Python/ django

🎥 Генерация видео с FireRed-OpenStoryline FireRed-OpenStoryline упрощает создание видео, превращая его в интуитивный процесс общения. Система автоматически генерирует сценарии, подбирает музыку и шрифты, а также позволяет редактировать видео с помощью естественных языковых команд. 🚀 Основные моменты: - 🌐 Умный поиск и организация медиа - ✍️ Интеллектуальная генерация сценариев - 🎵 Рекомендации по музыке и озвучке - 💬 Редактирование через разговорные команды - ⚡ Архивирование навыков редактирования 📌 GitHub: https://github.com/FireRedTeam/FireRed-OpenStoryline @pythonl

🚀 Погружение в алгоритмы AI без магии no-magic — это коллекция однофайловых, независимых реализаций алгоритмов, которые лежат в основе современных ИИ. Каждый скрипт является самодостаточной программой, обучающей модель с нуля и выполняющей предсказания, без использования сложных библиотек. 🚀 Основные моменты: - Один файл — один алгоритм, без внешних зависимостей. - Полное обучение и предсказание в каждом скрипте. - Читаемый код с обязательными комментариями для понимания. - Работает на обычном CPU за разумное время. 📌 GitHub: https://github.com/Mathews-Tom/no-magic #python

🖥 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/

✔️ Scrapling v0.4 - веб-скрапинг на Python без боли и переписывания кода Вышел Scrapling 0.4 - адаптивный Python-фреймворк для парсинга, который работает от одного запроса до полноценных масштабных краулеров. Главная проблема скрапинга знакома всем: сайт обновился - селекторы сломались - всё перестало работать. Scrapling решает это по-умному. Парсер учится на изменениях страницы и автоматически находит нужные элементы, даже если структура сайта изменилась. Что внутри: - обход современных антибот-систем (включая Cloudflare Turnstile) из коробки - встроенный spider для параллельных многосессионных обходов - pause/resume для долгих краулов - автоматическая ротация прокси - запуск масштабного парсинга в несколько строк Python Плюс: - высокая скорость - статистика в реальном времени - потоковая обработка данных Фактически это уровень Scrapy + антибот + адаптивный парсер, но с гораздо более простым стартом. Инструмент сделан скраперами для скраперов - и подойдёт как для быстрых задач, так и для production-краулеров. https://github.com/D4Vinci/Scrapling @pythonl

Python-баг, который выглядит безобидно… но ломает логику 👇

fruits = ["apple", "lime", "orange",
          "pineapple", "orange"]

for f in fruits:
    if f == "orange":
        fruits.remove(f)

print(fruits)

Ожидание: оба orange удалятся. Реальность: один orange остаётся. Почему так происходит? Ты изменяешь список во время итерации. После удаления элементы сдвигаются, и цикл пропускает следующий элемент. Это классический сценарий продакшн-багов: • код выглядит правильно • тесты могут пройти • но данные обрабатываются неправильно Правильный вариант:

fruits = [f for f in fruits if f != "orange"]

Мораль: Изменяешь коллекцию во время обхода -Deploy first. Pray later. #junior #python @pythonl

🚀 REAL-TIME СЕРВЕРЫ БЕЗ ЛИШНЕЙ СЛОЖНОСТИ Если нужно быстро запускать веб-приложения с высокой производительностью и минимальной задержкой - посмотрите на WebRockets. WebRockets — это лёгкий и быстрый фреймворк для создания веб-приложений и API с акцентом на скорость, простоту и минимальный overhead. Он подойдёт для проектов, где важны real-time взаимодействие и высокая нагрузка. Когда полезно: - Real-time приложения (чаты, уведомления, стриминг данных) - Высоконагруженные API - Dashboards и live-аналитика - Backend для игр или trading-систем - Любые сервисы, где важна низкая задержка Что умеет: - Работа через WebSocket для постоянного соединения - Минимальная задержка и высокая пропускная способность - Простая настройка и запуск - Подходит для real-time архитектур - Лёгкая интеграция в существующие backend-системы Главная идея: Обычный HTTP работает по принципу «запрос-ответ». WebSocket держит постоянное соединение, позволяя серверу отправлять данные мгновенно без новых запросов — это основа современных real-time сервисов.

# Клонируем репозиторий
git clone https://github.com/ploMP4/webrockets.git
cd webrockets

# Установка зависимостей (если используется Node.js)
npm install

# Запуск сервера
npm start

# Пример простого WebSocket-сервера
const WebSocket = require("ws");

const wss = new WebSocket.Server({ port: 3000 });

wss.on("connection", (ws) => {
    console.log("Client connected");

    ws.send("Welcome!");

    ws.on("message", (message) => {
        console.log("Received:", message.toString());
        ws.send(`Echo: ${message}`);
    });
});

console.log("WebSocket server running on port 3000");

https://github.com/ploMP4/webrockets @pythonl

💸 AI, который должен зарабатывать… или обанкротится Исследователи представили ClawWork - систему, где модель работает в условиях реальной экономики. Стартовые условия: - баланс: $10 - каждая генерация = реальные расходы на токены - никакого безлимита - не заработал - банкрот Как это работает: → AI получает реальные профессиональные задачи (финансы, медицина, юриспруденция, аналитика) → Сам создаёт полноценные результаты с нуля → Качество оценивается GPT-5.2 по профессиональным критериям → Оплата рассчитывается по формуле: качество × оценка часов × средняя зарплата (BLS) → Каждый API-запрос уменьшает баланс Результаты: - $10K заработано за 7 часов - 0 участия человека - 220 задач - 44 профессии - лучшие модели - $1500+ в час (эквивалент) Это уже не просто бенчмарк. Это экономический тест на выживание. Модель должна принимать решения: - быстро выполнять задачи ради кэша - или тратить ресурсы на обучение, чтобы зарабатывать больше позже Дополнительно: AI может работать как живой сотрудник в Telegram, Slack, Discord и WhatsApp — и каждое сообщение стоит реальных денег. Проект полностью open-source (MIT). Следующий этап оценки AI - не тесты и бенчмарки. А способность приносить деньги в реальной экономике. https://github.com/HKUDS/ClawWork @pythonl

⚡️ LavaSR - улучшение речи в 4000× быстрее реального времени В open-source выложили LavaSR - модель для улучшения качества речи, которая работает с экстремальной скоростью. Что умеет модель: - Скорость — до 4000× realtime (обрабатывает часы аудио за секунды) - Универсальность — поддержка любого аудио от 8 kHz до 48 kHz - Размер — всего ~50 МБ, можно запускать практически везде - Качество — сопоставимо с более крупными моделями Где это может пригодиться - очистка шума в записях - улучшение качества звонков - подготовка аудио для ASR / speech-to-text - подкасты, стримы, voice-боты - обработка аудио на edge-устройствах Лёгкая модель + высокая скорость = удобно для реальных production-задач. Репозиторий: https://github.com/ysharma3501/LavaSR 📲Max @pythonl

🤖 WiFi DensePose: Поза без камер WiFi DensePose — это система оценки позы человека, использующая данные о состоянии канала (CSI) для определения позы в реальном времени без камер. Она обеспечивает высокую скорость обработки и конфиденциальность, что делает её идеальной для различных приложений, включая здравоохранение и безопасность. 🚀 Основные моменты: - Использует WiFi-сигналы для определения позы без камер - Обработка в реальном времени с задержкой менее 50 мс - Поддержка одновременного отслеживания до 10 человек - Оптимизирована для различных доменов: здоровье, фитнес, безопасность - Полное покрытие тестами и готовность к производству 📌 GitHub: https://github.com/ruvnet/wifi-densepose #python

Открыта регистрация на главную конференцию этой весны по технологиям ИИ и анализу данных — Data Fusion* 2026! 💙 Шестая ежегодная конференция Data Fusion пройдет 8–9 апреля в Москве в инновационном кластере «Ломоносов». 60+ актуальных сессий, докладов, кейсов, дискуссий по теме анализа данных/ DS/ ML. Среди тем – ИИ-агенты, RL, CV, NLP, Open Source, Embodied AI и робототехника, рекомендательные системы, применение ИИ в кибербезопасности, AI+ естественные науки, AgentOps и многое другое! Всю программу ищите на сайте (подавайте ваши доклады, welcome!). Конференция объединит лидов ML-команд, DS-специалистов, молодых ученых, инженеров, аналитиков и руководителей, принимающих решения о внедрении технологий в бизнес и государственные сервисы. Среди спикеров конференции: Суржко Денис (ВТБ), Оселедец Иван (AIRI), Райгородский Андрей (МФТИ), Бурнаев Евгений (Сколтех,AIRI), Саркисов Тигран (Х5), Крайнов Александр (Яндекс), Зима Андрей (Ростелеком) и другие эксперты из науки и индустрии. Все мы любим конференции не только ради знаний, но и, конечно, ради нетворкинга и новых знакомств! Живое общение в кругу коллег, друзей и единомышленников – важная часть Data Fusion! ➡ Не пропустите, регистрируйтесь. *Data Fusion — Объединение данных Информация о рекламодателе

🖥 Python-совет: не проверяйте длину — проверяйте объект Python умеет проверять «пустоту» объектов напрямую — быстрее и читаемее. Многие новички пишут так:

if len(items) > 0:
    process(items)

Это лишняя операция. Правильный способ — использовать truthiness. Почему это лучше: - Короче и понятнее - Работает для списков, строк, словарей, set и других коллекций - Соответствует Pythonic-стилю - Не делает лишний вызов len() Пример:

# Плохо
if len(items) > 0:
    process(items)

# Хорошо
if items:
    process(items)

# Проверка на пустоту
if not items:
    print("Empty")

# Работает для разных типов
data = {}
if data:
    print("Has data")

Docker и Kubernetes: основы разработки под облачную инфраструктуру Курс для тех, кто хочет держать свой стэк и знания актуальными и глубоко разбираться, как устроены Docker, Kubernetes, и современная облачная инфраструктура в целом. 🌐 Чему вы научитесь: 🤩 Создавать облачную инфраструктуру «с нуля» управление и конфигурация серверов с Terraform, Ansible, cloud‑init 🤩 Уверенно работать с Docker: Dockerfile, слои, кэш, многоступенчатые сборки, реестры, безопасность, air‑gapped 🤩 Проектировать многоконтейнерные приложения: паттерны Sidecar, Ambassador, Adapter, проверки (liveness/readiness), DaemonSet и поды 🤩 Настраивать сеть и балансировку в Kubernetes ClusterIP, Services, Ingress, MetalLB, TLS/SNI, сервис‑меши (Istio) 🤩 Организовывать хранение данных: PersistentVolumes / PVC, StorageClasses, резервное копирование. Упаковка в Helm и поддержка через Operator 🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands. Автор курса — Николай Ихалайнен, эксперт по СУБД и бекенду (ex-Percona), со-основатель MyDB, энтузиаст открытого ПО. 🗓 Старт курса: 25 февраля, 6 недель обучения. Изучить программу и записаться можно здесь. Ждем вас! Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2Vtzqwp4TvC

🤖 LingBot-VLA - это прогрессивная модель, объединяющая визуальные, языковые и действия для роботов. Она обучена на 20,000 часов реальных данных и демонстрирует высокую эффективность и производительность в симуляциях и реальных задачах. 🚀 Основные моменты: - Обширные данные для предобучения - Превосходные результаты по сравнению с конкурентами - Увеличенная скорость обучения на 1.5-2.8x 📌 GitHub: https://github.com/Robbyant/lingbot-vla #python

⚡️«Ollama для клонирования голоса». Voicebox позволяет клонировать любой голос по нескольким секундам аудио и запускать всё полностью локально. • Без подписок. • Без облака. • Без передачи голосовых данных на серверы. В основе - Qwen3-TTS, одна из самых продвинутых моделей синтеза речи от Alibaba. Как это работает → Загружаешь несколько секунд голоса → Получаешь почти точную копию → Генерируешь речь на любом языке → Можешь смешивать несколько голосов в редакторе, как в DAW Это полноценная студия для работы с голосом: → Многодорожечный таймлайн для подкастов и диалогов → Запись системного звука + встроенная транскрипция через Whisper → Кэширование голосовых промптов для мгновенной генерации → Написан на Tauri (Rust) — в 10 раз легче Electron и с нативной производительностью Полностью open-source. Лицензия MIT. GitHub: https://github.com/jamiepine/voicebox

→ Разница между C++ и Python @pythonl

🔴 Реальный собес на Python от ТехЛида с опытом работы в Авито и Яндексе в прямом эфире 17 февраля(уже завтра!) в 19:00 по мск приходи на прямой эфир с реальным собеседованием на Middle разработчика. Почему точно нужно прийти: 📂 Савва Демиденко, ТехЛид с опытом в Яндексе и Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу 📂 Савва будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью 📂 В конце можно будет задать любой вопрос Савве Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы. Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot Реклама. О рекламодателе.

⚡️ Вышел FireRed-Image-Edit-1.0 - новая SOTA для редактирования изображений. И самое интересное - это open-source и готово к локальному запуску. Что умеет модель: - Обгоняет закрытые решения (лучше Nano-Banana и Seedream 4.0 на бенчмарке GEdit) - Построена с нуля на базе Text-to-Image, а не как надстройка поверх старых моделей - Рекорд по стилевому переносу — 4.97 / 5.0 - Аккуратно сохраняет оригинальные шрифты и текст - Поддерживает multi-image редактирование (например, виртуальная примерка одежды) - Понимает промпты на английском и китайском - Лицензия Apache 2.0 - Можно запускать локально - Подходит для продакшена и коммерческих проектов ▪Модель: https://modelscope.cn/models/FireRedTeam/FireRed-Image-Edit-1.0 ▪Демо: https://modelscope.cn/studios/FireRedTeam/FireRed-Image-Edit-1.0 ▪GitHub: https://github.com/FireRedTeam/FireRed-Image-Edit @pythonl

LuxTTS - очень быстрый и компактный TTS с клонированием голоса Модель со ставкой на скорость + реализм, при этом она остается лёгкой и доступной по ресурсам. Главные фишки: - ⚡ До 150× realtime при генерации речи - 🎙️ Хорошая передача эмоций и естественности - 🧬 Качественное voice cloning - 💾 Влезает примерно в 1 ГБ VRAM - 🖥️ Работает и на CPU - 2–6× realtime Подходит для: - голосовых ассистентов - озвучки приложений - быстрых прототипов без тяжёлой инфраструктуры - LuxTTS работает как мульти-язычная TTS-модель, и русский входит в список языков. Repo: https://github.com/ysharma3501/LuxTTS Модель: https://huggingface.co/YatharthS/LuxTTS @pythonl

ROBOPARTY/roboto_origin - полностью open-source DIY гуманоидный робот 🤖 Это репозиторий с исходниками для открытого человекоподобного робота ROBOTO_ORIGIN от команды RoboParty. Вся разработка - механика, электроника, софт и обучение - выложена публично, чтобы любой мог собрать и доработать своего робота. Главная идея • Полноценный open-source гуманоид для R&D, обучения и экспериментов • Возможность собрать робота из доступных компонентов по открытым материалам • В одном месте: код, описания, симуляции и среда для разработки Что есть в репозитории • modules/ — модули с кодом и описаниями для железа, ROS2 и управления • Подпроекты для: - механики и электроники - ROS2-драйверов и middleware - симуляции и обучающих сред - URDF-моделей и кинематики Особенности • Открытая архитектура, можно расширять и модифицировать под свои задачи • Поддержка ROS2 и симуляции для тестирования и обучения • Фокус на доступности, проект ориентирован на сборку из массовых компонентов По сути это полный open-source стек для создания собственного гуманоидного робота - от «железа» до софта и симуляции. https://github.com/Roboparty/roboto_origin 📲Max @pythonl

✉️ Вам приглашение на 35-летний юбилей Python 🐍🎉 Python уже совсем взрослый — и мы отмечаем это уютной конференцией вместе с комьюнити: докладами, интерактивами и праздничной атмосферой. 📍 Встречаемся в пятницу, 20 февраля, в 15:30 — в московском офисе Сбера и онлайн. В программе: 🔹 Доклады от топовых спикеров — обсудим будущее Python, ИИ в кодинге, мутационное тестирование и многое другое. 🔸 Интерактивные зоны и праздничная атмосфера — кодинг-активности, нетворкинг и, конечно, торт 🎂 Проведём этот день вместе — в офисе или онлайн. Ждём вас 20 февраля в 15:30! Регистрация по ссылке. 👈