Как получить текущее имя пользователя в Python?
Модуль os в Python предлагает функции для взаимодействия с операционной системой и является частью стандартной библиотеки Python. Этот модуль обеспечивает кроссплатформенный доступ к функциям, зависящим от операционной системы.
Метод
Модуль os в Python предлагает функции для взаимодействия с операционной системой и является частью стандартной библиотеки Python. Этот модуль обеспечивает кроссплатформенный доступ к функциям, зависящим от операционной системы.
Метод
os.getlogin()
в Python позволяет узнать имя пользователя, который вошел в систему через управляющий терминал процесса.❗Вакансии «Библиотеки программиста» — ждем вас в команде!
Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов
Подробности тут
Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴
Ждем ваших откликов 👾
Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов
Подробности тут
Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴
Ждем ваших откликов 👾
job.proglib.io
Вакансии в медиа «Библиотека программиста»
Количество проектов в редакции постоянно растет, так что нам всегда нужны специалисты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
🐳 Делаем конкурента DeepSeek R1-Zero на домашней пекарне: метод GRPO в Unsloth
Обычно LLM требуют мощных GPU, но теперь даже на видеокарте с ограниченной памятью можно обучать модели логического рассуждения.
💡 Фишка — новый алгоритм GRPO, который позволяет моделям развивать логическое мышление без вмешательства человека.
Подробнее в нашей статье: https://proglib.io/sh/MyBCbq9is5
Обычно LLM требуют мощных GPU, но теперь даже на видеокарте с ограниченной памятью можно обучать модели логического рассуждения.
💡 Фишка — новый алгоритм GRPO, который позволяет моделям развивать логическое мышление без вмешательства человека.
Подробнее в нашей статье: https://proglib.io/sh/MyBCbq9is5
Какова роль параметров _value и __value?
_value
— одинарное подчеркивание в начале имени указывает на то, что этот параметр не предназначен для использования за пределами функции. Это всего лишь соглашение, а не строгое правило языка.__value
— двойное подчеркивание обозначает, что это имя зарезервировано Python для специальных целей, таких как init для конструктора класса. Такие параметры могут выполнять дополнительные функции.✍️ Что такое RPC?
RPC, или удаленный вызов процедур, — это механизм для вызова процедур или функций, расположенных на другом компьютере в сети. Он позволяет вызывать код на удаленном компьютере так, как будто этот код находится локально.
Основная идея RPC заключается в том, чтобы скрыть детали сетевого взаимодействия от разработчика. Разработчику кажется, что он просто вызывает локальную функцию, хотя на самом деле происходит удаленный вызов через сеть.
RPC широко используется в распределенных системах для организации взаимодействия между отдельными компонентами. Например, в микросервисной архитектуре для вызова сервисов друг из друга.
RPC, или удаленный вызов процедур, — это механизм для вызова процедур или функций, расположенных на другом компьютере в сети. Он позволяет вызывать код на удаленном компьютере так, как будто этот код находится локально.
Основная идея RPC заключается в том, чтобы скрыть детали сетевого взаимодействия от разработчика. Разработчику кажется, что он просто вызывает локальную функцию, хотя на самом деле происходит удаленный вызов через сеть.
RPC широко используется в распределенных системах для организации взаимодействия между отдельными компонентами. Например, в микросервисной архитектуре для вызова сервисов друг из друга.
Совет на 2025-й — будьте осторожнее с выбором работы.
IT-рынок штормит: массовые сокращения, заморозка найма, снижение зарплат. В такое время особенно важно отличать стоящие офферы от проходных.
Знакомо? Открываешь вакансию, а там: «Ищем middle-разработчика с опытом 10 лет, знанием 15 языков и готовностью работать за печеньки. Офис в Челябинске, релокация за ваш счет» 🤦♂️
Чтобы не тратить время на сотни сомнительных предложений, подпишитесь на IT Job Hub. Там мы отфильтровываем весь мусор и публикуем только избранные вакансии в стабильных компаниях:
— Зарплаты на уровне рынка, а не на уровне голодного студента
— Никаких «мы молодая и дружная семья» — только адекватные условия
— Проверенные работодатели, а не стартапы из сомнительных сфер
Вакансии удобно разбиты по тегам: #python #java #go #data #devops и по другим направлениям. Без воды и лишнего спама — только проверенные вакансии в знакомых компаниях.
Подписывайтесь, если не хотите упустить работу мечты → @proglib_jobs
IT-рынок штормит: массовые сокращения, заморозка найма, снижение зарплат. В такое время особенно важно отличать стоящие офферы от проходных.
Знакомо? Открываешь вакансию, а там: «Ищем middle-разработчика с опытом 10 лет, знанием 15 языков и готовностью работать за печеньки. Офис в Челябинске, релокация за ваш счет» 🤦♂️
Чтобы не тратить время на сотни сомнительных предложений, подпишитесь на IT Job Hub. Там мы отфильтровываем весь мусор и публикуем только избранные вакансии в стабильных компаниях:
— Зарплаты на уровне рынка, а не на уровне голодного студента
— Никаких «мы молодая и дружная семья» — только адекватные условия
— Проверенные работодатели, а не стартапы из сомнительных сфер
Вакансии удобно разбиты по тегам: #python #java #go #data #devops и по другим направлениям. Без воды и лишнего спама — только проверенные вакансии в знакомых компаниях.
Подписывайтесь, если не хотите упустить работу мечты → @proglib_jobs
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
Big Data и Data Science применяются не только в IT-гигантах, но и в некоммерческом секторе, где технологии анализа данных помогают оптимизировать работу организаций, собирать средства и оказывать помощь эффективнее.
▪️ Как некоммерческие организации используют Data Science.
▪️ Оптимизация фондов и финансирования с помощью аналитики.
▪️ Роль прогнозных моделей в благотворительности.
▪️ Кейсы Amnesty International, Khan Academy и DataKind.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
AI-интервью, которое тебя не завалит ❌
🔹 Никаких каверзных вопросов
🔹 Никакой оценки "на глаз"
🔹 Только объективная обратная связь
Как попробовать?
1️⃣ Зарегистрируйся на платформе
2️⃣ Авторизуйся через Телеграм
3️⃣ Пройди AI-интервью
💡 AI-рекрутер анализирует твои ответы и сразу даёт тебе разбор:
✔️ Что ты сделал хорошо
✔️ Где можно подтянуть навыки
А еще порекомендует вакансию от СБера по твоему профилю
📌 Пройди AI-интервью за 15 минут и получи разбор своих ответов сразу!
🔗 Попробуй прямо сейчас! 👉 https://clc.to/GkOTTA
Реклама. ПАО СБЕРБАНК, ИНН 7707083893. Erid 2VtzqxJV1cA
🔹 Никаких каверзных вопросов
🔹 Никакой оценки "на глаз"
🔹 Только объективная обратная связь
Как попробовать?
1️⃣ Зарегистрируйся на платформе
2️⃣ Авторизуйся через Телеграм
3️⃣ Пройди AI-интервью
💡 AI-рекрутер анализирует твои ответы и сразу даёт тебе разбор:
✔️ Что ты сделал хорошо
✔️ Где можно подтянуть навыки
А еще порекомендует вакансию от СБера по твоему профилю
📌 Пройди AI-интервью за 15 минут и получи разбор своих ответов сразу!
🔗 Попробуй прямо сейчас! 👉 https://clc.to/GkOTTA
Реклама. ПАО СБЕРБАНК, ИНН 7707083893. Erid 2VtzqxJV1cA
📊 Как себя чувствует IT-рынок в 2025 году?
Друзья, запускаем важное исследование рынка труда в IT!
Нам очень важно понять:
• Как изменились зарплаты
• Что происходит с наймом
• Есть ли сокращения или рост
🔐 Опрос полностью анонимный
⏱️ Займёт всего 3-5 минут
📈 Результаты опубликуем в подробной статье
Ваши ответы помогут составить реальную картину происходящего в индустрии.
👉 Пройти опрос
Друзья, запускаем важное исследование рынка труда в IT!
Нам очень важно понять:
• Как изменились зарплаты
• Что происходит с наймом
• Есть ли сокращения или рост
🔐 Опрос полностью анонимный
⏱️ Займёт всего 3-5 минут
📈 Результаты опубликуем в подробной статье
Ваши ответы помогут составить реальную картину происходящего в индустрии.
👉 Пройти опрос
Проверьте свои знания, ответив на 8 вопросов – https://proglib.io/w/e90e2af1
🧐 Кому подойдет?
Разработчикам, которые знают любой объектно-ориентированный язык программирования и хотят углубиться в архитектурные паттерны.
🎮 Как проходит обучение?
В течение всего интенсива вы будете создавать игру «Звездные войны» и применять ключевые архитектурные паттерны. В процессе изучите:
– Как строить гибкую архитектуру, которая не замедляет разработку
– Как применять IoC-контейнеры и писать модульные тесты
– Как использовать SOLID за пределами ООП
– Как внедрять CI/CD и снижать технический долг
👉 Подробная программа обучения
А по промокоду
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что будет, если ошибку не обработает блок except?
Если ошибка не будет обработана в блоке except, то программа прервется и выдаст сообщение об ошибке. Это называется необработанным исключением.
При возникновении исключения Python генерирует traceback — последовательность вызовов функций, которая привела к ошибке.
Если исключение не перехватывается блоком except, то traceback выводится пользователю и программа завершается аварийно.
Если ошибка не будет обработана в блоке except, то программа прервется и выдаст сообщение об ошибке. Это называется необработанным исключением.
При возникновении исключения Python генерирует traceback — последовательность вызовов функций, которая привела к ошибке.
Если исключение не перехватывается блоком except, то traceback выводится пользователю и программа завершается аварийно.
🤖 Как работают менеджеры контекста в Python, и в каких случаях их полезно использовать?
Менеджеры контекста используются для управления ресурсами, такими как файлы, сетевые подключения или блокировки, с автоматическим освобождением этих ресурсов по завершении работы. Основное их применение — в тех случаях, когда требуется гарантированное освобождение ресурсов, даже в случае возникновения ошибок. Менеджеры контекста создаются с помощью ключевого слова with, которое автоматически вызывает методы __enter__ и __exit__ у объекта.
Пример использования ⚙️
Менеджеры контекста используются для управления ресурсами, такими как файлы, сетевые подключения или блокировки, с автоматическим освобождением этих ресурсов по завершении работы. Основное их применение — в тех случаях, когда требуется гарантированное освобождение ресурсов, даже в случае возникновения ошибок. Менеджеры контекста создаются с помощью ключевого слова with, которое автоматически вызывает методы __enter__ и __exit__ у объекта.
Пример использования ⚙️
# Пример менеджера контекста для работы с файлами
with open('example.txt', 'w') as file:
file.write('Hello, world!')
# Файл автоматически закроется после выхода из блока 'with', даже если возникнет ошибка
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
Мы разберем, почему компании, которые массово увольняют разработчиков в пользу ИИ, рискуют остаться у разбитого корыта. Сгенерированный код не умеет исправлять баги, а инженеры, которые действительно понимают систему, становятся редкостью и роскошью.
▪️ Почему новые поколения программистов рискуют потерять ключевые навыки.
▪️ Как компании, заменившие инженеров ИИ, столкнутся с серьезными проблемами.
▪️ Почему опытные разработчики станут супердорогими и востребованными.
▪️ К чему приведет полная ставка на искусственный интеллект в IT.
🔗 Читайте статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning
🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML.
(ссылка)
🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy.
Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ.
😮 На вебинаре вы узнаете:
🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию.
🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.
🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора.
🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning.
🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.
👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!
📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/1957f6af
🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML.
(ссылка)
🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy.
Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ.
😮 На вебинаре вы узнаете:
🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию.
🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.
🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора.
🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning.
🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.
👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!
📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/1957f6af
✍️ Как функционирует метод __new__() в Python?
Метод __new__() отвечает за создание нового экземпляра класса, выделяя для него память. Он вызывается перед методом __init__(), который занимается инициализацией уже созданного экземпляра. Это особенно важно при работе с неизменяемыми типами, такими как str или int, а также в ситуациях, когда необходимо контролировать процесс создания объекта, например, при использовании паттерна Singleton.
Метод __new__() отвечает за создание нового экземпляра класса, выделяя для него память. Он вызывается перед методом __init__(), который занимается инициализацией уже созданного экземпляра. Это особенно важно при работе с неизменяемыми типами, такими как str или int, а также в ситуациях, когда необходимо контролировать процесс создания объекта, например, при использовании паттерна Singleton.
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
💾 10 способов работы с большими файлами в Python, о которых ты не знал
Годнота для всех, кто работает с данными. Статья раскрывает разные подходы к обработке больших файлов — от простых итераторов до распределенных вычислений.
👍 Сохраняй себе, точно пригодится в работе: https://proglib.io/sh/VOcgo7w0W1
Годнота для всех, кто работает с данными. Статья раскрывает разные подходы к обработке больших файлов — от простых итераторов до распределенных вычислений.
👍 Сохраняй себе, точно пригодится в работе: https://proglib.io/sh/VOcgo7w0W1
🐍 Что такое подгенератор (subgenerator)?
Подгенератор создается с использованием конструкции yield from внутри генератора.
Подгенераторы позволяют разделить генератор на несколько частей, что упрощает код и оптимизирует использование памяти. Это эффективный инструмент при работе с последовательностями.
Механизм обеспечивает передачу значений между генераторами без необходимости хранения всей последовательности в памяти, при этом основной генератор приостанавливается до тех пор, пока подгенератор не завершит свою работу.
Подгенератор создается с использованием конструкции yield from внутри генератора.
Подгенераторы позволяют разделить генератор на несколько частей, что упрощает код и оптимизирует использование памяти. Это эффективный инструмент при работе с последовательностями.
Механизм обеспечивает передачу значений между генераторами без необходимости хранения всей последовательности в памяти, при этом основной генератор приостанавливается до тех пор, пока подгенератор не завершит свою работу.
Как вы реализуете сериализатор для модели с полями Many-to-Many и динамическими свойствами в Django REST Framework?
Для реализации настраиваемой сериализации в Django REST Framework требуется:
1. Создание сериализатора для модели: Используйте serializers.ModelSerializer и определите сериализаторы для всех связанных моделей с Many-to-Many отношениями.
2. Динамические поля: Добавьте SerializerMethodField для обработки свойств, которые требуют динамического вычисления, и определите соответствующий метод.
3. Валидация: Добавьте методы валидации validate_ для проверки данных.
Этот подход обеспечивает гибкость и поддержание структуры кода при работе с сложными данными.
Для реализации настраиваемой сериализации в Django REST Framework требуется:
1. Создание сериализатора для модели: Используйте serializers.ModelSerializer и определите сериализаторы для всех связанных моделей с Many-to-Many отношениями.
2. Динамические поля: Добавьте SerializerMethodField для обработки свойств, которые требуют динамического вычисления, и определите соответствующий метод.
class BookSerializer(serializers.ModelSerializer):
authors = AuthorSerializer(many=True, read_only=True)
custom_field = serializers.SerializerMethodField()
class Meta:
model = Book
fields = ('title', 'authors', 'custom_field')
def get_custom_field(self, obj):
return custom_value_computation(obj)
3. Валидация: Добавьте методы валидации validate_ для проверки данных.
Этот подход обеспечивает гибкость и поддержание структуры кода при работе с сложными данными.
Forwarded from Proglib.academy | IT-курсы
🧮🔠 Математика в действии: решаем хитрые задачи по прогнозированию, оптимизации и логике
Статья, которая поможет развить навыки решения задач с помощью математики.
➡️ Вот что вас ждет
1️⃣ Прогнозирование численности населения — используем цепи Маркова для предсказания миграций между городом и пригородами.
2️⃣ Минимизация затрат — находим минимальное скалярное произведение векторов для оптимального распределения задач между работниками.
3️⃣ Машина времени — решаем задачу максимального числа пересекающихся временных интервалов с помощью заметающей прямой.
4️⃣ Алгоритм Целлера — вычисляем день недели по дате. Проверка на практике.
🔵 Хочешь прокачаться в математике для ML? Тогда разбирайся с этими задачами и не упусти вебинар: «Математика для ML: от теории к практике».
👉 Читать статью
Статья, которая поможет развить навыки решения задач с помощью математики.
👉 Читать статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Как функционируют дескрипторы в Python и когда их стоит применять?
Дескриптор представляет собой класс, в котором реализованы методы доступа: __get__, __set__ и/или __delete__. Они особенно полезны для создания управляемых атрибутов, таких как валидация данных или их кэширование.
Дескриптор представляет собой класс, в котором реализованы методы доступа: __get__, __set__ и/или __delete__. Они особенно полезны для создания управляемых атрибутов, таких как валидация данных или их кэширование.