Python Portal

ИДЕЯ: перепродажа open-source репозиториев бизнесам. стратегия, о которой почти не говорят тысячи репозиториев на GitHub решают реальные бизнес-задачи. бесплатно. открыто. готово к продакшну и 99% бизнесов никогда их не найдут как превратить ЛЮБОЕ open-source решение в $2,000+ в месяц с одного клиента: 1. найти инструмент, который закрывает дорогую проблему зайти в GitHub Trending. отфильтровать по звёздам, свежей активности и нормальной документации. искать инструменты, которые заменяют то, за что бизнес сейчас платит $500–2,000 в месяц примеры, которые уже существуют: - CRM-системы (Twenty, $0 вместо Salesforce за $300/место/мес) - helpdesk-платформы (Chatwoot, $0 вместо Intercom за $1,200/мес) - аналитика (Plausible, $0 вместо Mixpanel за $800/мес) - планировщики (Cal.com, $0 вместо Calendly Business за $480/мес) - email-маркетинг (Listmonk, $0 вместо Mailchimp за $600/мес) - конструкторы форм (Formbricks, $0 вместо Typeform за $400/мес) - управление проектами (Plane, $0 вместо Jira за $700/мес на команду) это не игрушки. у них по 10k–50k+ звёзд, активные комьюнити и компании, которые уже используют их в продакшне 2. выбрать ОДНУ нишу не «мы разворачиваем open-source инструменты». а «мы заменяем Salesforce для агентств недвижимости» или «мы настраиваем приватную аналитику для медицинских компаний с требованиями к комплаенсу» ниша формирует маржу. общий деплой = $2k/клиент на поддержку. нишевый деплой = $200, потому что всё уже шаблонизировано 3. развернуть на VPS за $20–50/мес Hetzner, Railway, Coolify или обычный DigitalOcean droplet. Claude Code проводит через весь процесс настройки. у большинства таких инструментов есть деплой через Docker в один клик инфраструктура на клиента: $20–50/мес твоя цена: $2,000–5,000/мес (зависит от ниши) все в плюсе. клиент экономит. ты зарабатываешь. математика простая 4. упаковать в язык бизнеса не «self-hosted инстанс Chatwoot в Docker» а «ваша приватная платформа поддержки клиентов без платы за пользователя, с полным владением данными и кастомным брендингом» бизнес покупает не технологию. он покупает результат. «больше никогда не платить за пользователей» продаётся быстрее любого списка фич 5. построить защиту через кастомизацию open-source инструмент — база. твоя ценность: - интеграции с их текущим стеком - брендированный интерфейс под компанию - поддержка и обновления - приоритетная помощь от человека, который знает их конфигурацию это то, что отделяет подписку на $2k/мес от разового деплоя за $500. инструмент бесплатный. оркестрация — продукт 6. находить клиентов там, где они уже жалуются искать в X и Reddit: "[название инструмента] слишком дорого" или "[название инструмента] альтернатива". это уже прогретые лиды. они знают проблему и ищут решение постить кейсы: «заменили Intercom за $14k/год self-hosted решением для команды из 12 человек. те же функции. данные теперь у них» скриншоты экономии закрывают сделки лучше питч-деков 7. масштабирование через стек на клиента клиент уже платит $3k/мес за CRM? предложить аналитику за +$1,500. потом email-маркетинг за +$1,000. в итоге ты становишься их всей софт-инфраструктурой за $5,500/мес, при этом они всё ещё дешевле старого SaaS-стека один клиент. пять инструментов. каждый развёрнут за день часть, о которой почти не говорят: эти бизнесы никогда сами не найдут эти GitHub-репозитории. они не будут поднимать Docker. они не будут заходить на сервер по SSH. они будут гуглить «недорогая CRM для небольшой команды» и попадут к тебе open source — это новый опт. код бесплатный. маржа появляется на упаковке один человек может вести 5–10 клиентов. команда из двух человек выходит на $30–50k/мес. без инвестиций. без офиса. без найма кто-то в твоей нише это уже сделает. логично, чтобы это был ты 👉 @PythonPortal

«10 миллионов документов помещаются в 4 ГБ ОЗУ»: https://github.com/RyanCodrai/turbovec Корпус из 10 миллионов документов занимает 31 ГБ ОЗУ в формате float32. turbovec укладывает это в 4 ГБ и выполняет поиск быстрее, чем FAISS. turbovec — векторный индекс на Rust с Python-обвязками, построенный на алгоритме TurboQuant от Google Research — data-oblivious квантизаторе, который достигает границы Шеннона по искажению без обучения и без проходов по данным. 👉 @PythonPortal

Open-source проект Presenton (5K+ звёзд) генерирует презентации из промптов и документов. Поддерживает: - промпт → презентация - документ → презентация - экспорт PPTX и PDF - шаблоны - самохостинг (Докер) - API - BYOK - Ollama Работает через генерацию + редактирование + экспорт, без привязки к закрытому редактору. GitHub: github.com/presenton/pres 👉 @PythonPortal

👃👃👃 👉 @PythonPortal

Нужно понять, какие аргументы переданы в скрипт на Питоне. Для этого используется sys.argv — список, где: sys.argv[0] — имя самого скрипта дальше идут все переданные параметры запуска 👉 @PythonPortal

Библиотека Python itertools содержит много полезных функций. Одна из них — compress(), которая возвращает итератор по элементам из data, для которых соответствующий элемент в selectors равен True. Вот пример:

Непереводимая игра слов

Не тратьте токены вашего AI на исследование проекта Создайте локальный семантический граф вашего кода с помощью этого инструмента: ✓ –92% вызовов внешних инструментов ✓ Исследование кода на 71% быстрее ✓ Поддержка Claude Code, Cursor, Codex и OpenCode Локально и с открытым исходным кодом: → http://github.com/colbymchenry/codegraph 👉 @PythonPortal

Наследование в Python меняет путь поиска атрибутов, также известный как «method resolution order» (MRO):

class Child:
    pass

Child.__mro__   # (__main__.Child, object)

class Child(Parent):
    pass

Child.__mro__   # (__main__.Child, __main__.Parent, object)

То есть MRO показывает, в каком порядке Python будет искать методы и атрибуты: сначала в классе потомке, затем в родителях по цепочке, и в конце — в базовом object. @PythonPortal

😢😢😢 👉 @PythonPortal

«Introduction to Algorithms» — выдающийся университетский ресурс для всех, кто изучает алгоритмы и компьютерные науки. Книга охватывает вычислительную сложность, структуры данных, алгоритмы на графах, динамическое программирование, методы «разделяй и властвуй», жадные алгоритмы, рандомизированные алгоритмы и многие математические основы современной компьютерной науки. Особенно ценно здесь сочетание математической строгости и практического алгоритмического мышления. Это одна из тех книг, которые сильно меняют подход к анализу задач, эффективности и самим вычислениям. Обязательный инструмент в библиотеке любого разработчика и инженера, работающего в сфере компьютерных наук. https://www.cs.mcgill.ca/~akroit/math/compsci/Cormen%20Introduction%20to%20Algorithms.pdf 👉 @PythonPortal

«Open Data Structures» — ещё один очень полезный бесплатный ресурс для всех, кто изучает структуры данных и алгоритмы. Книга разбирает реализацию и анализ базовых структур: списков на массивах, связных списков, хеш-таблиц, бинарных деревьев, красно-чёрных деревьев, куч, алгоритмов сортировки, графов и структур данных для работы с целыми числами. Это полноценный открытый учебник для изучения одной из фундаментальных тем компьютерных наук и хороший референс, который стоит держать под рукой. https://opendatastructures.org/ods-python.pdf 👉 @PythonPortal

🔴 Реальный собес на Python от ТехЛида с опытом работы в Авито и Яндексе в прямом эфире 19 мая(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.

👉 @PythonPortal

Во многих приложениях требуется отображение строк в целые числа. В Python это обычно выглядит так:

d = {"apple": 100, "banana": 200, "cherry": 300}

Если ключей 1 миллион, это может потреблять много памяти — больше 100 байт на ключ. Наш слон опубликовал новую библиотеку, которая использует около 9 байт на ключ. Да, всего 9 байт. Использование выглядит так:

from fastconstmap import ConstMap

d = {"apple": 100, "banana": 200, "cherry": 300}
m = ConstMap(d)

m["apple"]                  # -> 100
m.get_many(["banana", "cherry"])  # -> [200, 300]

Она может быть значительно быстрее (например, до 2 раз в некоторых случаях), чем стандартный словарь. Также её можно сериализовать и десериализовать на диск или в сеть для удобного повторного использования. https://pypi.org/project/fastconstmap/ гитхаб: https://github.com/lemire/fastconstmap 👉 @PythonPortal

Преврати любую авторегрессионную языковую модель в диффузионную языковую модель. dLLM — это Python-библиотека, которая объединяет обучение и оценку диффузионных языковых моделей. Её также можно использовать, чтобы превратить ЛЮБУЮ авторегрессионную языковую модель в диффузионную языковую модель с минимальными вычислительными затратами. 100% открытый исходный код. 👉 @PythonPortal

Методы в Python хранятся на уровне класса, а не экземпляра. Тогда как Python находит метод при вызове x.m()? Правило ICPO: Сначала Python ищет атрибут в экземпляре (_i_nstance). Если не найден — проверяет класс (_c_lass). Дальше — родительские классы (_p_arent). В конце — object, корневой базовый класс (_o_bject). Именно поэтому метод можно определить один раз в классе, а использовать через любой экземпляр. 👉 @PythonPortal

Google выпустила свои официальные skills для AI-агентов. Компания опубликовала 13 skills, совместимых с Claude Code, Cursor, Copilot и другими агентами. Они позволяют агентам выполнять продвинутые задачи и автоматизировать сложные рабочие процессы. Это бесплатно и с открытым исходным кодом : https://github.com/google/skills 👉 @PythonPortal

🙂🙂🙂 👉 @PythonPortal