Айтишник написал скрипт для спасения от неловких разговоров в один клик.

Как только ему становится тяжело с собеседником, он запускает приложение. Через минуту от бота поступает звонок с реального номера, и парень отходит «поговорить».

Код мечты интроверта можно подсмотреть тут (https://www.reddit.com/r/SideProject/comments/1nd5jse/i_wrote_a_script_that_gives_me_a_fake_phone_call/).

@python_be1

⚡️ На чистом SQL запустили легендарный DOOM — прямо внутри базы данных CedarDB!

Игра не просто работает, а поддерживает многопользовательский режим, отрисовывая всё с помощью ASCII-графики.
Каждый компонент — от рендера до синхронизации игроков — написан исключительно на SQL-запросах.

🎮 GitHub для настоящих ценителей извращённого кода: https://github.com/cedardb/DOOMQL

@python_be1

Минутка высокоинтеллектуального — разработчик привязал звуки пердежа к датчику угла наклона экрана.

Идеально поставить коллеге, если он забыл залочить комп. 🤡

GitHub здесь. (https://github.com/iannuttall/fartscroll-lid)

@python_be1

My Python Eggs — не просто репозиторий, а настоящая чёрный ящик Python-магии.

Бесплатная коллекция готовых решений для любых задач:
💬 парсеры для сайтов;
💬 загрузчики для соцсетей;
💬 утилиты для анализа «железа»;
💬 сетевые инструменты и куча других полезных наработок.

Для новичка это идеальный старт: открываешь, разбираешься и учишься на реальных примерах.
Для опытного разработчика — готовый арсенал, чтобы сэкономить время и не писать велосипед.

⚙️ GitHub/Инструкция (https://github.com/geekcomputers/Python)

@python_be1

🖥 Полный гайд по реальным SQL-вопросам с собеседований

Введение. Собеседования на позиции, связанные с данными (аналитики, инженеры, ученые данных), всё чаще включают нестандартные и продвинутые вопросы по SQL.

Большие технологические компании (Google, Amazon и др.) предъявляют высокие требования: важна не только правильность запроса, но и умение оптимизировать его и разбираться в реальных бизнес-данных[1][2].

В этом гайде мы разберем категории наиболее распространенных сложных SQL-задач с реальных собеседований – от платформ вроде DataLemur, LeetCode, StrataScratch – и подробно поясним решения.

Каждая задача сопровождена анализом: условие, оптимальный подход, используемые SQL-конструкции, возможные ошибки и финальное решение (для PostgreSQL и MySQL, с указанием различий где необходимо).

В конце добавлен отдельный раздел о современных базах данных, включая векторные БД (Pinecone, Weaviate, Milvus и др.), с примерами того, что могут спросить про них на собеседовании и как выглядят SQL-подобные запросы для работы с векторами.

https://uproger.com/polnyj-gajd-po-realnym-sql-voprosam-s-sobesedovanij/

@python_be1

https://uproger.com/polnyj-gajd-po-realnym-sql-voprosam-s-sobesedovanij/

Парсим ЛЮБЫЕ данные из интернета за секунду — нашли ОГРОМНЫЙ сборник библиотек, веб-сервисов и локальных инструментов, которые помогут собрать информацию для ваших задач.

• Спарсить получится ВСЁ: пикчи, видео, метаданные, аудио, документы, теги, SEO-данные, метрики ресурса, посетителей и еще КУЧУ ВСЕГО.
• В основе инструментов лежат самые популярные и действенные языки программирования на данный момент: Python, PHP, JS и Go.
• Все сервисы имитируют поведение реального ЧЕЛОВЕКА на сайтах и обойдут любые ограничения от простой капчи до продвинутых защитных барьеров.
• К каждому сервису дана ПОДРОБНАЯ инструкция — разберется даже пятиклассник.
• Все программы регулярно обновляются и поддерживаются разработчиками.

😶😶😶😶😶😶😶😶😶

Извлекаем любые данные для своих проектов — тут. (https://github.com/lorien/awesome-web-scraping)
👍

@python_be1

🖥 Гайд по собеседованию Python-разработчика (Middle) 2025 года

В этом гайде собраны реальные и актуальные вопросы из интервью в крупных технологических компаниях и стартапах (Google, Amazon, Stripe, Booking и др.).

Каждая тема разобрана через призму того, что именно проверяют интервьюеры, как лучше структурировать ответ и какие подводные камни важно учитывать.

👉 Гайд: https://uproger.com/gajd-po-sobesedovaniyu-python-razrabotchika-middle-2025-goda/

@python_be1

🚀 Обучение LLM-агентов для многоповоротного принятия решений

AgentGym-RL — это фреймворк для тренировки LLM-агентов, способных принимать решения в сложных многоповоротных сценариях с использованием методов усиленного обучения. Он предлагает разнообразные реальные сценарии и поддерживает популярные алгоритмы RL, улучшая производительность моделей до уровня коммерческих решений.

🚀 Основные моменты:
- Модульная система для гибкости и расширяемости.
- Поддержка различных реальных сред, включая веб-навигацию и глубокий поиск.
- Метод ScalingInter-RL для стабильного обучения агентов.
- Интерактивный интерфейс для визуализации взаимодействий.

📌 GitHub: https://github.com/WooooDyy/AgentGym-RL

#python

@python_be1

Академия Алгоритмов и Систем делится новыми материалами по основам программирования на языке Python!

https://rutube.ru/plst/1188041/

Для кого эта серия?
🔥 Для новичков, начинающих свой путь в программировании.
🔥 Для тех, кто хочет расширить свои знания и умения в сфере IT.

Как часто выходят новые видео?
- Интервал публикации видео 1-5 дней!

Наслаждайтесь процессом обучения и создайте свой собственный путь в мире программирования! 🚀

@python_be1

https://rutube.ru/plst/1188041/

WeClone (https://github.com/xming521/WeClone) — комплексное решение для создания цифрового аватара на основе истории чатов

Настройте LLM с помощью журналов чатов, чтобы передать свой уникальный стиль, а затем привяжите его к чат-боту, чтобы оживить своего цифрового двойника.

Основные характеристики
▫️ Комплексное решение для создания цифровых аватаров, включающее экспорт данных чата, предварительную обработку, обучение модели и развертывание
▫️ Доработайте LLM, используя историю чатов с поддержкой модальных данных изображений, чтобы придать ему аутентичный «колорит»
▫️ Интеграция с Telegram и WhatsApp (скоро появится) для создания собственного цифрового аватара

🐱

@python_be1

🖥 Python: Совет по работе с серверами

Полезный совет Python-разработчиков, работающих с серверами

Когда вы управляете удалёнными серверами, часто приходится подключаться по SSH, выполнять команды и собирать логи. Банальные вызовы через subprocess или ручное использование ssh не дают гибкости. Куда интереснее использовать программируемое SSH-взаимодействие прямо из Python, с динамическим выполнением команд, обработкой stdout/stderr и тонкой настройкой соединения.

Трюк в том, чтобы работать с сервером так, будто вы пишете локальный скрипт: подключение по ключу, выполнение последовательности команд, сбор результатов и даже поднятие туннелей. Для этого можно использовать библиотеку paramiko. Её «фишка» — вы получаете прямой объект-канал для команд, что позволяет реализовать, например, автоматическое деплой-меню или собственный health-checker для кластера.

#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 #SoftwareEngineering #Coding #CleanCode #PythonLibraries #TensorFlow #PyTorch #ScikitLearn #NLP #ComputerVision

@python_be1

🌍📊 OmniWorld: Многофункциональный набор данных для 4D моделирования

OmniWorld — это обширный набор данных, предназначенный для 4D моделирования, включая геометрическую реконструкцию и генерацию видео. Он охватывает различные домены и форматы, обеспечивая богатую мультимодальность.

🚀Основные моменты:
- 4000+ часов данных, 600K+ последовательностей, 300M+ кадров
- Разнообразные источники: симуляторы, роботы, люди и интернет
- Высокое качество аннотаций для 4D моделирования и генерации видео

📌 GitHub: https://github.com/yangzhou24/OmniWorld

@python_be1

‍📈 Гайд по продвинутым вопросам для разработчика LLM

Собеседования на позицию разработчика больших языковых моделей (LLM) в топовых AI-компаниях предъявляют высокие требования к знаниям.

Кандидату необходимо понимать устройство архитектуры трансформеров, владеть методами эффективного обучения и инференса, разбираться в оптимизациях памяти и скорости (таких как LoRA, FlashAttention, vLLM, ZeRO), знать тонкости распределённого тренинга, принципов LLMOps (MLOps для больших моделей) и нюансов продакшн-развертывания LLM.

Также часто проверяют умение решать реальные задачи: от проектирования пайплайна для Sparse MoE до анализа проблем с памятью на GPU, понимания различий между методами обучения с подкреплением (RLHF vs DPO) и способов масштабирования моделей.

Этот гайд структурирован по ключевым темам, соответствующим областям знаний, которые обычно проверяются на собеседованиях. Для каждой темы мы рассмотрим, что пытаются проверить интервьюеры, приведём пример формулировки вопроса и дадим подробный разбор ответа с обсуждением трэйд-оффов, примеров кода или схем, где это уместно. Вы можете изучать материал по разделам, чтобы сфокусироваться на интересующей области.

👉 Гайд (https://uproger.com/gajd-po-prodvinutym-voprosam-dlya-razrabotchika-llm/)

@python_be1

🆕 PDF Arranger — лёгкий и удобный инструмент для работы с PDF.

✨ Возможности:
- Объединение и разделение файлов
- Поворот и обрезка страниц
- Перестановка и удаление страниц
- Интуитивный drag-and-drop интерфейс

💻 Доступен для Linux, Windows (включая портативную версию) и BSD.
Полностью опенсорс (GPL-3.0).

Идеален, если нужно быстро подготовить PDF к печати или презентации — без сложных настроек.

📌 GitHub (https://github.com/pdfarranger/pdfarranger)

#PDF #opensource #Linux #devtools

@python_be1

🖥 Полезный совет по ускорению Python-кода

Многие считают, что list comprehension всегда оптимален. Но при больших объёмах данных связка map + filter может быть быстрее: она выполняется на уровне C и не создаёт лишних промежуточных структур.

Когда нужно одновременно фильтровать и преобразовывать элементы, map + filter часто выигрывает по 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, #OOP,

@python_be1

Kreuzberg (https://github.com/Goldziher/kreuzberg) — платформа для интеллектуального анализа документов на Python.

Извлечение текста, метаданных и структурированной информации из документов различных форматов с помощью единого расширяемого API.

Создана на основе проверенных платформ с открытым исходным кодом, включая Pandoc, PDFium и Tesseract.

🐱

@python_be1