Alibaba дропнули свою новую универсальную нейронку — она мощнее ChatGPT и DeepSeek.

Qwen2.5-Max обошла DeepSeek V3 во всех авторитетных бенчмарках, таких как Arena Hard, LiveBench, LiveCodeBench и GPQA-Diamond.

Особенности этого зверя:

— Умеет генерить фотореалистичные картинки и видосы в высоком качестве;
— ИИ-поиск, который быстро отыщет любую инфу в интернете;
— Понимает русский язык;
— Бесплатная и доступна в России;
— Пишет код почти как сеньор;

Можете попробовать тут
https://chat.qwenlm.ai/

79 рублей в месяц за Ubuntu 1 Гб RAM, 8 Гб SSD, 1 ядро, публичный IP-адрес. Аптайм весьма высокий.

А вы где берете минимальные сервера? Поделитесь в комментариях.

#обсуждение

@zen_of_python

Deep Dive into LLMs like ChatGPT

На канале Andrej Karpathy вышло 3-х часовое видео с разбором как работают LLM модели на примере ChatGPT. Более того, чуть больше года назад он уже выпускал часовой ролик Intro to Large Language Models, который уже набрал более 2.5 миллионов просмотров!

Чтобы отсортировать последовательность в Python, используйте sorted:

In : sorted([1, -1, 2, -3, 3])
Out: [-3, -1, 1, 2, 3]

С помощью аргумента key можно передать функцию, которая будет использоваться для получения ключа сравнения для каждого значения. Например, отсортируем ту же последовательность по абсолютным значениям:

In : sorted([1, -1, 2, -3, 3], key=abs)
Out: [1, -1, 2, -3, 3]

Допустим, нам также нужно, чтобы числа с одинаковым абсолютным значением были расположены в порядке возрастания. В этом случае можно передать кортеж в качестве ключа сравнения:

In : sorted([1, -1, 2, -3, 3], key=lambda x: (abs(x), x))
Out: [-1, 1, 2, -3, 3]

Это не магия сортировки, а стандартное поведение кортежей в Python:

In : (1, 2) == (1, 2)
Out: True

In : (1, 2) > (1, 1)
Out: True

In : (1, 2) < (2, 1)
Out: True

👉@BookPython

VSCode vs. PyCharm

Переход с первой на вторую IDE стоит совершать, по мнению админа, не в первый год разработки, а когда наступает некое плато в развитии навыка кодить. В этот момент стать лучшей версией себя поможет именно PyCharm: хоть ворнингов с подчеркнутыми словами станет больше, зато узкопрофильность шаг за шагом позволит стать вашему проекту более «ухоженным» и читаемым.

Для сомневающихся — скурпулезный разбор различий между двумя популярными питоническими IDE от фулстэк-разработчика, на русском языке и длиной в 32 минуты.

Смотреть на замедленотьюбе

#факт

@zen_of_python

Python 3.14 станет быстрее на 30% без изменений в существующем коде

Произойдет ускорение за счет оптимизации C-компилятора, что выполняет байт-код. Это затронет версии языка 3.14 и выше (уже можно скачать с официального сайта).

Подробнее

@zen_of_python

30 бесплатных API для разработчиков

10 полезных библиотек для Python-разработчика

Сегодня я подготовил для вас подборку из 10 полезных библиотек, которые могут сделать вашу разработку проще и эффективнее. Поехали! 🚀

1️⃣ Rich – красивый вывод в консоль. Если хотите раскрасить логи, добавить таблицы или анимации – эта библиотека вам пригодится.
📌 pip install rich

2️⃣ Typer – современный способ писать CLI-приложения. Работает на основе аннотаций типов и делает разработку CLI удобнее.
📌 pip install typer

3️⃣ Pendulum – альтернатива datetime, но с удобным API и встроенной поддержкой часовых поясов.
📌 pip install pendulum

4️⃣ HTTPX – асинхронный клиент для работы с HTTP-запросами. Поддерживает async/await, в отличие от requests.
📌 pip install httpx

5️⃣ Pydantic – мощный инструмент для валидации данных и работы с моделями. Особенно полезен в FastAPI.
📌 pip install pydantic

6️⃣ Poetry – современный менеджер зависимостей. Упрощает работу с виртуальными окружениями и пакетами.
📌 pip install poetry

7️⃣ Loguru – удобная альтернатива стандартному logging. Позволяет логировать без лишнего кода.
📌 pip install loguru

8️⃣ FastAPI – один из самых быстрых Python-фреймворков для создания API. Использует аннотации типов и async/await.
📌 pip install fastapi

9️⃣ Tqdm – библиотека для удобных progress-bar'ов в терминале. Незаменима при обработке больших данных.
📌 pip install tqdm

🔟 Black – автоматический форматтер кода, который придерживается строгого стиля. Просто устанавливаешь – и больше не думаешь о стиле кода.
📌 pip install black

Какую из этих библиотек вы уже используете? А может, есть другие любимые инструменты? Делитесь в комментариях! 🔥

👉@BookPython

🚀 5 крутых Python-фишек, о которых знают не все

Python — мощный и удобный язык, но даже опытные разработчики иногда не знают всех его возможностей. Сегодня я покажу пять полезных трюков, которые могут упростить вашу работу.


1. Используем else в for и while
Многие не знают, что в Python циклы for и while могут иметь блок else. Он выполняется, если цикл не был прерван через break.

✅ Пример:

numbers = [1, 3, 5, 7]

for num in numbers:
    if num % 2 == 0:
        print("Есть чётное число!")
        break
else:
    print("Чётных чисел нет.")

🔹 Если в списке нет чётных чисел, сработает else.



2. "Распаковка" переменных
В Python можно присваивать сразу несколько значений одной строкой.

✅ Пример:

a, b, c = 1, 2, 3
print(a, b, c)  # 1 2 3

Можно менять местами значения без временной переменной:

x, y = 5, 10
x, y = y, x
print(x, y)  # 10 5

3. Используем _ в больших числах
Чтобы числа легче читались, можно разделять разряды _.

✅ Пример:

big_number = 1_000_000_000
print(big_number)  # 1000000000

Это просто синтаксический сахар, Python игнорирует _ при вычислениях.



4. Получаем значение из словаря с запасным вариантом
Вместо if key in dict можно использовать .get(), чтобы избежать KeyError.

✅ Пример:

user_data = {"name": "Alice"}

age = user_data.get("age", 18)  # Если ключа "age" нет, вернётся 18
print(age)  # 18

5. "Распаковка" списка в аргументы функции
Оператор * позволяет передавать элементы списка в функцию как отдельные аргументы.

✅ Пример:

def greet(name, age):
    print(f"Привет, {name}! Тебе {age} лет.")

user_info = ["Иван", 25]
greet(*user_info)  # Привет, Иван! Тебе 25 лет.

То же работает со словарями через **:

user_dict = {"name": "Ольга", "age": 30}
greet(**user_dict)

🧐 Итог
Эти фишки делают код лаконичнее и понятнее. Какую из них вы уже использовали? Может, знаете ещё что-то крутое? Делитесь в комментариях! 👇

👉@BookPython

@classmethod vs. @staticmethod

Если вы только повстречались с этой парочкой и с трудом понимаете документацию, вот 7-минутное видео на русском, поясняющее их суть и разницу на наглядном примере.

Смотреть на замедленотьюбе

#основы

@zen_of_python

1) Передача по ссылке

Переменные в Python не хранят значения, а указывают на объекты в памяти
x = y = [] создаёт один список с двумя именами, изменения видны через оба имени

Решение: инициализировать каждую переменную отдельно (x = [], y = [])


2) Атрибуты класса

Атрибуты, определённые на уровне класса, создаются один раз и используются всеми экземплярами
class Pizza: toppings = [] — общий список для всех объектов класса

Решение: инициализировать атрибуты в init для каждого экземпляра отдельно


3) Параметры функций по умолчанию

Значения по умолчанию вычисляются один раз при определении функции
def add_topping(item, toppings=[]) использует один и тот же список для всех вызовов

Решение: использовать None и проверку (def add_topping(item, toppings=None): if toppings is None: toppings = [])


Подробнее и с примерами в этой статье

https://olegtalks.ru/tpost/743nkm5u11-vsyo-chto-nuzhno-znat-o-neproizvolnih-bo

5 игр, чтобы подучить SQL (и не уснуть по дороге)

SQLPD — расследуете преступления как аналитик SQL-полиции. Каждое задание — отдельное дело.

SQL Island — выживаете после крушения на острове, выполняя SQL-задачи, чтобы выбраться.

SQL Murder Mystery — ищете убийцу в базе данных. Свобода действий и минимум подсказок.

Lost at SQL — спасаете подлодку и команду, проходя сюжетные SQL-челленджи.

SQL Squid Game — Решаете задачи по мотивам игры в кальмара, чтобы не повторить судьбу коллеги-аналитика.

#игры #sql