Делаем резюме по красоте: принесли RenderCV — опенсорс-инструмент, который помогает собрать аккуратный PDF.
Просто описываете всю информацию в YAML, а инструмент собирает PDF с нормальной типографикой и стабильной версткой. Все легко и быстро можно править под разные вакансии и при этом не бояться, что макет поплывёт. Плюс есть гибкая настройка дизайна.
Эйчары точно оценят (https://github.com/rendercv/rendercv) 👍
@python_be1
Просто описываете всю информацию в YAML, а инструмент собирает PDF с нормальной типографикой и стабильной версткой. Все легко и быстро можно править под разные вакансии и при этом не бояться, что макет поплывёт. Плюс есть гибкая настройка дизайна.
Эйчары точно оценят (https://github.com/rendercv/rendercv) 👍
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Контекстные менеджеры в Python: Удобная работа с временными файлами с tempfile
В этом видео мы изучим, как контекстные менеджеры в Python помогают эффективно управлять ресурсами, такими как временные файлы. Вы узнаете, как использовать модуль `tempfile` для создания временных файлов, которые автоматически удаляются после завершения работы. Это идеальное решение для хранения временных данных без лишних хлопот и необходимости ручного удаления!
В данном примере кода мы создаем временный файл, записываем в него данные и затем читаем их. Используйте контекстные менеджеры, чтобы гарантировать, что ресурсы освобождаются, когда они больше не нужны. Не забудьте подписаться на канал, чтобы быть в курсе новых фишек по Python каждый день!
@python_be1
В этом видео мы изучим, как контекстные менеджеры в Python помогают эффективно управлять ресурсами, такими как временные файлы. Вы узнаете, как использовать модуль `tempfile` для создания временных файлов, которые автоматически удаляются после завершения работы. Это идеальное решение для хранения временных данных без лишних хлопот и необходимости ручного удаления!
В данном примере кода мы создаем временный файл, записываем в него данные и затем читаем их. Используйте контекстные менеджеры, чтобы гарантировать, что ресурсы освобождаются, когда они больше не нужны. Не забудьте подписаться на канал, чтобы быть в курсе новых фишек по Python каждый день!
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Использование Enums в Python: Повышаем Читаемость Кода и Упрощаем Поддержку
В этом видео мы рассмотрим, как использовать Enums в Python для создания более читаемого и поддерживаемого кода. Замените обычные строки и числа на перечисления, чтобы сделать ваш код понятнее. Мы подробно объясним, как создать Enum для статусов задачи и как его применять в функции обновления статуса.
Вы узнаете, как определить перечисления с помощью класса Enum и какие преимущества они дают при работе с состояниями в вашем проекте. Не забудьте подписаться на канал, чтобы не пропустить другие полезные советы по Python и программированию!
@python_be1
В этом видео мы рассмотрим, как использовать Enums в Python для создания более читаемого и поддерживаемого кода. Замените обычные строки и числа на перечисления, чтобы сделать ваш код понятнее. Мы подробно объясним, как создать Enum для статусов задачи и как его применять в функции обновления статуса.
Вы узнаете, как определить перечисления с помощью класса Enum и какие преимущества они дают при работе с состояниями в вашем проекте. Не забудьте подписаться на канал, чтобы не пропустить другие полезные советы по Python и программированию!
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Упрощаем код на Python с помощью `dataclasses`: Пошаговый урок
В этом видео мы погрузимся в мир Python и изучим, как использовать `dataclasses` для упрощения создания классов. Вы узнаете, как быстро и эффективно работать с простыми структурами данных, что значительно ускорит процесс разработки ваших приложений.
Мы рассмотрим практический пример, где создадим класс `Student`, который будет хранить информацию о студентах, включая имя, возраст и список предметов. Вы увидите, как `dataclasses` позволяют минимизировать код и избежать повторяющихся шаблонов. Подписывайтесь на наш канал, чтобы не пропустить еще больше полезных фишек по Python каждый день!
@python_be1
В этом видео мы погрузимся в мир Python и изучим, как использовать `dataclasses` для упрощения создания классов. Вы узнаете, как быстро и эффективно работать с простыми структурами данных, что значительно ускорит процесс разработки ваших приложений.
Мы рассмотрим практический пример, где создадим класс `Student`, который будет хранить информацию о студентах, включая имя, возраст и список предметов. Вы увидите, как `dataclasses` позволяют минимизировать код и избежать повторяющихся шаблонов. Подписывайтесь на наш канал, чтобы не пропустить еще больше полезных фишек по Python каждый день!
@python_be1
Новая работа MIT: LLM, который видит и меняет состояние Python
В MIT предложили подход, при котором языковая модель работает не только с текстом, а напрямую с живым состоянием Python-кода - переменными, объектами в памяти и текущей точкой выполнения.
Подход называется NIGHTJAR.
Главный результат
В экспериментах NIGHTJAR сократил объем кода в среднем на 39.6% без потери корректности.
В чем была проблема
Обычная LLM:
- читает текст
- генерирует текст
- не видит реальные данные программы
Поэтому типичный пайплайн выглядит так:
- данные сериализуются в текст
- отправляются модели
- ответ парсится
- программа вручную обновляется
Много glue-кода, много мест для ошибок.
Что меняет совместное состояние
Shared state полностью меняет модель взаимодействия:
- LLM может читать и писать переменные
- изменять объекты прямо в памяти
- останавливать и пропускать циклы
- работать с текущим состоянием выполнения
Модель не «рассуждает о коде», она с ним взаимодействует.
Как это реализовано
LLM не получает прямой доступ к памяти.
Она отправляет небольшие команды:
- прочитать переменную
- записать значение
- обновить объект
- выйти из цикла
Python-обработчик выполняет эти команды.
Такой контракт авторы называют natural function interface.
Результаты
На бенчмарке SPSBench с 25 программами:
- корректность осталась на уровне ручной интеграции или выше
- код стал заметно короче
- но время выполнения иногда росло до 4.3 раза
Причина проста - каждое обращение к состоянию может требовать отдельного вызова модели.
Почему это важно
- меньше шаблонного glue-кода
- проще писать сложную логику с участием LLM
- шаг к более тесной интеграции AI и runtime
- фундамент для новых агентных и интерактивных систем
Это не про ускорение.
Это про изменение архитектуры взаимодействия между программой и моделью.
📌 Статья: arxiv.org/abs/2512.14805
#AI #LLM #Python
@python_be1
В MIT предложили подход, при котором языковая модель работает не только с текстом, а напрямую с живым состоянием Python-кода - переменными, объектами в памяти и текущей точкой выполнения.
Подход называется NIGHTJAR.
Главный результат
В экспериментах NIGHTJAR сократил объем кода в среднем на 39.6% без потери корректности.
В чем была проблема
Обычная LLM:
- читает текст
- генерирует текст
- не видит реальные данные программы
Поэтому типичный пайплайн выглядит так:
- данные сериализуются в текст
- отправляются модели
- ответ парсится
- программа вручную обновляется
Много glue-кода, много мест для ошибок.
Что меняет совместное состояние
Shared state полностью меняет модель взаимодействия:
- LLM может читать и писать переменные
- изменять объекты прямо в памяти
- останавливать и пропускать циклы
- работать с текущим состоянием выполнения
Модель не «рассуждает о коде», она с ним взаимодействует.
Как это реализовано
LLM не получает прямой доступ к памяти.
Она отправляет небольшие команды:
- прочитать переменную
- записать значение
- обновить объект
- выйти из цикла
Python-обработчик выполняет эти команды.
Такой контракт авторы называют natural function interface.
Результаты
На бенчмарке SPSBench с 25 программами:
- корректность осталась на уровне ручной интеграции или выше
- код стал заметно короче
- но время выполнения иногда росло до 4.3 раза
Причина проста - каждое обращение к состоянию может требовать отдельного вызова модели.
Почему это важно
- меньше шаблонного glue-кода
- проще писать сложную логику с участием LLM
- шаг к более тесной интеграции AI и runtime
- фундамент для новых агентных и интерактивных систем
Это не про ускорение.
Это про изменение архитектуры взаимодействия между программой и моделью.
📌 Статья: arxiv.org/abs/2512.14805
#AI #LLM #Python
@python_be1
Hugging Face выкатили (https://huggingface.co/learn) новогодний подарок для всех нейродвинутых — 12 (!) бесплатных курсов по самым топовым направлениям ИИ 😮😮😮
Ребята собрали в одном месте базу, за которую <s>инфоцыгане</s> другие попросили бы сотни тысяч.
Тут всё: от создания своих агентов до обучения роботов:
— AI Agents: (https://huggingface.co/learn/agents-course/unit0/introduction) база по самой горячей теме года — учимся делать автономных агентов.
— LLM Course: (https://huggingface.co/learn/llm-course/chapter1/1) как работают «мозги» современных чат-ботов и библиотек типа Transformers.
— Smol-course: (https://huggingface.co/learn/smol-course/unit0/1)если мало времени, это самый быстрый способ разобраться в тонкой настройке (fine-tuning) моделей.
—MCP Course: (https://huggingface.co/learn/mcp-course/unit0/introduction)свежак, созданный вместе с Anthropic — учимся подключать ИИ к любым данным.
—Deep RL: (https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction) всё про обучение с подкреплением (то, на чем гоняют роботы и OpenAI o1).
— ML для игр: (https://huggingface.co/learn/ml-games-course/unit0/introduction) как встроить нейронки прямо в геймдев.
— Robotics: (https://huggingface.co/learn/robotics-course/unit0/1)путь от классических железяк до роботов на нейронках.
— Deep RL: (https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction)всё про глубокое обучение с подкреплением (привет, OpenAI o1).
— Computer Vision: (https://huggingface.co/learn/computer-vision-course/unit0/welcome/welcome) учим ИИ видеть и понимать изображения.
— Audio Course: (https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter0/introduction)работа со звуком и голосом через Transformers.
— Diffusion Course: (https://huggingface.co/learn/diffusion-course/unit0/1)полный гайд по генерации картинок и работе с библиотекой Diffusers.
— Open-Source AI Cookbook (https://huggingface.co/learn/cookbook/index): отдельная имба — сборник готовых рецептов и кода для решения любых ИИ-задач.
Забираем всю годноту — здесь (https://huggingface.co/learn). 😊
@python_be1
Ребята собрали в одном месте базу, за которую <s>инфоцыгане</s> другие попросили бы сотни тысяч.
Тут всё: от создания своих агентов до обучения роботов:
— AI Agents: (https://huggingface.co/learn/agents-course/unit0/introduction) база по самой горячей теме года — учимся делать автономных агентов.
— LLM Course: (https://huggingface.co/learn/llm-course/chapter1/1) как работают «мозги» современных чат-ботов и библиотек типа Transformers.
— Smol-course: (https://huggingface.co/learn/smol-course/unit0/1)если мало времени, это самый быстрый способ разобраться в тонкой настройке (fine-tuning) моделей.
—MCP Course: (https://huggingface.co/learn/mcp-course/unit0/introduction)свежак, созданный вместе с Anthropic — учимся подключать ИИ к любым данным.
—Deep RL: (https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction) всё про обучение с подкреплением (то, на чем гоняют роботы и OpenAI o1).
— ML для игр: (https://huggingface.co/learn/ml-games-course/unit0/introduction) как встроить нейронки прямо в геймдев.
— Robotics: (https://huggingface.co/learn/robotics-course/unit0/1)путь от классических железяк до роботов на нейронках.
— Deep RL: (https://huggingface.co/learn/deep-rl-course/unit0/introduction)всё про глубокое обучение с подкреплением (привет, OpenAI o1).
— Computer Vision: (https://huggingface.co/learn/computer-vision-course/unit0/welcome/welcome) учим ИИ видеть и понимать изображения.
— Audio Course: (https://huggingface.co/learn/audio-course/chapter0/introduction)работа со звуком и голосом через Transformers.
— Diffusion Course: (https://huggingface.co/learn/diffusion-course/unit0/1)полный гайд по генерации картинок и работе с библиотекой Diffusers.
— Open-Source AI Cookbook (https://huggingface.co/learn/cookbook/index): отдельная имба — сборник готовых рецептов и кода для решения любых ИИ-задач.
Забираем всю годноту — здесь (https://huggingface.co/learn). 😊
@python_be1
⚙️ Context-async-sqlalchemy: простой способ подружить ASGI и async SQLAlchemy
Эта библиотека упрощает интеграцию асинхронного SQLAlchemy в любые ASGI-приложения.
Что она делает:
• управляет жизненным циклом engine и сессий
• даёт удобные утилиты для работы с БД
• ускоряет разработку — без лишней магии и ограничений
Идея простая: меньше шаблонного кода, больше внимания логике приложения.
https://github.com/krylosov-aa/context-async-sqlalchemy
@python_be1
Эта библиотека упрощает интеграцию асинхронного SQLAlchemy в любые ASGI-приложения.
Что она делает:
• управляет жизненным циклом engine и сессий
• даёт удобные утилиты для работы с БД
• ускоряет разработку — без лишней магии и ограничений
Идея простая: меньше шаблонного кода, больше внимания логике приложения.
https://github.com/krylosov-aa/context-async-sqlalchemy
@python_be1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Исторический момент: Google наконец позволит сменить адрес Gmail 🔥
Google тестирует функцию, которая даст пользователям возможность изменить свой
gmail, то есть можно будет избавиться от ника SuperBigPenis6666, который использовался годами.
Как это будет работать
— ваш почтовый ящик остаётся тем же
— письма продолжат приходить и на старый, и на новый адрес
— ничего не потеряется
Ограничения
Вы сможете переименовать ящик до трёх раз
и не чаще одного раза в год.
@python_be1
Google тестирует функцию, которая даст пользователям возможность изменить свой
gmail, то есть можно будет избавиться от ника SuperBigPenis6666, который использовался годами.
Как это будет работать
— ваш почтовый ящик остаётся тем же
— письма продолжат приходить и на старый, и на новый адрес
— ничего не потеряется
Ограничения
Вы сможете переименовать ящик до трёх раз
и не чаще одного раза в год.
@python_be1
❄️ В VS Code завезли визуальный редактор интерфейсов с поддержкой любых (!) кодинг-агентов — Claude Code, GitHub Copilot, Codex, Cursor и многих других.
Это победа — править UI теперь можно легко, быстро и удобно через drag-and-drop прямо внутри популярнейшей IDE. Достаточно кликнуть на любой элемент интерфейса и внести изменения.
Сохраняем плагин — тут. (https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=WuunuAI.wuunu-ai-extension)
@python_be1
Это победа — править UI теперь можно легко, быстро и удобно через drag-and-drop прямо внутри популярнейшей IDE. Достаточно кликнуть на любой элемент интерфейса и внести изменения.
Сохраняем плагин — тут. (https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=WuunuAI.wuunu-ai-extension)
@python_be1