Python RU

🐍 Распаковка списков и кортежей в Python Значения последовательности можно сразу распределить по переменным:

a, b, c = (1, 2, 3)
a, b, c = [1, 2, 3]


В обоих случаях результат одинаковый:

```python
a == 1
b == 2
c == 3

Количество переменных должно совпадать с количеством элементов, иначе Python вызовет ValueError. Чтобы собрать оставшиеся значения, используйте *:

first, *middle, last = [1, 2, 3, 4, 5]

# first  = 1
# middle = [2, 3, 4]
# last   = 5

Распаковка также позволяет поменять значения местами без временной переменной:

a, b = b, a

Rust, который наконец становится понятным 🦀 Давно хочешь выучить Rust, но ownership, borrowing и lifetimes выглядят как отдельный вид боли? Этот курс проведёт тебя с самого начала до уровня, где ты уже пишешь реальные системные и сетевые программы. Ты разберёшь: Ownership → Borrowing → ошибки → коллекции → Generics → Traits → модули → тесты → сетевой код Никакого бесконечного чтения документации. После каждого урока ты сразу пишешь код, проходишь тесты и решаешь задачу с автопроверкой. 🔥 Rust с нуля 🔥 5–6 часов в неделю 🔥 Практика после каждого урока 🔥 Подойдёт после Python, JavaScript, Java и других языков 🔥 Можно начать сразу В конце у тебя будет понимание Rust, с которым уже можно писать быстрые backend-сервисы, сетевые приложения и системные утилиты, а не смотреть на borrow checker как на врага. Пора добавить Rust в свой стек. Начинай курс и пиши первый код уже сегодня: https://stepik.org/a/294885/

👣 Освой Rust и начни писать код, которому можно доверять Хочешь перейти от Python, JavaScript или Java к быстрому системному программированию? Начни с Rust. За курс ты пройдёшь путь от основ до уверенной разработки: Ownership и Borrowing → структуры → ошибки → коллекции → Generics → Traits → модули → тесты → сетевой код. 🔥 После каждого урока — тесты и задача с автоматической проверкой. ⚡ Можно начать сразу. ⏱ Всего 5–6 часов в неделю. 🎯 Rust заранее знать не нужно. В результате ты поймёшь, как управлять памятью без GC, избегать целого класса ошибок ещё на этапе компиляции и писать быстрые сервисы, утилиты и backend на Rust. Хватит откладывать Rust «на потом». Начни писать на нём уже с первого занятия. Эксклюзивно 36 часов скидка 55%: https://stepik.org/a/294885/pay?promo=d20c21b24473c78f

Веб-исследовательский агент в пяти строках Python В Haystack 3.0 агенты стали центральной частью фреймворка. Готовый Deep Research Agent ищет информацию в интернете и возвращает отчёт в Markdown с источниками. Также доступен преднастроенный агент для продвинутого RAG. Agent Hooks позволяют контролировать вызовы модели и инструментов, добавлять guardrails и human-in-the-loop. Skills загружаются по мере необходимости, экономя контекст. Pipeline и AsyncPipeline объединили: теперь синхронный запуск, async, параллельные вызовы инструментов и стриминг доступны через единый API. Встроенная интроспекция показывает расход токенов, число шагов и вызовов инструментов.

Локальный ИИ-бот в Telegram без единой подписки и API-ключа

🔥 Хочешь расти в IT быстрее? Собери себе нормальное окружение В IT выигрывает не тот, кто «когда-нибудь разберётся», а тот, кто каждый день видит новые инструменты, задачи, разборы, вакансии и идеи. Собрал папки и каналы, где можно быстро прокачиваться по нужному направлению. Основные направления: AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii DevOps: t.me/DevOPSitsec Docker: t.me/DevopsDocker Golang: t.me/Golang_google Rust: t.me/rust_code C++: t.me/cpluspluc C#: t.me/csharp_1001_notes Java: t.me/java_library JavaScript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg Frontend: t.me/front PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Базы данных: t.me/sqlhub Data Science: t.me/data_analysis_ml Big Data: t.me/bigdatai Математика: t.me/data_math Физика: t.me/fizmat Kubernetes: t.me/kubernetc GameDev: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Собеседования и карьера: DS собеседования: t.me/machinelearning_interview Python собеседования: t.me/python_job_interview 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 Полезное сверху: ИТ-мемы: t.me/memes_prog Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers ИИ и технологии: t.me/vistehno 954 ГБ open-source курсов: @courses ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Max python: https://max.ru/pythonl Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд. Пока кто-то листает шум, ты будешь видеть инструменты, задачи и идеи, которые помогают расти в профессии.

Кто-то разобрал Claude Code почти до винтика learn-coding-agent - репозиторий для тех, кто хочет понять, как устроены современные coding agents не на уровне промо-страниц, а на уровне архитектуры. Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги. Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции. https://github.com/justxor/Claudecourse/

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!