, но если такого ключа нет, то будет вызвано исключение. Поэтому мы считаем, что лучше использовать метод get у словарей. Его основной плюс заключается в том, что он принимает опциональный аргумент, отвечающий за значение по умолчанию. Таким образом, если значение по ключу не найдено, то вернется дефолтное значение. В итоге, мы убираем возможные ошибки в случае, если нужных ключей в словаре нет. #python#dict

Hashtags

Resultados

1,014 posts similares encontrados

Búsqueda global general

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14793 · 05/06/2025, 13:30

#python#agents#ai#ai_agents#llm#llms#mcp#model_context_protocol#python The Model Context Protocol (MCP) is a standard way for AI agents to connect with different tools and data sources, making it much easier to build powerful AI applications without writing custom code for each integration[2][5]. The mcp-agent framework uses MCP to let you quickly create agents that can do things like read files, fetch web pages, or manage emails, and you can combine these agents in flexible ways to handle complex tasks. This means you can focus on what you want your AI to do, while mcp-agent takes care of connecting to the right tools and managing the workflow, saving you time and effort[3][5]. https://github.com/lastmile-ai/mcp-agent

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15576 · 20/03/2026, 12:00

#python#agent#finance#llm#multiagent#trading TradingAgents is a free, open-source framework using AI agents like analysts, researchers, traders, and risk managers to mimic real trading firms and make smart stock decisions. Install easily via GitHub, set API keys for models like GPT or Claude, and run CLI or Python code for quick analysis on any ticker. It boosts returns up to 30.5% yearly with low risk and clear explanations. You gain powerful, customizable tools to test and improve trading strategies fast, saving time and spotting better opportunities. https://github.com/TauricResearch/TradingAgents

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2181 · 26/06/2024, 15:04

❇️Вакансия: Machine Learning Engineer Middle Формат: удаленно по всему миру Наш часовой пояс: UTC+3 Занятость: проектная Оплата: до 350 000₽ /проект или до 2500₽ /час Subscale AI - специализируемся на разработке и внедрении AI/ML-решений 🔸Необходимые навыки: - RAG (LangChain, LlamaIndex, OpenAI Assistant) - Fine-tuning (TensorFlow, PyTorch, HF Transformers) - Базы данных (MySQL, PostgreSQL, ClickHouse) - API (REST API, FastAPI) - Деплой (AWS, Azure, Google Cloud) 🔸Индивидуальные требования: - Часовой пояс в пределах +-3 часов от UTC+3 - Свободное владение Русским языком - Владение Английским языком 🔸Направления нашей работы: - Внедрение ИИ в Отделы Продаж, Маркетинга, HR и др. - Создание функциональных ИИ-Ассистентов - Обучение ИИ-моделей с помощью RAG и Fine-tuning - Разработка ИИ-продуктов(SaaS) 🔸Мы предлагаем: - Интересные проекты с возможностью творческой реализации - Возможность принять участие в выводе продуктов и сервисов на международный рынок - Карьерный рост до Team Lead - Отсутствие привязки к месту и возможность оплаты труда в любую точку мира - Свобода мысли и принятия решений при реализации проектов 🔸Кого мы хотим видеть: - амбициозных, инициативных и талантливых разработчиков, желающих достигать новых высот в сфере AI и ML, которые легко вольются в нашу молодую команду 💬Сразу отправляйте резюме/CV: @subscale_ai #вакансия#vacancy#удаленка#remote#мидл#middle#ai#ии#ml#мл#llm#nlp#langchain#datascientist#mlengineer#python

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15290 · 11/11/2025, 14:30

#python#hacktoberfest#hacktoberfest_accepted#hacktoberfest2021#pywhatkit PyWhatKit is a simple Python library that helps automate everyday tasks like sending WhatsApp messages, sharing images, playing YouTube videos, converting text to handwriting, and more. It works right away with no extra setup and supports the latest Python versions. With PyWhatKit, you can schedule messages, control your PC remotely, and even turn images into ASCII art. This saves time and makes it easy to handle routine jobs, making your daily workflow faster and more efficient. https://github.com/Ankit404butfound/PyWhatKit

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15278 · 07/11/2025, 14:00

#python#agents#artificial_intelligence#cybersecurity#generative_ai#llm#penetration_testing Strix is a free, open-source tool that uses AI agents to automatically find and fix security problems in your apps by acting like real hackers—running your code, hunting for vulnerabilities, and proving they’re real by actually exploiting them, not just guessing[1][2]. It works fast, gives clear reports, and can even suggest fixes or create pull requests to help you secure your code quickly. You can run it on your own computer, in your development pipeline, or use a cloud version for easier setup. The main benefit is that you get thorough, real-world security testing without the slow pace and high cost of manual checks, helping you catch and fix issues before they become serious problems. https://github.com/usestrix/strix

djangoproject

@djangoproject · Post #430 · 02/09/2017, 03:23

https://docs.python.org/3/library/subprocess.html The #subprocess module allows you to spawn new #processes, connect to their input/output/error pipes, and obtain their return codes. This module intends to replace several older #modules and #functions. #python

djangoproject

@djangoproject · Post #539 · 28/12/2017, 12:20

Dash, announced this year, is an open source library for building web applications, especially those that make good use of #data visualization, in pure Python. It is built on top of #Flask, #Plotly.js and #React, and provides abstractions that free you from having to learn those frameworks and let you become productive quickly. #Dash is a #Python framework for building analytical web applications. No JavaScript required. https://plot.ly/products/dash/

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15099 · 27/08/2025, 12:00

#python#audiobooks#epub#kokoro#python#tts You can easily turn e-books in .epub format into high-quality audiobooks using Audiblez, a free tool that uses Kokoro's natural-sounding text-to-speech voices in many languages. It works on Windows, Mac, and Linux, with options for command line or a simple graphical interface. You can choose different voices, adjust reading speed, and even pick specific chapters to convert. Using a GPU speeds up the process significantly. The final audiobook is saved as an .m4b file, playable on most audiobook apps. This saves you time and money compared to hiring narrators and lets you listen to books hands-free anywhere. https://github.com/santinic/audiblez

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15513 · 20/02/2026, 14:30

#python#agents#claude#cursor#databricks#vibecoding The Databricks AI Dev Kit enhances AI-driven development by providing your coding assistant (Claude Code, Cursor, etc.) with trusted Databricks knowledge and best practices. It includes a Python library, MCP server with 50+ tools, markdown skills teaching Databricks patterns, and a web-based builder app. You can build Spark pipelines, jobs, dashboards, knowledge assistants, and deploy ML models faster and smarter. The benefit is that your AI coding assistant gains direct access to Databricks functionality and patterns, enabling you to develop data and AI applications more efficiently with built-in governance and best practices. https://github.com/databricks-solutions/ai-dev-kit

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1636 · 29/08/2023, 20:07

#вакансия#инженер#engineer#DataEngineer#middle#machinelearning#Python#PostgreSQL#SQL#Redis#gitlab#работа#job#удаленно Компания: Sever X Формат: удаленно Занятость: полная, 5/2 💵: от 250 000 руб. 🚀Отличная возможность для опытного Data Engineer реализовать и развить как технические компетенции, так и навыки коммуникации с бизнесом, лидерские качества, навыки формирования команды. С развитием проекта предполагается создание команды под себя, сейчас необходимо возглавить текущие задачи и реализовать их. 🗝задача: поддержка и развитие Data Lake и связанных с ним проектов 📍Основные обязанности •Интеграция с источниками данных и построение ETL-процессов •Разработка и поддержка аналитической отчётности системами и API •Выявление и устранение аномалий в данных •Взаимодействие с другими членами команды 🛠Стек: Основной язык разработки – Python 3.8 Платформа разработки – Яндекс.Облако (Managed Services + виртуальные машины) Хранилища данных – GreenPlum 6.2, PostgreSQL 14, Redis Оркестратор процессов – Apache Airflow 2.0 Система управления версиями – GitLab Контейнеризация приложений – Docker + k8s 📍Обязательные требования •Уверенное владение SQL: базовый синтаксис, транзакции, представления, хранимые процедуры •Опыт интеграции с различными источниками данных: файловые системы (локальные/ftp/sftp), API, SQL и NoSQL базы данных •Понимание принципа работы распределённых баз данных •Знание Python 3: модули pandas, pyodbc (либо другие модули, имплементирующие ODBC), paramiko, requests •Базовые навыки использования Linux 🔥Преимуществом при отборе будет: •Опыт работы с распределёнными хранилищами данных: Hadoop (Hive/Impala), GreenPlum, ClickHouse •Опыт разработки пайплайнов на Apache Airflow •Навыки оптимизации процессов SQL •Опыт реализации RestAPI ⚖️Условия работы и что мы можем предложить взамен: •Место работы: удаленно •Возможны различные варианты оформления •Рассматриваются кандидаты в часовом поясе максимум +5 часов к МСК •Обязательно наличие гражданства РФ •Квартальные премии в размере 30% от квартального оклада •ДМС со стоматологией •Профессиональная и амбициозная команда •Открытая корпоративная культура, атмосфера доверия и сотрудничества •Драйв, высокие скорости, непосредственное влияние на результат 📲контакт: @Oskar17

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14826 · 12/06/2025, 13:00

#jupyter_notebook#ai#llm#llms#multi_modal#openai#python#rag Retrieval-Augmented Generation (RAG) is a technique that helps improve the accuracy of large language models by fetching relevant information from databases or documents. This approach ensures that the model's responses are based on up-to-date and accurate data, reducing errors and "hallucinations" where the model might provide false information. For users, RAG offers more reliable and trustworthy responses, allowing them to verify the sources used to generate those responses. This method also saves resources by avoiding the need to retrain models with new data. https://github.com/FareedKhan-dev/all-rag-techniques

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15571 · 18/03/2026, 12:30

#python#newton_physics#nvidia_warp#physics_simulation#robotics Newton is a free, open-source GPU-accelerated physics engine for fast, accurate robot simulations, built by NVIDIA, Google DeepMind, and Disney Research. Install easily with `pip install "newton[examples]"` and run demos like pendulums, humanoids, cloth, cables, or hands via simple Python commands—it supports Linux/Windows/macOS with NVIDIA GPUs. You benefit by quickly testing robotics ideas with high-speed, differentiable physics for AI training, real-time adaptability, and complex tasks like manipulation, cutting weeks off development time. https://github.com/newton-physics/newton

12•••5•••10•••15•••20•••25•••30•••35•••40•••45•••50•••55•••60•••656667686970•••75•••80•••8485