Python RU

🖥 Практический гайд по автоматизации процессов на Python Перед вами подробный практический гайд по автоматизации процессов на Python для продвинутых разработчиков. Он фокусируется на промышленном уровне качества: архитектура, надёжность, наблюдаемость, упаковка и деплой. В каждом разделе — конкретные паттерны и готовые фрагменты кода. ✔️ Подробнее

🧠 Agent S: Интеллектуальные агенты для взаимодействия с компьютером Agent S — это открытая платформа для создания автономных GUI-агентов, которые учатся на опыте и выполняют сложные задачи на компьютере. Проект нацелен на автоматизацию и взаимодействие с интерфейсами, предлагая новые возможности в области ИИ и автоматизации. 🚀Основные моменты: - Поддержка Windows, macOS и Linux. - Достижения нового состояния наилучшего результата (SOTA) в задачах компьютерного использования. - Уникальная возможность обучения на основе предыдущего опыта. - Открытый исходный код для сообщества разработчиков. 📌 GitHub: https://github.com/simular-ai/Agent-S #python

🕷️ Spyder: универсальный инструмент для OSINT Spyder — это открытый инструмент для разведки в области открытых данных, который позволяет выполнять поиск по большим глобальным базам данных. Он предоставляет информацию о номерах телефонов, IP-адресах, социальных сетях и многом другом. 🚀Основные моменты: - Поиск информации по номерам телефонов и IP-адресам - Доступ к данным из социальных сетей (Facebook, Instagram и др.) - Поиск по электронной почте и адресам - Узнайте информацию о доменах и номерных знаках - Удобный интерфейс для быстрого доступа к данным 📌 GitHub: https://github.com/gumot0/spyder-osint

🖥 Python: как убрать «тысячу мелких пакетов» в TCP и ускорить отправку без Nagle-лагов Неочевидный, но очень полезный приём для высоконагруженных Python-сервисов, которые пишут в сокет маленькими кусками (заголовки, чанки и т.п.). Проблема: множество send() приводит к лишним системным вызовам и маленьким TCP-сегментам. Если включён Nagle, мелкие посылки «склеятся», но вы получите задержки (особенно рядом с read()`/`write() пинг-понгом). Решение: управляем склейкой вручную: - На Linux используйте флаг MSG_MORE — ядро понимает, что «продолжение следует» и подержит пакет, пока вы не отправите финальный кусок без MSG_MORE. - Альтернатива — временно включать TCP_CORK: ядро копит данные и шлёт крупным сегментом при снятии «пробки». - Для передачи файлов после заголовков используйте os.sendfile() — это почти нулевые копирования (zero-copy). Итого: меньше syscalls, крупнее сегменты, ниже latency-хвост без «магии» Nagle.

import os
import socket
import time
from contextlib import contextmanager

HAS_MSG_MORE = hasattr(socket, "MSG_MORE")
HAS_TCP_CORK = hasattr(socket, "TCP_CORK")  # Linux only

@contextmanager
def tcp_cork(sock: socket.socket):
    """Временно включаем TCP_CORK (Linux), чтобы склеить мелкие записи."""
    if HAS_TCP_CORK:
        try:
            sock.setsockopt(socket.IPPROTO_TCP, socket.TCP_CORK, 1)
            yield
        finally:
            # Снятие «пробки» — ядро отправит накопленное
            sock.setsockopt(socket.IPPROTO_TCP, socket.TCP_CORK, 0)
    else:
        # На не-Linux просто не делаем ничего
        yield

def send_with_coalescing(sock: socket.socket, parts: list[bytes]):
    """
    Отправляем несколько маленьких кусков как один крупный сегмент.
    - Linux: предпочитаем MSG_MORE (проще, не требует cork).
    - Иначе: объединяем буфером в памяти как fallback.
    """
    if HAS_MSG_MORE:
        # Все, кроме последнего, шлём с MSG_MORE
        for chunk in parts[:-1]:
            # может вернуть меньше; используем sendall для простоты
            sock.sendall(chunk, socket.MSG_MORE)
        sock.sendall(parts[-1])
    elif HAS_TCP_CORK:
        # Включаем «пробку», шлём всё, затем снимаем
        with tcp_cork(sock):
            for chunk in parts:
                sock.sendall(chunk)
    else:
        # Портативный fallback — склеиваем в памяти
        sock.sendall(b"".join(parts))

def demo_http_like_response(conn: socket.socket, path_to_file: str | None = None):
    # Пример: заголовки и небольшой body
    headers = [
        b"HTTP/1.1 200 OK\r\n",
        b"Content-Type: text/plain\r\n",
        b"Connection: close\r\n",
        b"\r\n",
    ]
    body = [b"Hello, ", b"world", b"!", b"\n"]

    # 1) Заголовки + маленький body — аккуратно склеим
    send_with_coalescing(conn, headers + body)

    # 2) Большой файл после заголовков — лучше через sendfile (zero-copy)
    if path_to_file and os.path.exists(path_to_file):
        # В реальном сервере заголовки Content-Length/Type должны соответствовать файлу
        with open(path_to_file, "rb") as f:
            offset = 0
            while True:
                sent = os.sendfile(conn.fileno(), f.fileno(), offset, 1 << 20)  # 1 MiB
                if sent == 0:
                    break
                offset += sent

def simple_server(port=9090, file_to_send=None):
    srv = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
    # Хорошая практика для рестартов
    srv.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
    srv.bind(("0.0.0.0", port))
    srv.listen(128)
    print(f"listening on :{port} ...")
    while True:
        conn, addr = srv.accept()
        try:
            demo_http_like_response(conn, file_to_send)
        finally:
            conn.close()

if __name__ == "__main__":
    # Запустите и сходите curl'ом: curl -v http://127.0.0.1:9090/
    # На Linux увидите меньшую фрагментацию пакетов (ss, tcpdump).
    simple_server(port=9090, file_to_send=None)

🆕 PDF Arranger — лёгкий и удобный инструмент для работы с PDF. ✨ Возможности: - Объединение и разделение файлов - Поворот и обрезка страниц - Перестановка и удаление страниц - Интуитивный drag-and-drop интерфейс 💻 Доступен для Linux, Windows (включая портативную версию) и BSD. Полностью опенсорс (GPL-3.0). Идеален, если нужно быстро подготовить PDF к печати или презентации — без сложных настроек. 📌 GitHub #PDF #opensource #Linux #devtools @pythonl

🔥 no-code база данных, которая сама превращает SQL в Airtable-стиль интерфейс Что умеет: - Подключается к MySQL, Postgres, SQLite, MSSQL и сразу показывает данные в виде удобных таблиц - Делает представления: таблицы, календари, канбан, формы, Гантт - Генерирует готовые REST и GraphQL API прямо поверх базы - Делится видами: публично или под паролем, поддерживает загрузку файлов и картинок - Настраивает роли и доступ до уровня отдельного столбца Плюс интеграции со Slack, Discord, мессенджерами, почтой и десятками сервисов. По сути — Airtable, но напрямую поверх твоей базы. https://github.com/nocodb/nocodb

🔞 Если у тебя есть девушка, ты обязан знать об этом боте 🔞 Ссоры с девушкой выносят мозг? Я нашел бота-психолога, которого можно встроить прямо в твой чат с девушкой! Теперь когда тебе начинают выносить мозги — просто пиши "бот помоги" и получай: ✅ Объективный анализ ссоры/конфликта ✅ Кто действительно прав и виноват ✅ Конкретные шаги к примирению и детальные упражнения ✅ Оценку и показатели ссоры:

📈 ПОКАЗАТЕЛИ ССОРЫ

🏆 "НАГРАДА ЗА ССОРУ"  
🤡 Поздравляем, вы получаете Оскар за Драматизацию! Фраза «Ты слишком недалёкий» унесла вас в топ эмоциональных штормов. Совет: замените на «Мне нужна твоя поддержка». Покажите награду в сторис!

📊 КАРТОЧКА-РЕЗУЛЬТАТ ССОРЫ  
💩 ВАШ КОНФЛИКТ НА:  
- 50% — непрожитая боль 😢  
- 25% — защита самооценки 🛡  
- 15% — избегание близости 🏃‍♂️  
- 10% — реальные проблемы 🧠

Просто перешли боту ссору с девушкой или встрой его в ваш чат 👉 @ai_psycholover_bot

🖥 Как сгенерировать QR-код с помощью Python Все очень просто:

import qrcode

qr = qrcode.make("https://uproger.com/")
qr.save("qr_code.png")

Такой подход удобно использовать для: — ссылок и лендингов — Wi-Fi-паролей — визиток / контактных данных — быстрых ссылок в своих приложениях

«Я в режиме реального времени поясняла структуру запросов / ответов в Postman и разбирала документацию в Swagger», — пишет аналитик, который прошел наш курс, а потом два технических собеседования в международные компании. Приятно, конечно ❤️ Если в 2025 году вы хотите: — научиться выбирать стиль интеграции под вашу задачу; — начать проектировать с нуля и описывать интеграции в современных стилях (API: REST, SOAP, gRPC и других, + брокеры сообщений); — узнать как правильно собирать требования и моделировать в UML; — подготовиться к собеседованию, решив более 100 заданий; — запустить свой API на Python. Значит наш курс для вас! 🚀 Начните с открытых бесплатных уроков — переходите в бот курса и жмите «Старт» 👇 @studyit_help_bot 🚀 Скидка на курс от канала — 1 000₽ на Stepik по промокоду PROPYT до конца сентября.

⚡️ Qwen-ASR Toolkit — мощный Python CLI для быстрой транскрипции длинных аудио и видео Эта утилита снимает ограничение API Qwen-ASR (бывший Qwen3-ASR-Flash) в 3 минуты и позволяет расшифровывать часы контента. Достигается это за счёт умного разбиения записи и параллельной обработки. Основные возможности: - Снятие лимита в 3 минуты - транскрибируй файлы любой длины - Умное разбиение (VAD - это технология, которая определяет, где в аудио есть речь, а где — пауза или шум.) - деление по естественным паузам, без - Высокая скорость - многопоточность и параллельные запросы к API - Автоматический ресемплинг — конвертация в нужный формат 16kHz mono - Поддержка любых форматов — MP4, MOV, MKV, MP3, WAV, M4A и др. - Простота - запуск одной командой через CLI 🟢 Установка:

pip install qwen3-asr-toolkit  

🔗 GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-ASR-Toolkit @ai_machinelearning_big_data #asr #speech2text #qwen #opensource #nlp #toolki

🖥 Полный гайд по реальным SQL-вопросам с собеседований Введение. Собеседования на позиции, связанные с данными (аналитики, инженеры, ученые данных), всё чаще включают нестандартные и продвинутые вопросы по SQL. Большие технологические компании (Google, Amazon и др.) предъявляют высокие требования: важна не только правильность запроса, но и умение оптимизировать его и разбираться в реальных бизнес-данных. В этом гайде мы разберем категории наиболее распространенных сложных SQL-задач с реальных собеседований – от платформ вроде DataLemur, LeetCode, StrataScratch – и подробно поясним решения. Каждая задача сопровождена анализом: условие, оптимальный подход, используемые SQL-конструкции, возможные ошибки и финальное решение (для PostgreSQL и MySQL, с указанием различий где необходимо). В конце добавлен отдельный раздел о современных базах данных, включая векторные БД (Pinecone, Weaviate, Milvus и др.), с примерами того, что могут спросить про них на собеседовании и как выглядят SQL-подобные запросы для работы с векторами. 📌 Читать гайд

🔥 Продвинутый Python-трюк: динамическое создание классов через type В Python type — это не только функция для проверки типа, но и метакласс, позволяющий на лету создавать новые классы.

# Обычный класс
class MyClass:
    x = 10
    def hello(self):
        return f"Hello, x = {self.x}"

# То же самое, но через type()
MyDynamicClass = type(
    "MyDynamicClass",        # имя класса
    (object,),               # базовые классы
    {                        # атрибуты и методы
        "x": 10,
        "hello": lambda self: f"Hello, x = {self.x}"
    }
)

obj = MyDynamicClass()
print(obj.hello())  # Hello, x = 10

🔴 Реальный собес на Python от ТехЛида с опытом работы в Авито и Яндексе в прямом эфире 11 сентября (уже в четверг!) 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.

🎨🚀 Nano Banana Hackathon Kit Официальный стартовый набор для участия в 48-часовом конкурсе от Google DeepMind. Используйте уникальные возможности Gemini API для создания инновационных приложений, которые изменят взаимодействие с визуальным контентом. 🚀Основные моменты: - Доступ к API Gemini 2.5 для создания изображений. - Призы на сумму более $400,000. - Поддержка от партнеров, включая ElevenLabs и fal.ai. - Ресурсы и примеры кода для быстрого старта. - Участие в конкурсе с видео-презентацией вашего проекта. 📌 GitHub: https://github.com/google-gemini/nano-banana-hackathon-kit #python

👨‍💻 Omnara — Mission Control для AI-агентов Что это? Omnara — это «диспетчерская» для ваших AI-агентов. С её помощью можно управлять и наблюдать за работой агентов в реальном времени: через терминал, веб-интерфейс и мобильное приложение. Возможности - Отслеживание всех шагов агента в реальном времени. - Push-уведомления, когда агент ждёт обратной связи. - Ответы и контроль прямо с телефона или браузера. - Единый дашборд для всех агентов. Почему это удобно - Не нужно сидеть за ПК, чтобы держать процесс под контролем. - Всё open-source, можно разворачивать самостоятельно. - Подходит как для разработчиков-одиночек, так и для команд. 👉 Omnara делает взаимодействие с AI-агентами гибким и удобным: вы всегда в курсе, что они делают, и можете вмешаться в любой момент. 🔗 GitHub @pythonl

🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды. Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты! AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview C++ t.me/cpluspluc Docker: t.me/DevopsDocker Хакинг: t.me/linuxkalii Devops: t.me/DevOPSitsec Data Science: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_1001_notes Java: t.me/java_library Базы данных: t.me/sqlhub Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Физика: t.me/fizmat 💼 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 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!

🔥 Python трюк: динамическое добавление методов в класс Мало кто знает, но в Python можно на лету добавлять методы в уже созданный класс. Это удобно для плагинов, тестов или динамических API. Пример 👇

class User:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

# Обычный объект
u = User("Alice")

# Функция, которую хотим "подмешать"
def greet(self):
    return f"Hello, {self.name}!"

# Вклиниваем метод в класс
User.greet = greet

print(u.greet())  # Hello, Alice!

⚡ Приём называется monkey patching. Это мощный инструмент — но им надо пользоваться аккуратно, чтобы не сломать читаемость кода. https://www.youtube.com/shorts/64-dqXJZ8RM