Python/ django

🗣 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)

📥 Ссылка на репозиторий @pythonl

🖥 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]'

🔍 Пример:

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 │
└───────────┴───────────┴───────┘

📌 Что умеет Ibis: — SQL-прослойка прямо по датафреймам — Один и тот же код работает с DuckDB, PostgreSQL, BigQuery, SQLite и др. — Унифицированный синтаксис независимо от движка — Отлично вписывается в data science-пайплайны 📊 Где пригодится: — Аналитика — Дашборды — EDA и быстрые прототипы — Интеграция SQL в ноутбуках без боли. Совместим с Jupyter, Airflow, и всей питоновской экосистемой. 🔗 Подробнее 🔗 Github @pythonl

🖥 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

🖥 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

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

🗂️ 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

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

🖥 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

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

📚 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

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

🖥 ​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

📚 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

⚡️ 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 @pytohnl

⚡️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

🏦 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

🔎 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 @linuxkalii

🖥 Radon — инструмент, помогающий разработчикам находить проблемы в коде с помощью метрик. В отличие от других линтеров, Radon дает количественную оценку: сколько тестов нужно для функции и насколько она переусложнена. Проект работает с Python 2.7–3.12 без внешних зависимостей. Результаты можно получить через командную строку или интегрировать в CI/CD-пайплайны. 📌 GitHub @pythonl

⚡️Анализируем продажи на маркетплейсах с помощью Python С каждым днем все больше бизнесов выходят на маркетплейсы, а значит еще более ценными становятся аналитики, которые умеют с ними работать. Хотите научиться использовать Python для анализа продаж и создания эффективных стратегий? Андрон Алексанян - CEO Simulative в прямом эфире проанализирует продажи на маркетплейсах с помощью Python. Никаких первоапрельских розыгрышей, только полезные знания! 🧡 Что будем делать: 🟠Напишем скрипт на Python, который каждый час собирает статистику о ранжировании карточки на WB по ключевым запросам; 🟠Построим наглядные визуализации для отслеживания динамики ранжирования; 🟠Обсудим, как упаковать этот проект в идеальное портфолио. 🕗 Встречаемся 01 апреля 18:30 по МСК 😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

⚡️ pre-commit — ваш автоматический код-ревьюер. Эта библиотека превращает Git-хуки в мощную систему контроля качества кода. Вместо ручного запуска линтеров перед каждым комитом, pre-commit автоматически проверяет изменения на качество — будь то синтаксические ошибки в Python или форматирование SCSS-файлов. 🤖 GitHub 🔗 Сайт с документацией - *клик* @python_job_interview