Python — удобный инструмент для быстрого прототипирования и проверки гипотез. Он позволяет превратить оригинальную идею в рабочий MVP за считанные дни, но в условиях такой скорости разработчикам не всегда удается посвятить достаточное время тщательной проработке кода, что создает барьер на пути дальнейшего превращения прототипа в завершенный продукт.

Осознавая эти ограничения, авторы Python заложили в него специальные конструкции, позволяющие развивать язык под требования времени. Одна из таких конструкций — это аннотации типов, которые уверенно прижились в сообществе «питонистов». Сегодня мы рассмотрим новый подход к использованию аннотаций для ускорения разработки прототипов и попробуем применить его для демо‑задачи в области финтеха. Итак, поехали!

Лучший способ изучить новую технологию это применить ее на практике. Но как быть, если у вас нет квантового компьютера, а на изучение физики нет времени/желания? Это не проблема, потому что сегодня мы разберем наиболее доступный и безболезненный способ погружения в квантовые алгоритмы на примере комбинаторной оптимизации. И начнем с распространенной задачи, которая возникает на производстве - диспетчеризация технологических операций. Устраивайтесь поудобнее, приготовьте чашку любимого напитка и поехали!