Python Portal

Python-совет: Shallow copy (copy.copy()) копирует сам объект, но не его вложенные элементы. Deep copy (copy.deepcopy()) копирует и объект, и все вложенные структуры. Поэтому при shallow copy изменения во вложенных элементах отражаются на оригинале, а при deep copy — нет. 👉 @PythonPortal

AWS снова отличились. Недавно они представили новый подход, который по-настоящему меняет то, как разработчики строят агентные пайплайны. Проблема в том, что большинство агентных фреймворков до сих пор заставляют захардкоживать workflow, деревья решений и сценарии отказов. Это работает ровно до тех пор, пока агент не сталкивается с ситуацией, которую ты не предусмотрел. Strands Agents от AWS идут другим путём. Вместо переусложнённой оркестрации они опираются на способности современных моделей к рассуждению и позволяют модели самой вести workflow. Ты: - задаёшь цель, - предоставляешь инструменты, - и позволяешь агенту самому понять, как к этой цели прийти. С точки зрения реализации всё максимально просто » нужно определить всего три вещи: 1. LLM, 2. инструменты, 3. задачу. И всё. Дальше агентный цикл берёт управление на себя. При запуске модель сама решает: - нужен ли инструмент, - какой именно, - как сформировать входные данные, - и когда остановиться. Вся логика » model-driven. То есть вместо правил вида «если математика — зови калькулятор» или «если API упал — делай retry», модель динамически планирует шаги и выполняет их сама. Workflow формируется во время выполнения, исходя из цели и доступных инструментов. Выше в видео показано конкретный, прикладной пример. Это агент на базе MCP, который умеет создавать видео в стиле 3Blue1Brown по одному простому промпту. Сетап был минимальный: - MCP-сервер с инструментом для запуска Manim-скриптов, - затем описал агента с этими инструментами. Без системных промптов и без правил workflow. Дальше модель сама: - спланировала шаги, - сгенерировала сцену Manim, - и автономно вызвала нужный инструмент. Даже минимальная конфигурация уже даёт удивительно высокий уровень возможностей. А по мере добавления лучших инструментов или моделей агент становится сильнее сам по себе - без переписывания workflow. Фреймворк полностью open source и работает с любым локальным сетапом. 📖 👉 @PythonPortal

Атакующие (adversarial) атаки на vision-language-action модели. 👉 @PythonPortal

С радостью объявляю: freeCodeCamp запустили новую сертификацию по Python 🐍 » Изучение баз программирования » Разработка проектов » Финальный экзамен » Получение сертификата Всё проходит прямо в браузере, без установки. Это один из шести сертификатов в версии 10 учебной программы Full Stack Developer. Полный анонс с подробным FAQ о сертификате, курсе и экзаменах 👉 @PythonPortal

Astral анонсировала Beta-релиз ty - новый type чекер и языковой сервер для Python, написанный на Rust. Инструмент уже полностью используется внутри компании и теперь рекомендован для продвинутых и мотивированных пользователей. По заявлению команды, ty в 10–100 раз быстрее существующих Python-type чекеров и LSP. Ключевая причина » архитектура, изначально спроектированная под инкрементальные обновления и работу в редакторе или долгоживущих процессах. На практике это выглядит так: при редактировании критичного файла в крупном проекте вроде PyTorch ty способен пересчитать диагностику для всего проекта за несколько миллисекунд, а не только для изменённого файла. Цель ty » не просто скорость. Проект нацелен на создание более качественного type чекера, который сочетает строгую корректность с фокусом на пользовательский опыт. Для этого ty развивает Python type checking дальше текущего состояния экосистемы и уже поддерживает: - типы пересечений первого класса (intersection types), - продвинутое сужение типов, - анализ достижимости кода. Отдельное внимание уделено диагностике. Система сообщений об ошибках вдохновлена компилятором Rust: одна диагностика ty может использовать контекст сразу из нескольких файлов и объяснять не только саму ошибку, но и её причину и возможный способ исправления. ty разрабатывается основной командой Astral и десятками контрибьюторов под лицензией MIT. Инструмент доступен везде, где пишут Python, включая редакторы с LSP. Установка:

uv tool install ty@latest

Также доступно расширение для VS Code, Cursor и совместимых редакторов. Следующая цель » Stable-релиз в 2026 году. Переход от Beta к Stable будет сосредоточен на: - стабильности и исправлении багов - полной реализации Python typing spec - поддержке популярных сторонних библиотек В долгосрочной перспективе ty станет фундаментом для семантических возможностей всего Astral набора инструментов: удаления мёртвого кода, поиска неиспользуемых зависимостей, контроля SemVer-совместимых апдейтов, анализа достижимости CVE, type-aware линтинга и других функций. Astral заявляет цель сделать Python самой продуктивной средой разработки и подчёркивает, что, как и в проектах Ruff и uv, ty будет активно улучшаться еженедельно в тесном взаимодействии с сообществом. Проект называют самым технически сложным в истории команды. В разработке участвовали контрибьюторы, сообщество Python typing, а также команды Salsa и Elixir, чьи идеи повлияли на реализацию gradual types и intersection types. Источник: astral.sh/blog/ty 👉 @PythonPortal

Когда сервер падает: 👉 @PythonPortal

К слову: хостить Minecraft-сервер на телефоне за $25 реально работает. 👉 @PythonPortal

А что если бы GitHub перед запросом ревью заставлял пройти короткий квиз по твоему PR, чтобы убедиться, что ты вообще понимаешь, что в нём есть? А если не понимаешь… 👉 @PythonPortal

Карта Python PyAtlas это опенсорсный проект, который строит интерактивную 2D-карту примерно 10 000 самых популярных пакетов PyPI. Пакеты размещаются рядом, если у них похожие описания (через эмбеддинги и кластеризацию), так проще находить аналоги и смежные библиотеки. По сути это визуализация экосистемы Python с веб-интерфейсом 😁 👉 @PythonPortal

Автоматизируем праздничные открытки одним Python-скриптом: вытаскиваем адрес из таблицы, валидируем и приводим к формату по данным USPS, генерим SVG-конверт и отправляем на плоттер. 👉 @PythonPortal

Ошибочка вышла 👉 @PythonPortal

Я думаю, что игры должны выглядеть так 👉 @PythonPortal

В научной работе больше всего времени уходит на чтение статей, данные и отчеты. На GitHub есть подборка Awesome AI for Science -»»» каталог AI-инструментов для всех этапов исследований. Внутри: -» работа с литературой -» анализ данных -» превращение статей в постеры -» автоматизация экспериментов -» инструменты для биологии, химии, физики и других областей GitHub: http://github.com/ai-boost/awesome-ai-for-science В списке есть Paper2Poster, MinerU, The AI Scientist, а также статьи, датасеты и фреймворки. Фактически это полный набор инструментов для AI-поддержки научных исследований. 👉 @PythonPortal

Вышла Python-библиотека PandasAI для упрощённого анализа данных с помощью ИИ. Можно задавать вопросы о датасете на обычном языке прямо в AI-диалоге, сравнивать разные наборы данных и строить графики. Сильно экономит время, особенно на этапе первичного знакомства с данными. Поддерживает CSV, SQL и Parquet. А вот ссылка 😍 👉 @PythonPortal

Поздравляем, вы на 1 шаг ближе к работе мечты 🥳 Осталось только прочитать этот пост, подписаться на канал и откликнуться на вакансию 😉 Avito Career — место, где Авито делится актуальными вакансиями и стажировками для бэкенд-разработчиков. Подписывайтесь, чтобы найти ту самую работу ✨

Какая частота каламбуров! 👉 @PythonPortal

Hello world на разных языках. Один парнишка протестировал это в однопоточном режиме, в контейнерных песочницах и на довольно древнем CPU, так что абсолютные цифры не особо важны. Интереснее относительные значения. Для интерпретируемых языков на графике показано только время запуска, потому что отдельного шага компиляции у них нет. Полоску Kotlin пришлось немного укоротить, чтобы она влезла в 80 символов 😅 Понятно, что для реальных проектов с большим кодом и зависимостями порядок будет другим. Но всё равно любопытно посмотреть, как разные языки ведут себя на таком простом hello world. 👉 @PythonPortal

Только что открыл для себя schemdraw — Python-библиотеку, которая превращает код в аккуратные и наглядные электрические схемы. Больше никакого таскания проводов в неудобных GUI. Чистый код для резисторов, логических элементов и многого другого. Полная кастомизация всех элементов. pip install schemdraw и можно начинать рисовать. 👉 @PythonPortal

Туториал по Basketball AI для YouTube наконец-то вышел. Как покадрово разобрать один розыгрыш с помощью CV-пайплайна для спортаналитики. 🤟 Больше 1000 часов работы ужаты в 37 минут. - детекция игроков через RF-DETR - трекинг игроков через SAM2 - кластеризация команд через SigLIP и K-means - распознавание номеров через SmolVLM2 Систему можно переиспользовать как базу под свои проекты (аналитика, хайлайты, трансляции и т.д.). Смотрим здесь 👉 @PythonPortal

Это квантовый экзамен. Ты и сдал, и не сдал. 👉 @PythonPortal