Терялся в собственном коде? 😠

Встречай Gitvizz, инструмент, который мгновенно превращает кодовую базу в интерактивные графы, чтобы наглядно увидеть, как всё связано.

Заценить можно на gitvizz.com

👉 @PythonPortal

Все строят человекоподобных роботов, в то время как должны строить это.

👉 @PythonPortal

Ловить все исключения подряд это как глушить боль обезболивающим, не сходив к врачу. Боль уходит, но ты игнорируешь сигналы тела о проблеме.

› Боль → это знак, что что-то не так (например, ты сидишь на горячей плите).
› Исключения → это знак, что код где-то сломался.

Если их заглушить, проблемы останутся незамеченными, пока всё не рванёт в продакшене в три часа ночи. 👀

# Тихая катастрофа
try:
    process_payment()
except Exception:
    # Клиенту списали деньги?
    # Дали доступ к платным фичам?
    # База легла? Кто его знает!
    pass


# Обрабатываем или эскалируем
try:
    process_payment()
except PaymentError as e:
    # Платёж не прошёл — разбираемся
    logger.error(f"Ошибка при оплате: {e}")
    # Остальные исключения всплывут и уведомят команду

@PythonPortal

Питон может всё

👉 @PythonPortal

Похоже, сбой в Матрице 🫣

Есть онлайн-инструмент, который умеет определять, написан ли код человеком или AI.

В видео протестировано два файла: один сгенерировал ChatGPT, второй написан человеком.
Результаты точь-в-точь: 100% AI-код для файла от ChatGPT и 0% для кожанного.

Заявленная точность около 95%, так что это полезный инструмент для техлидов, тимлидов и инженеров, чтобы быстро проверить, кем написан код.

Но не забывайте: AI не идеален 🙈

span.app/detector

👉 @PythonPortal

Умножение матриц для чайников

Заценить: http://matrixmultiplication.xyz/

👉 @PythonPortal

Кошмар

👉 @PythonPortal

На GitHub вышел новый бесплатный Git-клиент

Многие новички, начав пользоваться Git для управления кодом, быстро устают от кучи сложных команд в консоли. А хорошие визуальные клиенты, где всё можно делать мышкой, обычно платные и это раздражает. 😡

Недавно на GitHub появилась полностью бесплатная и открытая альтернатива. Открытый, без ограничений и с удобным интерфейсом. Поддерживает всё: коммиты, пуши, мерджи, ребейзы, работу с ветками, подмодулями и даже сравнение изображений.

Доступен для Windows, macOS и Linux (Flatpak).

github.com/JetpackDuba/Gitnuro

👉 @PythonPortal

Мгновенная визуализация геоданных из командной строки

Теперь можно интерактивно смотреть растры и векторные слои без запуска настольного GIS или Jupyter.

Просто выполните:

pip install "leafmap[viewer]"

А потом визуализируйте данные одной командой:

view-raster /path/to/raster.tif
view-vector /path/to/vector.geojson

Нужна настройка отображения:

view-raster /path/to/raster.tif --band 1 --colormap coolwarm
view-vector /path/to/vector.geojson --style liberty

Эти CLI-утилиты работают на базе Leafmap, MapLibre и LocalTileserver и поддерживают все форматы, совместимые с rasterio и geopandas.

Смотрите тут: https://github.com/opengeos/leafmap

👉 @PythonPortal

Вот она сила YOLO: обучена на ноутбуке примерно за час, на датасете с Kaggle.

И всё это примерно 100 строк Python-кода.

С таким проектом можно хоть стартап запускать, а ушло всего пару часов.

👉 @PythonPortal

Собери человекоподобного робота сам 🪚

OpenArm — это open-source гуманоидный робот.

В комплекте есть полный CAD, код управления, прошивка и инструменты для симуляции = всё, что нужно, чтобы собрать, модифицировать и запускать его.

Руки сделаны комплаентными и бэкдрайвимыми. Поддерживается телеуправление с обратной связью по усилию и компенсацией гравитации в реальном времени, чтобы оператор мог естественно вести руку.

Очень важно: в части симуляции OpenArm работает с платформами вроде MuJoCo и Isaac Sim, что позволяет разработчикам тестировать политики в виртуальной среде перед запуском на железе.

Собирайте сами из набора или берите предсобранный, цель проекта = доступность для исследовательских лабораторий, небольших команд и энтузиастов. 🌠

👉 @PythonPortal

Как рождаются многостраничные регламенты и политики

👉 @PythonPortal

Наконец-то в Python 3.14 можно отключить GIL

Это реально круто, потому что раньше, даже если ты писал многопоточный код, Python всё равно выполнял только один поток за раз — никакого прироста в производительности. 🍫

А теперь Python может выполнять твой многопоточный код параллельно.

И uv это полностью поддерживает

👉 @PythonPortal

Фраза «Мы не храним ваш пароль» - не маркетинговая болтовня. Это правда.

Компании хранят хэши паролей, а не сами пароли.

Как работает хэширование:
› Односторонний процесс (обратного пути нет)
› Один и тот же ввод = один и тот же вывод
› Разный ввод = разный вывод

from hashlib import sha256

# всегда будет один и тот же результат для "mySecret123"
saved_password = sha256(
    "mySecret123".encode()
).hexdigest()

# Нельзя вернуть исходный пароль "mySecret123"
# Но можно захэшировать ввод и сравнить
password = sha256(
    input("Введите пароль: ").encode()
).hexdigest()

if password == saved_password:
    print("Добро пожаловать!")
else:
    print("Доступ запрещён!")

Так можно проверить пароль, но нельзя его восстановить.

👉 @PythonPortal

Если тебе когда-нибудь покажется, что ты крутой программист, вспомни, что один чувак написал Roller Coaster Tycoon целиком на ассемблере, в одиночку.

И заработал на этом 30 миллионов долларов роялти.

👉 @PythonPortal

Джун, который уже второй день воюет с единственным багом, что я ему поручил 😅

👉 @PythonPortal

Ни одно Python-сообщество раньше не принимало новый инструмент так быстро, как uv. 👀

Скорее всего, uv это лучший инструмент для Python за последние несколько лет.

Если ты им ещё не пользуешься, отложи всё и посмотри, что это такое.

А если уже пользуешься => глянь на прикреплённый читщит, там есть полезные штуки.

👉 @PythonPortal