Библиотека питониста

Самый востребованный навык в ИТ в 2026-м — навык создания ИИ-агентов

Мы полностью переработали курс «Разработка AI-агентов» под реалии 2026 года. Никакой долгой теории — пишем код с первого дня. Обучать и делиться набитыми шишками будут эксперты-практики из Газпромбанка, Альфа-Банка и других бигтехов.

В программе:

— архитектура автономных систем с тестированием, ReAct-циклами и контролем токенов;
— практическая работа с актуальными фреймворками LangGraph, AutoGen, MCP и CrewAI;
— настройка продвинутого RAG для парсинга документов и точного поиска;
— внедрение решений с учётом действующего законодательства (152-ФЗ);
— дипломная работа, за основу которой можно взять свой рабочий проект или задачу, которую предложим мы.

Эксперты поделятся инсайтами из реального продакшна — тем, о чём вам никогда не расскажет ни одна нейросеть.

Запись первого открытого вебинара, на котором мы вместе с руководителем AI-направления в Альфа-Банке Полиной Полуниной пилили агента в прямом эфире.

Ах да, чуть не забыли! Дарим промокод AGENTSWEB на скидку 10 000 рублей и два курса сверху при покупке до 15 марта 🎁

→ Освоить разработку AI-агентов

🚀 Polars 1.39: новая версия

Библиотека Polars продолжает сокращать разрыв между локальной обработкой данных и полноценными хранилищами данных (Data Lakehouses).

Версия 1.39 принесла три ключевых фичи, которые сильно упростят жизнь дата-инженерам.

📈 1. Streaming AsOf Join

Функция join_asof() теперь поддерживается стриминговым движком.

Теперь можно объединять огромные временные ряды (time-series), которые не помещаются в оперативную память.

Идеально для финансового анализа и данных с датчиков (IoT), где нужно сопоставить события по ближайшей метке времени.

🧊 2. Полноценный цикл с Apache Iceberg

В дополнение к чтению (`scan_iceberg`), появился sink_iceberg() для записи данных из LazyFrame.

Polars теперь поддерживает полный цикл чтения/записи для архитектур Data Lakehouse на базе Iceberg.
Можно обрабатывать данные и сохранять их напрямую в аналитические таблицы без промежуточных CSV/Parquet файлов.

☁️ 3. Стриминг прямо из облака

Функции scan_csv(), scan_ndjson() и scan_lines() теперь умеют скачивать данные потоково.

Polars больше не нужно скачивать файл целиком из S3 или Azure Blob перед началом обработки.
Значительная экономия места на диске и ускорение «холодного» старта ваших скриптов.

🔗 Ссылка на релиз

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека питониста

#буст

🚀 Мастер-класс по Python: от «Hello World» до профи

Если вы ищете структурированный и интерактивный способ выучить Python в 2026 году, этот курс — отличная точка входа. Здесь нет «воды», только живой код и практика.

Курс разбит на логические блоки (12 модулей, 71 урок), которые ведут вас от основ к профессиональной разработке.

🔗 Ссылка на курс

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека питониста

#буст

🐍 Python совет: if при подсчете элементов

Один из самых частых паттернов у новичков — использование условий для проверки наличия ключа в словаре при подсчете. Это работает, но выглядит громоздко и совсем не «по-питонячьи».

❌ Как делать не стоит (многословно):

counts = {} 
for item in items: 
    if item in counts: 
        counts[item] += 1 
    else: 
        counts[item] = 1

✅ Используйте `defaultdict` из модуля `collections`

Это специальный тип словаря, который сам создает дефолтное значение для ключа, если его еще нет в объекте:

from collections import defaultdict

counts = defaultdict(int) # указываем тип int как дефолтный (даст 0)
for item in items:
    counts[item] += 1

Когда вы инициализируете defaultdict(int), вы говорите Python: «Если ключа нет, создай его и присвой значение, которое возвращает функция int(), то есть **0**».

Преимущества:
— Никаких проверок if item in counts.
— Логика становится линейной и понятной с первого взгляда.
— Меньше шансов допустить ошибку в условиях или инициализации.

Если вам нужно просто посчитать элементы в итерируемом объекте, в Python есть еще более мощный инструмент — Counter:

from collections import Counter

counts = Counter(items)
print(counts.most_common(3)) # Бонус: сразу получаем топ-3 элемента

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека питониста

#буст

The Algorithm Design Manual считается «Библией» для подготовки к собеседованиям в BigTech и незаменимым справочником для тех, кому нужно решать реальные задачи, а не просто доказывать теоремы.

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека питониста

#буст

⏳ Часовая готовность: создаём ИИ-агента в прямом эфире

В 19:00 МСК в рамках нашего курса «Разработка AI-агентов» стартует вебинар «ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам». Спикер — Полина Полунина, руководитель AI-направления в Альфа-Банке.

Будет live-демо работающего агента, реальные метрики из корпоративной среды и честный разбор архитектурных граблей — без воды и «успешного успеха».

Всем зрителям эфира дадим эксклюзивный промокод AGENTS на скидку 10 000 ₽ на любой тариф курса.

👉 Занять место на вебинаре

☝️ Уже сегодня: ИИ-агенты в продакшене — инженерный подход к интеграции LLM

Индустрия активно обсуждает потенциал нейросетей, способных автоматизировать бизнес-процессы и заменить целые отделы. Однако реальное внедрение агентов в production вскрывает серьёзные проблемы: разработчикам приходится бороться с непредсказуемыми галлюцинациями моделей, нестабильными API и сложной интеграцией в существующую архитектуру.

Сегодня в 19:00 МСК в рамках нашего курса «Разработка AI-агентов» мы проведём открытый вебинар «ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам». Спикер — Полина Полунина, руководитель AI-направления в Альфа-Банке. Будем говорить о нейросетях с позиции жёсткой инженерии.

Разберём три реальных кейса из сурового банковского энтерпрайза, напишем и запустим агента прямо в эфире, честно обсудим грабли, на которые наступает бизнес при интеграции LLM.

Тем, кто придёт на эфир, дадим промокод AGENTS на скидку 10 000 ₽ на любой тариф курса.

👉 Занять место на вебинаре

🚀 Лестница оптимизации Python

Все знают, что Python медленный. Но мало кто знает, на какой «ступеньке» пора остановиться, чтобы не тратить недели на оптимизацию того, что и так работает.

Разработчик провел масштабный бенчмарк (март 2026) на Apple M4 Pro и составил «лестницу» инструментов.

Оказалось, что дело не только в GIL. Главный виновник — максимальная динамичность. На каждый a + b Python должен спросить: «Что такое a? Что такое b? Есть ли у них метод add? Не подменили ли его секунду назад?». В итоге обычное число в C занимает 4 байта, а в Python — 28 байт «обвязки».

🪜 Ступени лестницы (от простого к сложному):

1. Обновите CPython (Уровень: Легко)

• Профит: до 1.4x (переход с 3.10 на 3.11+).
• Цена: Смена версии в Dockerfile.
• Нюанс: 3.14t (без GIL) в однопотоке чуть медленнее из-за накладных расходов на атомарные операции.

2. Альтернативные рантаймы (PyPy, GraalPy)

• Профит: 6x – 66x.
• Цена: Просто запустить код другим интерпретатором.
• Нюанс: Совместимость с C-библиотеками (pandas, numpy) может быть кривой.

3. Mypyc (Компиляция типов)

• Профит: 2.4x – 14x.
• Цена: Написать нормальные Type Annotations.
• Нюанс: Отлично работает, если ваш код и так проходит строгую проверку mypy.

4. Numba (@njit)

• Профит: 50x – 135x.
• Цена: Один декоратор и перевод данных в массивы NumPy.
• Нюанс: Идеально для тяжелых математических циклов.

5. Cython (Путь джедая)

• Профит: до 124x (уровень нативного C).
• Цена: Знание C и борьба с «минным полем» (например, x ** 0.5 в Cython может быть в 40 раз медленнее, чем `sqrt(x)`).

6. Новая волна (Mojo, Codon, Taichi)

• Профит: до 198x.
• Цена: Сырые инструменты, отсутствие колес (wheels) под новые версии Python. Mojo — это вообще новый язык "в шкуре" Python.

7. Rust (PyO3)

• Профит: 113x – 154x.
• Цена: Изучение Rust.
• Главный плюс: Не чистая скорость, а «владение данными». Rust может распарсить JSON в свои структуры, вообще не создавая медленные Python-словари.

Стеклянный потолок: Словари и JSON

Если ваша задача — гонять JSON (как в реальном мире), то Cython и Rust дадут лишь 4x-6x профита, пока вы используете стандартный json.loads().

Золотое правило: Потолок скорости в вебе — это создание Python-объектов. Если хотите реального рывка, нужно уходить от dict и парсить данные сразу в C-структуры или Rust-типы.

Полный отчет и код бенчмарков: https://clc.to/NgPptA

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека питониста

#буст

💡 Изобретаем свои Comprehensions в Python

Многие знают о list, set и dict comprehensions. Но что, если вам нужен tuple comprehension или frozenset comprehension? В синтаксисе Python их не существует, но мы можем их имитировать.

Главный секрет: Генераторные выражения

Генераторные выражения (generator expressions) — это «строительные блоки», которые позволяют создавать итерируемые объекты на лету без выделения памяти под весь список.

Как это работает:
Если передать генераторное выражение в функцию как единственный аргумент, лишние скобки можно опустить:

# Вместо этого:
all((n > 1 for n in numbers))
# Пишем так:
all(n > 1 for n in numbers)

🛠 Примеры «кастомных» включений

1. Tuple Comprehension

Формально его нет, но передача генератора в конструктор tuple() дает тот же результат:

>>> numbers = [2, 1, 3, 4, 7]
>>> tuple(n**2 for n in numbers)
(4, 1, 9, 16, 49)

2. Frozenset Comprehension

Если вам нужен неизменяемый (immutable) сет:

>>> word_fset = frozenset(w.lower() for w in ["Apple", "Orange", "Apple"])
frozenset({'apple', 'orange'})

3. Counter Comprehension

Класс Counter из модуля collections идеально сочетается с генераторами для быстрого подсчета объектов:

from collections import Counter
words = Counter(w.strip() for w in text.split())

📉 Агрегация через Reducer-функции

Генераторные выражения отлично работают с функциями, которые «сворачивают» (reduce) итерируемый объект в одно значение:
— sum(n**2 for n in numbers) — сумма квадратов.
— "".join(str(n) for n in numbers) — конкатенация строк.
— math.prod(n for n in numbers) — произведение элементов.

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека питониста

#буст

😄 Подборка Python-мемов

🤓 Листайте, улыбайтесь и узнавайте себя.
Если у вас есть свои любимые — делитесь в комментариях

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека питониста

#буст