Наткнулся на хороший гайд: как ускорить Python до 150× с помощью C

Эта статья отличный учебный пример, как постепенно интегрировать C-код в Python. Автор показывает три подхода:

🔄запуск с помощью subprocess

🔄использование ctypes

🔄интеграция C-кода через CPython API

На примере алгоритма Левенштейна продемонстрированы реальные бенчмарки — и выигрыш в скорости может быть вплоть до 150×

Если вы изучаете оптимизацию кода, системную разработку или просто хотите лучше понимать, как языки взаимодействуют — этот материал будет очень полезен 💯

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Трюк в Python: Последовательность Фибоначчи

Классический способ

f1 = 0
f2 = 1
fib = []
for i in range(0, 10):
    fib.append(f1)
    temp = f1 + f2
    f1 = f2
    f2 = temp
print(fib)

Вывод: [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

В первом способе используются переменные f1 и f2, которые изначально равны 0 и 1 — первым двум числам последовательности. В цикле for текущее значение f1 добавляется в список fib, после чего вычисляется следующее число как сумма f1 и f2. Затем значения переменных обновляются: f1 принимает значение f2, а f2 — вычисленную сумму. Этот процесс повторяется 10 раз, в результате чего формируется список из первых 10 чисел Фибоначчи

Компактный способ (с использованием list comprehension)

fib = [0, 1]
[fib.append(fib[-2] + fib[-1]) for _ in range(8)]
print(fib)

Вывод: [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

Второй способ короче и использует list comprehension. Создается начальный список fib = [0, 1], а затем в цикле 8 раз (поскольку первые два числа уже заданы) добавляется новое число, равное сумме двух последних элементов списка (fib[-2] + fib[-1]). Таким образом, list comprehension модифицирует список "на лету", добавляя очередное число Фибоначчи на каждой итерации

✈️ Python Ninja

Не учите ML, прыгая по случайным туториалам.

DS-ML Bootcamp — это публичный репозиторий курса по Data Science и машинному обучению для начинающих, которые хотят структурированный путь от нуля до практических проектов.

Он помогает перейти от установки и концепций к практической ML-работе, организуя уроки, задания, примеры кода, датасеты и решения вокруг основного воркфлоу машинного обучения.

Ключевые возможности:

- Сквозной воркфлоу — охватывает сбор данных, предобработку, разбиение на train/test, выбор модели, обучение, оценку и развёртывание
- Структура по урокам — начинается с инструментов/настройки, Data Science, ML, основ данных и регрессии
- Практические материалы — задания дают учащимся структурированные задачи, а не только чтение конспектов
- Код + датасеты — примеры на Python и сырые CSV-датасеты включены для упражнений
- Настройка для повторения — в README сказано, что можно клонировать репозиторий и использовать Jupyter или VS Code, параллельно просматривая уроки

Бесплатный публичный репозиторий на GitHub.

✈️ Python Ninja

Находка для всех AI-разработчиков: бесплатная книга по Deep Learning

Один из самых лучших учебников по глубокому обучению теперь доступен бесплатно в онлайн-формате. Внутри вас ожидает материал по нейронным сетям, компьютерному зрению, Keras, Transformers, генеративному ИИ.

Каждый раздел здесь сопровождается практическими примерами, а сам код можно запускать прямо в браузере через Google Colab.

ЛАЙК за такую базу 😪

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Хочешь строить приложение на Python и избежать фронтенда

Тогда тебе безусловно понравится этот современный декларативный UI‑фреймворк на Python, без HTML/CSS/JS. Он реализует модель в духе React/Flutter, где все компоненты — Python‑классы с атрибутами‑dataclass и методом build()

Более 50 встроенных компонентов: rio.Button, rio.Text, rio.Switch и др.

Автодополнение и type safety благодаря полным аннотациям типов

Запуск: локально (окно) или веб (через WebSocket, FastAPI/Uvicorn) — один и тот же код

Dev‑фичи: hot reload, встроенный devtools, интеграция с Python debugger

Лично мне он нравится уже даже по описанию 😏

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Вашему второму мозгу нужно больше, чем демо-чатбот

second-brain-ai-assistant-course — это open-source репозиторий курса от Decoding AI для разработчиков, которые хотят создать ассистента для личной базы знаний с LLM, агентами, RAG и LLMOps.

Он помогает перейти от разрозненных заметок к полноценному ассистенту через шесть модулей: пайплайны данных, генерация датасета, тонкая настройка, развёртывание, продвинутый RAG и агентный инференс/наблюдаемость.

Ключевые особенности:

• Шесть модулей — охватывает архитектуру, ETL, тонкую настройку, развёртывание, RAG и LLMOps
• Офлайн + онлайн приложения — разделяет ML/пайплайны данных и пайплайн инференса ассистента
• Поддержка Notion — использует базу знаний Second Brain, доступен публичный снимок, так что аккаунт Notion не обязателен
• Настоящие LLMOps-инструменты — включает ZenML, Opik, Comet, Unsloth, MongoDB, Hugging Face и OpenAI
• Ориентация на разработчика — документация модулей, готовый код, uv/ruff и Docker-инфраструктура

Открытый исходный код (лицензия MIT).

✈️ Python Ninja

Проверка условий и логических значений в Python

Что выведет код ❓

✈️ Python Ninja

5 опенсорс no-code платформ для создания LLM, RAG и AI-агентов

1. AutoAgent — полностью автоматизированный фреймворк с нулевым порогом входа по коду. Достаточно описать высокоуровневую цель на естественном языке, а система самостоятельно выполнит планирование, декомпозицию задач и их исполнение. Она превращает промпт в работающую систему агентов.

GitHub-репозиторий: https://github.com/HKUDS/AutoAgent

2. AnythingLLM. Одно из лучших комплексных решений для создания внутренних инструментов. Объединяет RAG, агентные воркфлоу и управление документами в едином self-hosted-пространстве. Платформа ориентирована на приватность и рассчитана как на технические, так и на нетехнические команды, которым нужно создавать инструменты на основе собственных данных.

GitHub-репозиторий: https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm

3. LangChain Open Agent Platform. Специализированный UI, построенный поверх LangGraph. Вместо того чтобы скрывать внутреннюю логику, он делает поток выполнения агента наглядным с помощью узлов и связей. Это позволяет детально управлять маршрутизацией, циклами и координацией нескольких агентов без необходимости писать код самого графа.

GitHub-репозиторий: https://github.com/langchain-ai/open-agent-platform

4. Sim. Визуальный конструктор воркфлоу со встроенным AI Copilot. Вы проектируете агентные пайплайны в виде исполняемых графов, при этом встроенный ИИ может генерировать или изменять эти воркфлоу за вас. Также платформа предоставляет подробный трейсинг выполнения, что значительно упрощает отладку сложных цепочек.

GitHub-репозиторий: https://github.com/simstudioai/sim

5. Dify. Платформа, готовая к использованию в проде, с акцентом на наблюдаемость. Поддерживает управление промптами, сложные RAG-пайплайны и агентную логику, а также предоставляет мониторинг во время выполнения. Если вы разворачиваете решение для реальных пользователей, это один из стандартных вариантов.

GitHub-репозиторий: https://github.com/langgenius/dify

✈️ Python Ninja

Python-библиотека, которая объединяет каузальный вывод (causal inference) и машинное обучение — CausalML.

Она с открытым исходным и предназначена для моделирования гетерогенных эффектов. Она используется для таргетинга и оптимизации маркетинговых кампаний в таких компаниях, как Uber, Microsoft и TripAdvisor.

В библиотеку входят meta-learner-алгоритмы, causal trees, а также поддержка интерпретируемости моделей с помощью SHAP.
Проект имеет открытый исходный код 👍

✈️ Python Ninja

Китайцы радуют: открыли исходный код песочницы, которая:

→ загружается за 60 мс (Docker требуется 200 мс)
→ использует 5 МБ оперативной памяти на экземпляр
→ позволяет запускать тысячи AI-агентов на одной машине
→ изолирует каждого агента на аппаратном уровне
→ интегрируется в ваш код на E2B простой заменой одного URL

Она называется CubeSandbox — это аппаратно изолированная песочница для AI-агентов, которая выполняет холодный старт менее чем за 60 мс при дополнительном потреблении всего 5 МБ памяти.
Это полноценная замена E2B по принципу drop-in. Просто замените один URL. Сохраните свой код. Избавьтесь от лишних расходов.

Никакого Docker. Никакого общего ядра. Никакой платы за холодный старт.
Полностью с открытым исходным кодом.

✈️ Python Ninja

Совет по Python

Если нужно создать поле, которое не должно попадать в сгенерированный __init__ используй
field(init=False)

Это особенно удобно для вычисляемых атрибутов

from dataclasses import dataclass, field

@dataclass
class Rectangle:
    width: int
    height: int
    area: int = field(init=False)

    def __post_init__(self):
        self.area = self.width * self.height

Поле area не передаётся при создании объекта и всегда вычисляется автоматически

✈️ Python Ninja

Шок: Китайская лаборатория поставила в неловкое положение половину индустрии платной генерации видео.

Загружаете фотографию и аудиозапись — на выходе получаете говорящий аватар с синхронизацией губ, который может удерживать качество в течение нескольких минут. И всё это с открытым исходным кодом.

То, что раньше требовало камеры и монтажа, теперь всё больше напоминает GitHub-репозиторий.
Называется LongCat-Avatar.

гитхаб - https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Video
веса - https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Video-Avatar-1.5

✈️ Python Ninja

Моё новое хобби: искать красивые проекты на GitHub и вдохновляться их дизайном.

https://www.gitsearchai.com/

✈️ Python Ninja

Что за PDF-парсинг на стероидах: OpenDataLoader PDF 😁

Это бесплатный PDF-парсер с открытым исходным кодом, который преобразует PDF-документы в Markdown, JSON и HTML, делая их гораздо удобнее для использования в RAG-пайплайнах, ИИ-агентах, поисковых системах и приложениях на базе LLM.

→ Гибридный режим добавляет OCR для отсканированных PDF-документов
→ Гибридный режим корректно обрабатывает сложные таблицы, формулы и диаграммы
→ Доступен для Python, Node.js и Java

✈️ Python Ninja

Крутяк: теперь NotebookLM доступен не только через веб-интерфейс, но и из командной строки, а также через ИИ-агентов благодаря поддержке MCP-сервера.

Появился CLI-инструмент, который позволяет автоматизировать создание блокнотов, управлять источниками и генерировать подкасты. MCP-сервер дает возможность подключить NotebookLM к Claude, Gemini, Cursor и другим ИИ-агентам, а взаимодействовать с ним можно с помощью команд на естественном языке. Например: «создай блокнот по квантовым вычислениям и сгенерируй подкаст».

Для популярных инструментов предусмотрена настройка одной командой — nlm setup add.

100% опенсорс 💪

✈️ Python Ninja

Лямбда-функции редко используют сами по себе

Но они очень удобны при использовании встроенной функции sorted()

С помощью их можно создавать продвинутые варианты сортировки за пару строк 🥥

✈️ Python Ninja

Крупнейшая коллекция практических заданий для специалистов DevOps

Огромная коллекция из более чем 2600 упражнений и вопросов по DevOps и SRE: от Kubernetes и Terraform до Docker и облачных платформ — всё для прокачки навыков

А если хочешь практиковаться с телефона — есть ещё три полезные Android‑приложения от CodingShell: KubePrep для Kubernetes, Linux Master для вопросов по Linux и System Design Hero для архитектуры систем

Короче ставь лайк за такую базу и погнали учиться❤️

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Microsoft выкатили крутую штуку для ИИ-агентов

Называется Flint и это язык описания визуализаций, который позволяет агентам создавать графики на основе простых, редактируемых человеком спецификаций.

100% опенсорс

✈️ Python Ninja

Как работает регистр в Python

Что выведет код? ✍️

✈️ Python Ninja