Кортежи используют меньше памяти, чем списки того же размера

>>> import sys
>>> sys.getsizeof(tuple(iter(range(20))))
200
>>> sys.getsizeof(list(iter(range(20))))
216

Разница небольшая, но при работе с большими объёмами данных — важна. 🤕

👉 @PythonPortal

Берём на заметку

👉 @PythonPortal

Хочешь изучить Git, не рискуя своей локальной установкой?

Теперь можно запускать команды Git прямо из браузера , с пошаговым объяснением, что делает каждая команда.

→ https://scrum-master.es/virtualOS/otros/git

👉 @PythonPortal

Совет по чистому коду в Python:

Используйте модуль secrets для генерации криптографически стойких случайных строк — например, одноразовых паролей или токенов доступа.

Он безопаснее, чем random, и подходит для любых задач, связанных с безопасностью.

# генерация случайного пароля
import string
import secrets

alphabet = string.ascii_letters + string.digits
password = ''.join(secrets.choice(alphabet) for i in range(8))

# генерация токена для восстановления пароля
import secrets
url = f'https://johndoe.com/reset-password/?token={secrets.token_urlsafe()}'

👉 @PythonPortal

Ненужный код⁠⁠

👉 @PythonPortal

Шпаргалка по SQL-функциям

🔸Агрегатные функции (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX),
🔸оконные функции (ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD),
🔸строковые функции (LOWER, SUBSTRING, CONCAT),
🔸работа с датами (NOW, DATE_PART, TRUNC),
🔸управление потоком (CASE, COALESCE),
🔸фильтры (IN, LIKE),
🔸математика (ROUND, MOD).

👉 @PythonPortal

Если вам нравится всё, что связано с открытым исходным кодом и self‑hosted решениями, рекомендую заглянуть на страницу selfh.st

Там можно сортировать по тегам, фильтровать по активности репозиториев или количеству звёзд на GitHub. Настоящая находка, я периодически захожу, чтобы посмотреть, не появилось ли чего интересного для тестирования. 🥺

👉 @PythonPortal

Отличная штука. Для просмотра pdf

👉 @PythonPortal

Шардинг Баз Данных

Шардинг это метод разделения базы данных на несколько независимых частей, называемых шардами. Важно не путать шардинг с репликацией > при репликации копии базы данных дублируют друг друга, а шардирование делит данные на составные, независимые фрагменты.

Виды

1. По диапазону

Разделение данных на основе диапазонов определённых значений, например, деление информации о товарах в зависимости от их ценового диапазона.

2. По ключу

Работает на основе использования уникального значения, например идентификатора пользователя, в качестве входных данных для хэш-функции. Хэш-функция вычисляет выходное значение, которое используется для определения сервера, на котором должны храниться данные.

3. По директории

Предполагает наличие таблицы поиска, в которой используется ключ шарда для отслеживания того, в каком шарде хранятся те или иные данные. Подход позволяет более гибко добавлять или удалять серверы, а также изменять схему сегментирования, не влияя на работу остальной части приложения.

👉 @PythonPortal

Совет по чистому коду в Python:

Используйте Enum, чтобы логически группировать связанные константы.

from dataclasses import dataclass
from enum import Enum

Плохо:

ORDER_PLACED = "PLACED"
ORDER_CANCELED = "CANCELED"
ORDER_FULFILLED = "FULFILLED"

@dataclass
class Order:
    status: str

order = Order(ORDER_PLACED)
print(order)

Хорошо:

class OrderStatus(str, Enum):
    PLACED = "PLACED"
    CANCELED = "CANCELED"
    FULFILLED = "FULFILLED"

@dataclass
class Order:
    status: OrderStatus

order = Order(OrderStatus.PLACED)
print(order)

👉 @PythonPortal

Состоялся релиз стабильной версии Python 3.14. Поддержка этой версии запланирована в течение полутора лет. Потом ещё три с половиной года для Python 3.14 будут выходить исправления с устранением уязвимостей 🫖

Основные улучшения и изменения в Python 3.14: читать

👉 @PythonPortal

🎃🎃🎃

👉 @PythonPortal

Команда разработчиков ade-python выпустила новую версию своей библиотеки для Agentic Document Extraction (ADE), предназначенной для преобразования сложных и неструктурированных документов в данные, готовые к использованию в LLM.

Главное обновление это модель Document Pre-Trained Transformer (DPT-2), которая значительно повышает точность извлечения данных из визуально сложных документов.

DPT-2 умеет анализировать таблицы с объединёнными ячейками, многоуровневыми заголовками и нерегулярными сетками, сохраняя пространственную структуру элементов и добавляя bounding boxes для полной трассируемости.

Теперь мы можем получать layout-aware JSON напрямую из PDF, отчётов и сканов 🙄

👉 @PythonPortal

Создавать собственного робота стало намного проще. 😨

MathWorks выпустили открытый репозиторий на GitHub, полный ресурсов по робототехнике для всех, кто хочет работать с руками.

В репозитории есть примеры:

- Роботизированные манипуляторы
- Наземные роботы
- Дроны

Проекты показывают, как подключаться к ROS и ROS2, а также как развернуть модели Simulink напрямую как ROS-ноды.

Есть и продвинутые демо: моделирование внедорожных условий и тестирование алгоритмов навигации в фотореалистичных симуляциях.

Всё хорошо документировано, с туториалами и ссылками, чтобы легко пройти путь от идеи до прототипа. Подходит студентам, исследователям и просто любопытным, материалы есть для любого уровня.

И поскольку это открытый проект сообщества, вы можете не только изучать, но и делиться своими собственными наработками.

👉 @PythonPortal

Нужен реалистичный AI-голос без онлайн API и рисков утечки данных? ❓

Теперь можно генерировать сверхреалистичную речь и клонировать голос по всего 3 секундам аудио прямо на ПК, смартфоне или Raspberry Pi.

Модель весит всего 0,5B параметров, работает полностью локально и защищает приватность пользователей. Встроенные водяные знаки обеспечивают отслеживаемость сгенерированного аудио.

GitHub: ссылка

👉 @PythonPortal

Когда тебя хантят в другую компанию

👉 @PythonPortal

Принёс годную шпаргалку по cron в Linux с примерами

Это мы сохраняем, чтобы не потерять 🐧

👉 @PythonPortal

Эндрю Ын запускает бесплатный курс по ИИ-агентам 😮

Курс охватывает четыре ключевых паттерна:

Reflection — агент самостоятельно улучшает свои ответы

Tool use — использование инструментов

Planning — планирование действий

Multi-agent collaboration — совместная работа нескольких агентов над одной задачей

Всё реализуется на чистом Python. Эндрю подчёркивает, что создание ИИ-агентов — один из самых востребованных навыков на рынке.

Доступно здесь: тап

👉 @PythonPortal