Python Community
Kanalga Telegram’da o‘tish
Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков Чат канала: @python_community_chat Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd РКН реестр: https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Python Community analitikasi
Python Community (@python_community_ru) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 11 662 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 10 420-o'rinni va Rossiya mintaqasida 55 298-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 11 662 obunachiga ega bo‘ldi.
25 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -75 ga, so‘nggi 24 soatda esa -3 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 4.75% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 2.52% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 554 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 294 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 0 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent docker, git, github, контейнер, await kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Python Community RU - СНГ сообщество Python-разработчиков
Чат канала: @python_community_chat
Сотрудничество: @cyberJohnny и @Sergey_bzd
РКН реестр:
https://knd.gov.ru/license?id=67847dd98e552d6b54a511ed®istryType=bloggersPermission”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 26 Avgust, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
11 662
Obunachilar
-324 soatlar
-217 kunlar
-7530 kunlar
Ma'lumot yuklanmoqda...
O'xshash kanallar
Taglar buluti
Kirish va chiqish esdaliklari
---
---
---
---
---
---
Obunachilarni jalb qilish
Avgust '26
Avgust '26
+16
0 kanalda
Iyul '26
+19
0 kanalda
Get PRO
Iyun '26
+21
0 kanalda
Get PRO
May '26
+42
0 kanalda
Get PRO
Aprel '26
+42
0 kanalda
Get PRO
Mart '26
+19
0 kanalda
Get PRO
Fevral '26
+18
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '26
+16
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '25
+7
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '25
+19
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '25
+13
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '25
+5
0 kanalda
Get PRO
Avgust '25
+14
0 kanalda
Get PRO
Iyul '25
+7
0 kanalda
Get PRO
Iyun '25
+29
0 kanalda
Get PRO
May '25
+12
0 kanalda
Get PRO
Aprel '25
+15
0 kanalda
Get PRO
Mart '25
+19
0 kanalda
Get PRO
Fevral '25
+27
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '25
+18
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '24
+12
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '24
+6
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '24
+82
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '24
+27
0 kanalda
Get PRO
Avgust '24
+29
0 kanalda
Get PRO
Iyul '24
+13
1 kanalda
Get PRO
Iyun '24
+10
0 kanalda
Get PRO
May '24
+28
0 kanalda
Get PRO
Aprel '24
+65
0 kanalda
Get PRO
Mart '24
+82
17 kanalda
Get PRO
Fevral '24
+28
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '24
+64
5 kanalda
Get PRO
Dekabr '23
+74
4 kanalda
Get PRO
Noyabr '23
+53
6 kanalda
Get PRO
Oktabr '23
+95
4 kanalda
Get PRO
Sentabr '23
+51
0 kanalda
Get PRO
Avgust '23
+219
0 kanalda
Get PRO
Iyul '23
+66
0 kanalda
Get PRO
Iyun '23
+133
0 kanalda
Get PRO
May '23
+33
0 kanalda
Get PRO
Aprel '23
+29
0 kanalda
Get PRO
Mart '23
+30
0 kanalda
Get PRO
Fevral '23
+82
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '23
+27
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '22
+98
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '22
+200
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '22
+320
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '22
+310
0 kanalda
Get PRO
Avgust '22
+358
0 kanalda
Get PRO
Iyul '22
+194
0 kanalda
Get PRO
Iyun '22
+55
0 kanalda
Get PRO
May '22
+81
0 kanalda
Get PRO
Aprel '22
+52
0 kanalda
Get PRO
Mart '22
+33
0 kanalda
Get PRO
Fevral '22
+15
0 kanalda
Get PRO
Yanvar '22
+31
0 kanalda
Get PRO
Dekabr '21
+39
0 kanalda
Get PRO
Noyabr '21
+20
0 kanalda
Get PRO
Oktabr '21
+19
0 kanalda
Get PRO
Sentabr '21
+357
0 kanalda
Get PRO
Avgust '21
+6 044
0 kanalda
Get PRO
Iyul '21
+36
0 kanalda
Get PRO
Iyun '21
+38
0 kanalda
Get PRO
May '21
+8 384
0 kanalda
Get PRO
Aprel '21
+18 733
0 kanalda
| Sana | Obunachilarni jalb qilish | Esdaliklar | Kanallar | |
| 26 Avgust | 0 | |||
| 25 Avgust | 0 | |||
| 24 Avgust | +2 | |||
| 23 Avgust | +1 | |||
| 22 Avgust | 0 | |||
| 21 Avgust | +2 | |||
| 20 Avgust | +1 | |||
| 19 Avgust | 0 | |||
| 18 Avgust | +1 | |||
| 17 Avgust | +1 | |||
| 16 Avgust | 0 | |||
| 15 Avgust | +1 | |||
| 14 Avgust | 0 | |||
| 13 Avgust | 0 | |||
| 12 Avgust | 0 | |||
| 11 Avgust | 0 | |||
| 10 Avgust | +1 | |||
| 09 Avgust | +2 | |||
| 08 Avgust | 0 | |||
| 07 Avgust | +1 | |||
| 06 Avgust | 0 | |||
| 05 Avgust | +1 | |||
| 04 Avgust | 0 | |||
| 03 Avgust | 0 | |||
| 02 Avgust | +1 | |||
| 01 Avgust | +1 |
Kanal postlari
🔥 Face Anything - восстановление 4D-лица из любой последовательности изображений
На ECCV 2026 представили Face Anything - unified feed-forward модель для высокоточного 4D face reconstruction и плотного трекинга лица.
Ключевая идея - canonical facial point prediction: каждому пикселю назначается нормализованная координата лица в общем каноническом пространстве.
Это позволяет объединить dense tracking и динамическую реконструкцию в одну задачу и получать:
* стабильную геометрию между кадрами
* точные соответствия facial points
* 4D-реконструкцию из произвольной последовательности изображений
Код:
https://github.com/kocasariumut/FaceAnything
@Python_Community_ru
| 2 |  ⚡️ Claude Code и Codex можно запускать БЕСПЛАТНО
Появился open-source инструмент, который проксирует запросы coding-агентов через десятки бесплатных AI-провайдеров.
Что умеет:
- до 1,5 млрд бесплатных токенов в месяц
- автоматическое переключение между моделями при сбоях
- оптимизация расхода токенов - заявлена экономия до 90%
- поддержка Claude Code, Codex и Hermes Agent
- работа из терминала, IDE и desktop-приложений
- голосовой ввод промптов
- поддержка tools, skills, изображений и других возможностей агентов
Можно собрать единый бесплатный роутер и не зависеть от одного провайдера.
https://github.com/Alishahryar1/free-claude-code
@Python_Community_ru | 385 |
| 3 | 50 сайтов, на которых можно зависнуть на несколько часов
1. https://zoom.earth — Земля со спутника почти в реальном времени.
2. https://flightradar24.com — все самолёты в небе прямо сейчас.
3. https://marinetraffic.com — отслеживание кораблей по всему миру.
4. https://windy.com — ветры, осадки и штормы на живой карте.
5. https://lightningmaps.org — молнии по всему миру в реальном времени.
6. https://earthquake.usgs.gov — последние землетрясения.
7. https://submarinecablemap.com — карта подводных интернет-кабелей.
8. https://globalforestwatch.org — состояние лесов со спутников.
9. https://worldometers.info — мировая статистика в реальном времени.
10. https://internetlivestats.com — что происходит в интернете прямо сейчас.
11. https://thetruesize.com — реальные размеры стран.
12. https://oldmapsonline.org — старинные карты мира.
13. https://davidrumsey.com — огромный архив исторических карт.
14. https://openstreetmap.org — карта мира от сообщества.
15. https://window-swap.com — случайный вид из чужого окна.
16. https://virtualvacation.us — виртуальные прогулки по городам.
17. https://mapcrunch.com — случайная точка мира в Street View.
18. https://atlasobscura.com — самые необычные места планеты.
19. https://neal.fun — залипательные интерактивные эксперименты.
20. https://htwins.net/scale2 — от атома до Вселенной.
21. https://eyes.nasa.gov — 3D-модель Солнечной системы.
22. https://stellarium-web.org — карта звёздного неба.
23. https://apod.nasa.gov — астрономическое фото дня.
24. https://images.nasa.gov — фото- и видеоархив NASA.
25. https://pudding.cool — интерактивные истории на данных.
26. https://ourworldindata.org — данные о том, как меняется мир.
27. https://gapminder.org — проверка популярных заблуждений о мире.
28. https://informationisbeautiful.net — красивые визуализации данных.
29. https://data.worldbank.org — открытая статистика Всемирного банка.
30. https://data.tuik.gov.tr — официальная статистика Турции.
31. https://archive.org — книги, фильмы, сайты, игры и старое ПО.
32. https://gutenberg.org — десятки тысяч бесплатных книг.
33. https://openlibrary.org — огромный каталог книг.
34. https://loc.gov — цифровой архив Библиотеки Конгресса.
35. https://europeana.eu — культурное наследие Европы онлайн.
36. https://dp.la — цифровые коллекции библиотек США.
37. https://artsandculture.google.com — музеи и искусство онлайн.
38. https://rijksmuseum.nl — искусство в высоком разрешении.
39. https://wikiart.org — огромный архив живописи.
40. https://publicdomainreview.org — забытые материалы из истории.
41. https://openculture.com — бесплатные книги, фильмы и курсы.
42. https://metmuseum.org — онлайн-коллекция Метрополитен-музея.
43. https://musicmap.info — история музыкальных жанров.
44. https://radiooooo.com — музыка по странам и десятилетиям.
45. https://listen.hatnote.com — правки Википедии, превращённые в звуки.
46. https://wikipedia.org/wiki/Special:Random — случайная статья Википедии.
47. https://timeanddate.com — время, восходы, затмения и астрономия.
48. https://sciencedaily.com — свежие научные новости.
49. https://arxiv.org — бесплатные научные препринты.
50. https://observablehq.com — интерактивные данные и визуализации.
Интернет гораздо больше, чем несколько сайтов, которые мы открываем каждый день.
@Python_Community_ru | 363 |
| 4 |  🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Яндекса завтра вечером
Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Хачатур, старший разработчик в Яндексе, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Хачатур будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Хачатуру
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. | 369 |
| 5 |  Python, который мы заслужили!
@Python_Community_ru | 467 |
| 6 | 10 открытых GitHub-репозиториев для изучения Python
1. 30 Days of Python - курс от основ до более продвинутых тем за 30 дней.
https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python
2. Learn Python - компактный учебник с примерами: типы, функции, ООП, декораторы, генераторы и многое другое.
https://github.com/trekhleb/learn-python
3. The Algorithms — Python - сотни алгоритмов и структур данных с реализациями на Python.
https://github.com/TheAlgorithms/Python
4. Python Mini Projects — много небольших проектов, на которых удобно набивать руку.
https://github.com/Python-World/python-mini-projects
5. Interactive Coding Challenges - задачи по алгоритмам, структурам данных и программированию с решениями.
https://github.com/donnemartin/interactive-coding-challenges
6. Python Patterns - паттерны проектирования и идиоматичный Python на реальных примерах.
https://github.com/faif/python-patterns
7. Learn Python 3 - хороший набор примеров и упражнений от базового синтаксиса до продвинутых возможностей языка.
https://github.com/jerry-git/learn-python3
8. Real Python Materials - исходники и примеры к большому количеству обучающих материалов Real Python.
https://github.com/realpython/materials
9. 100+ Python Challenging Programming Exercises - большая коллекция задач с постепенным ростом сложности.
https://github.com/zhiwehu/Python-programming-exercises
10. Awesome Python - огромный каталог библиотек, фреймворков и инструментов Python. Полезен, когда базу уже прошёл и хочется понять экосистему.
https://github.com/vinta/awesome-python
Если идти по порядку, я бы начал с 30 Days of Python → Learn Python → Mini Projects → The Algorithms → Python Patterns. Так получится путь от синтаксиса до алгоритмов и нормального продакшен-кода.
@Python_Community_ru | 406 |
| 7 |  Лицо C++-разработчика, когда он написал 6000 строк кода, чтобы обогнать твои 4 строки на Python на 0,000438 секунды.
@Python_Community_ru | 474 |
| 8 |  🖥 pyhctsa - Python-инструмент для highly comparative time-series analysis: он автоматически считает большой набор характеристик временного ряда и превращает сигнал в таблицу признаков.
Базовый сценарий выглядит так:
from pyhctsa.calculator import FeatureCalculator
calc = FeatureCalculator()
features = calc.extract(data)
На выходе — DataFrame, где каждая временная серия превращается в набор feature'ов. Причём серии могут быть разной длины.
Есть:
— полный набор операций из коробки
— собственные YAML-конфиги для подмножеств признаков
— вызов отдельных feature-функций
— параллельная обработка на нескольких CPU
— инструменты для nonlinear analysis, HRV и других специализированных задач
GitHub: https://github.com/DynamicsAndNeuralSystems/pyhctsa
@Python_Community_ru | 506 |
| 9 |  Python Game Server: простой сервер для пошаговых мультиплеерных игр
python-game-server — лёгкий open source-фреймворк на Python для создания пошаговых мультиплеерных игр.
Он даёт готовую серверную основу, чтобы не писать с нуля комнаты, игровые сессии и сетевое взаимодействие.
Из коробки есть:
— единый API для разных игр
— несколько параллельных игровых сессий
— подключение к конкретной комнате
— автоматический вход в ближайшую свободную сессию
— возможность относительно легко добавлять новые игры
Проект рассчитан в первую очередь на настольные, карточные и другие turn-based игры. Для написания клиентов и новых игровых механик, по словам автора, достаточно базового знания Python.
В репозитории уже больше 600 коммитов, отдельно лежат клиентская и серверная части.
GitHub: https://github.com/feberts/python-game-server
@Python_Community_ru | 514 |
| 10 |  Для тех, кто работает с ACP-агентами из терминала, появился простой REPL
acp-repl запускает любой stdio-сервер с поддержкой Agent Client Protocol и позволяет общаться с агентом прямо из терминала: отправлять промпты, создавать сессии, переключать модель и режим, обрабатывать permission-запросы и смотреть debug-логи.
Работает не с одним конкретным агентом. В README есть примеры для OpenCode, Codex, Claude Code и Pi, плюс можно подключить любой другой ACP-совместимый executable.
Удобная штука для быстрой проверки агента до того, как встраивать его в свой runtime или приложение. Можно сравнить поведение разных моделей и режимов, проверить permissions или просто понять, нормально ли стартует конкретный ACP-провайдер.
Запуск через npm:
npm install -g @normahq/acp-repl@latest
acp-repl -- opencode acp
Репозиторий:
https://github.com/normahq/acp-repl
@Python_Community_ru | 515 |
| 11 | 25 августа встречаемся на Agentic Coding Meetup (https://developers.sber.ru/portal/sreda/agentic-coding-meetup?utm_source=telegram&utm_medium=fix&utm_campaign=agentic_meetup_august_2026_post&utm_content=&utm_term=pythonl&erid=2VtzqwpQLgT) в Сбер.Среде и в онлайне⚡️
AI-агенты уже умеют писать код. Но самое интересное начинается дальше — когда вместе с инструментами меняются роли инженеров, команды и сам процесс разработки.
🔥 Поговорим о том, как agentic coding выглядит на практике: новые инженерные роли и модели команд, SDD и трансформация процессов, coding-агенты и инструменты, подходы к постановке задач и управлению контекстом, а также опыт внедрения AI в разработку больших технологических компаний.
⏳ Начало в 17:00, встреча очных гостей — в 16:00.
Количество очных мест ограничено — успейте зарегистрироваться (https://developers.sber.ru/portal/sreda/agentic-coding-meetup?utm_source=telegram&utm_medium=fix&utm_campaign=agentic_meetup_august_2026_post&utm_content=&utm_term=pythonl&erid=2VtzqwpQLgT)!
@Python_Community_ru | 470 |
| 12 |  🖥 Для Python появился Interlock - современный circuit breaker без зоопарка отдельных решений для sync и async.
Один CircuitBreaker умеет работать и с обычными функциями, и с async, считать процент ошибок по скользящему окну и отдельно реагировать на слишком медленные вызовы.
Можно собрать полноценный pipeline отказоустойчивости:
pipeline = (
Pipeline.builder()
.fallback(...)
.retry(attempts=4)
.circuit_breaker(breaker)
.bulkhead(8)
.timeout(2.0)
.build()
)
То есть timeout, retry, ограничение параллелизма, circuit breaker и fallback складываются в одну явную цепочку.
Есть интеграции с httpx, aiohttp, requests, FastAPI, Redis и OpenTelemetry. Через Redis состояние breaker можно шарить между несколькими процессами или инстансами приложения.
Ещё полезная штука - METRICS_ONLY: сначала можно просто посмотреть реальные проценты ошибок и медленных запросов в проде, ничего не блокируя, а уже потом включить breaker.
https://github.com/bagowix/interlock
@Python_Community_ru | 478 |
| 13 |  Разница между C++ и Python
@Python_Community_ru | 587 |
| 14 | 🔥 DeepSeek Harness - пример того, почему сегодня важна не только модель, но и всё окружение вокруг неё
Harness - это слой между LLM и реальной работой: инструменты, terminal, permissions, память, tool loop и правила обработки ответов.
У deepseek-harness есть Python-библиотека, CLI dsh, MCP-сервер и интеграция в формате Anthropic Skill. Проект документирует особенности протокола DeepSeek V4-Pro/V4-Flash и автоматически обрабатывает проблемные места вроде reasoning_content, parallel tool calls, streaming и context limits.
Например:
pip install deepseek-harness-cli
Ключевая идея очень актуальна для agent engineering:
одна и та же модель с разным harness может вести себя как совершенно другой агент.
Модель отвечает за интеллект.
Harness - за то, сможет ли этот интеллект стабильно работать с инструментами и длинными workflow.
Вот полезный гайд, (https://helmcode.com/deepseek-harness) где собрали большой разбор проекта: 23 секции, от запуска за минуту до архитектуры и теории Cordis.
Что особенно интересно:
архитектура максимально модульная - компоненты можно заменять плагинами;
проект model-agnostic и работает с OpenAI-compatible API;
под harness лежит Cordis - отдельная формальная модель безопасного самоизменения программ;
можно менять не только tools, но даже логику, которая решает, что агент должен делать дальше;
проект пока developer preview, поэтому breaking changes ожидаемы
Разбор: https://helmcode.com/deepseek-harness
@Python_Community_ru | 599 |
| 15 |  Полный инженерный курс по AI-агентам на русском: от tool calling до production
Курс инженерный, а не обзорный. Здесь почти нет рассуждений о том, «изменит ли ИИ мир», зато есть: минимальные работающие реализации каждого механизма, лабораторные с критериями приёмки, шаблоны для копирования, чек-листы перед релизом, каталог антипаттернов и набор бенчмарков, по которым можно честно сравнить две версии своего агента.
Качество агента почти никогда не упирается в модель. Оно упирается в инженерию вокруг модели: как описаны инструменты, что попадает в контекст, где стоят проверки, что происходит при третьей подряд ошибке и сколько это стоит за тысячу запусков. Модель - двигатель. Курс -про всё остальное в автомобиле.
https://github.com/justxor/Aiagentsfullcourse
@Python_Community_ru | 611 |
| 16 | 🐍 Python-разработчики часто тестируют код с зависимостью от времени. Но обычный mock для дат — это намного сложнее, чем кажется.
Библиотека time-machine решает эту проблему: она позволяет буквально «перемещать время» внутри тестов.
Например:
import datetime as dt
import time_machine
@time_machine.travel("2030-01-01")
def test_future():
assert dt.date.today() == dt.date(2030, 1, 1)
В отличие от популярных подходов вроде freezegun, библиотека не ищет и не заменяет все импорты в проекте.
Она работает на уровне C API CPython, перехватывая функции даты и времени напрямую. Поэтому скорость не зависит от количества загруженных модулей. В бенчмарках time-machine оказался более чем в 100 раз быстрее freezegun на простых сценариях.
Полезно для тестирования:
• подписок и платежей
• истечения токенов
• календарных функций
• планировщиков задач
• логики с дедлайнами
Проект:
https://github.com/adamchainz/time-machine
https://adamj.eu/tech/2026/08/03/python-time-machine-o1-freezegun-on/
@Python_Community_ru | 568 |
| 17 | 🐍 Опытный Python-разработчик рассказал, для каких проектов в 2026 году он уже не выбирает Python первым.
Автор десятилетиями использовал Python практически для всего, но со временем пришёл к простой мысли: хороший универсальный язык не обязан быть лучшим инструментом для каждой задачи.
В презентации разбирается, где ограничения Python начинают перевешивать его удобство и почему для некоторых проектов сегодня разумнее посмотреть на другие языки и экосистемы.
При этом это не очередное «Python умер».
Наоборот, автор по-прежнему активно использует Python и отдельно показывает области, где язык остаётся одним из лучших вариантов.
Получился полезный взгляд без фанатизма: выбирать язык не по привычке, а под конкретную задачу.
#/
#Python #Programming #SoftwareEngineering #Development
@Python_Community_ru
https://menno.io/presentations/not-python-2026/index.html | 628 |
| 18 |  🐍 В Python у while есть else. И многие разработчики узнают об этом спустя годы
Выглядит непривычно:
number = 0
while number < 5:
print(number)
number += 1
else:
print("Цикл завершился")
Блок else выполнится, если цикл закончился естественно, то есть условие while стало ложным.
Но есть важный нюанс. Если внутри сработает break, else уже не выполнится.
number = 0
while number < 5:
if number == 3:
break
number += 1
else:
print("Сюда не попадём")
Из-за этого while...else удобно использовать там, где нужно отличить нормальное завершение поиска от досрочного выхода.
Например, цикл пытается найти нужное значение. Если нашёл, делает break. Если дошёл до конца без успеха, срабатывает else.
Синтаксис существует в Python давно, но до сих пор выглядит как маленькая пасхалка языка.
#Python #Programming #Backend #PythonTips
@Python_Community_ru | 131 |
| 19 |  Модель показывает отличную точность в ноутбуке, но так и не становится рабочим сервисом. Причина часто не в качестве самой модели, а в архитектуре системы вокруг неё.
07 сентября в 20:00 на открытом уроке курса «ML System Design» вы разберёте, как превратить модель на Python в полноценный ML-сервис. Увидите, как связаны хранение данных, обучение, реестр моделей, сервис инференса и мониторинг.
На занятии рассмотрите весь жизненный цикл модели — от обучения до эксплуатации в постоянно меняющихся условиях. Поймёте, почему высокая точность ещё не гарантирует успешного внедрения и какие инженерные задачи возникают при работе с реальными пользователями и большими объёмами данных.
Урок будет полезен специалистам по данным, ML- и MLOps-инженерам, разработчикам и архитекторам.
Урок проведёт Игорь Стурейко.
https://vk.cc/d0uvuc
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576 | 526 |
| 20 | 🔥 Kimi K3 на 2,78 ТРИЛЛИОНА параметров запустили на CPU с 8 ГБ RAM. Без GPU, BLAS и фреймворков
Проект kimi-k3-in-c реализует inference Kimi K3 практически с нуля на portable C99. Чекпоинт модели занимает 1,56 ТБ, но пик RAM при запуске составил всего 8,24 ГБ.
Фокус в MoE и стриминге весов. Из 896 экспертов на токен выбираются только 16, а остальные веса не обязаны постоянно лежать в оперативной памяти. Огромная часть модели читается прямо с диска, поверх этого работает LRU-кэш экспертов.
Цена такого трюка очевидна: скорость. При 8 ГБ RAM автор получил около 26,5 секунды на токен, при 64 ГБ уже 19,8 секунды, а на машине с 128+ ГБ, где нужные данные помещаются в память, около 5,6 секунды.
Получается любопытная смена ограничения: гигантскую MoE уже можно заставить работать без серверной фермы. Вопрос теперь скорее в том, сколько диска и времени на токен вы готовы отдать за такой inference.
github.com/FareedKhan-dev/kimi-k3-in-c
#AI #Kimi #LLM #C #LocalAI
@Python_Community_ru | 763 |
