Одна людина використала Клодекс для імплементації RAR архіватора на Rust і описала свій досвід ось тут:

https://bitplane.net/log/2026/05/rars/

Код який вийшов:

https://github.com/bitplane/rars

Ліцензію він точно не вказав, а залишив як її написав Клодекс: MIT або Apache2

Я трохи теж повайбкодив і прискорив цю бібліотеку на 5-22% (з пул-реквестом)

У своєму форку також зробив біндінги на Пайтон 3.10+, тому wheel можна завантажити ось тут:

https://github.com/RustedBytes/rars/releases/tag/python-bindings (його API таке ж як у rarfile)

#python #rust

Python has os.sep

#python

В чаті @applied_math_uk почали говорити про Lean 4 і я для тестування спробував його "натравити" на свій проєкт https://github.com/BitingSnakes/silkworm

Зробив формальну модель фреймворку і з її допомогою виловив кілька багів в коді

#lean #python #math

Released https://github.com/RustedBytes/fast-h2m

It is a converter from HTML to Markdown (what LLMs eating)

It has python 3.8+ bindings under the same name on PyPI

Rust crate supports SIMD if you really need those 5-10% in parsing of large amounts of data

#rust #markdown #python

Also, published to PyPI my old library:

https://pypi.org/project/fasttime-rs/

#python

https://github.com/go-python/gopy

#go #python

https://github.com/BitingSnakes/binotel-api

#python #telecom

Покращую бібліотеку для нормалізації текстів вже другий день.

Я її початково створив на С++ щоб перевірити те як працює pybind11 для створення python-розширень.

Із проблемних частин - це використання https://github.com/hanickadot/compile-time-regular-expressions який компілюється довго на Windows (2.5 години).

Codex який є великою мовною моделлю працює натурально в задачі перевірки нормалізованих речень щоб знайти крайові приклади, тому оця "доводка" до вигляду коли бібліотека працює стабільно на більшості вхідних речень, потребує часу.

#python #cpp

Відкрив для публічного перегляду/використання бібліотеку на Rust/Python щоб робити аналіз аудіо сигналу на людське мовлення.

Інтегравані 6 різних моделей для цієї задачі.

Репо: https://github.com/RustedBytes/extract-speech

#rust #python

https://github.com/JuliaInterop/JuliaLibWrapping.jl

#julia #python