Библиотека собеса по Python | вопросы с собеседований

У вас есть Python-сервис, который обрабатывает асинхронные запросы через asyncio. При нагрузочном тесте задержки начинают расти, хотя CPU и память почти не используются. В чём может быть причина и как её решать? Скорее всего, внутри event loop есть блокирующие операции (синхронные вызовы к БД, файлам или тяжёлые вычисления). Их нужно вынести в отдельный процесс или поток (ProcessPoolExecutor/ThreadPoolExecutor) либо заменить на асинхронные аналоги библиотек. Библиотека собеса по Python

👅 Самое сложное — выбрать не курс, а направление Сегодня хочется разобраться в AI-агентах. Через пару недель появляется задача, где нужны алгоритмы. Потом понимаешь, что неплохо бы освежить Python или математику для Data Science. 🔜 Именно поэтому подписка на обучение многим оказывается удобнее отдельных курсов. Можно спокойно переключаться между темами, когда меняются задачи, а не покупать новую программу каждый раз. В подписку Proglib Academy входят все основные направления — AI, ML, Python, алгоритмы, математика для DS и другие курсы, а ещё закрытый видеохаб с вебинарами практиков. Начать можно с пробного месяца. Если решите остаться, его стоимость зачтётся при оформлении подписки 😎 🔗 Узнать подробнее 🏃‍♀️ Proglib Academy

Покупать новый курс каждый раз, когда меняется рабочая задача, — довольно странная механика. Нашли альтернативу 👇

Как спроектировать CLI-утилиту с подкомандами, автокомплитом и хорошей тестируемостью? Постройте команды как чистые функции и свяжите их через Typer/Click; типизируйте параметры (Typer читает type hints), включите генерацию completion-скриптов, не делайте тяжёлую работу на уровне импорта. Пакуйте через pyproject.toml и console_scripts, логируйте в stderr. Тестируйте CliRunner/subprocess с фикстурами и золотыми эталонами вывода. Библиотека собеса по Python

🎯 У разработчика, DevOps-инженера и техлида разные причины задуматься о системной работе с AI-агентами Но цель одна: перейти от случайных удачных запусков к управляемому процессу на реальном проекте — с понятными правилами, ревью, контролем расходов и безопасности ✔️ На курсе «ИИ для разработчиков» участники выстраивают такой процесс на практике: подключают инструменты, задают границы для агента и учатся понимать, где ему можно доверять работу, а где требуется проверка. ⚡️ Предзапись на осенний поток уже открыта 🏃‍♀️ Proglib Academy

Разработчику нужен стабильный результат, DevOps — контроль инфраструктуры, техлиду — правила для всей команды. Собрали это в одном посте 👇

Асинхронный сервис под нагрузкой «раздувается» по памяти: создаются тысячи задач через asyncio.create_task, но нагрузка на CPU низкая. Как ограничить параллелизм и удержать память? Ввести backpressure: использовать ограниченную очередь/семафор (asyncio.Semaphore, asyncio.Queue) или TaskGroup с лимитом; батчировать работу, await-ить завершение перед запуском новых задач, таймауты/отмена подвисших тасков, и не хранить ссылки на завершённые задачи (во избежание удержания памяти). Библиотека собеса по Python

У вас в проекте есть файл вроде utils_v2_final_FIX.py, который все боятся трогать ❓ Что делаете с таким легаси? ❤️ Не трогаю: работает — и ладно 👍 Переписываю с нуля и надеюсь на лучшее 🔥 Сначала покрываю тестами, потом рефакторю по частям 👾 У нас такого нет — честно-честно На курсе «ИИ для разработчиков» разберём третий подход: как с помощью агента зафиксировать текущее поведение легаси-кода тестами, а затем менять его небольшими безопасными шагами — без одного огромного PR на тысячу файлов. До 31 июля действует скидка и бессрочный доступ к материалам. 🔗 Занять место со скидкой 🏃‍♀️ Proglib Academy

Самый страшный файл в проекте — тот, который «работает, не трогай» 👇

Объясните, как устроен импорт в Python: роль sys.modules (кэш), цепочка sys.meta_path/finders/ModuleSpec/loaders, что происходит при циклических зависимостях, и почему importlib.reload() не «обновляет» ссылки в других модулях. При import сначала проверяется sys.modules; если модуля нет, по sys.meta_path ищут spec, создают объект модуля, сразу кладут его в sys.modules (для разрыва циклов) и затем loader.exec_module() исполняет код. В циклическом импорте второй участник видит частично инициализированный модуль (атрибутов ещё нет) → AttributeError/тонкие баги. Помогает отложить импорт внутрь функций/блоков, импортировать модуль целиком вместо from X import Y. reload() переисполнить код в том же объекте модуля: старые ссылки в других модулях остаются на прежние объекты, состояние/сайд-эффекты не откатываются — безопасно только при продуманном, идемпотентном коде и контроле точек связывания. Для кастомных источников добавляют свои finders/ loaders в sys.meta_path; namespace-пакеты работают по PEP 420 без __init__.py. Библиотека собеса по Python

В высоконагруженном Python-сервисе вы замечаете, что CPU загружен слабо, но задержки обработки запросов постоянно растут. При анализе видно, что большая часть времени тратится на сетевые операции. Что может быть причиной и как это исправить? Причина в том, что сервис выполняет блокирующие I/O-операции в потоках или синхронно. Для исправления нужно перейти на асинхронную модель (asyncio, uvloop), использовать асинхронные драйверы для работы с БД/HTTP и вынести тяжёлые операции в отдельный пул процессов или потоков. Библиотека собеса по Python

📈 Скоро фраза «умею пользоваться AI» в резюме будет звучать так же странно, как сегодня «умею пользоваться Git» Это просто станет частью профессии. А вот умение встроить AI в процесс разработки так, чтобы он действительно ускорял работу команды, останется конкурентным преимуществом 💡 🔜 На курсе «ИИ для разработчиков» участники работают со своими проектами и учатся делать AI частью ежедневной разработки: планировать задачи, писать код, проверять изменения, готовить PR и автоматизировать рутину. До конца июля действует специальная цена — 59 990 ₽ вместо 79 990 ₽ 🥳 И получить бессрочный доступ ко всем материалам курса. 🔗 Посмотреть, как устроен курс 🏃‍♀️ Proglib Academy

Курс для тех, кто хочет перестать просто «пользоваться AI» и начать выстраивать с ним нормальный процесс разработки 🛸

Что делает функция id? Функция id() предназначена для получения уникального идентификатора объекта. Этот идентификатор представляет собой целое число, которое является уникальным для каждого объекта в течение выполнения программы. Функция id() принимает один аргумент — объект, и возвращает его идентификатор. Важно помнить, что идентификатор объекта может измениться в процессе выполнения программы, если объект перемещается в памяти. Поэтому id() полезна для проверки того, ссылаются ли две переменные на один и тот же объект, но не рекомендуется использовать её для других целей, таких как сравнение объектов на идентичность. Библиотека собеса по Python

😸 Каждый разработчик подходит к задаче со своим опытом: помнит прошлые решения, знает ограничения проекта и понимает, какой код команда пропустит на ревью. Для человека это естественная часть работы. У Claude Code этого контекста по умолчанию нет — только задача и инструкции, которые ему дали. Поэтому в большой команде недостаточно просто выбрать хорошую модель. ❗️ Нужно ещё объяснить ей, как у вас устроена разработка: какие подходы приняты, что обязательно проверять и по каким правилам принимать решения. 🗓 23 июля в 19:00 МСК поговорим об этом на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым — он Executive Director в Сбере, руководит GenAI Data Platform, и с этой проблемой сталкивался не раз 🔥 Покажет живое демо, разберём, как встроить AI в процесс разработки так, чтобы он реально помогал, а не добавлял ещё один повод для споров на ревью. 🔗 Занять место на вебинаре 🏃‍♀️ Proglib Academy

Что делает функция shuffle из модуля random? Функция shuffle() из модуля random перемешивает изменяемую последовательность прямо на месте. Она не возвращает никакого значения, а изменяет сам объект последовательности. Библиотека собеса по Python

🧑‍💻 Учиться агентной разработке — у тех, кто уже внедряет её в бигтехе Курс «ИИ для разработчиков» ведут практики из ведущих российских IT-компаний 🔥 🔵 Они прошли путь от первых экспериментов с AI до рабочих процессов, в которых агенты помогают команде писать код, готовить PR и быстрее доводить задачи до продакшена. В ближайшее время познакомим вас с каждым преподавателем. Программа курса — по ссылке 🎹 🏃‍♀️ Proglib Academy

🤷‍♂️ Что важнее в хорошем курсе: программа или люди, которые её создают? У Proglib Academy вышел пост о том, на каком опыте построен новый курс по AI для разработчиков 🦴

🫡 Один и тот же запрос к AI можно выполнить двумя способами — и получить совершенно разный результат. 1️⃣ способ — просто попросить написать код. Модель может сгенерировать рабочее решение, но именно на этапе проверки часто всплывают пропущенные edge case’ы, ошибки обработки или проблемы с тестами. 2️⃣ способ — дать агенту цикл Think → Act → Observe. Он не останавливается после первой попытки: планирует действия, проверяет результат и, если находит ошибку, исправляет её и пробует снова. Самое интересное, что разница здесь не столько в модели ❕ Claude, GPT или другая LLM могут быть одинаковыми. Разницу создаёт инженерная система вокруг них. 📅 Именно это разберём 23 июля в 19:00 (МСК) на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым (Executive Director в Сбере, GenAI Data Platform, ex-CTO Stream и KION). На живом демо покажем, как один и тот же запрос работает без агентной системы и с ней 🔥 🔗 Регистрация 🏃‍♀️ Proglib Academy

🔥 Курс «Разработка ИИ-агентов» стартовал, но вы еще успеваете присоединиться! Мы только начали, а первый практический воркшоп пройдет только 23 июля. До этого времени вы спокойно успеете изучить материалы и нагнать группу. 💼 Главная фишка: финальный проект в портфолио: В финальном проекте вы сможете выбрать один из двух вариантов: реализовать свою идею или решить задачу от партнера курса — крупной российской финтех-компании. Вы будете работать с датасетом, построенным по реальным сценариям, получите бизнес-контекст и продовые ограничения. В результате соберете AI-агента, который станет сильным проектом для портфолио. 🎁 Упомяните менеджеру специальное предложение «3 курса по цене 1»: Берете VIP-тариф — получаете курс «Разработка ИИ-агентов», хардкорный «AgentOps» и ещё один курс на выбор. Выгода 129.000 ₽! Двери потока вот-вот закроются окончательно. Успейте забрать стек курсов и начать работу над реальным проектом 🔗 Занять место и забрать 3 курса