⚡️TinyDB: локальная база без сервера и без SQL #python #sql

Нужна лёгкая «база» для скрипта или прототипа?

Возьмите тайни-ди-би: хранение в одном джэйсон-файле, питон-апи как у словаря, ноль настройки. С кеширующим мидлвэйром запись становится реже и быстрее. Важно: это не прод-замена постгресу — идеально для клай, тестовых тулов и быстрых демо.

pip install tinydb

Когда нужен быстрый стейт «просто в питоне», без сервера и без эс-кью-эл !!!

@python_be1

🔥 Не путай is и == в #Python

В Python есть тонкий момент: оператор is и оператор == не одно и то же.
- is проверяет идентичность объектов (указывают ли они на одну и ту же область памяти).
- == проверяет равенство значений.

Малоизвестный кейс: маленькие числа и короткие строки в Пайтон кешируются. Поэтому a is b иногда случайно даёт True — и это вводит в заблуждение. Но с большими числами и динамически созданными строками поведение будет другим.
Лучше всегда использовать ==, когда нужно сравнение по значению.

#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

🌍🚀 Многоязычная модель перевода Hunyuan-MT

Hunyuan-MT — это мощная модель перевода, поддерживающая 33 языка, включая редкие языки Китая. Она включает в себя как базовую модель Hunyuan-MT-7B, так и ансамблевую модель Hunyuan-MT-Chimera, обеспечивая высокое качество перевода и выдающиеся результаты на международных конкурсах.

🚀Основные моменты:
- Первое место в 30 из 31 категории на WMT25.
- Лидер по производительности среди моделей аналогичного масштаба.
- Первая открытая ансамблевая модель перевода.
- Комплексная структура обучения для достижения SOTA результатов.

📌 GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-MT

#python

@python_be1

🔥 Python трюк: динамическое добавление методов в класс

Мало кто знает, но в Python можно на лету добавлять методы в уже созданный класс. Это удобно для плагинов, тестов или динамических API.

⚡ Приём называется monkey patching.

Это мощный инструмент — но им надо пользоваться аккуратно, чтобы не сломать читаемость кода.

#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, #паттерныпроектирования, #чистыйкод, #DevOps, #CICD, #Docker, #Kubernetes, #AWS, #Azure, #GCP, #скрипты, #автоматизация, #BigData, #анализданных,

@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

🖥 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

🖥 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

🔥 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

🔥 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

🔥 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

🚀 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

🖥 Python 3.15 - что нового

Вышла новая версия Python 3.15, и в ней несколько заметных обновлений, особенно для тех, кто работает с производительностью и отладкой.

🔧 Главные изменения:
- Добавлен новый модуль profiling.sampling — инструмент статистического профилирования,
который позволяет анализировать производительность кода без пауз и overhead’а.
- Оптимизирована стандартная библиотека: многие функции теперь работают быстрее.
- Улучшен сборщик мусора и работа с памятью.
- Расширена поддержка аннотаций типов.
- Повышена стабильность и снижена нагрузка на интерпретатор при многопоточности.

📈 Зачем обновляться:
- Новый профайлер поможет находить узкие места в коде без остановки приложения.
- Версия стабильна и готова для продакшена.
- Меньше задержек, меньше overhead, лучше работа с async-кодом и большими данными.

Подробнее: https://docs.python.org/3.15/whatsnew/3.15.html

#Python #Update #Performance #Developers

@python_be1

🌍🗣️ Omnilingual ASR: Многоязычное распознавание речи для 1600+ языков

Omnilingual ASR — это открытая система распознавания речи, поддерживающая более 1,600 языков, включая редкие. Она позволяет добавлять новые языки с минимальными примерами, делая технологии распознавания более доступными и инклюзивными для различных сообществ.

🚀Основные моменты:
- Поддержка более 1,600 языков, включая уникальные.
- Простота добавления новых языков без больших наборов данных.
- Использует нулевое обучение и гибкие модели для адаптации.
- Доступен на Hugging Face для демонстрации и использования.

📌 GitHub: https://github.com/facebookresearch/omnilingual-asr

#python

@python_be1

# 🚀 HunyuanOCR: Многофункциональный OCR для документов

HunyuanOCR — это мощная система оптического распознавания текста, основанная на многомодальной архитектуре Hunyuan. Она обеспечивает высокую производительность при обработке сложных многоязычных документов и поддерживает широкий спектр задач, включая извлечение информации и перевод текста на фото.

🚀Основные моменты:
- 💡 Легковесная архитектура с 1 миллиардом параметров.
- 📄 Поддержка более 100 языков и множество OCR задач.
- ⚡ Эффективное "end-to-end" решение для быстрого распознавания.
- 🌍 Отличные результаты в сложных сценариях с несколькими языками.

📌 GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR

#python

@python_be1

Гайд по правильной архитектуре большого Python-проекта? #python #ai

@python_be1

‍🔥PlutoPrint — лёгкая и мощная Python-библиотека, которая конвертирует HTML/XML в качественные PDF и изображения.

Основана на движке от PlutoBook, встроенные бинарники идут из коробки — короче, установил и поехали.

Идеально подходит для:
🟢отчётов
🟢инвойсов
🟢билетов
🟢визуальных снапшотов
🟢автоматизации любой документо-генерации

📦 Простая установка
```
pip install plutoprint
```
⌨️ CLI интерфейс

Хочешь быстро сделать PDF из HTML?
```
plutoprint input.html output.pdf —size=A4
```
😰 Пример на Python
```
import plutoprint

book = plutoprint.Book(plutoprint.PAGE_SIZE_A4)
book.load_url("hello.html")

# Весь документ
book.write_to_pdf("hello.pdf")

# Страницы 2–15
book.write_to_pdf("hello-range.pdf", 2, 15, 1)

# В обратном порядке
book.write_to_pdf("hello-reverse.pdf", 15, 2, -1)

# Ручной рендер
with plutoprint.PDFCanvas("hello-canvas.pdf", book.get_page_size()) as canvas:
canvas.scale(plutoprint.UNITS_PX, plutoprint.UNITS_PX)
for page_index in range(book.get_page_count() - 1, -1, -1):
canvas.set_size(book.get_page_size_at(page_index))
book.render_page(canvas, page_index)
canvas.show_page()
```

Если ты делаешь отчёты, автоматизируешь процессы, занимаешься OSINT или пишешь сервисы, которые выдают документы — пробуй!

♎️ GitHub/Инструкция (https://github.com/plutoprint/plutoprint)

#python #soft #code #github

@python_be1

🖥 Python: Почему твой asyncio-код тормозит и блокируется?

Чаще всего проблема не в самом asyncio, а в том, что внутри async-функций ты вызываешь блокирующий код. Например, time.sleep, requests.get, тяжёлые циклы с вычислениями или работа с диском без специальных обёрток. Такой вызов останавливает весь event loop, и остальные корутины тупо ждут.

Главное правило: внутри async-функций каждая долгая операция должна либо быть асинхронной (через await), либо вынесена в поток или процесс. Если в корутине нет нормальных await, она вообще не отдаёт управление циклу, и твой «асинхронный» код ведёт себя как обычный синхронный.

Используй:
- асинхронные библиотеки (aiohttp вместо requests и т.п.);
- asyncio.sleep вместо time.sleep;
- asyncio.to_thread или отдельный процесс для тяжёлых синхронных задач.

Как только уберёшь блокирующие вызовы из корутин, код перестанет «залипать» и начнёт реально работать параллельно по I/O.

```

import asyncio
import time

async def bad_task():
print("start bad")
time.sleep(2)
print("end bad")

async def good_task():
print("start good")
await asyncio.to_thread(time.sleep, 2)
print("end good")

async def main():
await asyncio.gather(bad_task(), good_task())

asyncio.run(main())

```

https://www.youtube.com/shorts/LZgy5YvQR4o

@python_be1

🔥 Pyradio — бесплатная Python тулза, которая включает интернет-радио прямо из терминала.

Без браузера, без GUI и без мышки.

🗳 Установка:
```

sudo snap install pyradio

```
▶️ Использование:
Включаем случайную станцию:
```

pyradio —play

```

⬆️⬇️ выбираешь станцию стрелками
⏎ жмёшь Enter

♎️ GitHub/Инструкция (https://github.com/coderholic/pyradio)

#python #soft #github

@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