52808
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - ml 📚 @pythonlbooks -📚books
Стартовал набор в ШАД — успейте подать заявку!
Технологии меняют нашу реальность, но за их развитием стоят люди, которые умеют находить нестандартные решения. И именно в Школе анализа данных Яндекса готовят таких специалистов! Здесь амбициозные и увлечённые студенты:
- погружаются в машинное обучение, Data Science и искусственный интеллект;
- перенимают опыт экспертов из индустрии;
- учатся решать задачи, стоящие перед ведущими IT-компаниями и исследовательскими центрами.
Учёба в ШАДе — это серьёзный вызов даже для тех, кто уже знаком с анализом данных. Поступить непросто, но если вы готовы к интенсивной нагрузке, нестандартным кейсам и полной пересборке своего мышления — это место для вас! За 2 года обучения вы получите инструменты и навыки, которые позволят работать над сложнейшими задачами индустрии, запускать собственные проекты и двигать науку вперёд.
Занятия полностью бесплатны и проходят по вечерам. Если в вашем городе нет филиала, можно учиться онлайн. Готовы бросить вызов данности? Тогда подавайте заявку до 4 мая!
Аналитиков данных становится все больше, а вы до сих пор не понимаете, что это за специалисты, и чем они занимаются?
Онлайн-школа Data Science karpovꓸcourses приглашает на бесплатный вебинар, где вы не только узнаете все о востребованной профессии, но еще и поймете, подходит ли вам эта сфера, и как начать развиваться в ней!
Старт: 15 апреля в 19:00 мск.
Спикер вебинара — преподаватель karpovꓸcourses и Team lead команды продуктовой аналитики в Raiffeisen CIB — расскажет о том, какие навыки нужны для старта карьеры, и с какими задачами работают аналитики каждый день.
А в конце вебинара вас ждет бонус от школы karpovꓸcourses — карьерный гайд и промокод на скидку на обучение.
Регистрируйтесь, чтобы не упустить возможность узнать больше о профессии аналитика данных и сделать шаг к новой карьере →
https://clck.ru/3L4Y8K/?erid=2VtzqwmamE1
Реклама. ООО «Карпов Курсы», ИНН: 7811764627, erid: 2VtzqwmamE1
🌟 NVIDIA добавила нативную поддержку Python в CUDA.
Python уже несколько лет уверенно лидирует среди языков программирования, а теперь стал ещё ближе к железу. На GTC 2025 NVIDIA объявила о полноценной интеграции Python в свой CUDA-стек.
Это значит, что писать код для GPU можно будет напрямую на Python — без погружения в C++ или Fortran. Как подчеркнул Стивен Джонс, архитектор CUDA, цель — сделать инструмент естественным для Python-разработчиков: «Это не перевод синтаксиса C на Python. Все должно работать так, как привыкли разработчики».
Раньше CUDA требовала глубокого понимания низкоуровневых языков и это здорово ограничивало аудиторию. Сейчас, когда Python стал стандартом в ML и DS, NVIDIA открывает двери для миллионов программистов. По данным The Futurum Group, в 2023 году CUDA использовали 4 миллиона человек — теперь их число может резко вырасти.
Техническая часть такая же обширная, как и ожидания этого события профессиональным сообществом.
🟢Во-первых, появилась библиотека cuPyNumeric — аналог NumPy, который переносит вычисления с CPU на GPU буквально заменой импорта.
🟢Во-вторых, CUDA Core переосмыслен для Python: здесь сделан упор на JIT-компиляцию и минимизацию зависимостей.
🟢В-третьих, добавлены инструменты для профилирования и анализа кода, а ускоренные C++-библиотеки теперь доступны из Python без потерь в производительности.
Но главное — новый подход к параллельным вычислениям. Вместо ручного управления потоками, как в C++, NVIDIA предлагает модель CuTile, которая оперирует массивами, а не отдельными элементами. Это упрощает отладку и делает код читаемым, не жертвуя скоростью. По сути, разработчики получают высокоуровневую абстракцию, скрывающую сложности железа, но сохраняющую гибкость.
Пока CuTile доступен только для Python, но в планах — расширение для C++. Это часть стратегии NVIDIA по поддержке новых языков: Rust и Julia уже на походе.
Python-сообщество уже может экспериментировать — например, интегрировать CUDA-ядра в PyTorch или вызывать привычные библиотеки. Теперь даже те, кто никогда не писал на C++, смогут использовать всю мощь GPU — осталось проверить, как это скажется на скорости создания прекрасных LLM светлого будущего.
🔜 Посмотреть полную презентацию на GTC 2025
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Python #CUDA #NVIDIA
🧠 Python-задача на внимательность и знание подводных камней
Что выведет этот код?
def make_funcs():
funcs = []
for i in range(3):
def wrapper(x=i):
return lambda: x
funcs.append(wrapper())
return funcs
a, b, c = make_funcs()
print(a(), b(), c())
🚀 Как Duolingo ускорил микросервисы на 40% с помощью асинхронного Python 🐍⚡
Duolingo рассказали, как им удалось значительно повысить производительность своих Python-сервисов, переведя их на async/await, и сделали это не ради хайпа, а ради экономии.
💸 Мотивация: производительность и снижение затрат
Duolingo работает с большим количеством микросервисов, обрабатывающих огромные объёмы трафика. Несмотря на высокую нагрузку, многие их Python-сервисы простаивали в ожидании I/O — например, сетевых запросов или операций с базой данных. Это означало неэффективное использование CPU, а значит — деньги на облачный хостинг тратились зря.
Асинхронный код — способ “переключаться” между задачами во время ожидания, используя CPU с большей отдачей. Именно это стало главной мотивацией: не “просто быть async”, а снизить расходы.
⚙️ Как проходила миграция
Процесс был постепенным и продуманным. Ниже ключевые шаги:
▪ Переход не “всё или ничего”
Команда не бросалась переписывать весь сервис с нуля. Они начали с конвертации отдельных маршрутов (routes) на async def, добавляя поддержку асинхронности по частям.
▪ Инструменты постепенно адаптировали
Библиотеки и инструменты внутри компании пришлось обновить:
▪ свой HTTP-клиент переписали под aiohttp,
▪ систему аутентификации сделали совместимой с async-контекстами,
▪ логирование, трассировка и метрики обновили под async-архитектуру.
▪ Тесты и инфраструктура
Асинхронные изменения требовали пересмотра тестов. Они внедрили поддержку pytest-asyncio и переосмыслили подход к мокам и фикстурам.
▪ Запуск в проде — поэтапно
Сначала маршруты работали в синхронном режиме. Потом их перевели в async-режим и замерили разницу. Так удалось отловить “узкие места” до массового внедрения.
📈 Результаты: +40% производительности на инстанс
▪ У каждого экземпляра микросервиса CPU начал использоваться эффективнее.
▪ Снизилось среднее время ответа (latency).
▪ Уменьшилось количество необходимых инстансов — экономия в $$$.
▪ Код стал удобнее масштабировать и поддерживать в I/O-интенсивной среде.
Пока один запрос “ждёт”, процессор может выполнять другие задачи.
🔍 Выводы
Duolingo подчёркивает:
асинхронность не нужна “просто потому что модно”.
Но если у вас сервис с большим числом I/O-операций и важна производительность — async Python может дать реальный прирост и экономию.
➡ Оригинальный пост
@pythonl
🖥 Разработка игры в стиле Mario с нуля на Python
Создание собственной игры в духе легендарного Super Mario Bros — это отличный способ прокачать навыки программирования, погрузиться в основы геймдева и просто повеселиться.
Гайд по разработке простой платформенной игры с нуля Python, используя библиотеку Pygame.
📌 Гайд
@pythonl
🔌 python-kasa — управление умными устройствами TP-Link из Python.
Если у вас есть умные розетки, лампы или другие устройства TP-Link и вы хотели бы автоматизировать их через Python, обратите внимание на эту библиотеку. С её помощью можно легко включать/выключать устройства, проверять их статус и даже управлять через командную строку. Поддерживаются как модели Kasa, так и Tapo, включая розетки, выключатели, лампы и даже камеры.
🤖 GitHub
@pythonl
🗣 OuteTTS 1.0 — это современный open-source инструмент для синтеза речи (Text-to-Speech), который делает акцент на высоком качестве озвучки, клонировании голоса и поддержке множества языков. Основные особенности:
🔊 Ключевые возможности:
Высокая производительность:
Способен генерировать аудио до 42 секунд (~8192 токена) за один прогон.
Однако для наилучших результатов рекомендуется ограничиваться ~7000 токенами.
- Поддержка клонирования голоса:
Использует референсный голос (speaker reference) длиной, например, 10 секунд. В таком случае контекст для синтеза сокращается: доступно около 32 секунд активного контента (из 42).
- 20 языков:
Поддерживает озвучку на 20 различных языках, что делает его универсальным решением для мультиязычных проектов.
🛠️ Под капотом:
Хотя подробностей о модели в описании немного, из GitHub-репозитория следует, что:
Используются современные архитектуры трансформеров для TTS.
Поддерживается реалистичное клонрование голоса по короткому фрагменту.
Скорость генерации и качество аудио находятся на уровне лучших TTS-систем с открытым кодом.
Установка: git clone https://github.com/edwko/OuteTTS.git
cd OuteTTS
pip install -r requirements.txt
python
from outetts import OuteTTS
tts = OuteTTS(
reference_speaker_path="reference_audio/igor_voice.wav",
language="ru" # поддерживаются и другие языки, например: "en", "ja"
)
text = "Привет, Python разработчик! Я твой кастомный голосовой ассистент."
audio = tts.generate(text)
with open("output.wav", "wb") as f:
f.write(audio)
🖥 DeepGit: Repo Discovery — это открытый AI-инструмент, который помогает находить полезные репозитории на GitHub с помощью семантического поиска.
Он основан на системе LangGraph, использует анализ кода, документации и сигналов из сообщества, чтобы отфильтровывать малоизвестные, но перспективные проекты.
Ключевые возможности:
▪ Семантическая проверка: ищет не просто по ключевым словам, а «понимает» содержание.
▪ Многогранный анализ: учитывает не только код, но и документацию, активность и отзывы сообщества.
▪ GitHub-интеграция: фокусируется на данном экосистемном источнике, упрощая отбор качественных проектов.
🖥 GitHub
@pythonl
Последний шанс попасть на ключевое ИТ-событие весны — Data Fusion 2025!
Уже 16–17 апреля в Москве состоится одна из крупнейших конференций по анализу данных и ИИ. Если вы еще не зарегистрировались — поторопитесь!
Data Fusion 2025 — это не просто конференция, а место, где ежегодно собираются разработчики, аналитики, инженеры данных, исследователи, бизнес и госструктуры, чтобы обсудить, как ИИ и данные меняют индустрию.
Что в программе?
✔️ 70+ сессий — от ML-инфраструктуры до внедрения генеративных моделей
✔️ 250+ экспертов — разработчики, архитекторы, лидеры компаний и науки
✔️ Тренды и инсайты этого года — новые подходы к DataOps и управлению качеством данных
✔️ Кейсы от топовых ИТ-компаний — только актуальные и проверенные решения
📌Москва, технологический кластер «Ломоносов», 16-17 апреля.
Не откладывайте на потом, регистрирация скоро закроется 💣 — https://data-fusion.ru/. Участие бесплатное!
—
*ML — машинное обучение
*DataOps — методология разработки и предоставления данных
Model Context Protocol – незаменимый инструмент для ML-соревнований, где нужно использовать всю мощь LLM. С помощью нового стандарта подключения AI-ассистентов к бизнес-приложениям от Anthropic ты сможешь интегрировать ИИ в свой проект – идеальное решение для хакатона, где время ограничено.
В новой статье разбираемся, как устроен протокол, как поднять собственный MCP-сервер и использовать его в IT-соревнованиях. Ты узнаешь про:
🔤 Архитектуру Model Context Protocol.
🔤 Основные возможности стандарта.
🔤 Примеры реализации: от простых к сложным.
Сосредоточься на создании уникального AI-ассистента. Как это сделать? Ответ в статье: https://cnrlink.com/mcpitonecuppydjango
А проверить всю мощь MCP можно на IT_ONE Cup. ML Challenge. Зарегистрируйся, выбери один из трех треков и раздели призовой фонд в 1 500 000 рублей.
MCP станет одним из важных инструментов для разработки ИИ-помощников в задачах соревнования:
🔤 Динамические контекстные подсказки для системного аналитика.
🔤 AI-генератор дизайн-макетов по описанию требований.
🔤 Система визуализации BPMN-диаграмм.
MCP позволит использовать локальные модели, которые сделают решения более автономными и безопасными – их будет легче адаптировать под задачи соревнования.
Регистрация открыта до 11 апреля включительно: https://cnrlink.com/itonecupmlpydjangomcp
Как получилась онлайн-магистратура «Фронтенд- и бэкенд-разработчик»
от Яндекс Практикума и ИТМО?
Мы взяли всё лучшее от классического образования, перевели в онлайн, добавили практики и выкрутили актуальность на максимум.
Приходите на день открытых дверей, чтобы узнать больше:
— Расскажем про разные траектории обучения на программе: как после выпуска стать фронтенд- или бэкенд-разработчиком.
— Обсудим уровни программы — базовый и продвинутый: чему научится студент без опыта в IT и зачем магистратура разработчику с опытом.
— Поделимся, как устроено обучение на очной онлайн-программе Яндекса и ИТМО.
— Поговорим про поступление: сроки, экзамены, документы, оплата.
Ждём вас 16 апреля в 19:00 мск.
→ Зарегистрироваться на событие
Highload буткемп: Системный дизайн, Производительность и Масштабирование
Приглашаем на курсы для прокачки навыков архитектора и проектировщика на весеннем highload-потоке от DevHands.
🌐 Приходите на уникальный образовательный трек без отрыва от работы (занятия вечером), в рамках которого вы:
🤩 изучите ключевые хайлоад-паттерны и получите навыки проектирования систем с миллионной аудиторией (балансировка, масштабирование, высокая доступность, шардинг, CAP/PACELS, транзакционные очереди и многое другое)
🤩 поупражняетесь в системном дизайне и проектировании, и получите живую обратную связь на реальных задачах: магазин/маркетплейс, объявления, соцсети, такси/доставка и тд.
🤩 погрузитесь в highload максимально, при желании в первый же день получите в управление свою инфраструктуру, попробуете “выжать” 100K RPS из своих сервисов, получите уникальный опыт работы с кластерными решениями - Redis, SPQR, CockroachDB
🤩 научитесь планировать нагрузку и связывать бизнес-показатели с нефункциональными требованиями к системе
🤩 попрактикуетесь в проведении и прохождения секций системного дизайна на интервью
Только «живые» онлайн-сессии: лекции, брейнштормы, презентации домашних проектов.
🗓 Старт потока 22 апреля, изучайте программу и записывайтесь:
🤩 Буткэмп “Производительность и масштабируемость” для тех, кто хочет поработать с собственной инфрой
🤩 Курс “Системный дизайн высоконагруженных проектов” для тех, кто хочет только практику проектирования “у доски”
🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands, основатель школы и автор курса Алексей Рыбак, ex-СТО Badoo и Yum! Brands, с многолетним опытом высоконагруженных проектов и управления глобальными технологическими организациями, член программного комитета Highload.
Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2Vtzqv8dwE1
⚡️ Asyncer — мини-библиотека для удобной работы с асинхронным кодом от создателя FastAPI. Важно уточнить, что это не фреймворк, а набор хелперов, которые упрощают работу с асинхронностью: делают код чище, а подсказки в IDE — полезнее.
Библиотека заточена под удобство разработчика: улучшает автодополнение, помогает избегать ошибок на этапе проверки типов данных и снижает барьер для смешивания асинхронного и синхронного кода. Сейчас в Asyncer всего 4 функции, так что интеграция в проект займёт минуты.
🤖 GitHub
@pythonl
🖥 FinMind — проект, предлагающий более 50 автоматически обновляемых датасетов, охватывающих рынки Тайваня, США и мировые активы.
Причем это не просто архив исторических котировок. Здесь собраны:
▪️Технические данные (от тиковых данных до индикаторов PER/PBR)
▪️Отчётность, дивиденды, выручка
▪️Фьючерсы, опционы
▪️Ставки ЦБ, сырьё, облигации
💯 При этом проект полностью открыт и ориентирован на образовательные цели. Данные доступны через простой Python-клиент, что делает FinMind удобной альтернативой платным Bloomberg Terminal или Quandl для учебных проектов и прототипирования.
🤖 GitHub
@pythonl
🧠 Влияет ли кэш CPU на производительность Python-кода?
Лукас Аткинсон провёл серию тестов, чтобы проверить, как поведение CPU-кэша влияет на время выполнения Python-кода. Результаты удивляют.
🔍 Ключевые выводы:
- Последовательный доступ к спискам быстрее, чем случайный
- При 200k элементах случайный доступ медленнее на 47%
- При 1.6M элементов — почти в 4 раза
- Python чувствителен к низкоуровневым аспектам памяти, в том числе CPU-кэшу
💡 Совет: при работе с большими объёмами данных используй последовательный доступ — это реально ускоряет код.
📖 Читать подробнее: lukasatkinson.de
@pythonl
🖥 Строковый метод translate позволяет заменять (или удалять) несколько символов строки за один проход. (Похоже на множественные вызовы метода replace.)import string
s = "Hello, world!"
print(s.translate(str.maketrans("", "", string.punctuation)))
# Hello world
Строковый метод translate ожидает «таблицу перевода», которую мы создаем с помощью вспомогательного метода класса maketrans.
Третий аргумент (string.punctuation в примере) — это строка символов, которые мы хотим удалить.
Значение string.punctuation
!'#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_{|}~`
Суть шпаргалки: Она показывает, как эффективно удалить все стандартные знаки препинания из строки в Python, используя комбинацию методов str.maketrans для создания "инструкции" по удалению и str.translate для применения этой инструкции к строке.
@pythonl
🐍 Задача по Python: Замыкания и области видимости
Что выведет следующий код?
def outer():
x = 5
def inner():
nonlocal x
x += 1
return x
return inner
f = outer()
print(f())
print(f())
print(f())
7
8
5
5
6
6
outer создаёт замыкание. Переменная x сохраняется между вызовами f, потому что inner — замыкает x и изменяет её с помощью nonlocal. Это классический пример использования замыканий в Python.
🚀 Автоматизируй Docker для Python за 1 команду с Python
📦 Dockerpyze — мощный опенсорс-инструмент, который превращает любой Python-проект на uv или poetry в Docker-образ без ручной возни.
💡 Просто добавь - [tool.dpy] в pyproject.toml, укажи entrypoint — и собирай образы одной командой. Без Dockerfile, без боли.
🔧 Поддерживает:
✅ PEP-621
✅ uv и poetry
✅ кастомные переменные, порты и зависимости
✅ CI/CD (в т.ч. GitHub Actions)
🔥 Подходит для быстрой упаковки ML-сервисов, REST API, CLI-инструментов и всего, что крутится на Python.
▪ Github
#python #docker #poetry #uv #devtools #opensource #cli
@pythonl
🚀 Летняя школа бэкенда Яндекса открыла набор!
Хочешь провести лето с пользой, развивая реальные сервисы в команде с профи? Это твой шанс!
Если ты:
• Уверенно пишешь на Python, Java или C++
• Понимаешь основы алгоритмов и структур данных
— подавай заявку в Летнюю школу бэкенд‑разработки Яндекса.
🗓 Формат обучения:
• 2 июня – 27 июля — онлайн-лекции и практика
• 28 июля – 24 августа — работа над проектами (онлайн или офлайн)
💡 Что тебя ждёт:
• Реальные задачи и работа в фулстек-команде
• Наставничество от инженеров Яндекса
• Возможность получить офер: >50% выпускников становятся стажёрами или сотрудниками компании
• Нетворкинг, лекторий и крутая атмосфера
📍Участие бесплатное.
🕓 Заявки принимаются до 27 апреля. Не упусти!
🔗 Подробнее
#backend #летняяшкола #яндекс #стажировка #разработка #python #java #cplusplus
⚡️Поступили новости от Kaspersky!
В «Лаборатории Касперского» стартовал набор на оплачиваемую стажировку SafeBoard по нескольким направлениям тестирования! Если ты студент вуза Москвы/МО или учишься в Школе 21 и готов(а) работать от 20 часов в неделю, присоединяйся к нашим IT-командам.
Ты научишься интересным задачам:
Разрабатывать подходы и методики тестирования;
Анализировать требования и проектную документацию;
Участвовать в развитии тестового фреймворка на Python;
Поддерживать CI/CD;
Расширять тестовое покрытие для KasperskyOS.
Тебя ждет зарплата, компенсация питания и крутая атмосфера в офисе: спортзал, сауна, игровые комнаты, кофейные паузы и многое другое 😇
Делай крутые тесты, регистрируйся https://kas.pr/bn12?erid=2W5zFJhkKRr
Реклама. Рекламодатель АО «Лаборатория Касперского» ИНН 7713140469
Инженеры и любители работать с железом, отмечаем даты: 25 и 26 апреля в Москве пройдет Repair Cafe.
Когда-то Яндекс начинался с Поиска, а сегодня в компании полный in-house цикл производства железа: роботы-доставщики, автономный транспорт, умные устройства для дома и многое другое. И для тех, кто разделяет этот инженерный дух и не боится пробовать и создавать, Яндекс проводит Repair Cafe.
Оба дня будет работать мастерская — сердце всего мероприятия. Место для тех, кто хочет припаять контакты, починить наушники или разобрать проигрыватель под чутким присмотром опытных наставников. Там же будет доступно целое меню паяльников и нужных запчастей. А любителей ретро-железа ждет починка культового ПК «Ленинград», который выпускался еще в конце 80-х годов.
Кроме того, можно послушать доклады, где спикеры поговорят про неочевидные особенности термодизайна серверов и расскажут, как им удалось сделать устройство для чтения ДНК напильником.
Зарегистрироваться и ознакомиться с программой можно здесь. Прием заявок открыт до 16 апреля.
🖥 Ibis — SQL и Python в одном флаконе
Надоело переключаться между SQL и pandas?
Ibis — это библиотека, которая объединяет лучшее из двух миров: SQL-запросы и Python-пайплайны в одном коде.
📦 Установка (с DuckDB и примерами):
bash pip install 'ibis-framework[duckdb,examples]'
import ibis
penguins = ibis.examples.penguins.fetch()
# SQL внутри Python
res = penguins.sql(\"""
SELECT species, island, count(*) AS count
FROM penguins GROUP BY 1, 2
\""")
# Python-стиль фильтрации и сортировки
res.order_by("count")
┏━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━┓
┃ species ┃ island ┃ count ┃
┡━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━━━━━╇━━━━━━━┩
│ string │ string │ int64 │
├───────────┼───────────┼───────┤
│ Adelie │ Biscoe │ 44 │
│ Adelie │ Torgersen │ 52 │
│ Adelie │ Dream │ 56 │
│ Chinstrap │ Dream │ 68 │
│ Gentoo │ Biscoe │ 124 │
└───────────┴───────────┴───────┘
🖥 Watchdog — это библиотека, специализирующаяся на отслеживании изменений в файловой системе, но в стильном дизайне.
Инструмент даёт возможность фиксировать любые операции с файлами и директориями (создание, удаление, модификация, перемещение) и поддерживает работу в средах Linux, macOS и Windows
Библиотека будет особенно полезна в таких случаях, как:
▪ автоматический перезапуск серверов при обновлениях файлов
▪ обработка вновь загружаемых файлов в заданную директорию
▪ синхронизация содержимого папок
▪ создание механизмов резервного копирования, оперативно реагирующих на изменения
🔗 Watchdog
🔗 Документация
@pythonl
🗂️ Ballista — распределённый движок запросов, построенный на базе Apache DataFusion. Инструмент позволяет параллельно выполнять запросы на множестве узлов, сохраняя совместимость с существующими SQL-запросами, включая сложные JOIN, подзапросы и CTE.
Развёртывание упрощено благодаря Docker-образам и поддержке Kubernetes, а встроенные бенчмарки показывают, что Ballista уже способна конкурировать с Spark по скорости обработки TPC-H-подобных запросов.
🤖 GitHub
@pythonl
🖥 Вот 17 топовых GitHub-репозиториев для изучения Python с ссылками:
1. 30-Days-Of-Python — 30-дневный челлендж по основам Python.
2. Python Basics — азы Python для новичков, просто и с примерами.
3. Learn Python — справочник с кодом, пояснениями и практикой.
4. Python Guide — гайд по практикам, инструментам и сложным темам.
5. Learn Python 3 — руководство по Python 3 с практикой для начинающих.
6. Python Programming Exercises — 100+ задач по Python.
7. Coding Problems — алгоритмы и структуры данных для собесов.
8. Project-Based-Learning — Python через реальные проекты.
9. Projects — идеи проектов для прокачки навыков.
10. 100-Days-Of-ML-Code — ML на Python шаг за шагом.
11. TheAlgorithms/Python — алгоритмы и структуры данных на Python.
12. Amazing-Python-Scripts — полезные скрипты: от утилит до автоматизации.
13. Geekcomputers/Python — скрипты для сети, файлов и задач.
14. Materials — код и проекты от Real Python.
15. Awesome Python — топ фреймворков, библиотек и ресурсов.
16. 30-Seconds-of-Python — короткие сниппеты для быстрых решений.
17. Python Reference — скрипты, туториалы и лайфхаки.
#python #github #learning
@pythonl
📚 Cosmic Python: Building Clean Architectures for Welcome Failure"
Бесплатная книга, которая проведет читателя через процесс построения сложного приложения на Python с использованием современных архитектурных подходов.
Целевая аудитория: Python-разработчики, которые уже знакомы с основами языка, но хотят научиться проектировать и строить большие приложения, избегая кривой структуры проектов и "спагетти-кода".
Ключевые темы и концепции, анонсированные в предисловии:
▪ Архитектурные паттерны: В частности, акцент на чистых архитектурах (Clean Architecture), таких как Ports and Adapters (Hexagonal Architecture). Идея в том, чтобы изолировать ядро бизнес-логики от внешних зависимостей (базы данных, веб-фреймворки, внешние API).
▪ Предметно-ориентированное проектирование (Domain-Driven Design - DDD): Как моделировать сложную бизнес-логику, фокусируясь на предметной области.
▪ Событийно-ориентированная архитектура (Event-Driven Architecture - EDA): Использование событий для взаимодействия компонентов системы, что способствует слабой связанности.
▪ Разделение ответственности запросов и команд (Command Query Responsibility Segregation - CQRS): Паттерн для разделения операций чтения и записи данных, что может улучшить производительность и масштабируемость.
▪ Тестирование: Подчеркивается важность тестирования на разных уровнях (модульное, интеграционное, сквозное) как неотъемлемой части процесса разработки и поддержки архитектуры.
▪ Управление зависимостями (Dependency Injection): Техники для создания слабосвязанных компонентов.
🔗 Книга
🖥 Textcase — это библиотека на Python, предназначенная для преобразования строк между различными стилями написания (кейсов).
Библиотека поддерживает такие форматы, как snake_case, kebab-case, camelCase, PascalCase, CONSTANT_CASE, а также преобразование в нижний, верхний и титульный регистры.
Основные особенности Textcase:
- Обработка акронимов: корректно распознает и форматирует акронимы в строках, например, HTTPRequest.
GitHub
- Поддержка символов вне ASCII: правильно работает с символами, выходящими за пределы ASCII. Однако библиотека не делает выводов о языке ввода; например, диграф 'ij' в голландском не будет капитализирован как единый символ.
- Высокая производительность: эффективная реализация без использования регулярных выражений.
- Отсутствие внешних зависимостей: библиотека не имеет внешних зависимостей, что делает ее легковесной и простой для интеграции.
Установка:pip install textcase
Пример использования:from textcase import case, convert
print(convert("example string", case.SNAKE)) # example_string
print(convert("ExampleString", case.KEBAB)) # example-string
print(convert("example-string", case.CAMEL)) # exampleString
print(convert("Example String", case.PASCAL)) # ExampleString
🖥 Github
📌 Документация
⚡️Поступили новости от Kaspersky!
В «Лаборатории Касперского» стартовал набор на оплачиваемую стажировку SafeBoard по нескольким направлениям тестирования! Если ты студент вуза Москвы/МО или учишься в Школе 21 и готов(а) работать от 20 часов в неделю, присоединяйся к нашим IT-командам.
Ты научишься интересным задачам:
Разрабатывать подходы и методики тестирования;
Анализировать требования и проектную документацию;
Участвовать в развитии тестового фреймворка на Python;
Поддерживать CI/CD;
Расширять тестовое покрытие для KasperskyOS.
Тебя ждет зарплата, компенсация питания и крутая атмосфера в офисе: спортзал, сауна, игровые комнаты, кофейные паузы и многое другое 😇
Делай крутые тесты, регистрируйся https://kas.pr/bn12?erid=2W5zFJhkKRr
Реклама. Рекламодатель АО «Лаборатория Касперского» ИНН 7713140469
🔎 ClatScope — это мощный инструмент для проведения разведки с использованием открытых источников (OSINT), разработанный для сбора разнообразной информации об IP-адресах, доменах, электронных почтах, номерах телефонов и многом другом!
🔐 Лицензия: Apache-2.0
🖥 Github
@pythonl