Что дадут эти вызовы функции в консоли?

@python_be1

🎙️ Higgs Audio v2 — открытая аудио‑модель, которая обходит GPT‑4o-mini-tts

Boson AI выложили модель синтеза речи, обученную на 10+ млн часов аудио — и она уже показывает лучшие результаты, чем GPT‑4o-mini-tts и другие закрытые системы.

🧠 Что умеет Higgs Audio v2:
- Генерирует естественную, эмоциональную речь
- Поддерживает мультиспикерность и клонирование голосов без дообучения
- Работает в zero-shot: достаточно текст + один голосовой пример
- Озвучка в 24 kHz — звук заметно лучше, чем у многих систем с 16 kHz

📊 Побеждает GPT‑4o-mini-tts в бенчмарках:
- 75.7 % win rate на эмоциях
- 55.7 % win rate на вопросах
- Отличные метрики по точности и качеству речи

🛠️ Открыт код + модели:
- Новый AudioVerse токенизатор (эффективность + качество)
- Dual‑FFN архитектура
- Q-learning для адаптивной выразительности

`git clone https://github.com/boson-ai/higgs-audio.git
cd higgs-audio

pip install -r requirements.txt
pip install -e .`

🔥 GitHub: https://github.com/boson-ai/higgs-audio

@python_be1

Python: задача с собеседования что вернёт функция — и почему?

У вас есть функция, которая должна проверить, пустой ли список. Смотри код на экране.

Что произойдёт, если вызвать check() три раза?

Подвох в значении по умолчанию.

Этот аргумент сохраняется один раз при определении функции — и потом переиспользуется. Посмотрите на тест.

Никогда не ставь квадратные скобки или фигурные или другие изменяемые объекты как значения по умолчанию.

@python_be1

🐍 Snoop — умный дебаггер для Python, который делает отладку проще print-ов. Проект предлагает альтернативу классическому `print() `для отладки: просто добавьте декоратор `@snoop` к функции, и он покажет пошаговое выполнение кода с значениями переменных.

Интегрируется с Jupyter, поддерживает глубину вложенных вызовов (`depth=2`) и даже умеет взрывать сложные структуры данных (`watch_explode`). Не требует сложной настройки — достаточно `pip install snoop`.

🤖 GitHub (https://github.com/alexmojaki/snoop)

@python_be1

🔥SQL ТРЮК: Как выбрать первые N строк в каждой группе

Вот полезный трюк: используем функцию роз намбер с патришн бай чтобы нумеровать строки внутри каждой группы, а потом фильтруем по номеру.

Ты получишь первые два события для каждого пользователя. Можно легко адаптировать под «топ‑пять товаров в каждой категории.

Этот трюк работает в большинстве современных СУБД, поддерживающих оконные функци

@python_be1

OpenAI впервые с 2019 года релизнули опенвэйт-модели. Новые gpt-oss-120b и gpt-oss-20b почти не отстают от o3 и o4-mini.

Модель на 120 млрд потянут дата-центры. На 20 млрд — обычные ПК и ноутбуки. Для ее запуска достаточно 16 гигов видеопамяти.

Из минусов: нет мультимодальности. Зато лицензия Apache 2.0 — можно использовать в коммерческих проектах.

Протестить: https://www.gpt-oss.com/
GitHub: https://github.com/openai/gpt-oss

@python_be1

🎶 OpenAI выложила Harmony — свою библиотеку для генерации музыки с помощью ИИ!

📦 Harmony — это модульный стек для обучения и инференса аудиомоделей нового поколения:
— Поддерживает энкодеры, декодеры, diffusion, токенизацию и всё остальное
— Построен для мультитрековой генерации музыки
— Оптимизирован под масштаб: легко запускается на больших датасетах и длинных аудиотреках
— Подходит для экспериментов, ресерча и продакшена

💻 GitHub: https://github.com/openai/harmony

Если ты хочешь по-настоящему генерировать музыку с ИИ — это твой инструмент.

#AI #MusicGen #OpenAI #Harmony

@python_be1

Fastrtc (https://github.com/gradio-app/fastrtc) — библиотека python для общения в режиме реального времени.

Превратите любую функцию Python в аудио- и видеопоток в реальном времени с помощью WebRTC или WebSockets.

@python_be1

**🔍 Yandex Search API Client – удобный поиск через Python**

Библиотека `yandex-search-api` позволяет легко взаимодействовать с **Yandex Search API**, получая результаты поиска прямо в Python.

### **📌 Основные возможности:**
- Поиск через API Яндекса
- Получение результатов в **XML** или **списке ссылок**
- Поддержка разных типов поиска (Русский, Международный и др.)
- Настройка региона (Россия, Украина, Казахстан и др.)
- Автоматическое управление **IAM-токенами**
- Асинхронные запросы с таймаутами

### **🚀 Пример использования:**
```python
from yandex_search_api import YandexSearchAPIClient

client = YandexSearchAPIClient(
folder_id="ваш_folder_id",
oauth_token="ваш_oauth_token"
)

links = client.get_links(
query_text="Python библиотеки для поиска",
n_links=5
)

print("Найденные ссылки:", links)
```

### **⚙️ Установка:**
```bash
pip install yandex-search-api
```

**🔗 Документация:**
- [Как получить folder_id](https://yandex.cloud/en-ru/docs/resource-manager/operations/folder/get-id)
- [Как получить OAuth-токен](https://yandex.cloud/en-ru/docs/iam/concepts/authorization/oauth-token)

Удобно для парсинга, анализа выдачи и автоматизации поиска! 🚀

https://pypi.org/project/yandex-search-api/#description

#Python #Yandex #API #Search #Automation

@python_be1

🛠️ Microsoft Research выложили в open-source новый инструмент — Debug-Gym.

Это песочница, где LLM‑агенты могут:
✅ Ставить брейкпоинты
✅ Чекать переменные
✅ Перезаписывать файлы, пока тесты не позеленеют

Всё изолировано в Docker — безопасно при проведение тестов.

📊 Протестировано 9 моделей на 3 бенчмарках. В эксперименте модели решали 300 багов — с доступом к Debug-Gym и без.
Когда агентам дали дебаг‑инструменты, их точность выросла. Но даже лучшие решили <50% задач на SWE‑bench Lite.

Писать код ИИ уже умеет.
Дебажить — пока нет.
А это и есть самая трудная часть.

Microsoft уже работает над обучением моделей для поиска информации при отладке, как RAG — но для дебага.

🔗 Сам инструмент: https://microsoft.github.io/debug-gym/
🔗Статья: https://arxiv.org/abs/2503.21557

#microsoft #ai #ml

@python_be1

Новая GPT-5 уже в Cursor, бесплатно 😋

@python_be1

🐍 Python + Ruff: сложность кода под контролем

На скрине — функция `validate_product`, которая проходит несколько вложенных проверок.
Линтер Ruff с правилом `C901` (McCabe Complexity) сигнализирует: сложность функции = 7, что выше лимита 5.

📏 McCabe Complexity измеряет количество ветвлений и условий в функции. Чем выше показатель, тем сложнее код для понимания и поддержки.

⚠️ Почему это важно:
• Снижение читаемости
• Рост вероятности багов
• Трудности при тестировании

💡 Решение:
1. Разбить функцию на несколько маленьких с понятными именами
2. Использовать ранние выходы (`return`) вместо вложенных `if`
3. Упрощать логику с помощью вспомогательных функций или структур данных

#Python #Ruff #CleanCode #Refactoring #McCabeComplexity

@python_be1

🐉 Windmill — open-source платформа для разработки внутренних инструментов, которая превращает скрипты в готовые API, фоновые задачи и веб-интерфейсы. Проект позиционируется как альтернатива коммерческим решениям вроде Retool или Superblocks, но с акцентом на гибкость и self-hosted развёртывание.

Интересно реализована идея автоматической генерации UI: достаточно написать скрипт на Python, TypeScript, Go или Bash и Windmill создаст для него веб-форму с параметрами. Готовые скрипты можно комбинировать в сложные workflows или встраивать в low-code приложения. Под капотом — Rust, Postgres и sandbox-исполнение через nsjail для безопасности.

🤖 GitHub (https://github.com/windmill-labs/windmill)

@python_be1

❌ Монолитные тесты = больше головной боли при отладке.
Когда в одном тесте проверяешь всё подряд, при падении непонятно, какой именно сценарий сломался.

✅ Пишем специфичные тесты.
Каждая функция тестирует один конкретный случай. Так при падении сразу видно, где ошибка.

Плохо:
```

def test_extract_sentiment():
assert extract_sentiment("I love this!") == "positive"
assert extract_sentiment("Terrible") == "negative"
assert extract_sentiment("On time") == "neutral"

```

Хорошо:
```

def test_extract_sentiment_positive():
assert extract_sentiment("I love this!") == "positive"

def test_extract_sentiment_negative():
assert extract_sentiment("Terrible") == "negative"

```

📌 Результат — быстрее находишь баги и не тратишь время на догадки.

@python_be1

🛞 CrossHair — необычный инструмент для анализа Python-кода, который использует символьное выполнение для поиска ошибок. Вместо традиционных тестов он проверяет корректность функций, анализируя их поведение на основе аннотаций типов и контрактов.

Под капотом работает SMT-решатель, который ищет входные данные, нарушающие условия. Например, может автоматически обнаружить, что ваша функция падает на отрицательных числах, хотя в контракте указано` x: PositiveInt.` Интегрируется с Hypothesis и популярными IDE.

🤖 GitHub (https://github.com/pschanely/CrossHair)

@python_be1

Релизнулся МОЩНЕЙШИЙ удалятор фона — Ripolas вырежет для вас ЛЮБУЮ пикчу за один клик.

• Работает очень шустро — готовый результат получаете за секунду.
• Идеально для простых задач — например, для удаления одноцветного фона.
• Готовый результат можно подредачить с помощью встроенного ползунка и поправить неровности.
• Пикча вылетает в отличном качестве и БЕЗ артефактов.

😶😶😶😶😶😶😶😶😶

Юзаем — тут. (https://ripolas.org/background-remover/)
👍

@python_be1