Библиотека питониста

🖼 ТОП-5 структур данных для обработки изображений

Хотите разобраться, как обрабатывать изображения в компьютерном зрении или графике?

Всё начинается с правильных структур данных. Они помогают хранить и анализировать пиксели, их связи и расположение.

👉 В этой статье — подборка топ решений и советы, как их использовать.

Библиотека питониста

👀 Что посмотреть: Python 3.14 и грядущие изменения

На днях вышел релиз alpha 7, а после следующего релиза (beta 1) новых фич уже не добавят. Самое время изучить, что нового принесёт Python 3.14 — и в формате видео это ещё удобнее

Темы видео:
🔎 График выхода и ключевые даты
🔎 PEP 765, PEP 648, PEP 758 — что они изменят
🔎 Улучшения производительности: JIT, NOGIL и хвостовая оптимизация
🔎 Практичные новшества и мелкие обновления

🔗 Смотреть видео: https://clc.to/7Z5daA

Библиотека питониста #буст

🙈 Что скрывает дисперсия: разгадка секрета точных ML-моделей

Представьте, что вы строите модель, которая прекрасно работает на тренировочных данных, но стоит подать ей новые примеры... и всё рушится. Знакомо? За этим почти всегда скрывается неправильное обращение с дисперсией.

🧐 Но что, если есть простая формула, способная:
• Мгновенно определить, насколько «разбросаны» ваши данные

• Значительно улучшить точность ваших ML-моделей

• Помочь обнаружить аномалии, которые вы раньше не замечали

В нашем вебинаре мы раскрываем все секреты дисперсии — без сложных терминов и занудных объяснений. Вы узнаете, почему дисперсия — как соль: без нее все пресно, а с переизбытком — несъедобно.

Хотите узнать, как находить идеальный баланс в своих моделях, причем тут Random Forest и много другого о Data Science?

➡️Тогда смотрите бесплатный вебинар от Proglib: 🙈 Что скрывает дисперсия: разгадка секрета точных ML-моделей

Представьте, что вы строите модель, которая прекрасно работает на тренировочных данных, но стоит подать ей новые примеры... и всё рушится. Знакомо? За этим почти всегда скрывается неправильное обращение с дисперсией.

🧐 Но что, если есть простая формула, способная:
• Мгновенно определить, насколько «разбросаны» ваши данные

• Значительно улучшить точность ваших ML-моделей

• Помочь обнаружить аномалии, которые вы раньше не замечали

В нашем вебинаре мы раскрываем все секреты дисперсии — без сложных терминов и занудных объяснений. Вы узнаете, почему дисперсия — как соль: без нее все пресно, а с переизбытком — несъедобно.

Хотите узнать, как находить идеальный баланс в своих моделях, причем тут Random Forest и много другого о Data Science?

➡️Тогда смотрите бесплатный вебинар от Proglib: https://proglib.io/w/b7899b1d

🤨 ТОП-7 стран для айтишников в 2025 году

Как найти страну, где работа в IT приносит не только достойный доход, но и удовольствие от жизни? В этой статье Ксения Кравченко собрала семь лучших направлений для релокации айтишников в 2025 году — от стабильных хабов до быстрорастущих техноцентров.

Что в статье:

➡️ Средняя зарплата IT-специалистов в каждой стране

➡️ Уровень налогов и наличие льгот для техсектора

➡️ Иммиграционные программы и условия въезда

➡️ Развитость IT-экосистемы и перспективы в индустрии

➡️ Плюсы и минусы жизни в каждом регионе

Если вы задумываетесь о переезде или просто хотите знать, где IT-навыки особенно ценны — самое время заглянуть в подборку 🔗

✔️ Чек-лист: как исправить SyntaxError в Python

1⃣ Проверяем базовый синтаксис

🟢 Убедитесь, что после if, for, while, def, class есть двоеточие :

if x > 0: вместо if x > 0

🟢 Проверьте парность скобок: (), [], {}

print("Hi" → print("Hi")

🟢 Используйте правильные кавычки для строк: 'text' или "text", а не text

2⃣ Следим за ключевыми словами и операторами

🟢 Не используйте зарезервированные слова (class, return, import) как имена переменных

class = 5 → ошибка, используйте class_name

🟢Проверьте правильность операторов: == для сравнения, = для присваивания

if x = 5 → if x == 5

🟢 Не путайте : и = в словарях: {"key": "value"}, а не {"key" = "value"}

3⃣ Контролируем отступы и пробелы

🟢 Убедитесь, что отступы в блоках кода (после if, def) одинаковы (4 пробела или табуляция)

def func():
      print("Ok")  # Не смешивайте пробелы и табы

🟢 Избегайте лишних пробелов в именах: def my_func(), а не def my _func()

4⃣ Исправляем ошибки копирования и REPL

🟢 При копировании из REPL убирайте >>> и ....

 >>> print("Hi") → print("Hi")

🟢 Добавляйте пустую строку между блоками в REPL

  def greet():
      print("Hi")

  greet()  # Нужен перенос строки перед вызовом

5⃣ Учитываем версию Python

🟢 Используйте Python 3.10+ для более понятных сообщений об ошибках

  — Python 3.9: SyntaxError: invalid syntax
  — Python 3.10: SyntaxError: '(' was never closed

🟢 Проверьте код на современной версии, если ошибка непонятна

6⃣ Диагностика и отладка

🟢 Читайте номер строки в ошибке, но проверяйте код выше — проблема может быть раньше

🟢 Упрощайте код, убирая части, чтобы найти источник ошибки

🟢 Используйте редактор с подсветкой синтаксиса для поиска скобок и опечаток

✅ Полезные инструменты:
— Линтеры: flake8, pylint — находят ошибки до запуска
— Редакторы: VS Code с плагином Python, PyCharm

✅ Совет

Если видите SyntaxError: invalid syntax, начните с проверки скобок, двоеточий и отступов — это решает 80% случаев.

Библиотека питониста #буст

📢 Какой рабочий сетап круче?

💻 Выбирайте свой вариант и делитесь в комментариях, как организовали свой рабочий уголок.

А то, может, там уже три монитора, как у хакера из фильмов, или ноутбук на коленках, как у студента перед дедлайном?

❤️ — 1
👍 — 2
⚡️ — 3
👏 — 4
🔥 — 5
🎉 — 6
😁 — 7
😍 — 8
🤩 — 9

Библиотека питониста #развлекалово

😇 Ошибка дня: UnboundLocalError

Сегодня разбираем одну из тех ошибок в Python, которая выглядит загадочно, но легко объяснима, если знать одну тонкость.

💥 Что произошло

1️⃣ Вы определили функцию-декоратор, всё работает:

def trigger(*fns):
    def decorator(fn):
        fn._next = fns

        def _wrapper():
            fn()
            for f in fn._next:
                f()
        return _wrapper
    return decorator

2️⃣ Затем использовали:

def step_2():
    print("step 2")

def step_3():
    print("step 3")

@trigger(step_2, step_3)
def step_1():
    print("step 1")

step_1()

Вывод:
step 1  
step 2  
step 3

3️⃣ Но потом — решили переименовать переменную в цикле, чтобы она называлась так же, как и fn снаружи:

def _wrapper():
    fn()
    for fn in fn._next:  # ❗️ shadowing
        fn()

4️⃣ Результат:

UnboundLocalError: cannot access local variable 'fn' where it is not associated with a value

❓ Почему так

В Python, если переменная где-то присваивается в функции — она считается локальной на весь скоуп этой функции. Даже если вы пытаетесь её использовать до присваивания.

➡️ В примере выше: переменная fn переопределяется в цикле, а значит, Python считает, что она локальная для всей _wrapper(). Поэтому вызов fn() выше в коде — обращение к переменной, которой ещё нет, отсюда и UnboundLocalError.

На заметку:
➡️ Вложенные функции и декораторы — зона риска для shadowing
➡️ Если вы хотите использовать переменную из внешнего скоупа — не переопределяйте её имя внутри тела функции
➡️ Такие тонкости особенно актуальны при рефакторинге

✅ Как исправить

Просто не переименовывайте переменную в fn повторно. Назовите её f, next_fn, step, callback — что угодно:

for step in fn._next:
    step()

💬 Вопрос к вам: какие ошибки Python вам кажутся самыми «обидными», но по факту — обучающими?

Библиотека питониста #буст

😺🐙🧼 Сам себе GitHub: как работать с чистым Git-репозиторием

Git — мощная система контроля версий, которую обычно используют через платформы вроде GitHub и GitLab. Однако Git сам по себе не требует веб-интерфейсов и облачных сервисов. Многие разработчики предпочитают работать с чистым Git-репозиторием, размещенным на собственном сервере.

➡️ В этой статье мы рассмотрим, почему это удобно, и как эффективно отправлять патчи в проекты, использующие этот подход.

🐸 Библиотека программиста

Питонисты!

Проголосуйте за наш канал, и в сторис мы опубликуем топ материалов, которые должен прочитать каждый питонист.

➡️Поддержать канал: https://t.me/boost/pyproglib

🧱⛏️ Чекни свой крафт: 8 признаков, что разработчик слишком залип в Minecraft

Думаешь, что твоя продуктивность падает из-за багов в коде? А может, все дело в том, что ты мысленно фармишь крипперов, пока твой PM объясняет задачу?

😎 Пройди наш тест и узнай, насколько глубоко ты провалился в пиксельную кроличью нору!

👉 Пройти тест

Библиотека питониста