52807
по всем вопросам @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ai_machinelearning_big_data -ML @ArtificialIntelligencedl -AI @datascienceiot - ml 📚 @pythonlbooks -📚books
🖥 Большинство “парсеров” умирают через 2 дня.
Ты научишься делать те, которые живут в проде.
Это не про BeautifulSoup ради галочки.
Это про системы сбора данных, которые:
• не падают от мелких правок на сайте
• собирают данные в разы быстрее
• обновляют всё сами по расписанию
• обходят ограничения и баны
• выглядят как сервис, а не хаос из файлов
Ты начнёшь видеть сайты не как страницы, а как источники данных, к которым можно подключиться.
В итоге ты сможешь:
• забирать данные для своих проектов
• автоматизировать чужую рутину
• делать инструменты для аналитики
• брать коммерческие заказы на сбор данных
Это навык, который напрямую превращается в деньги.
Не “знаю Python”, а умею добывать данные из интернета профессионально.
🎁 48 часов скидка 50% на Stepik: https://stepik.org/a/269942/
Как все представляют завтрак разработчика в 2026 году 🤩
На самом деле утро начинается с мысли: «Как кодить еще лучше?»
Если вы уже освоили базу по Python и ищете зону роста, пройдите бесплатный мини-курс в Академии Selectel.
В программе:
🔸 набор Python-инструментов и расширений, которые ускоряют кодинг;
🔸 гайд по работе с библиотекой Tkinter, чтобы создавать приложения с графическим интерфейсом;
🔸 инструкция по основам парсинга данных с веб-сайтов и многое другое.
Закрепить полученные знания вы сможете тут же — эксперты собрали базу задач с готовыми ответами.
Все материалы бесплатные. До роскошного IT-завтрака осталось пройти курс в удобное время: https://slc.tl/leedt?2W5zFGhkak8
🧠 Продвинутые советы по работе с Regex в Python
Всегда компилируй регулярные выражения. Это ускоряет работу при многократном использовании, делает код чище и упрощает тестирование.
import re
RE_EMAIL = re.compile(r"\b[A-Z0-9._%+-]+@[A-Z0-9.-]+\.[A-Z]{2,}\b", re.I)
emails = RE_EMAIL.findall(text)
RE_DATE = re.compile(r"""
\b
(?P<year>\d{4})-(?P<month>0[1-9]|1[0-2])-(?P<day>0[1-9]|[12]\d|3[01])
\b
""", re.VERBOSE)
re.findall(r"(?:https?://)?(?:www\.)?example\.com/\S+", text)
\A и \Z безопаснее для валидации, чем ^ и $, которые зависят от флага MULTILINE.
re.match(r"\A\d+\Z", "123\n")
re.search(r"<[^>]{0,2000}>", html)
m = re.search(r"(?<=token=)[^\s]+", s)
re.fullmatch(r"[a-z0-9_-]{3,32}", username)
RE_NUM = re.compile(r"\d+")
masked = RE_NUM.sub(lambda m: "*" * len(m.group(0)), s)
pip install regex
🐍 Самая крутая фича Python 3.14 - `sys.remote_exec()` (объясняю по-человечески)
Идея простая:
✅ у тебя уже запущено Python-приложение (например FastAPI в Docker/K8s)
✅ оно уже дошло до нужного состояния (в памяти есть переменные, сессии, кеши)
❌ но тебе нужно посмотреть “что внутри” или поставить дебаггер
Раньше ты делал так:
- добавлял debugpy в код
- перезапускал приложение
- заново воспроизводил баг
Python 3.14 даёт новый чит-код:sys.remote_exec() позволяет выполнить кусок Python-кода ВНУТРИ уже работающего Python-процесса.
То есть буквально “вколоть” скрипт в живой процесс.
Это как:
🔹 зайти внутрь процесса
🔹 выполнить print(), импорт, запись переменных
🔹 или даже подключить дебаггер
без рестарта вообще.
Пример: что можно сделать через sys.remote_exec()
Допустим у нас есть работающий процесс Python.
1) Мы хотим “добавить” туда код:
- вывести PID
- посмотреть глобальные переменные
- записать лог
- даже поменять значение переменной
# Этот код выполняется СНАРУЖИ и запускает инжект внутрь процесса
import sys
target_pid = 12345 # PID запущенного Python процесса
payload = r"""
import os
import time
print("✅ Injected into running process!")
print("PID:", os.getpid())
print("Time:", time.time())
# Пример: читаем что есть в глобальном пространстве
g = globals()
print("Globals keys sample:", list(g.keys())[:10])
# Пример: создаём переменную прямо в процессе
INJECTED_FLAG = True
"""
# Новое API Python 3.14
sys.remote_exec(target_pid, payload)
import sys
target_pid = 12345 # PID работающего uvicorn / fastapi процесса
payload = r"""
import debugpy
HOST = "0.0.0.0"
PORT = 5679
debugpy.listen((HOST, PORT))
print(f"🐞 debugpy is listening on {HOST}:{PORT}")
# если хочешь остановить выполнение и ждать пока подключишь IDE:
# debugpy.wait_for_client()
# print("✅ debugger attached!")
"""
sys.remote_exec(target_pid, payload)
SYS_PTRACE (можно читать/менять процессы) - поэтому только для локалки/стендов.
🔥 На stepik вышел курс, который учит Создавать настоящие AI-сервисы, а не просто запускать скрипты?
Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом.
Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям.
Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт.
🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов
👉 Начать учиться на Stepik
🖥 Ты бы поставил в прод пакет, который вышел 2 часа назад?
Обновлять зависимости важно - так ты получаешь новые фичи и фиксы багов.
Но у свежих релизов есть минус:
часто в первые дни всплывают ошибки, несовместимости и неожиданные регрессы, пока комьюнити не успеет всё отловить.
✅ В uv для этого есть опция exclude-newer
Она позволяет задать “период охлаждения” - и пропускать пакеты, которые были выпущены слишком недавно.
Как использовать:
добавь в pyproject.toml:exclude-newer = "7 days"
И при желании поменяй срок под себя (например, 3 дня, 14 дней и т.д.).
Идея простая:
обновляйся регулярно, но не на самых горячих релизах.
https://www.youtube.com/shorts/98q0IkNrBbU
@pythonl
📌 Библиотека алгоритмов робототехники на Python.
PythonRobotics - открытая коллекция кода на Python и учебник по алгоритмам робототехники, которую собрал Ацуши Сакаи.
🟡В проекте есть все:
🟢Локализация (EKF, фильтры частиц, гистограммные фильтры);
🟢SLAM (FastSLAM, ICP-сопоставление);
🟢Планирование пути (A, RRT, Дейкстра, D*, потенциальные поля, решетка состояний);
🟢Отслеживание траекторий (контроллер Стэнли, LQR, MPC);
🟢Навигация для манипуляторов;
🟢БПЛА;
🟢Проектирование движения для двуногих роботов.
К каждой теме есть визуальные анимации, математические объяснения и рабочий код.
Библиотека не перегружена, ее легко читать и понимать, она содержит практические алгоритмы. которые реально используются в индустрии.
Это отличный образовательный ресурс с 2 212 коммитами, вкладом 138 разработчиков и активной поддержкой.
Если вы изучаете робототехнику, создаете автономные системы или преподаете алгоритмы — этот ресурс для вас.
У проекта лицензия MIT, так что можно свободно использовать его в личных или коммерческих проектах.
А еще, это отличный пример, как выглядит хороший опен-сорс: образовательный, практичный, хорошо документированный и развиваемый сообществом.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Robotics #Github
Сел я значит вечером подправить пет-проект и вот как-то закрутилось
@pythonl
🌍 Google выпустили TranslateGemma - открытые модели перевода на базе Gemma 3
Google представили TranslateGemma - набор open-source переводчиков, построенных на Gemma 3.
Что важно:
- это не “чат-LLM, который может переводить”, а отдельная линейка моделей именно под перевод
- доступны размеры 4B / 12B / 27B
- поддержка 55 языков
- фокус на практичности: можно запускать на разном железе и встраивать в приложения
Идея простая:
сделать качественный машинный перевод доступным и открытым, чтобы разработчики могли использовать модели локально, в продуктах и сервисах без привязки к закрытым API.
Ещё один шаг к тому, что перевод становится “базовой функцией” прямо внутри открытых моделей.
Анонс: https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/translategemma/
HF: https://huggingface.co/collections/google/translategemma
@pythonl
🧭 LLMRouter - умная маршрутизация запросов между LLM
UIUC (ULab) выложили LLMRouter - проект про то, что скоро станет стандартом в AI-продуктах:
не выбирать “одну лучшую модель”,
а маршрутизировать запросы между несколькими LLM так, чтобы было:
- дешевле
- быстрее
- точнее
Идея простая:
разные модели сильны в разном.
Одна лучше пишет код, другая - рассуждает, третья - дешёвая для рутины.
Но большинство продуктов до сих пор делают тупо:
“все запросы → одна LLM”.
LLMRouter делает наоборот:
- анализирует входной запрос
- оценивает сложность / тип задачи
- выбирает подходящую модель
- может учитывать цену, latency, качество, политики
В итоге:
✅ обычные вопросы идут в дешёвую модель
✅ сложные reasoning-задачи - в сильную
✅ код/инструменты - в специализированную
✅ и всё это автоматически
Почему это важно:
как только у тебя 3-5 моделей (OpenAI/Anthropic/Gemini/open-source),
маршрутизация превращается в экономию десятков тысяч долларов в месяц.
Короче: это “load balancer” для LLM, но с мозгами.
GitHub: https://github.com/ulab-uiuc/LLMRouter
#LLM #AI #Routing #Agents #MLOps
@pythonl
⚡️ Все шпаргалки для программистов в одном месте.
Внутри много полезного: короткие, понятные подсказки по языкам, технологиям и фреймворкам.
Без регистрации и бесплатно.
https://overapi.com/
@pythonl
🖥 PYTHON СТАРТЕР ДЛЯ ЛЮБОГО ПРОЕКТА
Сохраняй себе это - и используй каждый раз, когда начинаешь новый Python-проект.
Перед тем как писать код, сделай 5 вещей:
- создай правильную структуру проекта
- подними виртуальное окружение
- закрепи зависимости (requirements/poetry)
- добавь линтер и форматтер, чтобы код сразу был норм
- вынеси секреты в .env, а не в код
Это экономит часы на дебаге и делает проект “взрослым” с первой минуты.
1) создать папку проекта
mkdir my_project && cd my_project
2) виртуальное окружение
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
3) базовые файлы
touch main.py requirements.txt .env .gitignore
4) gitignore + env
echo ".venv/
__pycache__/
.env
*.pyc" > .gitignore
# 5) полезный стартовый набор
pip install -U pip
pip install ruff black python-dotenv
🖥 БЫСТРЫЙ СЕРВЕР ДЛЯ PYTHON ЗА 5 МИНУТ
Нужно быстро поднять сервер под Python-проект без лишней возни?
Ставим системные пакеты, создаём отдельного пользователя, настраиваем venv, делаем systemd-сервис и сразу получаем автозапуск + рестарт при падении.
Идеально для FastAPI / Flask / любых API и ботов.
sudo apt update && sudo apt install -y python3-venv python3-pip nginx
sudo useradd -m -s /bin/bash app && sudo mkdir -p /opt/app && sudo chown -R app:app /opt/app
sudo -u app bash -lc 'cd /opt/app && python3 -m venv venv && ./venv/bin/pip install -U pip uvicorn fastapi'
sudo tee /etc/systemd/system/app.service >/dev/null <<'EOF'
[Unit]
After=network.target
[Service]
User=app
WorkingDirectory=/opt/app
ExecStart=/opt/app/venv/bin/uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
Restart=always
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now app
sudo systemctl status app --no-pager
🤖 talk-to-girlfriend-ai - AI-агент для помощи в переписке через Telegram
Это проект Telegram-бота/агента, который помогает придумывать умные и уместные ответы
в переписке — анализирует контекст и предлагает варианты ответа.
Что умеет AI:
- пишет ответы на основе диалога
- генерирует фразы для старта разговора
- помогает формулировать сообщения более интересно
- даёт советы, как поддерживать беседу
- умеет читать и отправлять сообщения через Telegram API
⚡️ Как работает:
- CLI-агент на TypeScript
- мост на Python для работы с Telegram
- AI-ядро (модель)
- semantic search для поиска подходящих фраз
📌 Репозиторий: https://github.com/arlanrakh/talk-to-girlfriend-ai
🚀 Модели IQuest-Coder-V1 для автономного программирования
IQuest-Coder-V1 — это семейство больших языковых моделей, предназначенных для улучшения автономного программирования и интеллектуального анализа кода. Модели используют инновационную многослойную парадигму обучения, обеспечивая выдающиеся результаты на ключевых бенчмарках.
🚀 Основные моменты:
- Достигает лучших результатов на SWE-Bench и других бенчмарках.
- Обучение на основе динамики изменений в репозиториях.
- Два специализированных направления: Thinking и Instruct модели.
- Поддержка контекста до 128K токенов.
- Эффективная архитектура с рекуррентным механизмом.
📌 GitHub: https://github.com/IQuestLab/IQuest-Coder-V1
#python
🎨 Генерация изображений с GLM-Image
GLM-Image — это мощная модель генерации изображений, использующая гибридную архитектуру автогрессивного и диффузионного декодера. Она превосходно справляется с задачами текстового рендеринга и генерации сложной информации, обеспечивая высокое качество изображений и детальную проработку.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка генерации изображений из текста и редактирования изображений.
- Высокая точность рендеринга текста и семантического понимания.
- Модуль обратной связи для улучшения эстетики и детализации.
- Подходит для задач с высокой информационной плотностью.
📌 GitHub: https://github.com/zai-org/GLM-Image
🐋 DeepSeek выпустили DeepSeek-OCR 2 - новое поколение OCR с SOTA качеством
DeepSeek представили DeepSeek-OCR 2 - 3B модель для продвинутого понимания изображений, документов и OCR, которая выходит на уровень SOTA.
Ключевая новинка - DeepEncoder V2.
В отличие от классических vision LLM, которые «читают» картинку как сетку (слева-направо, сверху-вниз), DeepEncoder V2 работает ближе к тому, как читает человек:
- Сначала формируется глобальное понимание изображения
- Затем модель определяет логический порядок чтения — что важно первым, что дальше
Что это даёт на практике
📄 Лучше работает со сложными макетами документов
📊 Корректно читает таблицы
🧾 Связывает подписи и значения
📰 Понимает колонки и структурированный текст
🔀 Надёжнее обрабатывает смесь текста и визуальной структуры
По качеству
- Обходит Gemini 3 Pro на ряде бенчмарков
- Даёт >4% прироста по сравнению с прошлой версией DeepSeek-OCR
И это при размере модели всего 3B параметров.
Можно запускать и дообучать
Теперь DeepSeek-OCR 2 можно удобно запускать и fine-tune через Unsloth по готовому гайду.
🔗 Guide: https://unsloth.ai/docs/models/deepseek-ocr-2
🔗 Model: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-OCR-2
@ai_machinelearning_big_data
#DeepSeek #ocr #opensource
🎙️ NVIDIA выпустила PersonaPlex-7B - open-source голосовая диалоговая модель, которая умеет то, что обычно недоступно классическим пайплайнам: **слушать и говорить одновременно**.
Модель:
- 🔓 бесплатная и полностью открытая (MIT)
- 🤗 веса доступны на Hugging Face
- 🧠 full-duplex conversational model (двусторонний “живой” диалог)
Обычно Voice AI устроен так:
ASR → LLM → TTS
Сначала распознаём речь, потом думаем, потом озвучиваем.
Работает эффективно, но диалог получается “роботным”:
говоришь по очереди, без перебиваний, без живой реакции.
PersonaPlex-7B меняет подход.
Она работает на непрерывных аудио-токенах и использует dual-stream transformer, который генерирует текст и аудио параллельно, а не переключает управление между модулями.
Это даёт:
- мгновенные “угу / да / понял” реакции (back-channel)
- естественные перебивания и уточнения
- нормальный ритм разговора, как у человека
Ещё один плюс: управление “персоной” работает zero-shot, без дополнительного дообучения.
Если ты делаешь голосового ассистента или саппорт-агента с низкой задержкой - это очень сильный шаг вперёд.
https://github.com/NVIDIA/personaplex
@pythonl
🤖 Автоматизация исследований с NotebookLM
Notebooklm-py — это неофициальная библиотека для работы с Google NotebookLM, позволяющая автоматизировать исследовательские процессы, генерировать контент и интегрировать AI-агентов. Подходит для прототипов и личных проектов, используя Python или командную строку.
🚀Основные моменты:
- Интеграция с AI-агентами и Claude Code
- Автоматизация исследований с импортом источников
- Генерация подкастов, видео и учебных материалов
- Поддержка работы через Python API и CLI
- Использование с неофициальными Google API
📌 GitHub: https://github.com/teng-lin/notebooklm-py
⚡️ Дарио Амодеи: софт скоро может стать «почти бесплатным»
CEO Anthropic Дарио Амодеи предупреждает: мы быстро идём к миру, где создание софта становится настолько дешёвым, что будет ощущаться почти бесплатным.
Из-за этого может исчезнуть старая логика рынка:
раньше приложения делали “в массовую дистрибуцию”, чтобы окупить разработку.
А дальше этот принцип может перестать работать.
Возможный сценарий будущего:
- приложения и функции будут генерироваться под конкретный запрос,
- даже для простых задач “на один раз”,
- без долгой разработки, команды и релизных циклов.
Но у этого есть обратная сторона:
карьеры, построенные на традиционной разработке, могут полностью исчезнуть.
По мнению Амодеи, адаптироваться можно, но проблема в том, что многие ещё не понимают масштаб изменения, которое уже началось.
@pythonl
🎨 Генерация изображений с GLM-Image
GLM-Image - это мощная модель генерации изображений, использующая гибридную архитектуру с автогрессивным и диффузионным декодерами. Она превосходно справляется с задачами текстового рендеринга и генерацией изображений с высоким уровнем детализации, поддерживая как текст-в-изображение, так и изображение-в-изображение.
🚀 Основные моменты:
- Гибридная архитектура для высококачественной генерации изображений.
- Поддержка текст-в-изображение и множество задач изображение-в-изображение.
- Модуль обратной связи для улучшения семантического понимания и детализации.
- Высокая точность рендеринга текста в изображениях.
- Доступность через Hugging Face и ModelScope.
📌 GitHub: https://github.com/zai-org/GLM-Image
@pythonl
🕐 FastScheduler: “Celery для запуска скриптов по расписанию, но без боли”
Иногда нужно просто:
- запустить функцию каждые 5 минут
- или каждый день в 09:00
- или по cron
…и всё.
Но Celery для этого — реально оверкилл: брокер, воркеры, Redis/RabbitMQ, отдельная инфраструктура.
FastScheduler решает ровно эту задачу:
✅ *in-process* планировщик задач (никаких Redis / брокеров)
✅ decorator-first API — красиво и быстро
✅ async поддержка из коробки
✅ персистентность (состояние сохраняется, переживает рестарты)
✅ опционально — FastAPI dashboard для просмотра задач
Пример того, как выглядит API:
@scheduler.every(5).minutes
def sync_users():
...
@scheduler.daily.at("09:00")
async def morning_report():
если тебе не нужна распределённость - не бери Celery, попробуй FastScheduler.
pip install fastscheduler[all]
🧠 Awesome Agentic Patterns - шпаргалка по агентам, которая реально полезна
Наткнулся на репозиторий awesome-agentic-patterns - и это один из самых практичных “awesome-листов” по теме AI-агентов.
📌 Что внутри:
не теоретические рассуждения, а паттерны - мини-архитектуры и рабочие приёмы, которые используют команды, когда делают production-агентов.
Автор прямо пишет идею проекта:
> тут не про “игрушки и демки”, а про штуки, которые закрывают грязную реальность продакшена.
Почти любой агент в проде упирается в одни и те же проблемы:
- контекст не помещается → нужно умно управлять памятью
- модель косячит → нужны retry/валидация/guardrails
- цепочки действий ломаются → нужна оркестрация
- непонятно, что пошло не так → нужны логи + eval
- безопасность / PII → нужен sandbox и фильтрация
И вот под это как раз собраны паттерны.
https://github.com/nibzard/awesome-agentic-patterns
@pythonl
🐸 Microsoft зарелизили FrogMini - модель для дебага и исправления багов.
Что важно:
- Базируется на Qwen3-14B
- Показала SOTA на SWE-Bench Verified: Pass@1 = 45.0% 🔥
Как обучали:
- Использовали SFT (supervised fine-tuning)
- Данные - успешные debugging trajectories (пошаговые цепочки исправлений)
- Эти траектории сгенерированы сильной teacher-моделью (например, **Claude**)
- Источники багов - микс реальных и синтетических датасетов
Идея простая, но мощная:
учим модель не просто писать код, а думать как дебаггер - шаг за шагом.
📌 Теперь Qwen3-14B + правильные траектории = реальный tool для SWE задач.
https://huggingface.co/microsoft/FrogMini-14B-2510
@pythonl
💼 ru-test-assignments - большая база реальных тестовых заданий от IT-компаний
ru-test-assignments - это открытая коллекция настоящих тестовых заданий, которые кандидаты получали на собеседованиях в российских IT-компаниях.
Без абстрактных задач «в вакууме» только то, что реально спрашивают.
Что внутри 👇
• Сотни заданий по направлениям:
Frontend, Backend, QA, Android, iOS, Data Science, DevOps
• Компании из топа рынка:
Avito, Яндекс, Тинькофф, Сбер, Ozon, VK и другие
• Разные языки и стеки:
Python, JavaScript, Go, Java, PHP, Ruby, C#
• Готовые задания можно прикреплять в портфолио (например, через Hexlet CV)
Почему это полезно:
- понимаешь реальные требования рынка
- тренируешься на задачах уровня интервью
- закрываешь пробелы в стеке
- усиливаешь портфолио без выдуманных кейсов
Отличный ресурс для подготовки к собеседованиям и оценки своего уровня.
https://github.com/Hexlet/ru-test-assignments
📢 ИИ из каждого утюга, а как им пользоваться-то?
Владение нейросетями — один из ключевых навыков для разработчика в 2026 году. И пока год только начинается, есть время накопить «опыт в ML» и подтвердить его в собственном резюме.
Научитесь применять ИИ на практике с бесплатным курсом Академии Selectel. На нем вы:
👉 развернете нейросети в облаке за 5 минут,
👉 создадите Telegram-бота для обработки полученных сообщений,
👉 познакомитесь с библиотекой от Hugging Face и задеплоите шаблон для генерации изображений на сервер с GPU.
А бонусом разберете актуальные нейросети в 2026 году и получите лайфхаки по генерации изображений.
Внутри курса — шесть блоков с инструкциями от экспертов Selectel, обзоры на Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion и другие нейросети для разработчиков. Прокачивайте практические навыки абсолютно бесплатно ➡️
🎁 Дед Мороз Денис Носков тут подарки вам на +300к принёс! Заберёте?
Без лишних прелюдий, рассказываем:
💥 5000+ рабочих AI-шаблонов
💥 170+ AI-ассистентов
💥 3 годовые подписки на ВСЕ нейронки (стоимостью более 200 000₽)
💥 17+ локальных нейросетей
💥 готовые open-source решения под заработок
Всё это может стать вашим, ведь уже 17 января (суббота) в 12:00 по мск Денис Носков на своём бесплатном эфире будет раздавать эти подарки всем участникам!
Хотите тоже их получить?
Жмите на ссылку и регистрируйтесь:
👉🏼 https://neuroncourses.com/web2?utm_source=ch7
Помимо этого Денис расскажет, как вы можете собрать своё AI-агентство и продавать AI-решения по $1500+ за проект уже сейчас!
Без кода.
Без команды.
Без «разберитесь сами».
Это не лекция.
Это раздача активов и рабочей модели.
🎯 Эфир бесплатный.
🎁 Подарки ВСЕМ, кто будет до конца.
👉 /channel/Neuron_PromtMaster_bot?start=ch7
Количество бесплатных мест ограничено.
📹 Загрузчик видео с YouTube и других платформ
tuitube — это текстовый интерфейс для загрузки видео с YouTube, 𝕏, Twitch, Instagram и Bilibili с использованием yt-dlp. Удобный инструмент для тех, кто предпочитает командную строку.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка множества видео платформ
- Использует yt-dlp для загрузки
- Простой текстовый интерфейс
- Легко настраивается и использует командную строку
📌 GitHub: https://github.com/remorses/tuitube
#python
🚀 Умный плагин для Claude Code
Claude Workflow — это универсальный плагин, который включает специализированные агенты и навыки для автоматизации разработки программного обеспечения. Он помогает в координации задач, анализе кода, написании документации и обеспечении безопасности.
🚀 Основные моменты:
- 7 специализированных агентов для различных задач
- 6 знаний для улучшения проектирования и тестирования
- Поддержка нескольких стилей вывода через слэш-команды
- Автоматизация с помощью хуков для повышения безопасности и качества кода
📌 GitHub: https://github.com/CloudAI-X/claude-workflow
⚡️ Приём на Python под высокой нагрузкой: ограничивай конкуренцию сам, а не доверяй это ОС.
Вместо тысячи одновременных задач делай очередь + фиксированное число воркеров.
Так ты:
- не убиваешь БД/внешний сервис шторма́м запросов
- контролируешь задержки
- получаешь естественный backpressure
Пример для I/O-нагрузки (HTTP запросы) с asyncio:
import asyncio
import aiohttp
from time import perf_counter
URLS = [
"https://example.com"
for _ in range(10_000) # много запросов под нагрузкой
]
MAX_CONCURRENCY = 100 # ограничиваем параллелизм
QUEUE_SIZE = 1_000 # ограничиваем длину очереди (backpressure)
async def worker(name: int, queue: asyncio.Queue, session: aiohttp.ClientSession):
while True:
url = await queue.get()
if url is None: # сигнал завершения
queue.task_done()
break
try:
async with session.get(url, timeout=5) as resp:
await resp.text() # или resp.read()
# здесь твоя логика обработки
except Exception as e:
# логируй, но не падай
print(f"[worker {name}] error: {e}")
queue.task_done()
async def main():
queue = asyncio.Queue(maxsize=QUEUE_SIZE)
async with aiohttp.ClientSession() as session:
# поднимаем ограниченное число воркеров
workers = [
asyncio.create_task(worker(i, queue, session))
for i in range(MAX_CONCURRENCY)
]
# кидаем задачи в очередь
for url in URLS:
await queue.put(url)
# шлём сигнал завершения воркерам
for _ in workers:
await queue.put(None)
# ждём, пока всё отработает
await queue.join()
# аккуратно завершаем воркеров
for w in workers:
await w
if __name__ == "__main__":
t0 = perf_counter()
asyncio.run(main())
print(f"Done in {perf_counter() - t0:.2f}s")