Python/ django

🤖 ACI.dev — Унифицированный доступ AI-агентов к 600+ инструментам ACI (Agent Capability Interface) — это открытая платформа, которая позволяет AI-агентам подключаться к более чем 600 внешним инструментам и API, используя единую инфраструктуру доступа. Система включает поддержку многоарендной архитектуры (multi-tenant), гибкие разрешения и несколько режимов вызова — как через MCP-сервер, так и напрямую через SDK. 🎯 Цель проекта — предоставить ИИ-доступ к реальным действиям в цифровой среде: от отправки писем и управления календарём до взаимодействия с CRM, базами данных, DevOps-инструментами и даже пользовательскими функциями. 🧩 Основные возможности: - 🔌 600+ готовых интеграций Поддержка популярных платформ: Notion, Slack, Google Calendar, GitHub, Discord, Twilio, PostgreSQL и многих других. - 🔐 Разграничение доступа и безопасность Поддержка granular-permissions, токенов доступа, ролей, и подписанных вызовов с проверкой подлинности. - 🧠 Интеграция с AI-агентами Разработано для работы с open-source AI-платформами, включая AutoGen, CrewAI, LangGraph, OpenDevin, Devika и т.д. - 🛠️ Два способа использования 1. MCP Server — единая точка входа, через которую агент может выполнять действия. 2. ACI SDK — локальное подключение и вызов возможностей напрямую из кода. - 🌐 Webhooks и Plugin support Поддержка обратных вызовов и подключения как внешнего плагина к другим системам (например, для LLM-агентов). ACI — это своего рода "операционная система" для ИИ-агентов, позволяющая им действовать в реальном мире с контролем, безопасностью и масштабируемостью. 🔗 Полезные ссылки: - GitHub - Документация

🐍 Задача уровня Pro: декоратор с внутренним состоянием 📌 Задача: Напиши декоратор call_limiter, который: - ограничивает функцию f максимум до n вызовов - после n вызова функция больше не вызывается, а возвращает строку "LIMIT REACHED" Пример использования:

@call_limiter(3)
def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

print(greet("Alice"))  # Hello, Alice!
print(greet("Bob"))    # Hello, Bob!
print(greet("Charlie"))# Hello, Charlie!
print(greet("Dave"))   # LIMIT REACHED

🎯 Подвохи: - Нужно создать декоратор-фабрику с аргументом n - Внутри должна быть функция с nonlocal, чтобы отслеживать число вызовов - Часто путаются и используют mutable default, что ломает независимость между декорируемыми функциями ✅ Решение: ```python def call_limiter(n): def decorator(func): count = 0 def wrapper(*args, **kwargs): nonlocal count if count >= n: return "LIMIT REACHED" count += 1 return func(*args, **kwargs) return wrapper return decorator ``` 🧪 **Проверка:** ```python @call_limiter(2) def ping(): return "pong" print(ping()) # pong print(ping()) # pong print(ping()) # LIMIT REACHED @call_limiter(1) def echo(msg): return msg print(echo("hi")) # hi print(echo("bye")) # LIMIT REACHED ``` 🧠 **Что проверяет задача:** • Понимание функций высшего порядка • Работа с `nonlocal` и областью видимости • Контроль состояния внутри декоратора • Умение не "засорить" глобальные или общие области @pythonl

Второй язык программирования для карьерного роста Навык работы с Go — это хорошее дополнение к скиллсету опытного программиста. Освоить язык можно на курсе Нетологии. Это актуальная программа 2025 года, которую мы разработали с учётом последних трендов отрасли. На курсе вас ждёт много практики: 4 проекта для портфолио, 32 задания и хакатон. За 6 месяцев вы освоите язык на продвинутом уровне и научитесь: - писать эффективный код на Go, - создавать высоконагруженные сервисы, - работать с базами данных, - встраивать Go-приложения в инфраструктуру. Практикующий эксперт проведёт для вас 3 персональные консультации. Центр развития карьеры поможет упаковать весь опыт в сильные резюме и портфолио. Освойте Go как второй язык программирования и растите в карьере Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5xBerBJ

🎭 Pykka — акторная модель для Python без лишних сложности. Этот проект позволяет организовывать конкурентные вычисления без традиционных проблем с состоянием и блокировками. Вдохновлённый знаменитым Akka для JVM, Pykka предлагает минималистичный подход — никаких супервизоров или распределённых акторов, только чистые принципы обмена сообщениями между изолированными процессами. Инструмент имеет продуманную архитектуру: разработчику достаточно определить поведение акторов, а Pykka возьмет на себя всю работу с очередями и потоками. 🤖 GitHub @pythonl

❓Зачем Data Scientist изучать ML? Машинное обучение — это не просто модное словосочетание. Это основа Data Science, без которой успешная карьера в этой области невозможна. Вы не сможете работать с большими данными и обучать ИИ, если не освоите методы ML. На открытом вебинаре 19 мая в 18:00 мск вы узнаете, зачем вам ML, и научитесь решать реальную задачу: классифицировать изображения с помощью машинного обучения. 📣 Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель в одном из крупнейших университетов России. ➡️ Записывайтесь на открытый вебинар и получите скидку на большое обучение «Специализация Machine Learning»: https://otus.pw/49Fa3/?erid=2W5zFHaP9np  Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🧠 Как подготовиться к техническому собеседованию с помощью Если ты готовишься к собеседованию в IT и не знаешь, с чего начать — обрати внимание на бесплатный курс от freeCodeCamp, основанный на знаменитом списке задач NeetCode 150. ⚙️ Что такое NeetCode 150? • 🟤 Это отобранные 150 задач с LeetCode, покрывающие всё, что нужно знать: • массивы • строки • хеш-таблицы • деревья и графы • динамическое программирование • стек и очередь • backtracking и двоичный поиск 🎓 Что предлагает курс freeCodeCamp: • 38 часов подробного видеоконтента • Каждая задача разбирается пошагово — с объяснением стратегии и кода • Языки: Python и JavaScript • Полностью бесплатно 📈 Почему это эффективно: • Все задачи — реальный опыт с технических собеседований • Структура курса позволяет идти от простого к сложному • Удобно учиться в своем темпе - Стартуй здесь - Видео с разбором вопросов - Решения Не упусти шанс систематизировать знания и уверенно пройти собеседование! @pythonl

⚡️Создаём свою нейросеть в PyTorch Хотите быстро разобраться в PyTorch и написать свою нейросеть? Мы подготовили для вас вебинар, где на практике разберём все этапы создания ML-модели. Вебинар проведет Владислав Агафонов — ML-инженер, ранее работал в Yandex и Huawei. Что будет на вебинаре? 🟠Установим PyTorch в Google Colab и настроим работу на бесплатном GPU; 🟠Поймём, что такое тензоры и почему они — фундамент всех нейросетей; 🟠Скачаем готовый датасет, разберём его структуру и подготовим для обучения; 🟠Научимся использовать DataLoader для эффективной загрузки данных; 🟠Пошагово соберём облегчённую версию классической свёрточной нейронной сети (CNN); 🟠Обучим и протестируем модель. 🕗 Встречаемся 14 мая в 18:30 по МСК, будет много практики, ответы на вопросы и полезные инсайты от эксперта. 😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

📬 BillionMail — автономная платформа для email-маркетинга и почтовых серверов 🧩 Что это такое BillionMail — это self-hosted open-source платформа, которая позволяет: • Настроить полноценный почтовый сервер • Управлять рассылками email • Отслеживать открытие писем и клики • Контролировать доставляемость и отклонения • Работать через браузерный интерфейс без зависимости от облака 🚀 Ключевые возможности • Управление почтовыми ящиками и доменами • Email-маркетинг с шаблонами, сегментами и аналитикой • Встроенный SMTP-сервер и логика ретраев • Поддержка DKIM, SPF, DMARC • Мониторинг отправок, спама, bounce-статистики • API и интеграции с внешними системами ⚙️ Технологии • Backend: Python • Web-интерфейс: Vue.js • СУБД: MySQL • Mail engine: Postfix + Dovecot • OS: Linux-серверы (Ubuntu/Debian) 🛠 Установка

1. Установите `Docker` и `docker-compose`  
2. Клонируйте репозиторий:
```bash
git clone https://github.com/aaPanel/BillionMail.git
cd BillionMail

Запустите:

docker-compose up -d

🔗 Репозиторий

❓Как найти аномалии в данных с помощью машинного обучения? В мире данных выявление аномалий — ключевая задача, которая помогает находить неисправности, мошенничество и отклонения. Без правильных методов вы рискуете упустить важные факты, которые могут повлиять на результаты. На открытом вебинаре 13 мая в 18:00 мск мы подробно разберем, как эффективно искать аномалии в данных с использованием популярных методов, от простых статистических до продвинутых, таких как Isolation Forest и OneClassSVM. 📣 Спикер Мария Тихонова – PhD Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель в одном из крупнейших университетов России. ➡️ Запишитесь на вебинар и получите скидку на большое обучение «Специализация Machine Learning»: https://otus.pw/YfwA/?erid=2W5zFH7af1a  Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

🖥 systemd-pilot — это десктопное приложение для управления сервисами systemd на GNU/Linux системах! 🌟 По сути, это графический интерфейс для команд systemctl. Он позволяет просматривать и управлять системными сервисами, быстро развертывать новые сервисы, а также запускать, останавливать и перезапускать их. Приложение легковесное и использует всего один Python-скрипт. Также предусмотрена поддержка поиска сервисов по имени. 🔐 Лицензия: GPL-3.0 🖥 Github @pythonl

🖥 Шпаргалка по RegEx в Python 📦 Импорт:

import re

🔍 Основные функции модуля re

re.search(pattern, string)     # Ищет первое совпадение (где угодно в строке)
re.match(pattern, string)      # Ищет совпадение только в начале строки
re.fullmatch(pattern, string) # Проверяет, соответствует ли вся строка шаблону
re.findall(pattern, string)   # Возвращает все совпадения в виде списка
re.finditer(pattern, string)  # То же, но как итератор Match-объектов
re.sub(pattern, repl, string) # Замена по шаблону
re.split(pattern, string)     # Разбиение строки по шаблону

# 🧠 Основы синтаксиса шаблонов | Шаблон | Что значит | |---------|-------------------------------------| | . | Любой символ, кроме \n | | ^ | Начало строки | | $ | Конец строки | | * | 0 или больше повторений | | + | 1 или больше | | ? | 0 или 1 повторение | | {n} | ровно n раз | | {n,} | n или больше | | {n,m} | от n до m | | [] | Символьный класс | | [^] | Отрицание символьного класса | | | | Или (`a|b`) | | () | Группа (захват) | | \ | Экранирование спецсимвола | 💡 Примеры

re.search(r'\d+', 'ID=12345')       # Найдёт '12345' (одно или больше цифр)
re.match(r'^\w+$', 'hello_world')   # Вся строка — только буквы/цифры/_
re.findall(r'[A-Z][a-z]+', 'Mr. Smith and Dr. Brown')  # ['Smith', 'Brown']
re.sub(r'\s+', '-', 'a  b   c')     # 'a-b-c'
re.split(r'[;,\s]\s*', 'one, two;three four')  # ['one', 'two', 'three', 'four']

🎯 Захват групп

text = 'Name: John, Age: 30'
match = re.search(r'Name: (\w+), Age: (\d+)', text)
if match:
    print(match.group(1))  # John
    print(match.group(2))  # 30

Группы можно называть:

pattern = r'(?P<name>\w+): (?P<value>\d+)'
match = re.search(pattern, 'score: 42')
match.group('name')   # 'score'
match.group('value')  # '42'

🧱 Комбинированные шаблоны

pattern = r'\b(?:https?://)?(www\.)?\w+\.\w+\b'
text = 'Visit https://example.com or www.test.org'
re.findall(pattern, text)  # [['www.'], ['www.']]

⚠️ Полезные советы • Всегда используйте r'' перед шаблоном, чтобы не экранировать \ • re.compile(pattern) ускоряет повторное использование • Старайтесь избегать re.match — чаще нужен re.search ✅ Быстрая проверка шаблонов 📍 Онлайн-проверка: [regex101.com](https://regex101.com/) [pythex.org](https://pythex.org/) Хочешь отдельную шпаргалку по re.sub с лямбдами, заменами и функциями внутри, ставь лайк 👍 @pythonl

🐍 Задача с подвохом: Декораторы и мутабельные ловушки Условие: Что выведет следующий код и почему?

def memoize(fn):
    cache = {}
    def wrapper(arg):
        if arg in cache:
            print("Из кэша")
            return cache[arg]
        else:
            result = fn(arg)
            cache[arg] = result
            return result
    return wrapper

@memoize
def add_to_list(val, lst=[]):
    lst.append(val)
    return lst

res1 = add_to_list(1)
res2 = add_to_list(2)
res3 = add_to_list(1)

print(res1)
print(res2)
print(res3)

❓ Вопрос: Что будет выведено? Где здесь двойной подвох? 🔍 Разбор: На первый взгляд кажется, что: 1. add_to_list(1) вернёт [1] 2. add_to_list(2) вернёт [2] 3. add_to_list(1) снова вызовет функцию (или достанет из кэша) Но тут два подвоха: Подвох №1: изменяемый аргумент по умолчанию Аргумент lst=[] создаётся один раз при определении функции. Все вызовы без передачи списка будут использовать один и тот же список. Подвох №2: кэширование по ключу Декоратор memoize кэширует результат по ключу arg. Но функция возвращает список, который изменяется при каждом вызове. Даже если кэш сработает, вы получите тот же объект списка, который менялся между вызовами! 🧮 Что реально произойдёт: - `res1 = add_to_list(1)` → функция вызвана, список становится `[1]` - `res2 = add_to_list(2)` → функция вызвана снова (новый аргумент), список становится `[1, 2]` - `res3 = add_to_list(1)` → аргумент `1` есть в кэше, сработает ветка `print("Из кэша")` и вернётся **ссылку на тот же изменённый список** 🔢 **Вывод:** ``` [1, 2] [1, 2] Из кэша [1, 2] ``` Все результаты указывают на один и тот же изменённый список. 💥 **Почему это важно:** 1️⃣ **Изменяемые аргументы по умолчанию** сохраняются между вызовами 2️⃣ **Кэширование мутабельных объектов** может привести к неожиданным результатам: при возврате списка вы возвращаете не "результат на момент вычисления", а ссылку на объект, который может измениться позже 🛡️ **Как исправить:** 1️⃣ Использовать `lst=None` и инициализировать внутри функции: ```python def add_to_list(val, lst=None): if lst is None: lst = [] lst.append(val) return lst ``` 2️⃣ Если кэшировать мутабельные объекты, лучше возвращать **копию**: ```python import copy cache[arg] = copy.deepcopy(result) ``` ✅ **Вывод:** Декораторы + мутабельные аргументы = ловушка даже для опытных разработчиков. Особенно, когда мутабельные объекты кэшируются и меняются за кулисами. @pythonl

📡 FISSURE — фреймворк для анализа и реверс-инжиниринга радиосигналов. Этот open-source проект объединяет инструменты для работы с RF-сигналами: от обнаружения и классификации до атак и автоматизированного тестирования. Инструмент поддерживает популярное SDR-оборудование и возможность развертывания распределённых сенсорных узлов для задач радиомониторинга. Проект активно развивается, в 2024 году добавили Z-Wave-анализ и автоматические триггеры для атак. 🤖 GitHub @pythonl

🖥 История развития Python (1989 – 2025) 1989-12 — Гвидо ван Россум, работая в CWI (Нидерланды), начинает писать новый язык как «лучший ABC». 1991-02 — Публикация Python 0.9.0 в alt.sources; уже есть классы, исключения и базовые коллекции. 1994-01-26 — Выходит Python 1.0.0: добавлены lambda, map, filter, reduce. 1994-02 — Создана группа новостей comp.lang.python, вокруг которой формируется сообщество. 2000-10-16 — Python 2.0: list-comprehensions, сборщик циклического мусора, первая реализация Unicode. 2003-07-29 — Python 2.3: внедрён сортировщик Timsort. 2008-12-03 — Python 3.0 («Py3k»): переход на новый str`/`bytes, print() как функция, разделённый range. 2010-07-03 — Python 2.7: «долгожитель», поддержка продлена до 2020-01-01. 2015-09-13 — Python 3.5: появляется синтаксис async / await. 2018-07-12 — Гвидо объявляет о выходе с поста BDFL после споров вокруг оператора «морж» :=. 2019-10-14 — Python 3.8: тот самый оператор :=, позиционные-только аргументы / и улучшенный typing. 2020-01-01 — Официальный End-of-Life ветки 2.x. 2021-10-04 — Python 3.10: структурное сопоставление match/case. 2023-10-02 — Python 3.12: заметное ускорение интерпретатора (до +25 %), префиксные f-строки. 2024-10-07 — Python 3.13.0: экспериментальная сборка Free-Threaded CPython без GIL (PEP 703). 2025-04-08 — Python 3.13.3 (текущая стабильная версия). 2025-10 (ожидается) — Python 3.14: дальнейшая стабилизация «без-GIL»-сборки, новый `buffer`-API. --- ### Интересные факты - Название появилось благодаря юмористическому шоу *Monty Python’s Flying Circus*; отсюда мемы «spam / eggs». - Команда import this выводит Zen of Python — 19 однострочных принципов языка (PEP 20). - Пасхалка import antigravity открывает комикс xkcd #353; from __future__ import braces выдаёт SyntaxError: not a chance. - Timsort, написанный для Python 2.3, позже стал дефолтным алгоритмом сортировки в Java 7, Android, Swift и Rust. - PEP 703 позволяет собирать CPython без GIL, открывая путь к настоящему многопоточному Python без радикального «Python 4». - В апреле 2025 Python обновил рекорд индекса TIOBE, превысив 25 % и почти втрое обогнав C++. - Гвидо носил титул BDFL (Benevolent Dictator For Life) почти 30 лет; c 2023 г. он возвращён как *BDFL-Emeritus*. - PyPI (Python Package Index) превысил 500 000 пакетов, а pip install скачивается около 40 млрд раз в месяц (апрель 2025). - import __hello__ просто печатает *Hello world!* — напоминание, что «явное лучше неявного». > Итог: за три с лишним десятилетия Python превратился из рождественского хобби-проекта в язык № 1, оставаясь при этом дружелюбным, читаемым и немного шутливым. https://www.youtube.com/shorts/ZDMz1foKKlM?feature=share @pythonl

🛠 Werkzeug — набор утилит для WSGI-приложений на Python Пока все говорят о Flask, его мозги — библиотека Werkzeug, остается в тени. Этот инструмент уровня middleware лежит в основе многих Python-фреймворков, предоставляя базовые механизмы работы с HTTP-запросами, маршрутизацией и сессиями без навязывания архитектуры. В Werkzeug нет ORM или шаблонизатора, но зато есть: ▪️Интерактивный дебаггер с REPL прямо в браузере ▪️Гибкая система роутинга (которую позже заимствовал Flask) ▪️WSGI-сервер для разработки с горячей перезагрузкой 🤖 GitHub @pythonl

👩‍💻 datasketch — Python-библиотека, содержащая реализации вероятностных структур данных, которые используются для оптимизации работы с большими объемами данных! 🌟 Среди основных возможностей — оценка схожести Jaccard с помощью MinHash и его взвешенной версии, а также оценка кардинальности множества с помощью HyperLogLog и HyperLogLog++. Эти структуры данных позволяют выполнять операции, такие как поиск схожих элементов или подсчет уникальных объектов, быстро и с минимальными затратами памяти. 🔐 Лицензия: MIT 🖥 Github @pythonl

🔐 Что такое DES - шифрование и как работает? 💡 DES (Data Encryption Standard) DES — симметричный алгоритм шифрования, разработанный в 1970-х. Он использует один и тот же ключ для шифрования и дешифрования, поэтому ключ нужно хранить в секрете. Длина ключа: 56 бит Блоки данных: 64 бита Основан на 16 раундах перестановок и подстановок Хотя DES считается устаревшим из-за своей уязвимости (его можно взломать брутфорсом за считанные часы), он до сих пор используется в учебных целях и в некоторых устаревших системах. 🐍 Пример использования DES на Python Для работы с DES в Python можно использовать библиотеку PyCryptodome. Пример простого шифрования текста:

from Crypto.Cipher import DES
from Crypto.Util.Padding import pad, unpad

# Ключ должен быть ровно 8 байт
key = b'8bytekey'
cipher = DES.new(key, DES.MODE_ECB)

data = b'HelloWorld123'  # Длина должна быть кратной 8, иначе нужно дополнить
padded_data = pad(data, 😍

encrypted = cipher.encrypt(padded_data)
print("Зашифрованные данные:", encrypted)

# Дешифрование
decrypted = unpad(cipher.decrypt(encrypted), 😍
print("Расшифрованные данные:", decrypted)

✅ Важно: Ключ должен быть ровно 8 байт (DES = 64-битный ключ, но 8 бит используются для контроля чётности). Данные должны быть кратны 8 байтам, поэтому часто используется padding (дополнение пустыми байтами). ⚠️ Почему DES больше не рекомендуют? Маленький размер ключа → легко перебрать с помощью современных вычислительных мощностей. Уязвим к атакам (например, differential cryptanalysis). Сегодня вместо DES чаще используют AES (Advanced Encryption Standard), который безопаснее и быстрее. ✍️ Вывод Шифрование — важнейший инструмент защиты данных. DES — классический пример симметричного шифрования, но сегодня он больше используется в учебных целях или для совместимости с устаревшими системами. Если нужна настоящая защита, выбирайте современные алгоритмы, такие как AES.

✍️ novelWriter — минималистичный редактор для писателей с поддержкой Markdown. Проект использует облегченный синтаксис на основе Markdown и сохраняет все данные в виде обычных текстовых файлов, что делает его идеальным для работы с системами контроля версий. Инструмент делает акцент на простоте и надежности. Вместо проприетарных форматов он использует чистый текст с метаданными в JSON. Редактор написан на Python с использованием Qt6 и доступен для всех основных ОС. При этом проект остается полностью открытым и принимает contributions, особенно в части переводов через Crowdin. 🤖 GitHub @pythonl

🚀 Jittor — фреймворк, использующий JIT-компиляцию и мета-операторы для оптимизации вычислений прямо во время выполнения. Проект сочетает простоту Python-интерфейса с низкоуровневой компиляцией на C++/CUDA. В отличие от традиционных графовых подходов, он динамически компилирует операции под конкретную модель, что потенциально может ускорить выполнение сложных сетей. 🤖 GitHub @pythonl

👣 Pyrefly — это новая, высокопроизводительная система статической типизации и IDE-платформа, написанная на Rust, для Python, разрабатываемая командой Facebook. Главное: 🔍 Наследник Pyre Pyrefly задуман как следующая версия проверяльщика типов Pyre от Meta, но с упором на скорость, модульную архитектуру и возможность генерации «типизированного» AST. 🚀 Реализовано на Rust Большая часть кода написана на Rust для лучшей безопасности памяти и конкурентности. Только ~1 % кода в Python и ~6 % в TypeScript (для интерфейса сайта и LSP). ⚙️ Три этапа проверки Сбор экспорта каждого модуля (решение всех import * рекурсивно) Преобразование кода в набор «байндингов» (definitions, uses, anon) с учётом потоковых типов Решение этих байндингов (flow-types, phi-функции при ветвлениях и рекурсии) 💡 Масштабируемость и инкрементальность Модульно-ориентированный подход: проверка каждого модуля целиком, с возможностью параллельного запуска и минимальной сложности по сравнению с тонкозернистыми DAG-алгоритмами. 🛠️ Интеграция и упаковка Разработчикам Rust: cargo build, cargo test Во внутренних проектах Meta: запуск через Buck2 (buck2 run pyrefly -- check file.py) Для PyPI: сборка колес через Maturin (pip install maturin && maturin build) 📡 IDE-функции и LSP Включена поддержка Language Server Protocol для автодополнения, перехода к определению и интерактивной отладки в редакторах. 📆 Планы Полная замена Pyre к концу 2025 года с выпуском стабильных версий на PyPI каждую неделю. 📜 Лицензия MIT — свободное использование и вклад в проект приветствуются. 🔜 Узнать подробнее и принять участие можно в репозитории: Github @pythonl