Python/ django

Уверены в своих навыках кодинга?   Тогда заглядывайте в канал Selectel. Всю неделю в канале будут выходить полезные материалы для разработчиков: ● Подробная инструкция, как сделать приложение на базе веб-технологий; ● Технические задачи для настоящих Python-энтузиастов; ● Идеи для pet-проектов: от генерации сложных паролей до нейросети для создания изображений; ● И даже выгодные продуктовые предложения, которые помогут воплотить идеи на инфраструктуре Selectel.   Подписывайтесь на канал и прокачивайте знания в сфере разработки ➡️   Реклама, АО «Селектел», ИНН: 7810962785, ERID: 2VtzqwdjwRx

💻 Copilot Agent Mode — новый этап в развитии AI-помощников для разработчиков Теперь доступен всем в июньском обновлении Visual Studio! 🧠 Что умеет: • Сам строит план разработки • Выполняет задачи пошагово • Адаптируется по ходу процесса • Циклично доводит работу до завершения Это уже не просто автодополнение — это полноценный агент, способный решать проектные задачи от начала до конца. 📖 Подробнее: https://msft.it/6018SQDuo #VisualStudio #Copilot #AIdev #AItools #GitHubCopilot #Copilot @pythonl

🖥 Вышел Git 2.50 Вот основные обновления: 1. Новый уровень работы с cruft packs - Git хранит неиспользуемые (невидимые) объекты в специальных “cruft packs”. - Раньше управлять ими было сложно: чтобы добавить или объединить объекты, нужно было всё перепаковывать, что занимало много времени и места. - Теперь появился флаг --combine-cruft-below-size: можно легко объединять мелкие cruft packs в один, постепенно “чистить” репозиторий. - Исправлена важная ошибка: раньше такие объекты могли случайно удаляться раньше времени — теперь это под контролем. 2. Быстрее для больших репозиториев — многослойные битмапы - В больших проектах Git создаёт специальные “карты” (bitmaps), чтобы быстро понимать, какие объекты нужны для определённых коммитов. - Новая версия поддерживает “инкрементальные” битмапы для multi-pack index — можно добавлять новые данные быстро, не пересоздавая всю структуру. 3. Новый движок слияния ORT - Старый движок recursive полностью удалён: теперь слияния (`merge`) обрабатывает только быстрый и надёжный ORT. - Это упростит разработку, повысит скорость merge и уменьшит количество ошибок. 4. Улучшения в утилитах и команде cat-file - Теперь можно фильтровать объекты по типу, например, быстро получить только “деревья” (tree) с помощью --filter='object:type=tree'. - Команда для удаления reflog стала интуитивной: вместо сложных параметров просто пишем git reflog delete <branch>. 5. Больше контроля над сетевыми соединениями - Добавлены настройки для TCP Keepalive, теперь можно гибко управлять поведением Git в нестабильных сетях. 6. Меньше Perl — проще тестировать и собирать - Git ещё больше избавился от зависимостей на Perl: тесты и документация теперь проще и стабильнее, особенно на системах без Perl. 7. Работа с разреженными (sparse) репозиториями стала удобнее - Команды вроде git add -p теперь не требуют полной загрузки содержимого — удобно при работе с огромными проектами. 8. Косметические улучшения - При ребейзе (rebase -i) названия коммитов теперь оформляются как комментарии — так ясно, что это просто для ориентира. 9. Быстрее клонируем через bundle-uri - Git стал лучше справляться с ускоренным клонированием через *.bundle: теперь клиент правильно учитывает все ссылки, ускоряя загрузку репозитория. Git 2.50 — это не просто исправление багов, а реальное ускорение и упрощение работы для всех, кто ведёт большие проекты, часто сливает ветки и заботится о “чистоте” репозитория. Новые команды делают жизнь проще, а старые баги — ушли в прошлое. ➡️ Почитать про все обновления @pythonl

🚀 TurboDRF — ускоритель Django REST Framework без боли TurboDRF — лёгкий способ ускорить ваш Django API без перехода на FastAPI или переписывания логики. 🔥 Что даёт TurboDRF: • ⚡ Быстрый рендер сериализаторов • 🧠 Автоматический prefetch_related и select_related • 🧊 Кэширование сериализованных ответов • 🧩 Совместим с обычными DRF-сериализаторами 📦 Установка: pip install turbodrf 🛠️ Пример:

from turbodrf.mixins import TurboModelSerializer

class MySerializer(TurboModelSerializer):
    class Meta:
        model = MyModel
        fields = "__all__"

✅ Идеален для больших Django-проектов, где важна скорость ответа. 🔗 GitHub: https://github.com/alexandercollins/turbodrf @pythonl

🚀 Pipedream — платформа для создания интеграций и автоматизаций между сервисами. Этот инструмент позволяет соединять более 1000 приложений через готовые компоненты или собственный код на Node.js, Python, Go и Bash. Главное преимущество проекта — это гибкость: можно быстро настроить триггеры и цепочки действий без сложной инфраструктуры. Для кастомных сценариев доступно выполнение произвольного кода с подключением любых npm/pip-пакетов. Интеграции развертываются в облаке Pipedream, что избавляет от необходимости настраивать серверы. 🤖 GitHub @pythonl

🖥 py-pglite — PostgreSQL без установки, тестируй как с SQLite! py-pglite — обёртка PGlite для Python, позволяющая запускать настоящую базу PostgreSQL прямо при тестах. Без Docker, без настройки — просто импортируй и работай. 📌 Почему это круто: - 🧪 Ноль конфигурации: никакого Postgres и Docker, только Python - ⚡ Молниеносный старт: 2–3 с против 30–60 с на традиционные подходы :contentReference[oaicite:2]{index=2} - 🔐 Изолированные базы: новая база для каждого теста — чисто и безопасно - 🏗️ Реальный Postgres: работает с JSONB, массивами, оконными функциями - 🔌 Совместимость: SQLAlchemy, Django, psycopg, asyncpg — любая связка :contentReference[oaicite:3]{index=3} 💡 Примеры установки:

pip install py-pglite
pip install py-pglite[sqlalchemy]   # SQLAlchemy/SQLModel
pip install py-pglite[django]       # Django + pytest-django
pip install py-pglite[asyncpg]      # Асинхронный клиент
pip install py-pglite[all]          # Всё сразу

🔧 Пример (SQLAlchemy)

python 
def test_sqlalchemy_just_works(pglite_session):
    user = User(name="Alice")
    pglite_session.add(user)
    pglite_session.commit()
    assert user.id is not None

py‑pglite — идеальный инструмент для unit- и интеграционных тестов, где нужен настоящий Postgres, но без всей админской рутины. Полноценный PostgreSQL — без его тяжеловесности. ▪Github @pythonl #python #sql #PostgreSQL #opensource

⚡️ MicroVMS — новая платформа для запуска кода от AI-агентов с максимальной безопасностью и скоростью. В отличие от Docker и других тяжелых решений, MicroVMS использует легковесные песочницы для быстрой изоляции, мгновенного старта и простого управления. ● Поддержка разных сред: Python, Node.js и другие ● Идеально для AI-агентов — разработка и запуск без лишних сложностей ● Удобная система управления проектами — настройка песочниц в пару кликов Если вы хотите запускать код AI-агентов быстро, безопасно и удобно — обратите внимание на MicroVMS. pip install microsandbox 🔗 Github @pythonl

🖥 Two Claps Open — инструмент, который открывает Chrome или активирует голосового помощника, когда пользователь хлопает в ладоши два раза 👏 💬 Как это работает: • Слушает микрофон через pyaudio • Реагирует на два быстрых хлопка подряд • Открывает браузер или помощника Возможности зависят только от фантазии: • Включай музыку или YouTube по хлопку • Открывай рабочий дашборд при запуске ПК • Управляй умным домом — включай свет или открывай дверь хлопком Чтобы понять, как "выглядит" хлопок в аудиосигнале, разработчик записал его и провёл преобразование Фурье. Оказалось, что основная энергия хлопка сосредоточена в диапазоне 1.4–1.8 кГц. Дальше был настроен полосовой фильтр, чтобы выделять только этот диапазон и отсекать шум. После фильтрации система отслеживает пики в сигнале. Если зафиксировано три хлопка подряд с минимальным интервалом, автоматически запускается Chrome (или любая команда на ваш выбор). Реализуется в реальном времени — просто и удобно для управления без рук! ▪ 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/python_job_interview 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_ci Java: t.me/javatg 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!

🎥 Self Forcing: генерация видео в реальном времени с RTX 4090 Новая техника Self Forcing позволяет обучать видеодиффузионные модели "думать как на инференсе" ещё во время обучения. 🧠 Что делает: ▪️ Имитирует autoregressive-инференс с KV-кэшированием прямо во время обучения ▪️ Устраняет расхождение train/test distributions ▪️ Достигает качества SOTA-моделей, но с реальным временем генерации ▪️ Работает даже на одной RTX 4090 ⚙️ Требования: • GPU с 24 GB+ памяти (4090 / A100 / H100 протестированы) • Linux • 64 GB RAM • Другие конфигурации могут работать, но не проверялись 📌 Выход: стриминговое видео — кадр за кадром, без задержек, на одном потребительском GPU. 💡 Self Forcing — шаг к видеогенерации без лага и мегакластеров. 📦 Основан нп Wan 2.1 💻 Требования: минимум 24 ГБ VRAM и 64 ГБ RAM 🧪 Код открыт, всё работает (пока) только под Linux Github @pythonl

🧠 16 июня все самое важное в мире технологий ищите в Санкт-Петербурге! В ТехноХабе Сбера состоится большая сессия в рамках серии мероприятий международной конференции AI Journey. Именно здесь соберутся лидеры AI-индустрии из разных стран, чтобы обсудить реальные кейсы внедрения AI, архитектуры нового поколения, крутой апгрейд нейронки GigaChat, самое свежее в исследованиях GenAI и то, что уже завтра станет новым стандартом! 📌 Подключайтесь к трансляции, чтобы не отставать от будущего.

🎮 Mopad — геймпад в Marimo-ноутбуках Mopad — это anywidget для Marimo, который позволяет получать данные от геймпада в реальном времени. Идеально подходит для: • интерактивного анализа данных • создания мини-игр • любых приложений, где важен живой отклик от контроллера 🔹 Возможности: - 🔍 Автоматическое определение геймпада — не нужно жать кнопку для подключения - 📈 Реакция в реальном времени — видите статус подключения и нажатия - 🕒 Точное время — миллисекундная точность событий - 🕹️ Поддержка любых кнопок — работает с любым Bluetooth-геймпадом 🧪 Вы получаете dict, который автоматически обновляется при каждом действии на геймпаде. Можно использовать это для управления визуализациями, запусков функций или даже игр прямо в ноутбуке. 🔗 Репозиторий @pythonl

QA-митап от YADRO — уже 19 июня 📍 Санкт-Петербург и онлайн 🕕 Сбор гостей с 18:00 🎫 Участие бесплатное Мероприятие будет полезно специалистам в области автоматизированного тестирования, особенно тем, кто работает с Python и внедряет собственные инструменты и процессы в тестовую инфраструктуру. В программе: — Обзор TestY — системы управления тестированием (TMS) с открытым исходным кодом и плагинной архитектурой. — Подход к автоматизации тестирования оборудования: от простого Bash до интеграции с тестовыми планами. — Анализ метрик качества, которые оказывают влияние на принятие решений в IT-продуктах и проектах. Спикеры — эксперты YADRO и приглашенные гости из Сбера, Т-банка и других компаний с опытом построения QA-процессов в крупных IT-командах. Офлайн-участников ждут демозона с оборудованием YADRO, интерактивные стенды, технический квест, кофе-брейк и неформальное общение на афтепати. 👉 Регистрация уже открыта, участие бесплатное. До встречи!

🖥 PUBG Cheat: мощный и скрытый инструментарий для исследований на Python 🔍 Что такое PUBG Cheat? Это образовательный инстурментов для анализа работы PUBG с набором читов, включающий Aimbot, ESP, Wallhack, Radar, No Recoil и HWID Spoofer. Работает на Windows 10/11, поддерживает Streamer Mode и идеально подходит для изучения внутренней механики игры. Предназначен для исследований безопасности, а не для нарушения правил игры. 🎯 Особенности Aimbot Aimbot обеспечивает высокую точность и гибкость: - Вкл/Выкл: Активация одной кнопкой. - Сохранение цели: Удержание прицела на противнике. - Aimlock: Постоянное отслеживание врагов. - Предугадывание: Корректировка на движение и полет пули. - Игнор нокаутов: Пропуск уже поверженных. - Контроль отдачи: Стабилизация при стрельбе. - Сглаживание: Естественные движения прицела. - Визуализация: Отображение зоны FOV, прицела и целей. ⚠️ Важно Этот инструментарий создан для образовательных целей и исследований безопасности. Использование читов в PUBG нарушает правила игры и может привести к бану. Будьте ответственны! 🔗 Подробности: Исходный код и описание доступны на GitHub: https://github.com/pubg-undetected/pubg-cheat #PUBG #AppSec #SecurityResearch @pythonl

💎 Quadratic — электронные таблицы нового поколения с кодом и ИИ. Проект предоставляет гибридную среду, где формулы, Python и SQL работают бок о бок, позволяя анализировать миллионы строк прямо в браузере без потерь производительности. Особенность инструмента — технологичный стек (Rust, WebAssembly, WebGL). Интерфейс с поддержкой 60 FPS и масштабированием как в Figma делает работу с большими данными неожиданно плавной. 🤖 GitHub @pythonl

🤖 AI, который сам пишет код — умный агент на базе LangGraph Проект находится в активной разработке и уже умеет автоматизировать весь цикл: от планирования проекта до генерации кода. Всё построено на надёжных multi-agent workflow'ах с использованием LangGraph. 🚀 Что делает агент: 🧠 Понимает задачу и строит план AI-архитектор анализирует требования и создаёт пошаговый план разработки. 💻 Генерирует и редактирует код Dev-агент аккуратно применяет изменения в кодовой базе, редактируя конкретные файлы. 🔁 Разделяет роли — надёжнее работает Отдельные агенты для планирования и реализации — меньше ошибок и больше контроля. 🧬 Понимает структуру проекта Использует tree-sitter и семантический поиск, чтобы ориентироваться в коде как человек. 📦 Работает по шагам Разбивает задачи на мелкие изменения — удобно для review и безопасно для CI. 💡 Если интересуешься автоматизацией разработки, AI-помощниками и мультиагентными системами — стоит попробовать уже сейчас. ▪ Github @pythonl #AI #AutoCoding #LangGraph #DevTools #MultiAgent #CodeAutomation

🖥 Полезный хак для Python разработчиков.

import dis

def explain_bytecode(fn):
    print(f"Анализ байткода функции: {fn.__name__}\n")
    dis.dis(fn)

Пример:
def tricky(x):
    return x * 2 + 1 if x > 0 else x - 1

explain_bytecode(tricky)

Этот хак показывает байткод Python-функции, позволяя заглянуть под капот интерпретатора. Используется для: • отладки «странного» поведения функций • анализа производительности на уровне Python VM • изучения, как Python интерпретирует тернарные выражения, замыкания, генераторы и т. д. Модуль dis встроен в стандартную библиотеку и часто игнорируется — но это мощный инструмент для продвинутых разработчиков и авторов интерпретаторов. @pythonl

🎮 Учимся Python прямо в бою — в Steam бесплатно раздают CodeStrike! Это не просто игра — это шпионский экшен, где ты решаешь всё кодом. В CodeStrike ты — элитный агент, действующий в мире, захваченном ИИ и алчными корпорациями. 💻 Что тебя ждёт: • Пишешь Python-код • Ломаешь системы, обходишь ловушки, взрываешь и взламываешь • Программируешь поведение героя в реальном времени • Участвуешь в гонках, сражениях и выживании — только с помощью кода Это как если бы *Metal Gear* встретился с *LeetCode* — но весело. 🐍 Прокачай Python, даже не замечая, как учишься. ⚡ Вкатиться можно здесь: https://store.steampowered.com/app/3444170/CodeStrike__Python_Practice_Adventure_Game/ @pythonl

📚 Эффективное сжатие текста: код Хаффмана в действии  Приглашаем на открытый урок. 🗓 11 июня в 20:00 МСК 🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Алгоритмы и структуры данных». На этом вебинаре мы продолжим разработку архиватора, реализовав код Хаффмана.  ✔️ Рассмотрим, как построить дерево кодов, где частота появления символов определяет их битовое представление.  ✔️ Интегрируем алгоритм в наш архиватор и проведем сравнительное тестирование с RLE.  ✔️ Увидим, как эффективно работает код Хаффмана на текстовых файлах и других типах данных.  Отличная возможность изучить продвинутые древовидные структуры данных на практическом примере. Развивайте алгоритмическое мышление, увеличивайте производительность программ. 🎁 Всем участникам вебинара дарим промокод, который дает скидку на обучение - Algo5  👉 Регистрация на вебинар: https://otus.pw/4BpC/ #реклама О рекламодателе

🖥 Задача: Что делает эта загадочная функция paradox и почему она называется так?

def paradox(n):
    def f(x):
        return ((x * x) % n + x) % n

    slow = fast = 0
    while True:
        slow = f(slow)
        fast = f(f(fast))
        if slow == fast:
            return slow

print(paradox(31337))

На первый взгляд — простой цикл с двумя указателями: slow и fast. Но на деле это алгоритм Флойда ("заяц и черепаха"), используемый для нахождения цикла в псевдослучайной последовательности. 📌 Функция f(x): Простая квадратичная функция, по сути — генератор псевдослучайных чисел по модулю n. 📌 Что происходит: slow движется на 1 шаг за итерацию: f(x) fast — на 2 шага: f(f(x)) Как только slow == fast, цикл найден — значит, последовательность начала повторяться. 🔍 Почему это парадокс? Потому что вы начинаете с 0, вычисляете кучу якобы "случайных" значений, и внезапно обнаруживаете цикличность в хаосе. Вы не знаете длину цикла, период или точку входа, но находите пересечение без хранения всей истории. 💡 Эта техника используется в: криптографии (Pollard's rho для факторизации), генерации чисел, распознавании псевдопериодов, хаотических системах. 🎯 Челлендж для продвинутых: Измените f(x) на pow(x, 3, n) — как это повлияет на цикл? Реализуйте поиск начала цикла и длины периода, используя Флойда + Брента. Придумайте, как использовать это для взлома слабых генераторов случайных чисел. 🧠 Эта задача не просто про числа — она про границу между случайным и детерминированным.