Python 🇺🇦

Коли Джун нарешті переписав проект своєю мовою Python'er

Шпаргалка з безкоштовних інструментів Python: бібліотеки для аналізу та обробки даних (Pandas, NumPy, SciPy, HDF5, PyTables), середовища та інструменти для роботи з кодом (Jupyter, IPython), робота з базами даних (SQLAlchemy, PyMySQL, PyMongo, Redis), машинне навчання та нейронні мережі (Scikit-learn, Keras, Theano, Lasagne, PyBrain), візуалізація даних (Matplotlib, Seaborn, Bokeh), інженерія даних і пайплайни (Dask, Airflow, Luigi), пошук і обробка даних (Elasticsearch, SymPy, Pattern) Python

Новий підхід до пам’яті AI-агентів OpenViking — відкритий проєкт від ByteDance, який пропонує інший підхід до роботи з пам’яттю AI-агентів. Замість розділених систем для пам’яті, ресурсів і навичок усе організовано як файлову структуру через протокол viking://, де агент може навігувати по контексту майже як розробник у терміналі

Головна ідея — багаторівневе завантаження контексту: короткий опис для швидкого пошуку, огляд для прийняття рішень і повні деталі, які підтягуються лише за потреби. Це зменшує витрати токенів, пришвидшує роботу агентів і робить пошук контексту більш зрозумілим та точним

Крім того, система може самооновлювати пам’ять після кожної сесії, витягуючи нові знання — тож агент поступово стає розумнішим із кожним використанням Python

Пояснення кожної бібліотеки / модуля Python за 13 хвилин У відео показано коротке пояснення основних бібліотек і модулів Python — від роботи з графікою та GUI до машинного навчання, веброзробки й автоматизації Python

Зліва — команда святкує запуск проєкту. Справа — людина, яка зробила 95% роботи Python

Розробник поділився приємною новиною: створили утиліту на Python з відкритим кодом для офлайн-транскрибування аудіо. Назвали її Buzz. Вона підтримує аудіо, відео, посилання на YouTube і навіть мікрофон. На виході можна отримати текст у форматах txt, srt або vtt. Все працює локально, без відправки на сервери. Вихідні коди знаходяться тут 🤪 Python'er

Як підготуватися до співбесіди та впевнено її пройти Python

Які парадигми підтримує Python? Python — мультипарадигмова мова: у ній можна використовувати об’єктно-орієнтований, процедурний і функціональний підходи залежно від задачі Python

Швидке сканування прихованих HTTP-параметрів Arjun дозволяє легко виявляти невидимі параметри запитів у веб‑додатках, що особливо корисно для тестування безпеки Інструмент допомагає перебирати приховані поля та параметри тіла запиту, відкриваючи дані, які зазвичай залишаються непоміченими Python

SaltStack — платформа з відкритим кодом для автоматизації та управління конфігурацією IT‑інфраструктури

Використовується для автоматизації управління серверами та застосунками, розгортання програм, контролю конфігурацій і моніторингу систем

Python

Більше не хочу Python

Шпаргалка з Python для генеративного ШІ: LangChain (створення LLM-агентів, інструментів і workflow), LangGraph (побудова мультиагентних систем), Docling (робота з документами та RAG), OpenAI Python SDK (доступ до моделей GPT, DALL·E, Whisper), Markitdown (Markdown-інтерфейси та автоматизація workflow), Streamlit (створення інтерактивних AI-додатків і дашбордів), FastAPI (швидкі API для ML та GenAI сервісів), Faiss (векторний пошук для embeddings), SentenceTransformers (генерація текстових embeddings) і MLflow (відстеження експериментів, реєстр моделей і деплой) Python

Кращі бібліотеки Python 2026 року Загального призначення ▪️ty — надшвидкий тип-чекер нового покоління ▪️complexipy — вимірює складність коду так, як це відчуває людина ▪️Kreuzberg — вилучення даних з 50+ форматів ▪️hrottled-py — обмеження швидкості з 5 алгоритмами ▪️httptap — HTTP водопади прямо в терміналі ▪️ fastapi-guard — безпека FastAPI без болю ▪️modshim — розширюй модулі без моні-патчингу ▪️Spec Kit — специфікації → робочий код ▪️Skylos — мертвий код + уразливості ▪️FastOpenAPI — OpenAPI для будь-якого фреймворку AI / ML / Data ▪️MCP Python SDK + FastMCP — стандарт інтеграції LLM з інструментами ▪️TOON — JSON, оптимізований під токени ▪️ Deep Agents — агенти з плануванням і пам'яттю ▪️ smolagents — агенти, які думають кодом ▪️ LlamaIndex Workflows — event-driven AI workflows ▪️ Batchata — дешеві batch-запити до LLM ▪️ MarkItDown — будь-які файли → Markdown ▪️ Data Formulator — аналіз даних через природну мову ▪️ LangExtract — точне вилучення сутностей з тексту ▪️ GeoAI — ML + геодані без болю Детально, з прикладами і розбором — у повній статті Python'er

Вайб-кодер у своєму природному середовищі: Python

Шпаргалка з Python: базова інформація (відступи, імпорт модулів, коментарі, print), умовні конструкції (if, elif, else), робота зі списками (list), кортежами (tuple) та словниками (dict), цикли (for, while), числа й рядки (операції з числами, методи рядків), функції (def, параметри, return), а також створення класів і об’єктів Python

Автоматизація на основі подій StackStorm (ST2) — відкрита платформа для запуску дій і робочих процесів у відповідь на події, з REST API, CLI та веб-інтерфейсом для локальної та віддаленої роботи Документація Python

Data Science на Python: реальний приклад У відео показано аналіз даних з pandas і matplotlib Python