Python/ django

Выбираете магистратуру? Обратите внимание на бесплатные партнёрские программы Яндекса в топовых вузах России! 🔹 «Аппаратная разработка умных устройств» — межуниверситетская магистратура в НИУ ВШЭ и МФТИ. Вы будете решать реальные задачи, с которыми работают инженеры сервиса «Алиса и Умные устройства Яндекса». 🔹 «Искусственный интеллект в робототехнике» — программа в Сколтехе, основанная на опыте Яндекс Маркета. Вас ждёт работа с кейсами, где ИИ меняет процесс логистики и автоматизации. Программы разрабатывались при участии экспертов Яндекса — действующих практиков в ML и Data Science, а также опытных преподавателей, — поэтому обучение построено на самых актуальных знаниях и реальных задачах. 🚀 Если хотите не просто получить диплом, а вырасти в сильного специалиста, переходите на сайт и выбирайте программу!

🎯 Практическое руководство: Signals — реактивное управление состоянием в Python Недавно вышло отличное руководство «The Missing Manual for Signals: State Management for Python Developers», где автор показывает, как внедрять реактивную модель на Python с помощью библиотеки Почему Signals полезны Стандартный подход—императивный—скрывает зависимости между переменными, что ведёт к ошибкам:

class OrderService:
    def add_order(self, order):
        self.orders.append(order)
        self.total += order.amount
        self.avg = self.total / len(self.orders)
        self.notify_if_needed()
        self.track_analytics()

Если забыть обновить одно значение — всё сломается. Как работают Signals Signals = реактивные переменные, которые: 1. Хранят значение (`Signal`) 2. Автоматически вычисляют производные (`Computed`) 3. Выполняют побочные действия (`Effect`) на изменениях Пример:

from reaktiv import Signal, Computed, Effect

orders = Signal([])
total = Computed(lambda: sum(o.amount for o in orders()))
avg = Computed(lambda: total() / len(orders()) if orders() else 0)
Effect(lambda: notify(avg()) if avg() > 100 else None)

orders.update(lambda os: os + [new_order])

Теперь всё обновляется автоматически — вручную ничего делать не нужно. Когда стоит применять * Сложные производные значения, зависящие от нескольких источников * Реальные Cascading-настройки, например, конфиг, кэши, соединения * Сценарии real-time: дашборды, метрики, воркфлоу Когда лучше не использовать * Простые последовательные преобразования * Одноразовые API-вызовы * Прямолинейные функции (например, вычисление налога) Основные преимущества - ✅ Чёткое, декларативное управление зависимостями - ✅ Обновления только нужных значений благодаря ленивому пересчёту - ✅ Упрощение тестирования и устранение ошибок обновления Реальные примеры - Управление конфигурацией микросервисов - Реализация real-time дашбордов - Мониторинг состояния кластера, триггеры скейлинга 💡 Итог: Signals — отличная альтернатива громоздкому императиву. Декларируешь связь один раз, и система сама поддерживает согласованность. Полезно как для backend‑разработчиков, так и для ML‑инженеров. 📚 Материал — ~16 минут чтения, и он того стоит 📌 Читать @pythonl

🤖 MiniMax Agent — новый универсальный ИИ-агент для сложных задач Команда MiniMax представила MiniMax Agent — интеллектуального агента, способного решать многошаговые, долгосрочные и комплексные задачи. Что умеет MiniMax Agent: - Поддерживает комплексное и многошаговое планирование на уровне - Разбиение задач на подзадачи и их исполнение - МОщные инструменты генерации кода - Мультимодальность - Интеграция с MCP 🔗 https://agent.minimax.io @ai_machinelearning_big_data #AI #IntelligentAgent #MiniMax #MultiStepPlanning #Automation #ToolUse #MCP #LLM

🖥 Совет по Python:

from pathlib import Path

# Создаем объект Path для заданного пути к файлу
path = Path("C:/Users/test.md")

# Получаем имя файла вместе с расширением
print(path.name)     # 'test.md'

# Получаем только имя файла без расширения
print(path.stem)     # 'test'

# Получаем расширение файла (с точкой)
print(path.suffix)   # '.md'

# Получаем родительскую директорию (папку)
print(path.parent)   # 'C:/Users'

С помощью модуля pathlib вы можете получать различные части пути — имя файла, расширение, родительскую директорию. Это упрощает работу с файловыми путями и их анализ. Объяснение: - path.name — возвращает полное имя файла (например, test.md). - path.stem — возвращает имя файла без расширения (например, test). - path.suffix — возвращает расширение файла (например, .md). - path.parent — возвращает путь к родительской директории (например, C:/Users). Модуль pathlib позволяет удобно разбирать путь к файлу на части и работать с ними, не используя строковые операции вручную. Это особенно полезно для кроссплатформенной работы с файлами и папками. @pythonl

Российский рынок СУБД демонстрирует рост — 41,7 млрд ₽ в 2025 году, +16% в год. Главные драйверы: импортозамещение и ИИ. О приоритетах и текущей стратегии развития платформы данных Yandex Cloud рассказал Леонид Савченков: — В центре внимания надёжность и масштабируемость — особенно для Postgres; — Активное развитие опенсорса: вклад в Cloudberry (ASF), собственный pg-sharding, а YTsaurus может быть особенно полезен Python-разработчикам благодаря поддержке ML; — YTsaurus и YDB теперь доступны для on-premise-развёртывания - решения можно запускать у себя; — Обноваления платформы данных: в DataLens появился редактор графиков на JS, галерея дашбордов и сертификация аналитиков; улучшены механизмы шардирования, а также инструменты масштабирования и отказоустойчивости. 🔍 Отказоустойчивость, открытость и собственные разработки — ключ к суверенной инфраструктуре хранения и обработки данных. Полное интервью

🐍 PyLeak — найди утечку памяти в своём Python-коде PyLeak — простой и мощный инструмент для отладки утечек памяти в Python-приложениях. 🔍 Возможности: • Показывает объекты, которые не удаляет сборщик мусора • Строит граф зависимостей между объектами • Выявляет циклические ссылки и "висящие" объекты • Поддерживает визуализацию через Graphviz 📦 Установка: pip install pyleak 🧰 Идеален для отладки сервисов, где память утекает незаметно. 🔗 GitHub @pythonl

Уверены в своих навыках кодинга?   Тогда заглядывайте в канал Selectel. Всю неделю в канале будут выходить полезные материалы для разработчиков: ● Подробная инструкция, как сделать приложение на базе веб-технологий; ● Технические задачи для настоящих Python-энтузиастов; ● Идеи для pet-проектов: от генерации сложных паролей до нейросети для создания изображений; ● И даже выгодные продуктовые предложения, которые помогут воплотить идеи на инфраструктуре Selectel.   Подписывайтесь на канал и прокачивайте знания в сфере разработки ➡️   Реклама, АО «Селектел», ИНН: 7810962785, ERID: 2VtzqwdjwRx

💻 Copilot Agent Mode — новый этап в развитии AI-помощников для разработчиков Теперь доступен всем в июньском обновлении Visual Studio! 🧠 Что умеет: • Сам строит план разработки • Выполняет задачи пошагово • Адаптируется по ходу процесса • Циклично доводит работу до завершения Это уже не просто автодополнение — это полноценный агент, способный решать проектные задачи от начала до конца. 📖 Подробнее: https://msft.it/6018SQDuo #VisualStudio #Copilot #AIdev #AItools #GitHubCopilot #Copilot @pythonl

🖥 Вышел Git 2.50 Вот основные обновления: 1. Новый уровень работы с cruft packs - Git хранит неиспользуемые (невидимые) объекты в специальных “cruft packs”. - Раньше управлять ими было сложно: чтобы добавить или объединить объекты, нужно было всё перепаковывать, что занимало много времени и места. - Теперь появился флаг --combine-cruft-below-size: можно легко объединять мелкие cruft packs в один, постепенно “чистить” репозиторий. - Исправлена важная ошибка: раньше такие объекты могли случайно удаляться раньше времени — теперь это под контролем. 2. Быстрее для больших репозиториев — многослойные битмапы - В больших проектах Git создаёт специальные “карты” (bitmaps), чтобы быстро понимать, какие объекты нужны для определённых коммитов. - Новая версия поддерживает “инкрементальные” битмапы для multi-pack index — можно добавлять новые данные быстро, не пересоздавая всю структуру. 3. Новый движок слияния ORT - Старый движок recursive полностью удалён: теперь слияния (`merge`) обрабатывает только быстрый и надёжный ORT. - Это упростит разработку, повысит скорость merge и уменьшит количество ошибок. 4. Улучшения в утилитах и команде cat-file - Теперь можно фильтровать объекты по типу, например, быстро получить только “деревья” (tree) с помощью --filter='object:type=tree'. - Команда для удаления reflog стала интуитивной: вместо сложных параметров просто пишем git reflog delete <branch>. 5. Больше контроля над сетевыми соединениями - Добавлены настройки для TCP Keepalive, теперь можно гибко управлять поведением Git в нестабильных сетях. 6. Меньше Perl — проще тестировать и собирать - Git ещё больше избавился от зависимостей на Perl: тесты и документация теперь проще и стабильнее, особенно на системах без Perl. 7. Работа с разреженными (sparse) репозиториями стала удобнее - Команды вроде git add -p теперь не требуют полной загрузки содержимого — удобно при работе с огромными проектами. 8. Косметические улучшения - При ребейзе (rebase -i) названия коммитов теперь оформляются как комментарии — так ясно, что это просто для ориентира. 9. Быстрее клонируем через bundle-uri - Git стал лучше справляться с ускоренным клонированием через *.bundle: теперь клиент правильно учитывает все ссылки, ускоряя загрузку репозитория. Git 2.50 — это не просто исправление багов, а реальное ускорение и упрощение работы для всех, кто ведёт большие проекты, часто сливает ветки и заботится о “чистоте” репозитория. Новые команды делают жизнь проще, а старые баги — ушли в прошлое. ➡️ Почитать про все обновления @pythonl

🚀 TurboDRF — ускоритель Django REST Framework без боли TurboDRF — лёгкий способ ускорить ваш Django API без перехода на FastAPI или переписывания логики. 🔥 Что даёт TurboDRF: • ⚡ Быстрый рендер сериализаторов • 🧠 Автоматический prefetch_related и select_related • 🧊 Кэширование сериализованных ответов • 🧩 Совместим с обычными DRF-сериализаторами 📦 Установка: pip install turbodrf 🛠️ Пример:

from turbodrf.mixins import TurboModelSerializer

class MySerializer(TurboModelSerializer):
    class Meta:
        model = MyModel
        fields = "__all__"

✅ Идеален для больших Django-проектов, где важна скорость ответа. 🔗 GitHub: https://github.com/alexandercollins/turbodrf @pythonl

🚀 Pipedream — платформа для создания интеграций и автоматизаций между сервисами. Этот инструмент позволяет соединять более 1000 приложений через готовые компоненты или собственный код на Node.js, Python, Go и Bash. Главное преимущество проекта — это гибкость: можно быстро настроить триггеры и цепочки действий без сложной инфраструктуры. Для кастомных сценариев доступно выполнение произвольного кода с подключением любых npm/pip-пакетов. Интеграции развертываются в облаке Pipedream, что избавляет от необходимости настраивать серверы. 🤖 GitHub @pythonl

🖥 py-pglite — PostgreSQL без установки, тестируй как с SQLite! py-pglite — обёртка PGlite для Python, позволяющая запускать настоящую базу PostgreSQL прямо при тестах. Без Docker, без настройки — просто импортируй и работай. 📌 Почему это круто: - 🧪 Ноль конфигурации: никакого Postgres и Docker, только Python - ⚡ Молниеносный старт: 2–3 с против 30–60 с на традиционные подходы :contentReference[oaicite:2]{index=2} - 🔐 Изолированные базы: новая база для каждого теста — чисто и безопасно - 🏗️ Реальный Postgres: работает с JSONB, массивами, оконными функциями - 🔌 Совместимость: SQLAlchemy, Django, psycopg, asyncpg — любая связка :contentReference[oaicite:3]{index=3} 💡 Примеры установки:

pip install py-pglite
pip install py-pglite[sqlalchemy]   # SQLAlchemy/SQLModel
pip install py-pglite[django]       # Django + pytest-django
pip install py-pglite[asyncpg]      # Асинхронный клиент
pip install py-pglite[all]          # Всё сразу

🔧 Пример (SQLAlchemy)

python 
def test_sqlalchemy_just_works(pglite_session):
    user = User(name="Alice")
    pglite_session.add(user)
    pglite_session.commit()
    assert user.id is not None

py‑pglite — идеальный инструмент для unit- и интеграционных тестов, где нужен настоящий Postgres, но без всей админской рутины. Полноценный PostgreSQL — без его тяжеловесности. ▪Github @pythonl #python #sql #PostgreSQL #opensource

⚡️ MicroVMS — новая платформа для запуска кода от AI-агентов с максимальной безопасностью и скоростью. В отличие от Docker и других тяжелых решений, MicroVMS использует легковесные песочницы для быстрой изоляции, мгновенного старта и простого управления. ● Поддержка разных сред: Python, Node.js и другие ● Идеально для AI-агентов — разработка и запуск без лишних сложностей ● Удобная система управления проектами — настройка песочниц в пару кликов Если вы хотите запускать код AI-агентов быстро, безопасно и удобно — обратите внимание на MicroVMS. pip install microsandbox 🔗 Github @pythonl

🖥 Two Claps Open — инструмент, который открывает Chrome или активирует голосового помощника, когда пользователь хлопает в ладоши два раза 👏 💬 Как это работает: • Слушает микрофон через pyaudio • Реагирует на два быстрых хлопка подряд • Открывает браузер или помощника Возможности зависят только от фантазии: • Включай музыку или YouTube по хлопку • Открывай рабочий дашборд при запуске ПК • Управляй умным домом — включай свет или открывай дверь хлопком Чтобы понять, как "выглядит" хлопок в аудиосигнале, разработчик записал его и провёл преобразование Фурье. Оказалось, что основная энергия хлопка сосредоточена в диапазоне 1.4–1.8 кГц. Дальше был настроен полосовой фильтр, чтобы выделять только этот диапазон и отсекать шум. После фильтрации система отслеживает пики в сигнале. Если зафиксировано три хлопка подряд с минимальным интервалом, автоматически запускается Chrome (или любая команда на ваш выбор). Реализуется в реальном времени — просто и удобно для управления без рук! ▪ Github @pythonl

🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды. Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты! AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/python_job_interview Linux: t.me/linuxacademiya Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview C++ t.me/cpluspluc Docker: t.me/DevopsDocker Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/DevOPSitsec Data Science: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg Базы данных: t.me/sqlhub Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Физика: t.me/fizmat 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!

🎥 Self Forcing: генерация видео в реальном времени с RTX 4090 Новая техника Self Forcing позволяет обучать видеодиффузионные модели "думать как на инференсе" ещё во время обучения. 🧠 Что делает: ▪️ Имитирует autoregressive-инференс с KV-кэшированием прямо во время обучения ▪️ Устраняет расхождение train/test distributions ▪️ Достигает качества SOTA-моделей, но с реальным временем генерации ▪️ Работает даже на одной RTX 4090 ⚙️ Требования: • GPU с 24 GB+ памяти (4090 / A100 / H100 протестированы) • Linux • 64 GB RAM • Другие конфигурации могут работать, но не проверялись 📌 Выход: стриминговое видео — кадр за кадром, без задержек, на одном потребительском GPU. 💡 Self Forcing — шаг к видеогенерации без лага и мегакластеров. 📦 Основан нп Wan 2.1 💻 Требования: минимум 24 ГБ VRAM и 64 ГБ RAM 🧪 Код открыт, всё работает (пока) только под Linux Github @pythonl

🧠 16 июня все самое важное в мире технологий ищите в Санкт-Петербурге! В ТехноХабе Сбера состоится большая сессия в рамках серии мероприятий международной конференции AI Journey. Именно здесь соберутся лидеры AI-индустрии из разных стран, чтобы обсудить реальные кейсы внедрения AI, архитектуры нового поколения, крутой апгрейд нейронки GigaChat, самое свежее в исследованиях GenAI и то, что уже завтра станет новым стандартом! 📌 Подключайтесь к трансляции, чтобы не отставать от будущего.

🎮 Mopad — геймпад в Marimo-ноутбуках Mopad — это anywidget для Marimo, который позволяет получать данные от геймпада в реальном времени. Идеально подходит для: • интерактивного анализа данных • создания мини-игр • любых приложений, где важен живой отклик от контроллера 🔹 Возможности: - 🔍 Автоматическое определение геймпада — не нужно жать кнопку для подключения - 📈 Реакция в реальном времени — видите статус подключения и нажатия - 🕒 Точное время — миллисекундная точность событий - 🕹️ Поддержка любых кнопок — работает с любым Bluetooth-геймпадом 🧪 Вы получаете dict, который автоматически обновляется при каждом действии на геймпаде. Можно использовать это для управления визуализациями, запусков функций или даже игр прямо в ноутбуке. 🔗 Репозиторий @pythonl

QA-митап от YADRO — уже 19 июня 📍 Санкт-Петербург и онлайн 🕕 Сбор гостей с 18:00 🎫 Участие бесплатное Мероприятие будет полезно специалистам в области автоматизированного тестирования, особенно тем, кто работает с Python и внедряет собственные инструменты и процессы в тестовую инфраструктуру. В программе: — Обзор TestY — системы управления тестированием (TMS) с открытым исходным кодом и плагинной архитектурой. — Подход к автоматизации тестирования оборудования: от простого Bash до интеграции с тестовыми планами. — Анализ метрик качества, которые оказывают влияние на принятие решений в IT-продуктах и проектах. Спикеры — эксперты YADRO и приглашенные гости из Сбера, Т-банка и других компаний с опытом построения QA-процессов в крупных IT-командах. Офлайн-участников ждут демозона с оборудованием YADRO, интерактивные стенды, технический квест, кофе-брейк и неформальное общение на афтепати. 👉 Регистрация уже открыта, участие бесплатное. До встречи!

🖥 PUBG Cheat: мощный и скрытый инструментарий для исследований на Python 🔍 Что такое PUBG Cheat? Это образовательный инстурментов для анализа работы PUBG с набором читов, включающий Aimbot, ESP, Wallhack, Radar, No Recoil и HWID Spoofer. Работает на Windows 10/11, поддерживает Streamer Mode и идеально подходит для изучения внутренней механики игры. Предназначен для исследований безопасности, а не для нарушения правил игры. 🎯 Особенности Aimbot Aimbot обеспечивает высокую точность и гибкость: - Вкл/Выкл: Активация одной кнопкой. - Сохранение цели: Удержание прицела на противнике. - Aimlock: Постоянное отслеживание врагов. - Предугадывание: Корректировка на движение и полет пули. - Игнор нокаутов: Пропуск уже поверженных. - Контроль отдачи: Стабилизация при стрельбе. - Сглаживание: Естественные движения прицела. - Визуализация: Отображение зоны FOV, прицела и целей. ⚠️ Важно Этот инструментарий создан для образовательных целей и исследований безопасности. Использование читов в PUBG нарушает правила игры и может привести к бану. Будьте ответственны! 🔗 Подробности: Исходный код и описание доступны на GitHub: https://github.com/pubg-undetected/pubg-cheat #PUBG #AppSec #SecurityResearch @pythonl