Python Разработка | Web Backend, Парсинг & Telegram Bots. Пайтон программирование с нуля. Django, FastAPI и SQL. Уроки для начинающих и IT карьера. Coding.

В Python очень короткий список встроенных констант. Одна из них — Ellipsis, которую также можно записать как .... Эта константа не имеет особого значения для интерпретатора, но используется в местах, где такой синтаксис выглядит уместно.

Библиотека NumPy поддерживает Ellipsis в качестве аргумента __getitem__, например: x[...] возвращает все элементы массива x.

PEP 484 придаёт Ellipsis дополнительное значение: Callable[..., type] — это способ определить тип вызываемых объектов без указания типов аргументов.

Наконец, ... можно использовать, чтобы обозначить, что функция ещё не реализована. Это абсолютно валидный код на Python:

def x():
...

👉 @BookPython

Обработка исключений в асинхронных программах может быть непростой задачей.

В asyncio, если корутина выбрасывает исключение, оно передаётся в тот код, который ожидает соответствующий future. Если await вызывается в нескольких местах, то каждое из них получит это исключение (так как оно сохраняется внутри объекта исключения). Следующий код напечатает сообщение об ошибке пять раз:

import asyncio

async def error():
await asyncio.sleep(1)
raise ValueError()

async def waiter(task):
try:
await task
except ValueError:
print('error')
else:
print('OK')

async def main():
task = asyncio.get_event_loop().create_task(error())

for _ in range(5):
asyncio.get_event_loop().create_task(waiter(task))

await asyncio.sleep(2)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

Если исключение выброшено, но задача (task) ни разу не была ожидаема (awaited), исключение будет потеряно. В таком случае при уничтожении задачи вы получите предупреждение: “Task exception was never retrieved”.

Когда вы используете await asyncio.gather(tasks) и одна из задач выбрасывает исключение, оно передаётся наружу. Однако если несколько задач выбросят исключения, вы получите только первое, остальные будут проигнорированы:

import asyncio

async def error(i):
await asyncio.sleep(1)
raise ValueError(i)

async def main():
try:
await asyncio.gather(
error(1),
error(2),
error(3),
)
except ValueError as e:
print(e)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

Вы можете использовать gather с параметром return_exceptions=True, чтобы получать исключения как обычные значения. Следующий код напечатает: [42, ValueError(2,), ValueError(3,)]

import asyncio

async def error(i):
await asyncio.sleep(1)
if i > 1:
raise ValueError(i)
return 42

async def main():
results = await asyncio.gather(
error(1),
error(2),
error(3),
return_exceptions=True,
)

print(results)

loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

👉 @BookPython

Как отлаживать Python-код, не выходя из редактора - с помощью встроенного модуля pdb.

🔍 Быстрая отладка с pdb

Часто, когда код не работает как надо, мы начинаем закидывать print()-ами. Но это неудобно, медленно и мусорит код. Вместо этого вставь в нужное место строчку:

import pdb; pdb.set_trace()

Когда выполнение дойдет до этой строки, ты попадешь в интерактивную консоль отладчика прямо в терминале. Дальше можно:

- n (next) — перейти к следующей строке;
- s (step) — зайти внутрь функции;
- c (continue) — продолжить выполнение;
- l (list) — показать текущий контекст;
- p var — вывести значение переменной var.

💡 Пример

def calc(a, b):
import pdb; pdb.set_trace()
result = a + b
return result

calc(2, 3)

На строке с pdb.set_trace() ты остановишься и сможешь изучить, что происходит внутри.

Зачем это нужно?

- Понять, почему что-то идет не так.
- Посмотреть, какие значения у переменных прямо в момент ошибки.
- Быстро отладить без запуска IDE - удобно в Docker, SSH или при работе с cron.

Попробуй - один раз освоишь, и уже не захочешь возвращаться к print().

👉 @BookPython

Python поддерживает цепочные присваивания со следующим синтаксисом:

a = b = c = 42

Выглядит как цепочка присваиваний в C, но работает совершенно иначе. В C результат одного присваивания используется в следующем:

a = (b = (c = 42))

В Python всё не так. Операция присваивания не возвращает результат — это оператор, а не выражение. Вместо этого происходит несколько присваиваний слева направо:

2 0 LOAD_CONST 1 (42)
2 DUP_TOP
4 STORE_FAST 0 (a)
6 DUP_TOP
8 STORE_FAST 1 (b)
10 STORE_FAST 2 (c)

👉 @BookPython

Чтобы объект можно было использовать в качестве ключа словаря, он должен быть хешируемым. Хешируемые объекты поддерживают метод __hash__, который возвращает целое число. Для получения хеша значения используется встроенная функция hash.

Встроенные типы, которые являются неизменяемыми, по умолчанию хешируемы. Все пользовательские объекты тоже хешируемы, но есть нюанс. Если вы определяете метод __eq__ для своего типа, то вы также должны определить __hash__ таким образом, чтобы hash(a) == hash(b) для всех a и b, которые считаются равными. Нарушение этого правила может привести к некорректной работе словаря:

class A:
def __init__(self, x):
self.x = x

def __hash__(self):
return random.randrange(10000)

def __eq__(self, other):
return self.x == other.x
d = {}
d[A(2)] = 2
d.get(A(2), 0)
# Вывод: 0

Обратите внимание: как только вы определяете __eq__ в классе, реализация __hash__ по умолчанию удаляется, так как она больше не подходит (по умолчанию все значения считаются неравными).

👉 @BookPython

Как быстро очистить список в Python?

Сегодня я покажу вам несколько способов очистки списка в Python и расскажу, какой вариант лучше в зависимости от ситуации.

1️⃣ Присвоение пустого списка

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
lst = []

Этот способ создаёт новый пустой список, но старая ссылка остаётся в памяти, если на неё есть другие ссылки.

2️⃣ Использование .clear()

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
lst.clear()

Метод .clear() очищает список на месте, не создавая новый объект. Это предпочтительный способ, если список используется в нескольких местах.

3️⃣ Использование del

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
del lst[:]

Работает аналогично .clear(), но выглядит чуть менее очевидно.

4️⃣ Удаление списка полностью

lst = [1, 2, 3, 4, 5]
del lst

Этот вариант полностью удаляет переменную lst. Если потом попробовать к ней обратиться, будет ошибка NameError.

🔹 Какой способ лучше?
• Если нужно просто очистить список, используйте .clear().
• Если хотите заменить его новым объектом - lst = [].
• del lst[:] – редкий вариант, но возможен.
• del lst подходит, если список больше не нужен в программе.

👉 @BookPython

Работаете с СУБД? Присоединяйтесь к сообществу Pangolin для разработчиков и администраторов баз данных!

Pangolin DB — это PostgreSQL с 100+ доработками, и команда СберТеха открыто рассказывает о его разработке.
 
В канале «СУБД Pangolin» найдете:
🔹 Глубокие разборы архитектуры и кода
🔹 Кейсы оптимизации и доработки PostgreSQL
🔹 Советы и опыт инженеров
🔹 Вебинары и встречи с экспертами
🔹 Вакансии и жизнь команды от первого лица
 
Присоединяйтесь к сообществу, где говорят на языке баз данных!

🚀 5 крутых Python-фишек, о которых знают не все

Python — мощный и удобный язык, но даже опытные разработчики иногда не знают всех его возможностей. Сегодня я покажу пять полезных трюков, которые могут упростить вашу работу.


1. Используем else в for и while
Многие не знают, что в Python циклы for и while могут иметь блок else. Он выполняется, если цикл не был прерван через break.

✅ Пример:
numbers = [1, 3, 5, 7]

for num in numbers:
if num % 2 == 0:
print("Есть чётное число!")
break
else:
print("Чётных чисел нет.")🔹 Если в списке нет чётных чисел, сработает else.



2. "Распаковка" переменных
В Python можно присваивать сразу несколько значений одной строкой.

✅ Пример:
a, b, c = 1, 2, 3
print(a, b, c) # 1 2 3
Можно менять местами значения без временной переменной:
x, y = 5, 10
x, y = y, x
print(x, y) # 10 5


3. Используем _ в больших числах
Чтобы числа легче читались, можно разделять разряды _.

✅ Пример:
big_number = 1_000_000_000
print(big_number) # 1000000000
Это просто синтаксический сахар, Python игнорирует _ при вычислениях.



4. Получаем значение из словаря с запасным вариантом
Вместо if key in dict можно использовать .get(), чтобы избежать KeyError.

✅ Пример:
user_data = {"name": "Alice"}

age = user_data.get("age", 18) # Если ключа "age" нет, вернётся 18
print(age) # 18


5. "Распаковка" списка в аргументы функции
Оператор * позволяет передавать элементы списка в функцию как отдельные аргументы.

✅ Пример:
def greet(name, age):
print(f"Привет, {name}! Тебе {age} лет.")

user_info = ["Иван", 25]
greet(*user_info) # Привет, Иван! Тебе 25 лет.То же работает со словарями через **:
user_dict = {"name": "Ольга", "age": 30}
greet(**user_dict)

Эти фишки делают код лаконичнее и понятнее.

👉 @BookPython

🔥 Как ускорить Python-код в 10 раз?

Сегодня покажу вам мощный инструмент для оптимизации кода - Numba. Это библиотека, которая позволяет компилировать Python-функции в машинный код, используя JIT-компилятор.

🚀 Как это работает?

Numba использует LLVM для компиляции кода во время выполнения, превращая Python в код, близкий по скорости к C.

Пример

Допустим, у нас есть функция, вычисляющая сумму квадратов чисел:

import numpy as np
import time

def sum_of_squares(n):
result = 0
for i in range(n):
result += i ** 2
return result

n = 10**7
start = time.time()
sum_of_squares(n)
print("Обычный Python:", time.time() - start)

Теперь ускорим её с помощью Numba:

from numba import jit

@jit(nopython=True)
def sum_of_squares_numba(n):
result = 0
for i in range(n):
result += i ** 2
return result

start = time.time()
sum_of_squares_numba(n)
print("С Numba:", time.time() - start)

📊 Результат:

✅ Код на чистом Python выполняется ~5-10 раз медленнее, чем с Numba.
✅ Numba особенно полезна для математических вычислений и обработки массивов.
✅ Простая аннотация @jit(nopython=True) уже даёт мощный прирост скорости!

Где применять?

✔ Численные расчёты
✔ Обработку данных
✔ Алгоритмы машинного обучения

Попробуйте Numba и напишите в комментариях, удалось ли вам ускорить свой код!

👉 @BookPython

10 полезных библиотек для Python-разработчика

Сегодня я подготовил для вас подборку из 10 полезных библиотек, которые могут сделать вашу разработку проще и эффективнее. Поехали! 🚀

1️⃣ Rich – красивый вывод в консоль. Если хотите раскрасить логи, добавить таблицы или анимации – эта библиотека вам пригодится.
📌 pip install rich

2️⃣ Typer – современный способ писать CLI-приложения. Работает на основе аннотаций типов и делает разработку CLI удобнее.
📌 pip install typer

3️⃣ Pendulum – альтернатива datetime, но с удобным API и встроенной поддержкой часовых поясов.
📌 pip install pendulum

4️⃣ HTTPX – асинхронный клиент для работы с HTTP-запросами. Поддерживает async/await, в отличие от requests.
📌 pip install httpx

5️⃣ Pydantic – мощный инструмент для валидации данных и работы с моделями. Особенно полезен в FastAPI.
📌 pip install pydantic

6️⃣ Poetry – современный менеджер зависимостей. Упрощает работу с виртуальными окружениями и пакетами.
📌 pip install poetry

7️⃣ Loguru – удобная альтернатива стандартному logging. Позволяет логировать без лишнего кода.
📌 pip install loguru

8️⃣ FastAPI – один из самых быстрых Python-фреймворков для создания API. Использует аннотации типов и async/await.
📌 pip install fastapi

9️⃣ Tqdm – библиотека для удобных progress-bar'ов в терминале. Незаменима при обработке больших данных.
📌 pip install tqdm

🔟 Black – автоматический форматтер кода, который придерживается строгого стиля. Просто устанавливаешь – и больше не думаешь о стиле кода.
📌 pip install black

👉 @BookPython

Если у вас есть ресурсоемкая задача для процессора и вы хотите использовать все доступные ядра, то multiprocessing.Pool - это то, что вам нужно. Он создает несколько процессов и автоматически распределяет между ними задачи. Просто создайте пул с Pool(number_of_processes) и выполните p.map с списком входных данных.

import math
from multiprocessing import Pool

inputs = [i ** 2 for i in range(100, 130)]

def f(x):
return len(str(math.factorial(x)))

# Однопоточное выполнение
%timeit [f(x) for x in inputs]
# 1.44 s ± 19.2 ms per loop (...)

# Параллельное выполнение с 4 процессами
p = Pool(4)
%timeit p.map(f, inputs)
# 451 ms ± 34 ms per loop (...)

Также можно не указывать параметр number_of_processes, по умолчанию он равен количеству ядер CPU в системе.

👉 @BookPython

Создание кроссплатформенного приложения с GUI на Rust: От идеи до реальности

Electron-приложения тяжелые, потребляют много памяти, а на Rust можно собрать легкое, быстрое и безопасное десктоп-приложение, которое будет работать на Windows, macOS и Linux. Tauri — это фреймворк, который позволяет использовать веб-технологии (HTML/CSS/JS) для интерфейса и мощь Rust для бэкенда. Но чтобы собрать работающий продукт, а не просто «посмотреть пример», нужно понимать, как связать фронтенд с бэкендом, работать с файловой системой, делать асинхронные вызовы и правильно собирать билды.

На открытом вебинаре 23 сентября в 20:00 разберём полный цикл создания кроссплатформенного GUI-приложения на Rust с использованием Tauri. Посмотрим, как организовать проект, как писать логику на Rust и подключать её к интерфейсу, как сохранять и загружать данные,безопасно работать с файловой системой и системными вызовами через новую систему разрешений (permissions) и возможностей (capabilities) в Tauri 2, а также выполнять долгие операции асинхронно. Отдельно обсудим сборку готового приложения, отладку с помощью встроенных инструментов Tauri и лучшие практики, которые помогут избежать типичных ошибок.

Вебинар не для тех, кто ждёт готового шаблона «скопируй-вставь» без понимания архитектуры. Идеально подойдёт фронтенд-разработчикам, которые хотят создавать настоящие десктоп-приложения, программистам на других языках, интересующимся Rust и кроссплатформенной разработкой, а также энтузиастам, которые устали от тяжелых Electron-приложений.

После вебинара вы сможете создавать функциональные десктоп-приложения на Rust с красивым интерфейсом, разрабатывать логику на бэкенде и связывать её с UI, грамотно настраивать политики безопасности доступа к ресурсам ОС, а также собирать и распространять готовое приложение пользователям.

👉 Записаться: https://vk.cc/d1MLy8

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Protocol vs ABC: Утиная типизация на стероидах (Static Duck Typing)

В классическом ООП (Java, C#) и при использовании abc.ABC в Python мы привыкли к Nominal Subtyping (Именная подтипизация). Чтобы объект считался Bird, он должен явно наследоваться от Bird.
Это создает жесткую связность (coupling): ваша реализация должна знать об интерфейсе и импортировать его.

С приходом typing.Protocol (Python 3.8+) мы получили Structural Subtyping (Структурная подтипизация).

В чем суть?
Если класс имеет метод quack(), то это Утка. Неважно, от чего он наследуется. Это и есть та самая «утиная типизация», но теперь поддерживаемая статическим анализатором (mypy, pyright, IDE).

Сравним код:

❌ Старый путь (ABC):

from abc import ABC, abstractmethod

# 1. Жестко определяем интерфейс
class SenderABC(ABC):
@abstractmethod
def send(self, msg: str) -> None: pass

# 2. Обязаны наследоваться!
class EmailService(SenderABC):
def send(self, msg: str) -> None:
print(f"Email: {msg}")

def alert(sender: SenderABC):
sender.send("Alert!")

✅ Новый путь (Protocol):

from typing import Protocol

# 1. Описываем, "что мы ждем от объекта"
class SenderProto(Protocol):
def send(self, msg: str) -> None: ...

# 2. Реализация НИЧЕГО не знает про Protocol
# Никаких импортов и наследования!
class SmsService:
def send(self, msg: str) -> None:
print(f"SMS: {msg}")

# Mypy счастлив: SmsService имеет нужную структуру (метод send)
def alert(sender: SenderProto):
sender.send("Alert!")

alert(SmsService())

Киллер-фича: Retroactive Abstraction (Ретроактивная абстракция)
Представьте, что вы используете стороннюю библиотеку (например, boto3 или клиент Redis). Вы не можете заставить их классы наследоваться от ваших ABC.
С помощью Protocol вы можете создать интерфейс для уже существующего чужого кода, не меняя его, и типизировать свои функции.

Нюансы для Middle+:

1. Runtime: По умолчанию isinstance(obj, MyProtocol) выбросит ошибку. Протоколы - это compile-time фича. Если нужна проверка в рантайме, декорируйте протокол @runtime_checkable.

2. Свойства: В протоколе можно описывать не только методы, но и поля через @property или просто аннотации типов.

Используйте Протоколы, чтобы развязать зависимости между модулями. Это основа принципа Dependency Inversion в Python.

#python #typing #mypy #architecture #clean_code

👉 @BookPython

⚡ Как ускорить код на Python? Используем map, filter, reduce ⚡

Привет, друзья! Сегодня расскажу о том, как можно ускорить выполнение кода, заменяя обычные циклы на встроенные функции map(), filter() и reduce(). Эти инструменты позволяют писать более компактный, читаемый и быстрый код.

✅ map()
Функция map() применяется к каждому элементу последовательности и возвращает новый итератор.

❌ Обычный способ:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = []
for num in numbers:
squared.append(num ** 2)

✅ Быстрее с map():
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))

За счёт того, что map() использует C-оптимизированную логику, код выполняется быстрее.

✅ filter()
Фильтрует элементы последовательности по заданному условию.

❌ Медленный вариант:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
evens = []
for num in numbers:
if num % 2 == 0:
evens.append(num)

✅ Быстрее с filter():
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))

Такой код читается легче и работает быстрее.

✅ reduce()
Позволяет выполнять кумулятивные операции (например, суммирование, умножение).

❌ Классический способ:
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
product = 1
for num in numbers:
product *= num

✅ Быстрее с reduce():
from functools import reduce

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
product = reduce(lambda x, y: x * y, numbers)

Этот метод полезен, если нужно свести список к одному значению.

💡 Важно: reduce() чаще заменяют sum() или math.prod(), но для сложных операций он остаётся полезным.

Такие функции помогают писать код, который не только быстрее работает, но и легче читается.

👉 @BookPython

За год число вакансий с требованиями ИИ-навыков значительно выросло.

Нейросети становятся рабочим инструментом для специалистов в маркетинге, IT, финансах, дизайне, клиентском сервисе и других сферах.

У Яндекс Практикума есть большая линейка курсов по ИИ для разных задач:

→ нейросети для работы и повседневной жизни;
→ создание AI-агентов и автоматизация процессов;
→ разработка и вайбкодинг с помощью ИИ;
→ применение нейросетей в маркетинге, аналитике и других профессиях.

Начать можно бесплатно: у многих программ есть вводный модуль, а часть курсов полностью доступна без оплаты. Промокод PRACT10SEPT дает скидку 10% на покупку курса.

→ Найти свой ИИ-трек

Erid: 2SDnjeLdtXd
Название: ООО "ЯНДЕКС"
ИНН: 7736207543

Ловушка замыканий: Почему ваши лямбды в цикле сломаны (Late Binding)

Вы пишете код, который генерирует список функций (например, колбэки для кнопок в UI или динамические фильтры). Кажется, что все логично, но на выходе получаете сюрприз.

Проблемный код:

# Хотим создать 3 функции, которые возвращают 0, 1 и 2 соответственно
funcs = []
for i in range(3):
funcs.append(lambda: i)

# Проверяем
results = [f() for f in funcs]
print(results)
# Ожидание: [0, 1, 2]
# Реальность: [2, 2, 2]

Почему так происходит?
Это называется Late Binding (позднее связывание).
В Python замыкания (closures) захватывают переменные по ссылке, а не по значению.
Когда вы объявляете lambda: i, Python не сохраняет текущее число 0, 1 или 2. Он сохраняет инструкцию: «когда меня вызовут, пойди в локальную область видимости, найди переменную с именем i и возьми ее значение».

К моменту, когда вы начинаете вызывать функции из списка results, цикл for уже завершился. Переменная i в этой области видимости навсегда осталась равной 2. Все три лямбды смотрят на одну и ту же переменную i.

Как лечить?

Есть два каноничных способа заставить Python запомнить значение «здесь и сейчас».

1. Аргумент по умолчанию (Hack way)
Значения аргументов по умолчанию вычисляются в момент определения функции.

funcs = []
for i in range(3):
# i=i создает локальную переменную i внутри функции
# и присваивает ей текущее значение i из цикла
funcs.append(lambda i=i: i)

Это работает быстро, но выглядит немного грязно и может сбить с толку линтеры или коллег.

2. functools.partial (Enterprise way)
Более чистый и явный способ. partial создает новый callable-объект, «замораживая» переданные аргументы.

from functools import partial

funcs = []
for i in range(3):
# Здесь значение i фиксируется жестко
funcs.append(partial(lambda x: x, i))

Где это стреляет в реальной жизни?

- Генерация command для кнопок в Tkinter/PyQt.
- Динамическое создание task в asyncio циклах.
- Патчинг тестов в циклах.

Не дайте переменным пережить свое время.

#python #internals #functionalprogramming #gotchas

👉 @BookPython

Профилируем Python в продакшене: почему cProfile не подходит, и чем хорош py-spy

Когда на проде начинает течь память или скачет CPU, первая мысль, подключить профайлер. Стандартный cProfile, это детерминированный профайлер. Он хукает каждый вызов функции.

📉 Цена: Оверхед может замедлить приложение в 2-5 раз. На нагруженном проде это означает добить сервис окончательно.

Для Live-систем нужен Sampling Profiler (сэмплирующий профайлер). Золотой стандарт сейчас - py-spy.

Как это работает?
py-spy написан на Rust. Он работает как внешний процесс, который читает память вашего Python-процесса (через системные вызовы, аналогично gdb). Он делает «снимки» стека вызовов с высокой частотой (по дефолту 100 раз в секунду).

✅ Результат: Оверхед стремится к нулю. Код инструментализировать не нужно. Рестарт сервиса не нужен.

Два главных режима работы:

1. Live View (как htop, но для функций)
Посмотреть в реальном времени, в каких функциях процесс проводит больше всего времени.

# Нужно только знать PID процесса
py-spy top --pid 12345

Вы увидите список функций, отсортированный по OwnTime (время внутри функции) и TotalTime (время с учетом дочерних вызовов).

2. Flame Graph (Огненный граф)
Для глубокого анализа лучше записать работу сервиса за период и визуализировать стек.

py-spy record -o profile.svg --pid 12345 --duration 60

Вы получите SVG-файл. Чем шире полоска, тем больше времени занимает функция. Вертикаль - это глубина стека. Сразу видно, кто «съел» процессорное время.

Нюансы для Middle+:

- GIL: py-spy умеет показывать, держит ли функция GIL. Добавьте флаг --gil.
- Docker/K8s: Так как py-spy использует системный вызов ptrace, контейнеру нужны привилегии. В Kubernetes часто нужно добавить securityContext: capabilities: add: ["SYS_PTRACE"] подам, чтобы иметь возможность профилировать их на лету.

#profiling #optimization #pyspy #debugging #python

👉 @BookPython

⚡️ 40 000 000 ₽ ждут, пока ты дочитаешь этот пост

Если ты пишешь код, рисуешь интерфейсы или анализируешь данные до трёх ночи — у нас для тебя новость. Стартовала регистрация на конкурс «Лидеры цифровой трансформации», и призовой фонд там не шуточный —40 000 000 ₽ 🔥

🥇 1 место — 1 000 000 ₽
🥈 2 место — 600 000 ₽
🥉 3 место — 400 000 ₽

Что ещё:
💼 20 живых задач Правительства Москвы и бизнеса: Positive Technologies, «Газпромбанк.Тех», билайн бизнес, Yandex Cloud, VK Tech, РСХБ, «Фалькон Тех», ГК «Геоскан», ИТ Школа Ростелекома, ОЭЗ «Алабуга».
🧠 14 дней на разработку вашего решения
🪩 в конце — молодежный технологический фестиваль с награждением, нетворкингом, интерактивными стендами и крутой программой

Кто может участвовать?
👉🏻 Специалисты от 16 лет в любом цифровом направлении — ИИ-инженеры, разработчики, специалисты по обработке и анализу данных, аналитики, проджект-менеджеры, дизайнеры….

Собирай свою команду профи и принимай вызов!
Кто знает, возможно, эти призовые деньги ждут именно тебя 😉

📲 Регистрация тут:
https://i.moscow/lct?utm_source=sp&utm_medium=social&utm_campaign=bookpython/?erid=2VtzqwtoD5n

До 14 сентября — не пропусти!