58174
Всё самое интересное из мира Python Связь: @devmangx РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Если тебе когда-нибудь покажется, что ты крутой программист, вспомни, что один чувак написал Roller Coaster Tycoon целиком на ассемблере, в одиночку.
И заработал на этом 30 миллионов долларов роялти.
👉 @PythonPortal
Наконец-то в Python 3.14 можно отключить GIL
Это реально круто, потому что раньше, даже если ты писал многопоточный код, Python всё равно выполнял только один поток за раз — никакого прироста в производительности. 🍫
А теперь Python может выполнять твой многопоточный код параллельно.
И uv это полностью поддерживает
👉 @PythonPortal
Собери человекоподобного робота сам 🪚
OpenArm — это open-source гуманоидный робот.
В комплекте есть полный CAD, код управления, прошивка и инструменты для симуляции = всё, что нужно, чтобы собрать, модифицировать и запускать его.
Руки сделаны комплаентными и бэкдрайвимыми. Поддерживается телеуправление с обратной связью по усилию и компенсацией гравитации в реальном времени, чтобы оператор мог естественно вести руку.
Очень важно: в части симуляции OpenArm работает с платформами вроде MuJoCo и Isaac Sim, что позволяет разработчикам тестировать политики в виртуальной среде перед запуском на железе.
Собирайте сами из набора или берите предсобранный, цель проекта = доступность для исследовательских лабораторий, небольших команд и энтузиастов. 🌠
👉 @PythonPortal
Мгновенная визуализация геоданных из командной строки
Теперь можно интерактивно смотреть растры и векторные слои без запуска настольного GIS или Jupyter.
Просто выполните:
pip install "leafmap[viewer]"
view-raster /path/to/raster.tif
view-vector /path/to/vector.geojson
view-raster /path/to/raster.tif --band 1 --colormap coolwarm
view-vector /path/to/vector.geojson --style liberty
Похоже, сбой в Матрице 🫣
Есть онлайн-инструмент, который умеет определять, написан ли код человеком или AI.
В видео протестировано два файла: один сгенерировал ChatGPT, второй написан человеком.
Результаты точь-в-точь: 100% AI-код для файла от ChatGPT и 0% для кожанного.
Заявленная точность около 95%, так что это полезный инструмент для техлидов, тимлидов и инженеров, чтобы быстро проверить, кем написан код.
Но не забывайте: AI не идеален 🙈
span.app/detector
👉 @PythonPortal
Ловить все исключения подряд это как глушить боль обезболивающим, не сходив к врачу. Боль уходит, но ты игнорируешь сигналы тела о проблеме.
› Боль → это знак, что что-то не так (например, ты сидишь на горячей плите).
› Исключения → это знак, что код где-то сломался.
Если их заглушить, проблемы останутся незамеченными, пока всё не рванёт в продакшене в три часа ночи. 👀
# Тихая катастрофа
try:
process_payment()
except Exception:
# Клиенту списали деньги?
# Дали доступ к платным фичам?
# База легла? Кто его знает!
pass
# Обрабатываем или эскалируем
try:
process_payment()
except PaymentError as e:
# Платёж не прошёл — разбираемся
logger.error(f"Ошибка при оплате: {e}")
# Остальные исключения всплывут и уведомят команду
Airweave — будущее RAG-систем в реальном времени
Теперь можно строить агентов, которые ищут данные в любых приложениях, базах и хранилищах документов в реальном времени.
Инструмент Airweave создаёт живые, би-временные knowledge bases, чтобы агенты всегда работали с самыми свежими фактами.
Он подключается к Notion, Google Drive, SQL-базам и превращает их содержимое в индексируемое знание.
Всё это работает локально в Docker-контейнере, с возможностью экспонировать API и MCP-сервер.
Автор показал полный сетап и живое демо, а также поделился ссылкой на GitHub проекта.
👉 @PythonPortal
Отличная находка для разработчиков: бесплатные шпаргалки по Deep Learning и PyTorch
Подробное руководство по созданию и обучению нейросетей - ссылка
Базовые принципы и практика работы с PyTorch - ссылка
👉 @PythonPortal
Ищете мощный сервер без переплаты?
Выгодное решение для обработки и анализа больших данных — выделенный сервер конфигурации AR45-NVMe от Selectel. Он подойдет для эффективной работы с многопоточностью и Python, R, Spark в рамках одной машины, а также машинного обучения на CPU.
Преимущества сервера:
- 16 высокочастотных ядер,
- Безлимитный интернет-трафик и приватная сеть — 1 Гбит/с,
- DDoS-защита, публичный IPv4, SLA — 99,8%,
- Автоустановка ОС и загрузка своих ISO-образов,
- Техподдержка 24/7 и замена комплектующих за 3 часа.
Закажите сервер конфигурации AR45-NVMe на сайте в несколько кликов: https://slc.tl/vympp?erid=2W5zFK5p86C
API для фанатов Симпсонов и начинающих разработчиков 😏
Без регистрации, бесплатно, с картинками:
→ https://thesimpsonsapi.com
👉 @PythonPortal
Лямбды это не просто однострочные функции, они ещё и сохраняют контекст
Логика находится прямо там, где она нужна. Не нужно прыгать между строками.
# Без lambda — приходится прыгать по коду
def get_name(user):
return user['name']
# Представьте, что здесь 100–200 строк кода...
users.sort(key=get_name)
# Условия сортировки прямо на месте
users.sort(key=lambda user: user['name'])
Лучшие практики Docker:
Ограничивай CPU и память для своих контейнеров, чтобы не положить остальные контейнеры на машине.
Через docker run:
docker run --cpus=2 -m 512m nginx
version: "3.9"
services:
redis:
image: redis:alpine
deploy:
resources:
limits:
cpus: 2
memory: 512M
reservations:
cpus: 1
memory: 256M
Фраза «Мы не храним ваш пароль» - не маркетинговая болтовня. Это правда.
Компании хранят хэши паролей, а не сами пароли.
Как работает хэширование:
› Односторонний процесс (обратного пути нет)
› Один и тот же ввод = один и тот же вывод
› Разный ввод = разный вывод
from hashlib import sha256
# всегда будет один и тот же результат для "mySecret123"
saved_password = sha256(
"mySecret123".encode()
).hexdigest()
# Нельзя вернуть исходный пароль "mySecret123"
# Но можно захэшировать ввод и сравнить
password = sha256(
input("Введите пароль: ").encode()
).hexdigest()
if password == saved_password:
print("Добро пожаловать!")
else:
print("Доступ запрещён!")
Как рождаются многостраничные регламенты и политики
👉 @PythonPortal
Вот она сила YOLO: обучена на ноутбуке примерно за час, на датасете с Kaggle.
И всё это примерно 100 строк Python-кода.
С таким проектом можно хоть стартап запускать, а ушло всего пару часов.
👉 @PythonPortal
На GitHub вышел новый бесплатный Git-клиент
Многие новички, начав пользоваться Git для управления кодом, быстро устают от кучи сложных команд в консоли. А хорошие визуальные клиенты, где всё можно делать мышкой, обычно платные и это раздражает. 😡
Недавно на GitHub появилась полностью бесплатная и открытая альтернатива. Открытый, без ограничений и с удобным интерфейсом. Поддерживает всё: коммиты, пуши, мерджи, ребейзы, работу с ветками, подмодулями и даже сравнение изображений.
Доступен для Windows, macOS и Linux (Flatpak).
github.com/JetpackDuba/Gitnuro
👉 @PythonPortal
Умножение матриц для чайников
Заценить: http://matrixmultiplication.xyz/
👉 @PythonPortal
Promptify — новая Python-библиотека для управления промптами LLM
Promptify объединяет промптер, LLM и pipeline, чтобы решать задачи NLP с помощью больших языковых моделей.
С её помощью можно легко генерировать промпты для популярных моделей вроде GPT, PaLM и других — под разные NLP-задачи.
Например, можно собрать пайплайн для классификации медицинских симптомов: промпт + модель + пайплайн = готовое решение.
👉 @PythonPortal
Совет по чистому коду в Python:
Используйте модуль secrets для генерации криптографически стойких случайных строк — например, одноразовых паролей или токенов доступа.
Он безопаснее, чем random, и подходит для любых задач, связанных с безопасностью.
# генерация случайного пароля
import string
import secrets
alphabet = string.ascii_letters + string.digits
password = ''.join(secrets.choice(alphabet) for i in range(8))
# генерация токена для восстановления пароля
import secrets
url = f'https://johndoe.com/reset-password/?token={secrets.token_urlsafe()}'
Кортежи используют меньше памяти, чем списки того же размера
>>> import sys
>>> sys.getsizeof(tuple(iter(range(20))))
200
>>> sys.getsizeof(list(iter(range(20))))
216
Они сделали первый шаг к восстанию
👉 @PythonPortal
Крутейший интерактивный учебник по теории вероятностей и статистике
Внутри наглядные визуализации, интерактивчики и минимум сухой теории. Можно покрутить распределения, посэмплить выборки, поиграться с доверительными интервалами и наглядно увидеть, как это всё работает
Забираем тут, советую открывать с десктопа
👉 @PythonPortal
Те, кто стал легендой, остаются навсегда в сердце и памяти каждого
👉 @PythonPortal
У VK миллионы пользователей. А теперь представьте, сколько легаси и логов.
В канале Backend VK Hub инженеры VK рассказывают о том, что происходит за кулисами больших сервисов и как справляться со всей этой красотой.
Подписывайтесь, если хочется не только читать, но и обмениваться опытом с практикующими инженерами.
Python-библиотека RetinaFace для детекции лиц и работы с ключевыми точками (глаза, нос, рот)
Поддерживает выравнивание лиц, легко ставится через pip install retina-face и работает на основе глубинных моделей из проекта insightface.
Отличный инструмент для задач в области компьютерного зрения и face recognition.
Примеры использования:
from retinaface import RetinaFace
resp = RetinaFace.detect_faces("img1.jpg")
print(resp)
{
"face_1": {
"score": 0.9993440508842468,
"facial_area": [155, 81, 434, 443],
"landmarks": {
"right_eye": [257.82974, 209.64787],
"left_eye": [374.93427, 251.78687],
"nose": [303.4773, 299.91144],
"mouth_right": [228.37329, 338.73193],
"mouth_left": [320.21982, 374.58798]
}
}
}
Прокачай свой путь в обучении 🚀
Нашлась бесплатная платформа, где можно изучать любые темы в формате карт знаний. Строй собственные маршруты, визуализируй связи между понятиями и прокачивай то, что интересно именно тебе.
Попробуй здесь: https://learn-anything.xyz/
👉 @PythonPortal