В Python при сравнении объектов с оператором is и == есть разница. Что наиболее корректно?
👾 — is сравнивает значения объектов, а == — их идентичность в памяти
👍 — is проверяет идентичность (один и тот же объект в памяти), == — равенство значений
🥰 — Оба оператора работают одинаково, разницы нет
⚡️ — is всегда быстрее и потому используется вместо ==
Библиотека задач по Python
👾 — is сравнивает значения объектов, а == — их идентичность в памяти
👍 — is проверяет идентичность (один и тот же объект в памяти), == — равенство значений
🥰 — Оба оператора работают одинаково, разницы нет
⚡️ — is всегда быстрее и потому используется вместо ==
Библиотека задач по Python
👍38
Вы пишете сервис на Python, который обрабатывает большой поток сетевых запросов. В профилировании видно, что приложение часто простаивает в ожидании I/O. Какой подход будет наиболее правильным для масштабирования?
👾 — Использовать threading.Thread для каждого соединения
👍 — Переписать код на asyncio или uvloop, чтобы обрабатывать соединения асинхронно
🥰 — Запускать gc.collect() после каждого запроса
⚡️ — Перейти на multiprocessing, создавая процесс на каждый запрос
Библиотека задач по Python
👾 — Использовать threading.Thread для каждого соединения
👍 — Переписать код на asyncio или uvloop, чтобы обрабатывать соединения асинхронно
🥰 — Запускать gc.collect() после каждого запроса
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12❤1
В asyncio вы делаете task.cancel(), а внутри корутины стоит:
try:
await do_io()
except Exception:
log("error")
👾 — Отмена не поймается, т.к. CancelledError — потомок BaseException
👍 — Отмена будет поймана этим except, и если не пере-бросить, задача завершится «успехом», фактически проглотив отмену
🥰 — Отмена превратится в TimeoutError
⚡️ — Исключение поднимется мимо except и всегда завершит задачу как отменённую
Библиотека задач по Python
try:
await do_io()
except Exception:
log("error")
👾 — Отмена не поймается, т.к. CancelledError — потомок BaseException
👍 — Отмена будет поймана этим except, и если не пере-бросить, задача завершится «успехом», фактически проглотив отмену
🥰 — Отмена превратится в TimeoutError
⚡️ — Исключение поднимется мимо except и всегда завершит задачу как отменённую
Библиотека задач по Python
👾4
Хватит решать алгоритмы. Пора строить реальные AI-системы!
Задачки на алгоритмы — это хорошо, но на рынке сейчас платят за умение интегрировать ИИ в реальный бизнес. И не просто дёрнуть API, а сделать так, чтобы агент не ломался, не галлюцинировал и не сливал бюджет.
Мы полностью обновили курс по AI-агентам под стандарты 2026 года. Теперь это инженерный симулятор продакшна с большими домашними заданиями и фокусом на метрики, тестирование и архитектуру.
Какие задачи вы будете решать на курсе:
🔹 строить хардкорный RAG: извлекать данные из кривых таблиц и сканированных PDF;
🔹 настраивать LangGraph: внедрять human-in-the-loop и восстанавливать упавшие состояния;
🔹 оптимизировать затраты: настраивать кэширование и лимиты на токены;
🔹 автоматизировать действия: учить агентов кликать по legacy-интерфейсам в браузере;
🔹 деплоить по правилам: разворачивать систему с учётом требований 152-ФЗ.
Промокод
Запущенная акция «3 курса по цене 1» позволит вам выбрать ещё два курса в подарок.
Перейти к задачам уровня Production
Задачки на алгоритмы — это хорошо, но на рынке сейчас платят за умение интегрировать ИИ в реальный бизнес. И не просто дёрнуть API, а сделать так, чтобы агент не ломался, не галлюцинировал и не сливал бюджет.
Мы полностью обновили курс по AI-агентам под стандарты 2026 года. Теперь это инженерный симулятор продакшна с большими домашними заданиями и фокусом на метрики, тестирование и архитектуру.
Какие задачи вы будете решать на курсе:
🔹 строить хардкорный RAG: извлекать данные из кривых таблиц и сканированных PDF;
🔹 настраивать LangGraph: внедрять human-in-the-loop и восстанавливать упавшие состояния;
🔹 оптимизировать затраты: настраивать кэширование и лимиты на токены;
🔹 автоматизировать действия: учить агентов кликать по legacy-интерфейсам в браузере;
🔹 деплоить по правилам: разворачивать систему с учётом требований 152-ФЗ.
Промокод
Agent даёт скидку 10 000 рублей до 28 февраля.Запущенная акция «3 курса по цене 1» позволит вам выбрать ещё два курса в подарок.
Перейти к задачам уровня Production
Что выведет код?
👾 — Неверный синтаксис для наследования
👍 — Ошибка, так как при создании объекта необходимо передать аргумент
🥰 — Ничего
⚡️ — A disp()
Библиотека задач по Python
👾 — Неверный синтаксис для наследования
👍 — Ошибка, так как при создании объекта необходимо передать аргумент
🥰 — Ничего
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡23
🧩 От решения алгоритмических задач к построению автономных AI-систем
Пора переходить от отдельных функций к сложным агентам, которые умеют управлять браузером и работать с базами знаний. В 2026 году это — главная компетенция. Мы обновили наш курс, превратив его в масштабный практикум по инжинирингу.
📚 Что вы научитесь строить:
— сложные графы решений в
— промышленные системы
— механизмы контроля ресурсов, экономящие бюджет на токены;
— системы, полностью соответствующие
Купите доступ и получите подготовительные задачи и материалы сразу после оплаты.
⏳ Специальные условия до 28 февраля:
— введите промокод
— участвуйте в **акции «3 курса по цене 1» — два дополнительных курса в подарок.
👉 Получить доступ к курсу и подаркам
Пора переходить от отдельных функций к сложным агентам, которые умеют управлять браузером и работать с базами знаний. В 2026 году это — главная компетенция. Мы обновили наш курс, превратив его в масштабный практикум по инжинирингу.
📚 Что вы научитесь строить:
— сложные графы решений в
LangGraph с восстановлением состояний;— промышленные системы
RAG, способные парсить сканы и таблицы;— механизмы контроля ресурсов, экономящие бюджет на токены;
— системы, полностью соответствующие
152-ФЗ.Купите доступ и получите подготовительные задачи и материалы сразу после оплаты.
⏳ Специальные условия до 28 февраля:
— введите промокод
Agent для получения скидки 10 000 рублей**; — участвуйте в **акции «3 курса по цене 1» — два дополнительных курса в подарок.
👉 Получить доступ к курсу и подаркам
В продакшн-сервисе на Python при росте нагрузки CPU-bound задачи (например, обработка изображений) выполняются значительно медленнее, хотя вы используете ThreadPoolExecutor. Почему так происходит и что правильнее сделать?
👾 — В Python потоки работают медленно, лучше перейти на asyncio
👍 — Из-за GIL потоки не дают прироста для CPU-bound задач, лучше использовать ProcessPoolExecutor или multiprocessing
🥰 — Нужно увеличить количество потоков в пуле, чтобы загрузить CPU на 100%
⚡️ — Проблема в сборщике мусора, надо чаще вызывать gc.collect()
Библиотека задач по Python
👾 — В Python потоки работают медленно, лучше перейти на asyncio
👍 — Из-за GIL потоки не дают прироста для CPU-bound задач, лучше использовать ProcessPoolExecutor или multiprocessing
🥰 — Нужно увеличить количество потоков в пуле, чтобы загрузить CPU на 100%
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍17❤1
Все подклассы являются подтипами в объектно-ориентированном программировании.
👾 — True
⚡️ — False
Библиотека задач по Python
👾 — True
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾23
Чем корректно отдавать большой поток данных?
👾 — Response с JSON
👍 — StreamingResponse
🥰 — FileResponse всегда загружает весь файл в память
⚡️ — HTMLResponse
Библиотека задач по Python
👾 — Response с JSON
👍 — StreamingResponse
🥰 — FileResponse всегда загружает весь файл в память
⚡️ — HTMLResponse
Библиотека задач по Python
👍13👾2
За год мы провели три потока курса по ИИ-агентам, а теперь запускаем масштабное обновление!
В новом, четвёртом потоке мы учли все пожелания студентов, добавили большой блок про
В программе:
— практика с первого занятия:
— оркестрация в
— продвинутый
— контроль экономики агентов: маршрутизация и кеширование запросов;
— развёртывание локальных опенсорс-моделей с соблюдением 152-ФЗ.
В честь старта продаж действует спецпредложение: 3 курса по цене 1 (два дополнительных курса в подарок).
Доступ к материалам для предварительной подготовки откроется сразу после оплаты.
По промокоду
👉 Присоединиться к четвёртому потоку и вывести агентов в прод
В новом, четвёртом потоке мы учли все пожелания студентов, добавили большой блок про
AgentOps и сместили фокус с базовых концепций на суровый инжиниринг. Решить задачку на Python за 5 минут легко, а вот выкатить отказоустойчивого ИИ-агента, который не сливает бюджет на токены — задача со звёздочкой.В программе:
— практика с первого занятия:
Jupyter-ноутбуки с автопроверкой;— оркестрация в
LangGraph: human-in-the-loop и механизм time-travel;— продвинутый
RAG для продакшена и парсинг сложных документов;— контроль экономики агентов: маршрутизация и кеширование запросов;
— развёртывание локальных опенсорс-моделей с соблюдением 152-ФЗ.
В честь старта продаж действует спецпредложение: 3 курса по цене 1 (два дополнительных курса в подарок).
Доступ к материалам для предварительной подготовки откроется сразу после оплаты.
По промокоду
Agent забирайте скидку 10 000 ₽ (89 000 ₽ вместо 99 000 ₽). Успейте занять место до 28 февраля!👉 Присоединиться к четвёртому потоку и вывести агентов в прод
Что даёт asyncio.TaskGroup по сравнению с gather?
👾 — Запускает задачи параллельно и скрывает исключения
👍 — При первом исключении отменяет остальные, дожидается их и выбрасывает ошибку после with
🥰 — Выполняет задачи строго последовательно
⚡️ — Требует вручную вызывать cancel() для каждой задачи при ошибке
Библиотека задач по Python
👾 — Запускает задачи параллельно и скрывает исключения
👍 — При первом исключении отменяет остальные, дожидается их и выбрасывает ошибку после with
🥰 — Выполняет задачи строго последовательно
⚡️ — Требует вручную вызывать cancel() для каждой задачи при ошибке
Библиотека задач по Python
👍7
Как поддерживать «прибавить x на [l,r]» и «минимум на [l,r]» за O(log n)?
👾 — Префиксные суммы
👍 — Дерево Фенвика
🥰 — Сегментное дерево с ленивой пропагацией
⚡️ — Несортированная куча
Библиотека задач по Python
👾 — Префиксные суммы
👍 — Дерево Фенвика
🥰 — Сегментное дерево с ленивой пропагацией
⚡️ — Несортированная куча
Библиотека задач по Python
🥰4
Последний шанс: 3 курса по цене 1 и запуск AI-агентов в продакшн
Писать парсеры на
Обновлённая программа делает упор на жёсткий инжиниринг и вывод в прод. Вы научитесь строить ReAct-циклы, работать с
Почему нельзя откладывать:
— масштабная акция «3 курса по цене 1» сгорает уже сегодня;
— промокод
— сразу после оформления открываются материалы для подготовки — начать учиться можно прямо сейчас.
Забронировать место на курсе и забрать бонусы до конца дня
Писать парсеры на
Python — полезно, но тренд 2026 года — сложные мультиагентные системы. Как заставить ИИ-агентов автономно выполнять задачи без слива бюджета и с соблюдением 152-ФЗ?Обновлённая программа делает упор на жёсткий инжиниринг и вывод в прод. Вы научитесь строить ReAct-циклы, работать с
LangGraph и AutoGen, внедрять продвинутый RAG, протоколы MCP и AgentOps. Все ключевые навыки в одном месте: измеримость систем, time-travel дебаггинг, управление браузером, human-in-the-loop и развёртывание в закрытых контурах.Почему нельзя откладывать:
— масштабная акция «3 курса по цене 1» сгорает уже сегодня;
— промокод
Agent на скидку 10 000 рублей действует последние часы;— сразу после оформления открываются материалы для подготовки — начать учиться можно прямо сейчас.
Забронировать место на курсе и забрать бонусы до конца дня
Что означает RPO?
👾 — Максимально допустимая длительность простоя
👍 — Цель по времени восстановления сервиса
🥰 — Максимально допустимая потеря данных во времени
⚡️ — Среднее время до отказа
Библиотека задач по Python
👾 — Максимально допустимая длительность простоя
👍 — Цель по времени восстановления сервиса
🥰 — Максимально допустимая потеря данных во времени
⚡️ — Среднее время до отказа
Библиотека задач по Python
👾2🥰1
Что делает параметр response_model в декораторе маршрута? (FastAPI)
👾 — Ограничивает типы входных параметров
⚡️ — Валидирует и сериализует ответ, отсекая лишние поля
🥰 — Меняет код ответа по умолчанию
👍 — Включает автодокументацию
Библиотека задач по Python
👾 — Ограничивает типы входных параметров
⚡️ — Валидирует и сериализует ответ, отсекая лишние поля
🥰 — Меняет код ответа по умолчанию
👍 — Включает автодокументацию
Библиотека задач по Python
⚡11
Какой из следующих блоков будет выполняться всегда, независимо от того, возникло ли в программе исключение или нет?
👾 — try
👍 — except
🥰 — finally
⚡️ — Ни один из них
Библиотека задач по Python
👾 — try
👍 — except
🥰 — finally
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰31
Что выведет код?
👾 — pYtHoN PrOgRaMmInG
👍 — Python Programming
🥰 — python programming
⚡️ — PYTHON PROGRAMMING
Библиотека задач по Python
👾 — pYtHoN PrOgRaMmInG
👍 — Python Programming
🥰 — python programming
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾25
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📅 Старт курса — 20 апреля.
Если хотите разобраться, как строить управляемые агентные системы:
P.S.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM