58174
Всё самое интересное из мира Python Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Совет по Python
Чтобы получить полный список дат (включая день недели) для конкретного месяца, можно использовать функцию itermonthdays4.
Возвращаемые значения будут кортежами, где содержатся год, месяц, день месяца и номер дня недели.
👉 @PythonPortal
9 лучших практик Docker, которые стоит знать каждому разработчику
Docker давно стал стандартом для упаковки и запуска приложений. Но чтобы контейнеры были безопасными, быстрыми и удобными в поддержке, важно соблюдать проверенные практики.
Сохраняй этот список ключевых советов 🤝
👉 @PythonPortal
👨💻 Готовы к учебному году? Если нет, то вот вам заряд мотивации, почти из будущего
Яндекс Образование запустили проект, где можно придумать собственное видение технологий. Мечтаете о доставке еды до окна или о самокатах с автопилотом? Самое время визуализировать мечту.
Переходите по ссылке.
Pdf-extract-API
Python-проект, который уже давно используют для извлечения текста из PDF и изображений в удобных форматах Markdown и JSON.
Отличается высокой точностью и умеет работать даже с таблицами и формулами.
В основе FastAPI, асинхронные задачи на Celery и кэширование результатов OCR через Redis. Поддерживаются разные движки распознавания - Marker, Surya-OCR и Tesseract. Есть встроенная функция удаления персональных данных.
Инструмент всё ещё актуален для автоматизации обработки документов, подготовки датасетов и интеграции в RAG-системы. 🪑
Доки: ссылка
👉 @PythonPortal
Появился удобный инструмент для разработчиков, которым не хватало кнопки Copy as markdown
Теперь достаточно добавить into.md/ перед любым URL, чтобы получить чистый и читаемый markdown-вариант страницы или документации, идеально подходящий для работы с LLM.
http://into.md - попробуйте. Это бесплатно 🕺
👉 @PythonPortal
Шпаргалки для собеседований по Machine Learning и Data Science
Разработчик выложил полезный набор шпаргалок для подготовки к интервью. В них собрано всё самое важное по ключевым темам ML и DS
Удобно повторить перед собесом или подтянуть базу.
Ставь лайк, если пригодится 👍
👉 @PythonPortal
Microsoft открыла исходники VibeVoice
Для тех, кто работает с подкастами и аудиокнигами, появилась свежая новость. Microsoft выложила в опенсорс модель синтеза речи VibeVoice 🙈
В отличие от привычных бесплатных TTS-сервисов, которые ограничиваются парой минут аудио и звучат сухо, VibeVoice умеет генерировать до 90 минут речи. Причем не просто монотонный текст, а полноценные диалоги до 4 разных голосов.
Модель также поддерживает вставку фоновых эффектов и музыки, что делает результат ближе к живому подкасту или аудиоспектаклю.
👉 @PythonPortal
Нашёл удобный инструмент для Python — F2 🌟
Он позволяет скачивать видео, картинки и аудио с TikTok, DouYin, Twitter и других платформ. Поддерживает не только отдельные ролики, но и массовую выгрузку контента с профилей.
Есть запись стримов, сбор чата, выгрузка лайков и коллекций. Работает как через API, так и через CLI. Поддерживает кастомные конфиги и куки для обхода ограничений. Встроена база для хранения и менеджмента файлов.
Репозиторий: github.com/Johnserf-Seed/f2
👉 @PythonPortal
Arduino можно использовать и в проектах компьютерного зрения.
Появился курс, который показывает, как подключить Arduino к MediaPipe для детекции лиц и OpenCV для обработки изображений.
В итоге можно собрать DIY-систему, где LCD-дисплей управляется движениями лица, а роботизированная рука реагирует на компьютерное зрение. 🤩
👉 @PythonPortal
evi-run — готовая к использованию настраиваемая мультиагентная AI-система с интеграцией в Telegram
Это легкий и функциональный фреймворк для создания как мультиагентных систем, так и простых AI-ботов в Telegram. Deploy за 5 минут через Docker и безграничная кастомизация!
Ключевые возможности:
🔸Управление памятью
🔸Планирование задач
🔸Интеллектуальный веб-поиск
🔸Глубокое исследование
🔸Работа с документами и изображениями
🔸Генерация изображений
🔸Аналитика DEX и своп токенов Solana
🔸Создание кастомных агентов
🔸Режимы: private (для себя), free (для сообщества), pay (для монетизации)
Подходит для создания AI-ассистентов, виртуальных персонажей, автоматизации саппорта, аналитиков данных, торговых агентов и многих других мультиагентных систем.
GitHub: тут
👉 @PythonPortal
Шпаргалка по NumPy для тех кто в DataScience и ML
Создание и ресейп массивов, статистика, индексация и работа с файлами NumPy остаётся основой численных вычислений в Python
1. Создание массивов и атрибуты
- np.array() — создать массив из списка/кортежа
- np.zeros() — массив из нулей
- np.ones() — массив из единиц
- np.arange() — последовательность с шагом
- np.shape() — размерность массива
- np.dtype() — тип данных массива
2. Манипуляции с массивами и ресейпинг
- np.reshape() — изменить размерность
- np.concatenate() — объединить массивы по оси
- np.vstack() — объединить по вертикали
- np.hstack() — объединить по горизонтали
- np.split() — разделить по индексам
- np.transpose() — транспонировать
- np.resize() — изменить размер
3. Статистический анализ
- np.sum() — сумма элементов
- np.mean() — среднее
- np.median() — медиана
- np.std() — стандартное отклонение
- np.var() — дисперсия
- np.cov() — ковариационная матрица
- np.corrcoef() — коэффициенты корреляции
- np.min() — минимум
- np.max() — максимум
- np.random.rand() — случайные числа 0–1
- np.random.randn() — нормальное распределение
- np.histogram() — гистограмма
4. Индексация и фильтрация
- np.extract() — выбрать по условию
- np.where() — вернуть элементы по условию
- np.isnan() — проверка NaN
- np.sort() — сортировка
- np.unique() — уникальные значения
5. Работа с файлами
- np.save() — сохранить в .npy
- np.load() — загрузить из .npy
Хочешь быстро выучить Python? Освой те 20 процентов тем, которые реально покрывают 80 процентов задач в реальной разработке.
Вот базовый список, без которого никуда:
- переменные, операции и базовые типы данных: строки и числа
- условные конструкции if/else
- основные методы для строк
- циклы for и while
- структуры данных: списки, словари, множества, кортежи
- функции и лямбды
- модули: установка и импорт
- базовая обработка ошибок try/except
- работа с файлами и форматами JSON, CSV
- основы ООП: классы, методы, наследование
Не трать время на метаклассы, декораторы и другие продвинутые фишки, пока не закрепишь базу. Сосредоточься на этих фундаментальных вещах, и сможешь писать реальные приложения. 🎩
👉 @PythonPortal
Яндекс Лицей готовит к будущему в IT: открывает осенний набор на обучение школьников и студентов колледжей, техникумов!
Какие программы тебя ждут:
— «Основы программирования на Python» для уверенного старта в IT: изучение синтаксиса языка и структуры данных, обучение тестированию и работе с библиотеками.
— «Промышленное программирование на Python» для знающих этот язык программирования: создание веб-приложения с Flask, разработка навыков для Алисы, чат-ботов и тестирование программы с unittest и pytest.
После обучение участники получат именные сертификаты, которые добавят баллов при поступлении в вузы-партнеры!
Успей подать заявку на отбор до 10 сентября на сайте Яндекс Лицея.
А об оплате обучение можно не переживать — курсы бесплатные!
Apple выкатил FastVLM и сразу сделал его опенсорс
Это сверхбыстрая vision-language модель, которая умеет одновременно понимать картинки и текст, при этом оптимизирована для работы прямо на устройстве. Полностью открытый код, бери и используй.
Отличная новость для разработчиков, которые хотят встраивать VLM в свои проекты без облаков и лишних затрат. 💯
Демо: https://huggingface.co/spaces/apple/fastvlm-webgpu
Github: https://github.com/apple/ml-fastvlm
👉 @PythonPortal
Объектно ориентированное программирование считается одним из самых популярных способов писать код на Python. 🥺
Для тех кто хочет разобраться в основах Tiago Capelo Monteiro подготовил практическое руководство.
В материале он показывает на примерах что такое объекты и классы как работает параметр self и метод init и сопровождает объяснения большим количеством кода
👉 @PythonPortal
Внимание: сделай код более профессиональным 😠
Используй тот факт, что в Python пустая строка, список, словарь и другие подобные объекты приводятся к False
Так лучше:
if not string:
...
if data:
...
if len(string) == 0:
...
if data != {}:
...
Нельзя просто так взять и уйти от Python
👉 @PythonPortal
GitHub-репозитории, чтобы прокачать Python
- Веб-разработка с Django — https://github.com/django/django
- Инструментарий для Data Science — https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book
- Алгоритмические задачи — https://github.com/TheAlgorithms/Python
- Рецепты машинного обучения — https://github.com/ageron/handson-ml2
- Лучшие практики тестирования — https://github.com/pytest-dev/pytest
- Скрипты для автоматизации — https://github.com/soimort/you-get
- Продвинутые концепции Python — https://github.com/faif/python-patterns
Нашёл в Твиттере мощную подборку из 30 статей по системному дизайну (коротко, по делу, с примерами и кодом.)
Можно читать по одной в день, хватит на месяц. Забирайте:
1. Что такое API
2. Что такое вебхуки
3. REST vs GraphQL
4. Что такое API Gateway
5. Балансировщики нагрузки
6. Алгоритмы балансировки нагрузки
7. Прокси vs Обратный прокси
8. Что такое масштабируемость
9. Что такое доступность
10. Как избежать единой точки отказа (SPOF)
11. Объяснение теоремы CAP
12. 15 типов баз данных и когда их использовать
13. 7 ключевых различий между SQL и NoSQL
14. Что такое ACID-транзакции
15. Подробное руководство по индексам в базах данных
16. Шардинг vs Партиционирование
17. Объяснение последовательного хеширования
18. CDC (Change Data Capture)
19. Кэширование
20. Топ-5 стратегий кэширования
21. 7 стратегий вытеснения кэша
22. CDN
23. Алгоритмы ограничения скорости
24. Очереди сообщений
25. Фильтры Блума
26. Идемпотентность в распределённых системах
27. Конкурентность vs Параллелизм
28. Stateful vs Stateless
29. Long Polling vs WebSockets
30. Пакетная (batch) vs потоковая (stream) обработка данных
Когда решил не автоматизировать таску, а сделать все сам
👉 @PythonPortal
Google обновил свой AI-сервис NotebookLM, и это реально может перевернуть онлайн-образование.
Раньше инструмент умел делать текстовые конспекты и подкаст-уроки из документов и ссылок. Теперь появилась новая функция — превращение статьи или документации в полноценный видео-разбор. 😦
На демо Google показал, как обычная статья про функции JavaScript из MDN за секунды превратилась в структурированный видео-обзор.
С таким подходом обучение становится проще, доступнее и нагляднее. Похоже, нас ждёт новая эра в онлайн-образовании.
Попробуй: notebooklm.google
👉 @PythonPortal
Подводный камень для новичков в Python
Метод strip убирает не подстроку, а любые символы из переданной строки. Если нужно убрать именно подстроку в начале или в конце, используй removeprefix или removesuffix
text = "#==Hello###"
text.strip('#=')
# 'Hello' — удаляет символы # и =
text.strip('=#')
# 'Hello' — тот же результат, порядок не имеет значения
# strip не удаляет подстроку "#="
# он убирает символы # и =
Вышел новый гайд для подготовки к техническим собеседованиям разработчиков. 😳
В нём собраны ключевые темы: паттерны проектирования, архитектура приложений, best practices и принципы чистого кода, алгоритмы и структуры данных, а также типовые вопросы по языкам и технологиям
👉 @PythonPortal
Разница между import os и from os import *
👉 @PythonPortal