🚀 Квадродерево на Rust: 14-кратный прирост скорости для Python!

Квадродеревья — мощный инструмент для работы с пространственными данными и 2D-коллизиями. Но старые Python-библиотеки уже не справляются с нагрузкой. Решение - fastquadtree на Rust-ядре, который в 14 раз быстрее PyQtree!

▪️ Скорость: Обработка 250 000 точек и 500 запросов за 0.120 секунды (PyQtree — 1.755 с).
▪️ Удобство: Простой API для отслеживания объектов и KNN-запросов.
▪️ Поддержка: Готовые сборки под Linux, Mac и Windows.

Что внутри?
▪️ Визуализация работы квадродерева через Pygame (смотри репозиторий).
▪️ Бенчмарки для самостоятельного тестирования.

Документация: PyPI | GitHub

👉 Подписаться

🔥 КАК СОЗДАТЬ СИСТЕМУ ОПОВЕЩЕНИЯ ПО БЛИЗОСТИ НА PYTHON
📡 Мечтаете автоматизировать отслеживание устройств через Bluetooth? Всё проще, чем кажется: Python + BLE — никаких нейросетей и ракетных технологий.

Система анализирует сигналы RSSI (индикатор мощности принятого сигнала) для оценки расстояния до BLE-устройств. Как только значение достигает заданного порога — скрипт запускает звуковое уведомление.

▫️ Что понадобится:
▫️ Адаптер BleuIO для сканирования BLE-устройств
▫️ Библиотека bleuio для работы с данными в Python
▫️ Настраиваемый порог RSSI (чем ниже значение — тем ближе устройство)

▫️ Где использовать:
🚪 Умный дом: автоматическое открытие дверей при приближении
🤖 Безопасность: тревога при несанкционированном доступе
🏷️ Логистика: мониторинг перемещения меток в реальном времени

Пример кода для сканирования устройств:

from bleuio import BleuIO

def proximity_alert(rssi_threshold=-70):
    dongle = BleuIO()
    while True:
        devices = dongle.scan(scan_duration=5)
        for device in devices:
            if device['rssi'] >= rssi_threshold:
                print(f"🔔 Устройство {device['address']} в зоне!")

proximity_alert()

Полный код и настройки — в официальном гайде BleuIO.

💡 Запускайте скрипт в фоне — он почти не ест ресурсы. Для тестов используйте смартфон как «маячок», положив его в карман.

👉 Подписаться

🚀 Игра, которая научит тебя Python! 🐍

"The Farmer Was Replaced" — это не просто игра, а настоящий тренажер для ума. Управляй дроном, оптимизируй его работу, собирай ресурсы и открывай новые технологии. Цель — стать самым эффективным фермером в мире, прокачивая при этом свои навыки решения задач и программирования. 💡

Игровой процесс построен на непрерывном прогрессе, без надоедливых уровней. Каждая новая фермерская задача приносит ресурсы, которые идут на разблокировку улучшений. 💰

Язык программирования в игре напоминает Python, но без излишней сложности. В начале игры концепции вводятся постепенно, обучая основам. 💪

Уже доступно в Steam: The Farmer Was Replaced

👉 Подписаться

🚀 Комета Атлас: Разбираем мифы с помощью Python! 🚀

В последние месяцы космический объект 3I/Atlas привлёк внимание не только астрофизиков, но и любителей теорий заговора. Его необычное движение и форма породили слухи о внеземном искусственном происхождении. Но так ли это на самом деле? Давайте разберёмся с помощью кода! 💻

Астрофизики, специализирующиеся на изучении малых небесных тел, взялись за проверку этих смелых заявлений. С помощью языка программирования Python были созданы скрипты для анализа двух ключевых аспектов:

🔹 Гиперболическое движение кометы: Анализируется траектория движения 3I/Atlas, чтобы понять, соответствует ли она естественным астрофизическим законам.

🔸 "Цилиндрическая" форма: Исследуется предположение о необычной форме кометы, которое, вероятно, является артефактом систем отслеживания звёзд, а не реальной характеристикой объекта.

Код и видеоматериалы:

Анализ движения: CompressedCosmos_Interstellar_Comets.ipynb
Анализ формы: CompressedComets_CometMovement.ipynb
Видео: Загадки межзвездных комет
Видео: Движение комет

👉 Подписаться

🚀 Jinx: Ваш личный Python-интерпретатор для J! 🐍

Этот проект — ваша возможность погрузиться в мир J, используя мощь NumPy для работы с многомерными данными.

J — это язык, построенный вокруг массивов, который оказал влияние на NumPy, но предлагает свой, уникальный способ управления тем, как функции применяются к данным. Вместо привычных осей и трансляции, здесь всё строится вокруг "ранга" операции.

J славится своим богатым набором примитивов — это своего рода "глаголы", которые могут как выполнять операции над массивами, так и создавать новые структуры для дальнейшей работы. На первый взгляд, это может показаться немного запутанным. Например:

+/ % — три совершенно разных "глаголов", которые в совокупности вычисляют арифметическое среднее значение для массива.
* 1&|.&.#: — эта комбинация создает глагол, способный решать классическую задачу Иосифа Флавия.

Несмотря на нестандартный синтаксис, сам процесс разбора и выполнения кода на J оказался на удивление прямолинейным. Здесь нет сложной грамматики или запутанных правил приоритета. В Jinx этот процесс разбит на четкие этапы:

▪️ Токенизация (wordformation.py): Код преобразуется в последовательность отдельных элементов (токенов) с помощью тщательно разработанной таблицы переходов.

▪️ Разбор (wordspelling.py): Токены идентифицируются как составные части языка J, включая корректный разбор числовых значений.

▪️ Исполнение (wordevaluation.py): Код выполняется путем анализа и применения различных предопределенных паттернов.

Для тех, кто хочет копнуть глубже, вот основные материалы, которые легли в основу проекта:
1. An Implementation of J: — подробное описание реализации J.
2. J for C Programmers: — руководство по языку J, ориентированное на программистов C.

Этот проект определенно стоит вашего внимания, если вы:
▪️ Хотите лучше понять принципы работы с массивами и тензорами.
▪️ Интересуетесь тем, как устроены языки программирования, подобные J.
▪️ Знакомы с NumPy или PyTorch и хотите взгляальтернативный подход к обработке многомерных данныхданных. 📊

Для сравнения, полный исходный код оригинального J доступен здесь

Jinx

🚀 ChanX: WebSocket-разработка без боли и страданий! 🚀

ChanX — это "батарейки в комплекте", готовое решение для управления WebSocket-соединениями, которое устраняет всю рутину и позволяет сосредоточиться на главном. ✨

Что умеет ChanX?

✅ Автоматическая маршрутизация сообщений: Забудьте про бесконечные if/else! ChanX использует Pydantic discriminated unions для элегантного роутинга.
✅ Type-safety с Pydantic: Полная поддержка mypy/pyright и валидация на лету — никаких неожиданных ошибок. 🤓
✅ Автогенерация AsyncAPI документации: Получите документацию, как OpenAPI/Swagger, но для ваших WebSockets, автоматически!
✅ Интеграция с Channel Layers: Масштабируйте рассылку сообщений с помощью Redis.
✅ Система событий: Триггерьте WebSocket-сообщения из любой части вашего приложения – HTTP-эндпоинты, Celery, команды.
✅ Встроенная аутентификация: Поддержка прав доступа Django REST framework.
✅ Утилиты для тестирования: Комплексные инструменты для удобного тестирования.
✅ Структурированное логирование: Автоматическое отслеживание запросов и ответов.

Для кого этот фреймворк?

ChanX создан для реальных продакшн-проектов и идеально подходит для:

🔸 Команд, строящих real-time фичи и желающих стандартизировать код.
🔸 Django-проектов, стремящихся избавиться от WebSocket- boilerplate.
🔸 FastAPI-проектов, которым нужны мощные WebSocket-возможности
🔸 Фанатов type-safety, желающих полного статического анализа.
🔸 API-first команд, которым нужна автоматическая документация.

Погрузитесь в мир ChanX с помощью туториалов:

Django Tutorial

FastAPI Tutorial

Ссылки:

⭐️ GitHub

📚 Документация

📦 PyPI

👉 Подписаться

🚀 Python 3.14 без GIL: будущее многопоточности уже здесь!

🔥 Почти три десятилетия глобальная блокировка интерпретатора (GIL) в CPython мешала нам по-настоящему задействовать все ядра CPU. Но с выходом Python 3.14 всё меняется: новый free-threaded build снимает GIL и позволяет выполнять байткод одновременно в нескольких потоках.

Зачем был нужен GIL

GIL — это глобальный мьютекс, который гарантировал, что только один поток выполняет байткод CPython в любой момент. Требовалось это, чтобы защитить объекты: у каждого Python-объекта счётчик ссылок. Одновременное изменение этого счётчика из двух потоков приводило бы к коррумпированию памяти. Добавить блокировку вокруг каждого объекта оказалось бы слишком сложно и медленно, поэтому выбрали простой путь — обернуть весь интерпретатор одной глобальной блокировкой.

Старые модели конкурентности

- threading
– Реальные ОС-потоки, но байткод исполняется последовательно из-за GIL.
– Отлично подходит для I/O, но бесполезен в CPU-bound задачах.

- multiprocessing
– Кладёт GIL в отдельный процесс, давая настоящий параллелизм.
– Минусы: высокая нагрузка на память, overhead сериализации (pickle) и запуск процессов.

- asyncio
– «Зелёные» потоки внутри одного ядра, с кооперативной многозадачностью.
– Идеален для высококонкурентного I/O, но не использует более одного ядра CPU.

Сборка Python 3.14 без GIL

Собрать вручную:

git clone https://github.com/python/cpython
cd cpython
git checkout v3.14.0
./configure --prefix=$HOME/.py-314-ft --disable-gil
make -j && make install
$HOME/.py-314-ft/bin/python3 -V

Проверка:

import sys
print("Free-threaded build:", not sys._is_gil_enabled())
# Должно быть: Free-threaded build: True

Ожидаемые результаты

- CPython 3.14 с GIL – время почти не меняется при любом числе потоков.
- Free-threaded build – почти линейное ускорение: 2×, 4×, 8× с ростом числа потоков!

Полная статья

🔥 Pygls 2.0.0: Новый уровень для создания LSP-серверов! 🚀

pygls 2.0.0 – это находка для всех, кто хочет создавать собственные серверы Language Server Protocol (LSP).

Pygls уже активно используется для интеграции с VSCode, а благодаря поддержке библиотеки типов lsprotocol от Microsoft, многие пользователи VSCode уже пользуются всеми преимуществами этой библиотеки. ✨

Если вы разработчик, который создаёт инструменты для других программистов, или просто хотите добавить крутые фишки языковой поддержки в свой любимый редактор – pygls 2.0.0 станет для вас отличной основой. 🛠

🔗 Pygls на PyPI
🔗 Репозиторий на GitHub

👉 Подписаться

🚀 SQLAlchemy: Глубокое Погружение для Python-Разработчиков!

Появилась серия статей, которая поможет детально разобраться в SQLAlchemy, от азов до продвинутых фишек. 🧐

Что ждет читателей:

✅ Основы и первые шаги: Даже для опытных пользователей найдутся интересные моменты, раскрывающие SQLAlchemy с новой стороны.

✅ Продвинутые темы:
Создание кастомных типов данных ⚙️
Работа с полиморфными таблицами 🤸‍♂️
Гибридный декларативный подход 🤝
Использование JSON и JSONb 📦

( Статьи постоянно пополняются, так что следите за обновлениями! )

🔗 Изучить серию статей: Brewing with SQLAlchemy

👉 Подписаться

✨ Python + Химия ✨

Promethium — это мощный набор инструментов для химии на Python, который работает полностью офлайн. Все данные об элементах и химических реакциях уже встроены в библиотеку. Это делает его невероятно быстрым, надежным и идеальным для любых задач: от образовательных проектов до сложных скриптов автоматизации, где интернет — роскошь.

⚗️ Для кого этот инструмент?

Студенты и преподаватели химии: Легкий доступ к данным и возможность моделировать реакции. 👩‍🎓👨‍🏫
Разработчики научного ПО: Интеграция химических вычислений в ваши приложения. 💻
Энтузиасты Data Science и автоматизации: Обогащение ваших пайплайнов химической экспертизой. 📊🤖

▫️ Ключевые преимущества:
Полностью автономная работа 🌐🚫
Балансировка химических уравнений ⚖️
Компактность и скорость ⚡️

Все исходники и инструкции по установке доступны на GitHub: Promethium на GitHub

👉 Подписаться

🖥 Python-код на 10 000 VM 🖥

Burla — это прорывное решение, призванное упростить масштабирование Python-кода. Теперь запуск кода на тысячах машин происходит буквально в одну строку. ✨

Вот как это работает:

✅ Простота: Достаточно одной функции remote_parallel_map(func, inputs). Передайте ей вашу Python-функцию и входные данные, и Burla сама позаботится обо всем остальном.

✅ Гибкость: Есть свой Docker-образ? Отлично! Хотите задать конкретные требования к оборудованию? Пожалуйста!⚙️

✅ Эффективность: Инструмент идеально подходит для задач, которые легко распараллелить: предобработка данных, подбор гиперпараметров, пакетная обработка. Время выполнения миллиона простых функций сокращается до секунд! ⚡️

✅ Масштаб: Запускайте задачи в фоновом режиме и не беспокойтесь о них. Burla автоматически управляет распределением, повторными попытками, логированием и масштабированием на до 10 000 виртуальных машин. 🌐

from burla import remote_parallel_map

# Просто вызовите функцию
remote_parallel_map(your_function, your_inputs)

И это всё! Инфраструктурные заботы остаются в прошлом. 🧘

🔸 GitHub репозиторий
🔸 Документация
🔸 Краткое видео-введение

👉 Подписаться

uvloop — сверхбыстрый event loop для asyncio

Замена стандартному event loop в Python asyncio, написанная на Cython. Ускоряет асинхронные приложения в 2-4 раза.

Основное:

✅ Совместим с asyncio — замена в 2 строки кода

✅ Основан на libuv (как Node.js)

✅ Ускоряет сетевые операции, HTTP-запросы, WebSocket

✅ Поддержка Python 3.8+

Установка:

pip install uvloop

Использование:

import asyncio
import uvloop
asyncio.set_event_loop_policy(uvloop.EventLoopPolicy())

🚀 Jupyter Notebooks станут быстрее благодаря Zuban Language Server!

Zuban Language Server - это продвинутый сервер, предоставляющий мощные возможности для анализа и редактирования кода Python. Теперь он официально поддерживает Jupyter Notebooks. 📝

▪️ Как это работает? Если вы используете VS Code с установленным расширением Zuban, то можете наслаждаться ускоренной работой с .ipynb файлами. Сервер обеспечивает мгновенное автодополнение, проверку ошибок и другие "плюшки", которые делают кодинг приятнее. ✨

Zuban Language Server: GitHub

Zuban extension for VSCode: Marketplace

👉 Подписаться

🔥 PdfDing: Self-hosted PDF менеджер на Python

PdfDing — это минималистичный, но мощный self-hosted PDF менеджер, написанный на Python. Не просто просмотрщик, а полноценная экосистема для работы с документами.

Что он умеет:
• 📖 Плавный просмотр в браузере на всех устройствах с запоминанием позиции
• 🏷 Многоуровневая система тегирования и архивирования
• ✏️ Аннотации, выделение текста и рисунки прямо в PDF
• 🌙 Тёмный режим, инвертирование цветов, кастомные темы
• 🔐 SSO через OIDC, безопасность на первом месте
• 📤 Поделитесь PDF по ссылке или QR-коду
• 📝 Markdown заметки для организации мыслей

Стек:
Python (68.6%) • Django/DRF • Docker • SQLite/PostgreSQL

Идеально для тех, кто ценит приватность данных и полный контроль над своей инфраструктурой.

→ github.com/mrmn2/PdfDing

🚀 Kanchi: Новый Бесплатный Мониторинг для Celery

Kanchi разработан с целью предоставить более современный и функциональный взгляд на мониторинг Celery-задач.

Основные преимущества Kanchi:

✅ Поддержка повторных попыток
✅ Обнаружение "осиротевших" задач
✅ Режим реального времени (Live Mode)
✅ Современный интерфейс
✅ Хранение истории

По сравнению с другими решениями, Kanchi предлагает не только вышеперечисленные возможности, но и:

🔹 Workflow Engine: Конфигурируйте триггеры, условия и действия для автоматизации процессов. ⚙️
🔹 Продвинутый поиск и фильтрация: Находите нужные задачи по различным критериям. 🔍
🔹 Фильтрация по окружению: Разделяйте задачи по средам (prod, staging и т.д.). 🌐
🔹 Ручное повторное выполнение задач: Возможность запускать задачи повторно непосредственно из интерфейса. 🕹️
🔹 Базовая статистика: Получайте представление о производительности ваших задач. 📊

Проект доступен на GitHub: kanchi.io

👉 Подписаться

✨ PicWish: Ваш бесплатный AI-фоторедактор без ограничений! ✨

PicWish — библиотека на Python, которая открывает двери в мир продвинутой обработки изображений прямо из вашего кода. Забудьте о сложных настройках и скрытых платежах, потому что этот инструмент создан для всех. 🚀

Что умеет PicWish?

🔹 Улучшение качества изображений 🖼️
🔹 Удаление фона
🔹 OCR (оптическое распознавание символов)
🔹 Колоризация 🎨
🔹 Text-To-Image ✍️➡️🖼️

GitHub: https://github.com/d60/picwish

👉 Подписаться

🚀 Pydoll: Революция в Web Automation для Python

Pydoll — это вебдрайвер, который вас не разочарует. Подключается прямо к браузеру через DevTools Protocol, без всяких внешних зависимостей.

✨ Что внури:
• Async с нуля — готово к асинхронности
• Обходит Cloudflare и reCAPTCHA автоматически
• Симулирует реальные клики и движения мыши
• Всего 5 зависимостей

Продвинутые возможности:
📸 Скриншоты и сохранение (в файл или base64)
🎮 Работа с несколькими вкладками
🔍 Интеллектуальный поиск элементов (find() и query())
🛡️ Типобезопасность для лучшей поддержки IDE
📡 Перехват и анализ сетевого трафика

Ссылки:
📚 Сайт с проектом
⭐ Github

👉 Подписаться

🧠 Как AI-агенты "думают": Строим своего исследователя на Python!

Задумывались ли вы, как именно искусственный интеллект принимает решения, открывает файлы или выполняет команды? Этот пост — погружение в мир AI-агентов, где наглядно показано, как собрать такого помощника с нуля.

Что умеет агент?

Проект представляет собой локального исследовательского агента, который работает полностью офлайн. Он способен:

✅ Искать информацию
✅ Резюмировать тексты.
✅ Выполнять математические расчеты.
✅ Сохранять заметки в формате Markdown.

В отличие от большинства привычных AI-помощников, которые полагаются на облачные API, этот агент работает полностью локально.

Этот проект — отличная возможность для тех, кто хочет глубже понять, как устроены AI-агенты, как они обрабатывают информацию, используют инструменты и управляют своей памятью. Это увлекательный учебный проект для энтузиастов.

💡 Исходный код доступен на GitHub: LocalAgent

👉 Подписаться

⚡️ Ускорили векторные запросы в PostgreSQL в 1000+ раз

Если ты работаешь с RAG и vector search, знай: запросы могут медлить на десятки секунд вместо миллисекунд, если HNSW индексы не используются правильно.

Что сработало:

🔹 vector_ip_ops + <#> — для нормализованных векторов с косинусным расстоянием
🔹 Post-filtering — сначала ищите соседей, потом фильтруйте
🔹 Правильный SQL: SELECT ... WHERE ... ORDER BY distance LIMIT n
🔹 Простые WHERE условия — никаких сложных подзапросов
🔹 HNSW индексы требуют RAM — держите их целиком в памяти

Результат? Запросы упали с десятков секунд до 1-2 мс 🚀

Полная статья

👉 Подписаться

⭐️ httpmorph — высокопроизводительный HTTP клиент для Python

httpmorph — drop-in замена для requests с фокусом на производительность и имитацию браузера.

Ключевые особенности:

✅ API совместимый с requests
✅ Native C реализация + BoringSSL (от Google)
✅ Полная поддержка HTTP/2
✅ Perfect JA3N/JA4 fingerprint Chrome 142
✅ Автоматический пулинг соединений
✅ Session и cookie management

🤖Преимущества для скрейпинга🤖

- Идеально для Cloudflare-защищённых сайтов
- Полная имитация Chrome 142
- Поддержка post-quantum криптографии
- Сжатие сертификатов (Brotli, Zlib)

🔗 GitHub