Этот проект позволяет бесплатно запускать AWS локально.

Без аккаунтов и каких-либо обходных схем. Отлично подходит для практики.

Называется Floci и поддерживает 69 сервисов, включая S3, SQS, Lambda, DynamoDB и RDS.

http://github.com/floci-io/floci

✈️ Python Ninja

Наткнулся на весьма неплохой гайд на Хабре для новичков Pytest

Если давно хотел разобраться, что за зверь этот pytest и с чего начать, — вот тот самый материал. Минимум занудства, максимум пользы: фикстуры, метки, примеры, лайфхаки

После прочтения реально хочется пойти и написать свой первый тест 💪

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Rio — это Python-фреймворк для создания сайтов и приложений с компонентами в стиле React, но без необходимости писать HTML, CSS или JavaScript.

— всё приложение пишется на Python, отдельный фронтенд-стек не нужен;
— есть готовые компоненты, из которых можно собирать собственные элементы и целые приложения;
— работает локально и в браузере;
— есть туториал, примеры и документация для быстрого старта.

https://github.com/rio-labs/rio

✈️ Python Ninja

Директор по исследованиям Google написал корректор орфографии всего в 21 строку Python.

Питер Норвиг сделал его как простой пример того, как работает вероятностное исправление опечаток.

Скрипт генерирует слова, отличающиеся на одно или два изменения, а затем выбирает наиболее вероятный вариант на основе корпуса текста.

✈️ Python Ninja

«The Mathematics of Bitcoin» — короткая работа, которая разбирает Bitcoin с математической точки зрения.

В ней используются теория вероятностей, случайные процессы, мартингалы, комбинаторика и специальные функции, чтобы исследовать механизмы протокола Bitcoin.

В частности, авторы разбирают вероятность двойной траты, прибыльность майнинга, генерацию блоков, стратегии майнеров и устойчивость протокола.

Если хочется копнуть глубже, ещё рекомендую «Bitcoin and Cryptocurrency Technologies» от Принстонского университета. Это уже гораздо более широкое введение в криптографические хеш-функции, цифровые подписи, консенсус, Proof of Work, майнинг, транзакции, анонимность, безопасность и систему стимулов в криптовалютах.

Сохраните обе работы в закладки. Это хорошие материалы, если интересно разобраться в математике и технических механизмах Bitcoin.

The Mathematics of Bitcoin:
https://arxiv.org/pdf/2003.00001

Bitcoin and Cryptocurrency Technologies:
https://d28rh4a8wq0iu5.cloudfront.net/bitcointech/readings/princeton_bitcoin_book.pdf

✈️ Python Ninja

Кто-то выложил в открытый доступ Python-скрапер для Google Flights.

Он собирает цены на билеты, расписания и данные для бронирования по более чем 180 странам, используя строготипизированные схемы и Protobuf, закодированный в Base64.

GitHub:
https://github.com/AWeirdDev/flights

✈️ Python Ninja

Хотите узнать, сколько ядер у вашего процессора с помощью Python? Для этого можно использовать модуль multiprocessing.

👉 @PythonPortal

Не нарушайте принцип единственной ответственности SRP.

Функция должна делать одну вещь, делать её хорошо и заниматься только ей.

Здесь функция делает слишком много:

def calculate_final_total(
    price: float,
    quantity: int,
    discount_rate: float,
    tax_rate: float
) -> float:
    subtotal = price * quantity

    discounted_amount = subtotal * (1 - discount_rate)

    final_total = discounted_amount * (1 + tax_rate)

    return final_total

Проблема в том, что расчёт суммы, скидки и налога объединён в одном месте. Любое изменение одного из этапов может затронуть всю функцию.

Лучше разделить логику на небольшие функции:

def calculate_subtotal(price: float, quantity: int) -> float:
    return price * quantity

def apply_discount(subtotal: float, discount: float) -> float:
    return subtotal * (1 - discount)

def calculate_tax(amount: float, tax_rate: float) -> float:
    return amount * (1 + tax_rate)

Так намного лучше.

Небольшие функции с одной конкретной задачей проще покрывать юнит-тестами: у них меньше зависимостей и реже нужны моки.

Плюс такие компоненты проще переиспользовать в других частях приложения или пайплайна, не подтягивая лишнюю логику.

Поэтому держите функции простыми и сфокусированными. Одна функция — одна ответственность.

✈️ Python Ninja

Коварный аргумент по умолчанию

Что выведет код 😎

✈️ Python Ninja

Откопал полезное руководство для изучения кластеризации на Python

Наткнулся на суперполезный гайд по кластеризации — и если ты ещё не пробовал группировать данные в Python, то пора. Там всё объяснено максимально понятно: от подготовки датасета до того, как K-Means находит свои центроиды и зачем DBSCAN шарахается от шумных точек

Короче, инфа, которую реально можно применить уже сегодня — особенно если у тебя есть данные, которые давно просят “разложи нас по смыслу” 👍

☝️ Ссылка источник

✈️ Python Ninja

Программирование c нуля «От новичка к уверенности в коде на Python»

На Stepik запустили курс для новичков, которым важно не зубрить команды, а понимать логику. Наглядные схемы и визуальные разборы показывают, что происходит внутри программы и как она работает

Много практики, понятные объяснения решений не дадут застрять на теории. Материал предлагает вам не иллюзию знаний, а ощущение контроля: вы ясно видите как из нескольких строк кода рождается работающая программа

Программа курса:

✅переменные и типы данных
✅условия и логика программ
✅циклы и рекурсия
✅функции и работа с вводом данных
✅списки, словари и множества
✅базовое ООП
✅работа с библиотеками Python
✅десятки задач и упражнений

Эти знания фундамент для написания простых ботов и автоматизации задач

🔗Скидка 25% действует 48 часов

Awesome Math — огромная подборка материалов по математике в одном репозитории.

Там собраны Khan Academy, MIT OpenCourseWare, конспекты лекций, учебники и другие бесплатные материалы по разным разделам математики.

Проект живой и довольно популярный: сейчас у него больше 16 тысяч звёзд на GitHub.

https://github.com/rossant/awesome-math

👉 @PythonPortal

Замыкания в Python: Динамика переменных

Что выведет код? 🪑

✈️ Python Ninja

«Transformer с полной пропускной способностью»

Обычно Transformer передаёт на следующий шаг только выбранный токен, хотя сама модель только что вычислила гораздо более богатое скрытое состояние.

В этой работе скрытое состояние тоже подаётся обратно в модель. За счёт этого она может продолжать внутренне развивать идею, не расписывая всё токен за токеном.

На масштабе 1 млрд параметров подход улучшает результаты в математике, программировании и тестах языковых моделей, добавляя менее 1% к стоимости декодирования.

При этом модель может показывать результаты на уровне моделей, обученных примерно на вдвое большем объёме данных.

https://alphaxiv.org/abs/2608.08888

✈️ Python Ninja

Кто-то сделал детектор, который ловит характерные паттерны ИИ-текста ещё до публикации.

Работает полностью локально: без модели и без подключения к сети. Он проверяет текстовые файлы, отмечает подозрительные шаблоны и просит агента переписать проблемные места. Репозиторий написан на Python и использует только стандартную библиотеку.

GitHub: https://github.com/seyedehsanhadi/sloptrim

✈️ Python Ninja

🐱 GitHub — это тысячи новых репозиториев каждый день.

Но сколько из них реально стоят внимания?

Нашёл канал, где уже отбирают самое интересное:
🟢AI и нейросети
🟢self-hosted
🟢полезные утилиты
🟢инструменты для разработки
🟢автоматизация и многое другое

Короткое описание, ссылка на репозиторий, ничего лишнего.

➡️ @GitHubRadar

Как в Python развернуть строку и список одним и тем же кодом.

✈️ Python Ninja