Делаем дипфейки прямо в браузере: нашли сервис AI faceswap (https://aifaceswap.io/).
Работает просто: закидываете оригинальную фотку и фотку нужного лица, а на выходе получаете картинку-дипфейк.
Лимитов и подписок нет — развлекаемся (https://aifaceswap.io/).
@python_be1
Работает просто: закидываете оригинальную фотку и фотку нужного лица, а на выходе получаете картинку-дипфейк.
Лимитов и подписок нет — развлекаемся (https://aifaceswap.io/).
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Python: склейка TCP-пакетов
Когда отправляешь ты в сокет много маленьких кусочков - уходит куча мелких TCP-пакетов это работает медленнее и с задержками.
Решение: склеивай данные и отправляй одним блоком.
На Linux можно сказать ядру «подожди, я ещё допишу» команда MSG MORE.
Итог: меньше пакетов, быстрее отклик.
#Python #Программирование #Разработка #Python3 #Backend #Frontend #DataScience #MachineLearning #ArtificialIntelligence #DeepLearning #WebDevelopment #Django #Flask #FastAPI #API #REST #Scripting #Automation #DevOps #DataAnalysis #Pandas #NumPy #Matplotlib #Seaborn #Jupyter #BigData #CloudComputing #AWS #Azure #GoogleCloud #Testing #PyTest #UnitTest #CI_CD #Databases #SQL #NoSQL #MongoDB #PostgreSQL #SQLite #OpenSource
@python_be1
Когда отправляешь ты в сокет много маленьких кусочков - уходит куча мелких TCP-пакетов это работает медленнее и с задержками.
Решение: склеивай данные и отправляй одним блоком.
На Linux можно сказать ядру «подожди, я ещё допишу» команда MSG MORE.
Итог: меньше пакетов, быстрее отклик.
#Python #Программирование #Разработка #Python3 #Backend #Frontend #DataScience #MachineLearning #ArtificialIntelligence #DeepLearning #WebDevelopment #Django #Flask #FastAPI #API #REST #Scripting #Automation #DevOps #DataAnalysis #Pandas #NumPy #Matplotlib #Seaborn #Jupyter #BigData #CloudComputing #AWS #Azure #GoogleCloud #Testing #PyTest #UnitTest #CI_CD #Databases #SQL #NoSQL #MongoDB #PostgreSQL #SQLite #OpenSource
@python_be1
🐬 DeepSeek-V3.2-Exp
🚀 Новая экспериментальная модель от DeepSeek:
- Сохраняет качество V3.1, но снижает цены API на 50–75%
- Ускоряет длинный контекст за счёт DeepSeek Sparse Attention (DSA)
- Доступна в приложении, на вебе и в API, веса и GPU-ядра выложены в открытый доступ
- V3.1 остаётся онлайн до 25 октября для сравнения
💰 Новые цены:
- Input (cache hit): $0.07 → $0.028 (−60%)
- Input (cache miss): $0.56 → $0.28 (−50%)
- Output: $1.68 → $0.42 (−75%)
📊 Качество в целом не пострадало:
MMLU-Pro 85.0 vs 85.0, AIME-2025 89.3 vs 88.4, с небольшими просадками вроде HMMT-2025 (83.6 vs 86.1).
🔗 Hugging Face: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp)
🔗 Tech Report: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf)
🔗Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf
#DeepSeek #AI #V32 #SparseAttention #LLM
@python_be1
🚀 Новая экспериментальная модель от DeepSeek:
- Сохраняет качество V3.1, но снижает цены API на 50–75%
- Ускоряет длинный контекст за счёт DeepSeek Sparse Attention (DSA)
- Доступна в приложении, на вебе и в API, веса и GPU-ядра выложены в открытый доступ
- V3.1 остаётся онлайн до 25 октября для сравнения
💰 Новые цены:
- Input (cache hit): $0.07 → $0.028 (−60%)
- Input (cache miss): $0.56 → $0.28 (−50%)
- Output: $1.68 → $0.42 (−75%)
📊 Качество в целом не пострадало:
MMLU-Pro 85.0 vs 85.0, AIME-2025 89.3 vs 88.4, с небольшими просадками вроде HMMT-2025 (83.6 vs 86.1).
🔗 Hugging Face: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp)
🔗 Tech Report: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf)
🔗Github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp/blob/main/DeepSeek_V3_2.pdf
#DeepSeek #AI #V32 #SparseAttention #LLM
@python_be1
Cursor дропнули бесплатный интенсив для разрабов, которые пишут софт с помощью ИИ-моделей и инструментов.
Это не про обучение нейросетей, а про то, как грамотно использовать их в работе:
— Объясняют основы: как устроены модели и где у них границы;
— Показывают практические паттерны: как просить код, чтобы он работал;
— Есть тесты, примеры и даже интерактив с разными ИИ;
— Весь курс занимает около часа — пройти можно за вечер.
Он еще и на русском (https://cursor.com/ru/learn) 😊
@python_be1
Это не про обучение нейросетей, а про то, как грамотно использовать их в работе:
— Объясняют основы: как устроены модели и где у них границы;
— Показывают практические паттерны: как просить код, чтобы он работал;
— Есть тесты, примеры и даже интерактив с разными ИИ;
— Весь курс занимает около часа — пройти можно за вечер.
Он еще и на русском (https://cursor.com/ru/learn) 😊
@python_be1
Бесплатный курс «Математика в машинном обучении» https://stepik.org/226596 предназначен для тех, кто хочет углубить свои знания в области математики, необходимой для понимания и применения методов машинного обучения и искусственного интеллекта. Этот курс охватывает ключевые математические концепции, лежащие в основе современных алгоритмов машинного обучения, таких как линейная алгебра, теория вероятностей, статистика и оптимизация.
https://t.me/ - вся база машинного обучения, дополнительные гайды и разбора кода, вы найдете в нашем канале, переходите.
Мы начнем с базовых понятий, таких как векторы, матрицы и линейные преобразования, и постепенно перейдем к более сложным темам, таким как градиентный спуск, нормализация данных и работа с тензорами. Особое внимание будет уделено практическим аспектам применения математических инструментов в реальных задачах машинного обучения.
По окончании курса вы сможете уверенно понимать и интерпретировать результаты работы различных моделей машинного обучения, а также самостоятельно разрабатывать и настраивать алгоритмы под конкретные задачи. Этот курс станет отличным фундаментом для дальнейшего изучения и применения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.
https://stepik.org/226596
@python_be1
https://t.me/ - вся база машинного обучения, дополнительные гайды и разбора кода, вы найдете в нашем канале, переходите.
Мы начнем с базовых понятий, таких как векторы, матрицы и линейные преобразования, и постепенно перейдем к более сложным темам, таким как градиентный спуск, нормализация данных и работа с тензорами. Особое внимание будет уделено практическим аспектам применения математических инструментов в реальных задачах машинного обучения.
По окончании курса вы сможете уверенно понимать и интерпретировать результаты работы различных моделей машинного обучения, а также самостоятельно разрабатывать и настраивать алгоритмы под конкретные задачи. Этот курс станет отличным фундаментом для дальнейшего изучения и применения технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.
https://stepik.org/226596
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
VokoscreenNG
VokoscreenNG — это универсальный инструмент для создания скринкастов на Windows и Linux, который позволяет записывать экран, отдельные области или окна и звук из различных источников.
Программа поддерживает веб-камеры, включает таймер и функции зума, а также доступна на нескольких языках.
https://github.com/vkohaupt/vokoscreenNG
================
👁 | 👁 | 👁 | 👁
@python_be1
VokoscreenNG — это универсальный инструмент для создания скринкастов на Windows и Linux, который позволяет записывать экран, отдельные области или окна и звук из различных источников.
Программа поддерживает веб-камеры, включает таймер и функции зума, а также доступна на нескольких языках.
https://github.com/vkohaupt/vokoscreenNG
================
👁 | 👁 | 👁 | 👁
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Трюк: проверка сетевых сервисов в Python через socket
В Python можно быстро проверить, доступен ли сетевой сервис и как быстро он отвечает, не прибегая к сложным утилитам.
Это помогает опытным разработчикам, когда нужно оперативно убедиться, что API или база данных действительно доступны и не "подвисают".
Через socket можно реализовать мини-проверку состояния сети и времени отклика.
#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest
@python_be1
В Python можно быстро проверить, доступен ли сетевой сервис и как быстро он отвечает, не прибегая к сложным утилитам.
Это помогает опытным разработчикам, когда нужно оперативно убедиться, что API или база данных действительно доступны и не "подвисают".
Через socket можно реализовать мини-проверку состояния сети и времени отклика.
#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest
@python_be1
😨Индийский сайт с курсами по программированию. лол
Однажды я зашел на его YouTube-канал и увидел два параллельных стрима — по Java и Python, которые вел один и тот же преподаватель, одновременно пишущий код и отвечающий на вопросы из обоих чатов
вот его ютуб (https://www.youtube.com/watch?v=BcmUOmvl1N8)
его сайт (https://durgasoft.com/)
<u>internal pointer variable</u> всем нашим 🔥
@python_be1
Однажды я зашел на его YouTube-канал и увидел два параллельных стрима — по Java и Python, которые вел один и тот же преподаватель, одновременно пишущий код и отвечающий на вопросы из обоих чатов
вот его ютуб (https://www.youtube.com/watch?v=BcmUOmvl1N8)
его сайт (https://durgasoft.com/)
<u>internal pointer variable</u> всем нашим 🔥
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Python: функции-фабрики
Простой, но мощный трюк: генерация функций на лету через замыкания. Вместо дублирования логики можно одной фабрикой создавать десятки разных функций.
Хочешь больше таких фишек? Подписывайся на нас и каждый день получай свежие и нестандартные советы, которые реально прокачают твои навыки разработчика!
#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #OOP,
@python_be1
Простой, но мощный трюк: генерация функций на лету через замыкания. Вместо дублирования логики можно одной фабрикой создавать десятки разных функций.
Хочешь больше таких фишек? Подписывайся на нас и каждый день получай свежие и нестандартные советы, которые реально прокачают твои навыки разработчика!
#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #OOP,
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Ускоряем Python-скрипты с помощью библиотеки numba
Когда ваш Python-код начинает тормозить из-за тяжёлых вычислительных циклов, спасает библиотека numba. Она компилирует функции в машинный код с помощью JIT-компиляции и позволяет ускорить выполнение в десятки раз без переписывания логики на C или C++.
Просто добавьте декоратор @njit к функции с числовыми расчётами или обработкой массивов — и получите мгновенный прирост скорости.
#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #питон
@python_be1
Когда ваш Python-код начинает тормозить из-за тяжёлых вычислительных циклов, спасает библиотека numba. Она компилирует функции в машинный код с помощью JIT-компиляции и позволяет ускорить выполнение в десятки раз без переписывания логики на C или C++.
Просто добавьте декоратор @njit к функции с числовыми расчётами или обработкой массивов — и получите мгновенный прирост скорости.
#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #питон
@python_be1
Учим ЛЮБЫЕ темы в программировании на РЕАЛЬНЫХ проектах — нашли репозиторий, который поможет освоить различные технологии с полного нуля на ПРАКТИКЕ.
• НИКАКОЙ заумной теории — все пояснения к технологиям даются без воды. Поймете и сразу начнете применять их.
• Больше 1️⃣0️⃣0️⃣ проектов: веб-разработка, фулстек, разработка игр, машинное обучение и еще куча всего.
• Стек подписан у каждого проекта — можно сразу понять, что будете применять во время работы.
• Все проекты разделены по шагам и уровням сложности — запутаться просто невозможно.
😶😶😶😶😶😶😶😶😶
Становимся суперкодером — тут. (https://github.com/Xtremilicious/projectlearn-project-based-learning)
👍
@python_be1
• НИКАКОЙ заумной теории — все пояснения к технологиям даются без воды. Поймете и сразу начнете применять их.
• Больше 1️⃣0️⃣0️⃣ проектов: веб-разработка, фулстек, разработка игр, машинное обучение и еще куча всего.
• Стек подписан у каждого проекта — можно сразу понять, что будете применять во время работы.
• Все проекты разделены по шагам и уровням сложности — запутаться просто невозможно.
😶😶😶😶😶😶😶😶😶
Становимся суперкодером — тут. (https://github.com/Xtremilicious/projectlearn-project-based-learning)
👍
@python_be1
🖥 Практический гайд по автоматизации процессов на Python
Перед вами подробный практический гайд по автоматизации процессов на Python для продвинутых разработчиков. Он фокусируется на промышленном уровне качества: архитектура, надёжность, наблюдаемость, упаковка и деплой. В каждом разделе - конкретные паттерны и готовые фрагменты кода.
✔️ Подробнее (https://uproger.com/prakticheskij-gajd-po-avtomatizaczii-proczessov-na-python/)
@python_be1
Перед вами подробный практический гайд по автоматизации процессов на Python для продвинутых разработчиков. Он фокусируется на промышленном уровне качества: архитектура, надёжность, наблюдаемость, упаковка и деплой. В каждом разделе - конкретные паттерны и готовые фрагменты кода.
✔️ Подробнее (https://uproger.com/prakticheskij-gajd-po-avtomatizaczii-proczessov-na-python/)
@python_be1
МЕГАБАЗА по всей информатике в одном месте — чел собрал 1️⃣0️⃣0️⃣0️⃣ материалов в репо, аккуратно разложив инфу по категориям со ссылочками.
Перед вами шорткат до 300к в секунду:
• Алгоритмы
• Искусственный интеллект
• Компьютерная графика
• Теория вычислительных систем
• Введение в вычислительные системы
• Машинное обучение
• Языки программирования / Компиляторы
• Безопасность
• Системы
• Статистика / Регрессия
Если вы решили, что это байт и там нет 1️⃣0️⃣0️⃣0️⃣ материалов — не думайте.
Откройте ссылку и можете не благодарить — тут. (https://github.com/prakhar1989/awesome-courses)
👍
@python_be1
Перед вами шорткат до 300к в секунду:
• Алгоритмы
• Искусственный интеллект
• Компьютерная графика
• Теория вычислительных систем
• Введение в вычислительные системы
• Машинное обучение
• Языки программирования / Компиляторы
• Безопасность
• Системы
• Статистика / Регрессия
Если вы решили, что это байт и там нет 1️⃣0️⃣0️⃣0️⃣ материалов — не думайте.
Откройте ссылку и можете не благодарить — тут. (https://github.com/prakhar1989/awesome-courses)
👍
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Настроение — морской бриз! 🌊
Поэтому публикуем приглашение на IT Talk by Sber в Сочи https://vk.cc/cQ7gJQ — поговорим о новых подходах в IT и дизайне, а также ответим на важные вопросы:
▪️ Как ускорить работу с кодом?
▪️ Как применять нейросети в продуктовом дизайне?
▪️ Как стать заметнее и прокачать экспертность без лишнего шума?
Локация: City Park Hotel Congress Hall, Морской переулок, 2а.
Дата и время: 9 октября в 18:30
Зарегистрироваться: https://vk.cc/cQ7gJQ ⬅️
@python_be1
Поэтому публикуем приглашение на IT Talk by Sber в Сочи https://vk.cc/cQ7gJQ — поговорим о новых подходах в IT и дизайне, а также ответим на важные вопросы:
▪️ Как ускорить работу с кодом?
▪️ Как применять нейросети в продуктовом дизайне?
▪️ Как стать заметнее и прокачать экспертность без лишнего шума?
Локация: City Park Hotel Congress Hall, Морской переулок, 2а.
Дата и время: 9 октября в 18:30
Зарегистрироваться: https://vk.cc/cQ7gJQ ⬅️
@python_be1
🖥 Что нового в Python 3.14 и почему стоит перейти
Python 3.14 вышел 7 октября 2025 года. Это новый стабильный релиз, который содержит как изменения в самом языке, так и улучшения в реализации, стандартной библиотеке, отладке и взаимодействии с многопоточностью.
Ниже - обзор ключевых нововведений, их смысла, применимости и возможных подводных камней.
🟠Основные нововведения (Release highlights)
- Отложенная (ленивая) оценка аннотаций - теперь аннотации не вычисляются сразу, что уменьшает накладные расходы.
- Поддержка нескольких интерпретаторов в рамках одного процесса через новый модуль.
- Новый синтаксис шаблонных строк (t-strings), который даёт больше контроля над статической и интерполированной частью.
- Более информативные сообщения об ошибках (например, подсказки для опечаток в ключевых словах).
- Поддержка формата сжатия Zstandard в стандартной библиотеке.
- Улучшенные возможности для отладки и профилирования, в том числе подключение к живому процессу без остановки.
- Улучшения в asyncio — команды для визуализации и диагностики задач, стеков ожидания и зависимостей.
- Уменьшение пауз сборщика мусора (gc) через инкрементальный сбор.
- Подсветка синтаксиса и автодополнение модулей в интерактивном режиме (REPL) по умолчанию.
🟠 Подробности и примеры
Ленивые аннотации - deferred evaluation of annotations
Раньше аннотации (для типов, документации, подсказок) могли вызывать вычисления прямо при определении функции или класса. Теперь они хранятся в виде «ленивых» структур и вычисляются по надобности. Это снижает накладные расходы на загрузку кода, особенно если аннотации сложные или содержат много forward-ссылок.
Есть модуль annotationlib, который позволяет исследовать аннотации программно и выбирать формат их получения — строки, объекты или отложенные ссылки.
Когда это особенно помогает:
- большие фреймворки, генерация кода, ORM, библиотеки с множеством аннотаций;
- ускорение импорта при старте приложений;
- уменьшение накладных расходов при работе с типами.
Что проверить при миграции:
- код, использующий __annotations__ напрямую, может требовать адаптации;
- убедитесь, что сторонние библиотеки, работающие с аннотациями, поддерживают новый формат.
Несколько интерпретаторов (subinterpreters)
Теперь в Python можно запускать несколько независимых интерпретаторов внутри одного процесса (модуль `concurrent.interpreters`).
Преимущества:
- изоляция между интерпретаторами (отдельная память, отдельный GIL);
- параллелизм на многоядерных системах;
- меньше накладных расходов, чем при использовании multiprocessing.
Ограничения:
- не все C-расширения поддерживают мультиинтерпретацию;
- коммуникация между интерпретаторами требует явных каналов (очереди, сообщения).
Это даёт реальную возможность распараллеливания CPU-задач без запуска отдельных процессов.
Template string literals (t-strings)
Новое синтаксическое средство — префикс t перед строкой, аналогично f'...'.
Результат — объект Template, который хранит текст и вставки по отдельности.
```python
variety = 'Stilton'
template = t'Try some {variety} cheese!'
```
https://uproger.com/chto-novogo-v-python-3-14-i-pochemu-stoit-ispolzovat/
@python_be1
Python 3.14 вышел 7 октября 2025 года. Это новый стабильный релиз, который содержит как изменения в самом языке, так и улучшения в реализации, стандартной библиотеке, отладке и взаимодействии с многопоточностью.
Ниже - обзор ключевых нововведений, их смысла, применимости и возможных подводных камней.
🟠Основные нововведения (Release highlights)
- Отложенная (ленивая) оценка аннотаций - теперь аннотации не вычисляются сразу, что уменьшает накладные расходы.
- Поддержка нескольких интерпретаторов в рамках одного процесса через новый модуль.
- Новый синтаксис шаблонных строк (t-strings), который даёт больше контроля над статической и интерполированной частью.
- Более информативные сообщения об ошибках (например, подсказки для опечаток в ключевых словах).
- Поддержка формата сжатия Zstandard в стандартной библиотеке.
- Улучшенные возможности для отладки и профилирования, в том числе подключение к живому процессу без остановки.
- Улучшения в asyncio — команды для визуализации и диагностики задач, стеков ожидания и зависимостей.
- Уменьшение пауз сборщика мусора (gc) через инкрементальный сбор.
- Подсветка синтаксиса и автодополнение модулей в интерактивном режиме (REPL) по умолчанию.
🟠 Подробности и примеры
Ленивые аннотации - deferred evaluation of annotations
Раньше аннотации (для типов, документации, подсказок) могли вызывать вычисления прямо при определении функции или класса. Теперь они хранятся в виде «ленивых» структур и вычисляются по надобности. Это снижает накладные расходы на загрузку кода, особенно если аннотации сложные или содержат много forward-ссылок.
Есть модуль annotationlib, который позволяет исследовать аннотации программно и выбирать формат их получения — строки, объекты или отложенные ссылки.
Когда это особенно помогает:
- большие фреймворки, генерация кода, ORM, библиотеки с множеством аннотаций;
- ускорение импорта при старте приложений;
- уменьшение накладных расходов при работе с типами.
Что проверить при миграции:
- код, использующий __annotations__ напрямую, может требовать адаптации;
- убедитесь, что сторонние библиотеки, работающие с аннотациями, поддерживают новый формат.
Несколько интерпретаторов (subinterpreters)
Теперь в Python можно запускать несколько независимых интерпретаторов внутри одного процесса (модуль `concurrent.interpreters`).
Преимущества:
- изоляция между интерпретаторами (отдельная память, отдельный GIL);
- параллелизм на многоядерных системах;
- меньше накладных расходов, чем при использовании multiprocessing.
Ограничения:
- не все C-расширения поддерживают мультиинтерпретацию;
- коммуникация между интерпретаторами требует явных каналов (очереди, сообщения).
Это даёт реальную возможность распараллеливания CPU-задач без запуска отдельных процессов.
Template string literals (t-strings)
Новое синтаксическое средство — префикс t перед строкой, аналогично f'...'.
Результат — объект Template, который хранит текст и вставки по отдельности.
```python
variety = 'Stilton'
template = t'Try some {variety} cheese!'
```
https://uproger.com/chto-novogo-v-python-3-14-i-pochemu-stoit-ispolzovat/
@python_be1
UPROGER | Программирование
Что нового в Python 3.14 и почему стоит использовать
Вот подробная и интересная статья про что нового в Python 3.14 — почему стоит обновляться, на что обратить внимание, и какие выгоды вы получите.
Что нового в Python 3.14 и почему стоит перейти
Python 3.14 вышел 7 октября 2025 года. Это новый стабильный…
Что нового в Python 3.14 и почему стоит перейти
Python 3.14 вышел 7 октября 2025 года. Это новый стабильный…
🖥 Свежий курс на Stepik: PostgreSQL для разработчиков: от основ к созданию API
Курс научит создавать надёжные REST API-сервисы на базе PostgreSQL, используя FastAPI на Python.
Пошаговое объяснение материала - от установки среды и основ SQL до полноценного API-приложения с безопасностью, связями и масштабируемостью.
На практике разбирается:
•работу с таблицами, типами данных, фильтрацией и агрегатами
• группировки, подзапросы и оптимизацию SQL-запросов
• взаимодействие Python с базой данных
• создание REST API с FastAPI и подключением PostgreSQL
• проектирование структуры БД и нормализацию
• реализацию CRUD-операций и валидацию данных
• postgres для профессионалов
• разбор вопросов с реальных собеседований технические вопросы, SQL-задачи, разбор хитрых приемов.
⚡️ После прохождения вы создадите готовый API-проект и уверенные навыки работы с PostgreSQL в продакшене.
Сегодня дарим промокод на скидку - 30%, действует
🚀 Начать учиться (https://stepik.org/course/255542/pay?gift=true&promo=SQLISGREAT)
@python_be1
Курс научит создавать надёжные REST API-сервисы на базе PostgreSQL, используя FastAPI на Python.
Пошаговое объяснение материала - от установки среды и основ SQL до полноценного API-приложения с безопасностью, связями и масштабируемостью.
На практике разбирается:
•работу с таблицами, типами данных, фильтрацией и агрегатами
• группировки, подзапросы и оптимизацию SQL-запросов
• взаимодействие Python с базой данных
• создание REST API с FastAPI и подключением PostgreSQL
• проектирование структуры БД и нормализацию
• реализацию CRUD-операций и валидацию данных
• postgres для профессионалов
• разбор вопросов с реальных собеседований технические вопросы, SQL-задачи, разбор хитрых приемов.
⚡️ После прохождения вы создадите готовый API-проект и уверенные навыки работы с PostgreSQL в продакшене.
Сегодня дарим промокод на скидку - 30%, действует
🚀 Начать учиться (https://stepik.org/course/255542/pay?gift=true&promo=SQLISGREAT)
@python_be1
