Редирект вывода программы

В contextlib есть еще один прикольный контекстный менеджер — redirect_stdout, позволяющий перенаправить стандартный вывод программы.

Контекстный менеджер принимает аргумент, в котором мы можем указать, куда должен переправляться весь вывод в последующем блоке.

Таким образом, данные из print() в контекстом менеджере будут переправлены в открытый ранее файл, так как мы его передали в аргумент redirect_stdout.

Убедится в этом можем, открыв файл заново и прочитав оттуда данные.

#contextlib

Работаем с файловыми путями

В стандартной библиотеке есть максимально удобный пакет pathlib для простой работы с файловыми путями.

Для представления пути к файлу есть класс Path, с объектами которого уже можно производить операции. Например, методы exists() и is_dir() проверяют, существует ли файл и является ли он директорией.

Но самой классной фичей является замена os.path.join() на более удобный и элегантный вариант с использованием слэшей, как показано на картинке.

Итого, пакет pathlib может стать частичной заменой os в некоторых случаях при работе с файловыми путями.

#pathlib

Российский ИИ-стек стал опенсорсом — весь сразу

Сбер выложил под MIT сразу несколько ИИ-моделей, которые можно крутить в собственном контуре: две MoE-LLM GigaChat Ultra-Preview и Lightning, ASR-модель GigaAM-v3, визуальный стек Kandinsky 5.0 (Video Pro / Video Lite / Image Lite) и K-VAE 1.0 для сжатия визуальных данных.

По сути, это готовый open-source набор для русскоязычных ML-пайплайнов:
• Ultra / Lightning — для LLM-задач, RAG, агентов и кода (Lightning при этом не проседает по качеству относительно опенсорса в своём классе и даёт очень быстрый инференс, что важно для продакшена).
• GigaAM-v3 — для распознавания русской речи с пунктуацией и нормализацией.
• Kandinsky 5.0 + K-VAE 1.0 — для генерации и обучения видео/изображений, в том числе с русскими промптами и кириллицей.
Модели можно разворачивать локально, заворачивать в свои REST/gRPC-сервисы и подключать к Python-стеку — от классических FastAPI-бэкендов до внутренних тулов для RAG и мультимодальных приложений.

#python #машинноеобучение

Управление Docker контейнерами с помощью docker-py

docker-py – это официальная библиотека Python для Docker, предоставляющая API для взаимодействия с Docker Daemon. С её помощью можно автоматизировать процессы создания, запуска, остановки и удаления контейнеров, работы с образами, сетями и томами Docker.

import docker

# Создание клиента
client = docker.from_env()

# Запуск контейнера
container = client.containers.run("ubuntu:latest", "echo Hello, docker-py!", detach=True)

# Получение логов контейнера
print(container.logs().decode())

# Остановка и удаление контейнера
container.stop()
container.remove()

В данном примере мы создаем клиента Docker, используя переменные окружения текущей сессии. Затем мы запускаем контейнер из образа ubuntu:latest, выполняем в нем команду echo, выводим логи работы контейнера и в конце останавливаем и удаляем контейнер.

Управление образами с помощью docker-py:

# Получение списка всех образов
images = client.images.list()

# Вывод информации о каждом образе
for image in images:
    print(f'ID: {image.id}, Теги: {image.tags}')
 

Для дальнейшего изучения и ознакомления с более продвинутыми возможностями рекомендуется обратиться к официальной документации.

#python #docker #dockerpy

Подсчет количества слов в текстовом файле

На этом примере в Python мы прочитаем текстовый файл и посчитаем количество слов в нем.

Работаем с USB

PyUSB — это библиотека, которая обеспечивает легкий доступ к USB. Имеет поддержку изохронной передачи, если её поддерживает бэкенд.

Основные методы для работы с USB, такие как find(), show_devices() и т. д, хранятся в usb.core.

Пакет usb.util содержит вспомогательные функции.

Функция find() используется для поиска устройств, подключенных к системе.

Также есть реализация внешнего и внутреннего интерфейса, для изоляции API от деталей реализации системы. Связующим звеном между двумя слоями является интерфейс IBackend.

PyUSB поставляется со встроенными бэкэндами для libusb 1.0, libusb 0.1 и OpenUSB.

#python #PyUSB

Selenium: Автоматизация веб-браузера в Python

selenium - это библиотека, предназначенная для автоматизации веб-браузера в языке программирования Python. Она предоставляет удобные и эффективные средства для взаимодействия с веб-страницами, заполнения форм, нажатия кнопок и многих других действий, которые облегчают автоматизацию веб-процессов.

Одним из ключевых преимуществ selenium является его гибкость и многофункциональность. Вы можете использовать эту библиотеку для создания скриптов, которые могут автоматизировать различные задачи в веб-браузере, такие как тестирование веб-приложений, сбор данных с веб-сайтов или даже управление аккаунтом в социальных сетях.

Для начала работы с selenium, вам нужно установить библиотеку командой pip install selenium. После установки, вы можете создавать скрипты, которые будут взаимодействовать с веб-сайтами, имитируя действия пользователя. selenium предоставляет множество методов для работы с веб-элементами, что делает его одним из лучших инструментов для автоматизации веб-процессов.

С помощью selenium, вы можете автоматизировать рутинные задачи в веб-браузере, что сэкономит вам время и уменьшит вероятность ошибок. Это также открывает возможности для тестирования и сбора данных, что может быть весьма полезно в различных сферах, начиная от веб-разработки и заканчивая маркетингом.

Делаем простой интерфейс используя tkinter

tkinter - это стандартная библиотека для создания графического пользовательского интерфейса (GUI) в Python. Она предоставляет простой и удобный способ создания оконных приложений с использованием виджетов, таких как кнопки, текстовые поля, списки и многое другое.

Хотя tkinter может показаться менее мощным по сравнению с некоторыми другими библиотеками GUI для Python, такими как PyQt или wxPython, она остается популярным выбором для начинающих разработчиков и для создания простых и удобных в использовании GUI-приложений.

#python #tkinter

Внедрение асинхронных задач с Taskiq

Библиотека Taskiq предназначена для упрощения работы с асинхронными задачами в Python, позволяя разработчикам легко организовывать фоновую обработку задач. Это решение идеально подходит для случаев, когда необходимо выполнять задачи, не блокируя основной поток приложения.

Принцип работы с Taskiq прост и интуитивно понятен, что демонстрируется на примерах в документации. Для примера использования библиотеки Taskiq, предположим, что вы хотите асинхронно отправить email без блокирования основного потока выполнения вашего приложения. В этом примере мы создали простую асинхронную задачу для отправки email с использованием Taskiq.

Установка Taskiq производится через менеджер пакетов pip. Более подробно о возможностях и применении библиотеки можно узнать в официальной документации.

#python #taskiq

Упрощенная работа с JSON

Казалось бы, куда еще проще, но есть один интересный пакет JMESpath, который позволяет декларативно указать, как извлекать элементы из документа JSON.

Основные примеры использования показаны на картинке, там нет ничего сложного. Метод search принимает паттерн, по которому требуется извлечь данные, а также словарь (который в общем-то похож на JSON).

Вообще возможностей у пакета достаточно, поэтому он достоен изучения и применения в проектах. Подробнее советую почитать в документации.

#json #jmespath