Что такое объект g? Чем он отличается от объекта session? (Flask)

g — это глобальное пространство имён, которое может хранить любые данные для одного контекста приложения. Например, обработчик предыдущего запроса может установить g.user, к которому маршрут и другие функции могут получить доступ. В Flask же данные сеанса отслеживаются с помощью объекта сеанса, представляющего собой объект-словарь, содержащий пару «ключ-значение» с переменными сеанса и связанными с ними значениями. Мы можем сохранять данные для конкретного браузера, используя сеанс. Данные сеанса переносятся, когда пользователь нашего приложения на Flask выполняет дополнительные запросы в том же браузере.

Библиотека собеса по Python

🤖 Знаете, чем настоящий AI отличается от чат-бота?

Чат-бот просит перезагрузить роутер, а настоящий AI уже умеет читать ваши эмоции в чате, включать музыку под ваше настроение, контролировать погрузку руды с точностью Терминатора и даже находить на КТ-снимках то, чего не заметит человеческий глаз.

Современные компании для таких задач всё чаще используют Deep Learning — алгоритмы на основе нейросетей. Но чтобы попасть в эту лигу, нужен фундамент. И имя ему — Machine Learning.

Наш новый курс по ML — это не волшебная таблетка. Это честный и структурированный путь в мир Data Science. Мы дадим вам базу, с которой вы:

✅ разберётесь, как мыслят машины (спойлер: матрицами!);

✅ научитесь строить работающие модели, а не карточные домики;

✅ получите трамплин для прыжка в Deep Learning.

Хватит смотреть, как другие запускают ракеты. Пора строить свой собственный космодром.

Начните с фундамента на нашем курсе по Machine Learning!

🔥 Вы ещё можете застать старый добрый Proglib — с вечным доступом к курсам.

С 1 августа всё меняется: навсегда — останутся только те, кто успел купить сейчас.

-40% на все курсы. Включая обновлённый Python (кроме курса по AI-агентам)

Это не просто распродажа. Это — последняя точка входа в Proglib Academy по старым правилам.

📚 Выбрать и забрать свой курс навсегда → https://clc.to/TBtqYA

⚡️ Мы запускаем онлайн-курс по машинному обучению для Data Science.

Хочешь войти в Data Science, но не знаешь, с чего начать?
А может, ты уже в теме, но чувствуешь, что знаний не хватает?

Старт курса — 12 августа, и это отличный шанс пройти весь путь — от теории до уверенного применения.

Что внутри:
— от линейных моделей и градиентного спуска до бустинга и рекомендательных систем
— реальные примеры, практика, задачи и живая менторская поддержка
— всё, что нужно, чтобы не просто разобраться, а применять ML в реальных проектах

Ведет курс Мария Жарова:
ML-инженер в Wildberries, преподаватель МФТИ, ТГУ и МИФИ, практик и автор канала @data_easy

🎁 По промокоду Earlybird — скидка 10.000 рублей, только до 27 июля.

Для первых 10 студентов мы подготовили эксклюзивный лонгрид по теме курса, который позволит начать учиться уже сейчас.

👉 Записаться на курс

Что делать если нужно сериализовать данные, которые не поддерживаются стандартным модулем json?

Если нужно сериализовать объекты, которые по умолчанию не поддерживаются модулем json, то есть несколько вариантов:

— Реализовать методы getattr и setattr в классе объекта, чтобы преобразовать его в словарь, который уже можно сериализовать в JSON.

— Использовать декоратор dataclass из модуля dataclasses для автоматической генерации методов сериализации.

— Создать собственный класс-наследник json.JSONEncoder и переопределить метод default(), чтобы указать как сериализовать нестандартные объекты.

— Использовать библиотеку marshmallow для создания схем сериализации/десериализации сложных объектов в JSON.

— Преобразовать объекты в dict или list вручную перед сериализацией с помощью методов объекта или отражения (reflection).

— Использовать другой формат сериализации, например YAML или MessagePack, который может поддерживать произвольные типы.

Библиотека собеса по Python