Python RU

DeepSeek собрали гайд по подключению своих моделей к coding tools Полезная находка для тех, кто хочет использовать DeepSeek не в отдельном чате, а прямо внутри привычных инструментов. В репозитории есть инструкции для: * Claude Code * Cline * Codex * GitHub Copilot * Cherry Studio * Crush * OpenCode * Qwen Code * DeepSeek-TUI * других agent/coding-assistant инструментов Каждый гайд проходит базовый путь: установка, конфиг, первый запуск. Идея простая: можно быстро подключить DeepSeek-V4-Pro или V4-Flash к своему рабочему процессу и проверить, насколько хорошо они тянут агентное кодинг-окружение. github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-agent

Стать Королем Пиратов или Королем Вайбкодинга? Выбор за тобой

Wagtail как Django admin на стероидах Хороший разбор для Django-разработчиков: Wagtail можно использовать не только как CMS, но и как более удобную админку для обычных Django-моделей. Смысл простой: Django admin быстро даёт UI вокруг моделей, но кастомизация часто превращается в боль. Wagtail даёт более современный интерфейс, нормальную работу с полями, группировку через panels, роли, permissions, rich text, media library, versioning и редакторские workflow. При этом не нужно переписывать проект под CMS-логику. Wagtail ставится как обычный Django-пакет, добавляется в INSTALLED_APPS, подключается в urls.py, а бизнес-логика, views, forms и templates остаются обычными Django. Самый практичный случай использования : взять существующий admin.py, перенести модели в Wagtail snippets и постепенно заменить старую админку там, где нужен интерфейс, который не стыдно показать клиенту. Для внутренних тулзов, CRM, backoffice и контентных разделов это может быть намного приятнее, чем бесконечно допиливать стандартный Django admin. https://timonweb.com/wagtail/wagtail-as-django-admin-on-steroids/

🖥 Python-трюк: `iter()` умеет работать как цикл до стоп-сигнала Многие знают iter() только для списков, но у него есть второй режим:

iter(callable, sentinel)

Он вызывает функцию снова и снова, пока она не вернёт sentinel. Например, читать большой файл кусками без while True:

with open("video.mp4", "rb") as f:
    for chunk in iter(lambda: f.read(8192), b""):
        process(chunk)

Что происходит: • lambda читает по 8192 байта • когда файл закончится, read() вернёт b"" • цикл сам остановится Выглядит мелко, но это чистый и питоновский способ убрать вечные:

while True:
    chunk = f.read(8192)
    if not chunk:
        break

Редкая штука, которую приятно знать.

Что изменилось в защите ПДн и как избежать штрафов? Рассказываем в канале КСБ-СОФТ. Подписывайтесь! Киберспециалисты уже 12 лет разбирают и соблюдают требования к информационной безопасности ФСТЭК РФ и ФСБ. Про персональные данные подробно можно прочитать здесь ⬅️ Вступайте в канал, чтобы знать новые законы и приказы по киберзащите: https://tglink.io/cedf3cc873439a?erid=2W5zFHt3Hrh #реклама О рекламодателе

Один декоратор в Python может убрать сотни лишних запросов В Python есть встроенный кэш, о котором часто забывают: lru_cache из functools. Он запоминает результат функции и при повторном вызове с теми же аргументами не считает всё заново.

from functools import lru_cache

@lru_cache(maxsize=128)
def get_user(user_id: int):
    print("Идём в базу...")
    return load_user_from_db(user_id)

get_user(42)  # запрос в базу
get_user(42)  # результат из кэша

Где полезно: 1. дорогие вычисления 2. парсинг конфигов 3. API-запросы 4. рекурсивные алгоритмы 5. справочники и метаданные Есть и продвинутые фишки:

get_user.cache_info()
get_user.cache_clear()

Первое покажет hit/miss статистику, второе очистит кэш. Главное помнить: lru_cache хорош для чистых функций, где результат зависит только от аргументов. Для случайных данных, времени, прав доступа и часто меняющейся базы лучше не использовать вслепую.

Один из главных мифов вокруг ИИ-кодинга: достаточно найти правильный промпт — и модель начнет писать хороший код Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения. Причина часто не в модели. LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом. Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества. На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять. Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами. Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации. Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFHoKYJV Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHoKYJV

OpenAI выпустила полную версию GPT-5.5-Cyber — своей самой продвинутой модели для авторизованной защитной кибербезопасности. Новая модель набрала 85,6% на CyberGym и обошла: • Mythos 5 — 83,8% • раннюю версию GPT-5.5-Cyber — 81,9% • GPT-5.5 — 81,8% • GPT-5.4 — 79,0% • Claude Opus 4.7 — 73,1% Главный акцент — не на «хакинге ради хакинга», а на легальной defensive security: анализе уязвимостей, проверке систем, аудите кода и помощи security-командам. https://x.com/sama/status/2069121360744550796

Теперь на GitVerse — зеркало PyPI! ⚡️ Python‑пакеты переехали на российскую платформу для разработчиков GitVerse — теперь зависимости подтягиваются быстрее, а пайплайны не зависят от доступности внешнего PyPI.   Остаётся только выбрать: установить зеркало как основной источник или оставить как «страховку». Гайд по подключению.

🐍 Python Парсинг: Большой продвинутый бесплатный курс Полное практическое руководство по веб-скрейпингу на Python — от основ HTTP до production-grade пауков, обхода антибот-защит, асинхронности и проектирования надёжных пайплайнов. Каждый раздел содержит рабочие примеры, типовые ошибки и продвинутые практики. https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main

5 вещей, которые надо сделать до старта Python-проекта Перед стартом Python-проекта сделай базовый набор, который потом спасёт нервы. Сначала создай отдельное окружение, чтобы проект не ломал всё вокруг. Потом сразу зафиксируй библиотеки, а не вспоминай через месяц, что ты ставил. Добавь автоформатирование кода, проверку ошибок и простые тесты. Секретные ключи держи отдельно, не пихай их прямо в код. И главное: сразу сделай нормальную структуру папок, README и проверку перед коммитом. Минимум простой: окружение, зависимости, форматирование, тесты и порядок в папках. Это не занудство. Это разница между проектом, который можно развивать, и папкой, которую страшно открыть через неделю.

🔥 SPRINT OFFER: Инженер по автоматизации тестирования (Python) Оффер за 5 дней – и вы в команде, которая создает программные системы для российской низкоорбитальной спутниковой группировки 🚀 БЮРО 1440 – место, где инженерные решения становятся частью технологий, определяющих будущее спутниковой связи и передачи данных. Команда нанимает в департамент "Единые системы управления и разработка ПО", где инженеры разрабатывают цифровые двойники, инструменты проектирования космической системы, внутреннее облако, дата-платформу, инструменты для разработчиков и системы управления разработкой, занимается тестированием и раскаткой ПО. 📍 Чем предстоит заниматься: • Проводить полный цикл тестирования API, UI, GUI; • Разрабатывать инструменты тестирования для космических систем; • Развивать и оптимизировать тестовые фреймворки и интегрировать качество в CI/CD; • Участвовать в технических обсуждениях, код-ревью и планировании. Мы ищем инженеров уровня Middle и Senior с опытом в тестировании от 5 лет, высшим техническим образованием и опытом по автоматизации тестирования на Python от 3 лет.   ⚙️ Как проходит SPRINT OFFER: 1️⃣ Подайте заявку до 24 июня; 2️⃣ Пройдите техническое и менеджерское интервью; 3️⃣ Получите оффер в течение 5 рабочих дней. 💼 Что предлагаем: 🚀 Удалённую работу по РФ, гибридный формат или офис; 🚀 Участие в разработке космических технологий и спутниковых систем связи; 🚀 Карьерный рост внутри команды и возможность развиваться в смежных направлениях; 🚀 Возможность участия в профессиональных конференциях, тренингах и обучение в собственной академии за счет компании; 🚀 ДМС со стоматологией, страхование, корпоративные скидки и комплексная программа поддержки сотрудников. Оставляйте заявку до 24 июня и присоединяйтесь к команде БЮРО 1440, которая создаёт связь нового поколения!

## Какую модель Claude выбрать в 2026: Sonnet, Opus, Haiku и подписки Pro/Max Если нужен Claude для ежедневной работы, базовый выбор — Sonnet 4.6. Он хорошо закрывает почти всё: посты, новости, сценарии, озвучки, переводы, саммари, ресёрч по текстам, правки и обычные рабочие задачи. Это самая сбалансированная модель по качеству, скорости и стоимости. Opus 4.8 лучше не тратить на рутину. Его стоит включать там, где реально нужна глубина: * сложная архитектура * разбор больших кодовых баз * отладка пайплайнов * тяжёлый анализ документов * нестандартный креатив * задачи, где ошибка дорого стоит Haiku 4.5 — это модель для потока. Быстрые черновики, массовая обработка, классификация, простые переписывания, генерация вариантов, дешёвые итерации. Там, где важнее скорость и объём, чем максимальная глубина. По подпискам логика такая: Pro подойдёт, если Claude нужен периодически: написать текст, проверить идею, помочь с небольшим кодом. Но при длинных чатах, картинках, Claude Code и частых итерациях лимиты быстро начинают мешать. Max 5x — самый практичный вариант для активной ежедневной работы. Его обычно хватает для контента, кода, анализа, длинных обсуждений и нормального рабочего ритма. Max 20x имеет смысл брать только тем, кто реально живёт в Claude: весь день гоняет Claude Code, агентов, большие репозитории, длинные сессии и тяжёлые задачи. Итог простой: Для большинства оптимальная связка — Sonnet 4.6 + Max 5x. Haiku — для быстрых массовых задач. Opus — только для действительно сложных случаев. Max 20x — если Claude стал основным рабочим инструментом на весь день. #claude #claudecode #ai #нейросети

⚡️ Python иногда умеет выглядеть как тёмная магия. Вот однострочный quicksort через lambda:

q = lambda x: x and q([i for i in x[1:] if i <= x[0]]) + [x[0]] + q([i for i in x[1:] if i > x[0]])

Что тут происходит: * берём первый элемент как pivot * всё, что меньше или равно ему, рекурсивно сортируем слева * сам pivot ставим в центр * всё, что больше, рекурсивно сортируем справа * если список пустой, возвращается пустой список Работает красиво, но в продакшен так писать не надо. Это скорее пример того, насколько гибким может быть Python, чем нормальный стиль кода. Минусы очевидные: плохая читаемость, рекурсия, лишние списки на каждом шаге и риск упереться в лимит рекурсии. Но как демонстрация идеи quicksort в одну строку — выглядит эффектно.

⚡️ Linux Roadmap: подробный практический курс от нуля до уверенного администратора Это пошаговый маршрут изучения Linux с упором на практику. Каждый раздел содержит объяснение «почему это устроено именно так», разбор команд и обязательные задания, которые нужно выполнить руками в терминале. Чтение без повторения навыка не даёт — держите терминал открытым рядом с этим текстом. Как работать с этим курсом: идите сверху вниз, не перепрыгивайте разделы; каждую команду набирайте руками, а не копируйте; в конце каждого блока выполняйте задание; специально ломайте систему в виртуалке и чините — это лучший способ учиться. https://github.com/justxor/linuxfullroadmap/

🖥 На stepik обновили курс Python в 2026 - рабочий инструмент для автоматизации, ботов, парсинга, API, данных и разработки с ИИ. Проблема новичков в том, что они учат Python кусками: синтаксис, пару задач, немного теории - и потом не понимают, как собрать из этого реальный проект. Этот курс закрывает именно этот разрыв. Здесь вы не просто смотрите уроки, а учитесь писать код, разбирать ошибки и собирать рабочие решения на практике. Внутри: - Python с нуля - много практики без сухой теории - реальные задачи и проекты - автоматизация рутины - работа с файлами, данными и API - понятная логика программирования - современная разработка с ИИ - отдельный блок по вайбкодингу Вайбкодинг это нормальный навык 2026 года и вас научат- правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и быстрее доводить проект до рабочего состояния. 48 часов скидка 60%: https://stepik.org/course/288218/

🖥 Python не медленный. Медленным его часто делает ваш код. У Python есть странная репутация: стоит программе начать тормозить, виноват сразу язык. Но в реальности большая часть быстрых сценариев в Python работает не потому, что интерпретатор внезапно стал магическим, а потому что тяжёлая работа уходит ниже - в C, C++ или Rust. CPython написан на C. Многие встроенные операции тоже выполняются в C: - len() - list.append() - dict.get() - sum() - сортировка - операции со строками - часть работы со списками и словарями Когда вы вызываете list.append(), Python не крутит всю логику добавления элемента на уровне байткода. Он платит небольшой overhead за вызов, а дальше попадает в C-функцию внутри CPython. Медленный путь начинается там, где мы вручную гоняем данные по одному элементу:

total = 0

for x in data:
    total += x

На каждой итерации интерпретатор должен выполнить байткод, достать объект, проверить типы, сделать операцию, обновить значение и перейти к следующему элементу. Для маленьких списков это незаметно. Для миллионов элементов это уже цена, которую вы платите за каждую итерацию. Быстрый путь выглядит иначе:

total = sum(data)

Здесь цикл проталкивается внутрь реализации. Python остаётся удобной оболочкой, а основная работа выполняется ближе к нативному коду. С NumPy та же идея, только ещё жёстче:

total = np.sum(data)

Внутренний цикл почти не возвращается в Python. Массив обрабатывается внутри оптимизированного нативного кода, а обратно приходит уже готовый результат. Поэтому фраза «Python медленный» слишком грубая. Точнее так: Python-циклы дорогие C-циклы дешёвые built-in функции часто быстрее ручного кода NumPy быстрый не из-за синтаксиса, а потому что не гоняет каждый элемент через интерпретатор хороший Python-код старается как можно дольше оставаться внутри готовых операций и библиотек Оптимизация Python часто начинается не с переписывания проекта на Go или Rust, а с простого вопроса: можно ли убрать ручной цикл и отдать работу тому коду, который уже написан на C, C++ или Rust? Python хорош не как самый быстрый исполнитель каждой операции. Он хорош как удобный слой управления над быстрыми нативными кусками. https://www.youtube.com/shorts/Rep67xPxmvk

Letta — это фреймворк с открытым исходным кодом для создания приложений LLM с отслеживанием состояния. С помощью Letta можно создавать агентов с отслеживанием состояния с расширенными возможностями логического мышления и прозрачной долговременной памятью.

✔️ Qwen анонсировала модель для управления роботами разных конструкций Подразделение Alibaba сообщила о выпуске Qwen-VLA - модели, которая способна управлять роботами разных типов без отдельной настройки под каждую платформу.

VLA-модели получают на вход изображение с камеры и текстовую команду, а на выходе выдают конкретные действия для робота.

Новинка построена на VL-основе Qwen3.5-4B и дополнена декодером действий на 1,15 млрд параметров. Модель объединяет 3 типа задач: манипуляции (захват и перемещение предметов), навигацию и прогнозирование траекторий, а переключение между разными роботами требует лишь изменения текстовой инструкции. Qwen-VLA не уступает специализированным системам, обученным под каждую отдельную задачу - GR00T (разработка NVIDIA) и π0.5 (Physical Intelligence). На наборе тестов LIBERO Qwen-VLA показала 97,9%, на RoboTwin-Hard - 87,2%, а в экспериментах с двуруким роботом ALOHA средний процент успешных выполнений в знакомых условиях составил 83,6% и 76,9% в незнакомых. Пока опубликован технический отчет и создан репозиторий проекта, о доступности самих моделей не сообщается. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам» На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior. Маршрут собран под современный Python: - Python 3.13+ - free-threaded mode без GIL - JIT - uv вместо боли с pip/venv/poetry - ruff, pyright, pytest, hypothesis - async-first подход - типизация - CPython внутри - web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура. Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс. Для новичков - понятный путь без хаоса. Для джунов - способ закрыть дыры. Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь. Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python. https://github.com/justxor/pythonroamap2026