Один из лучших курсов со Stepik - Rust для тех, кто уже пишет прод 🦀

Когда начинаешь думать не только «работает ли код», но и что происходит с памятью, аллокациями, потоками и ошибками под нагрузкой - Rust становится особенно интересным.

На курсе разберёшь язык через реальные механики:

ownership, borrowing, lifetimes, traits, generics, error handling, модули, тесты и сетевое программирование.

После каждого блока - код и задача с автопроверкой.

Подойдёт разработчикам на Go, C++, Java, Python, JavaScript и других языках.

⚡ Старт сразу
💻 Упор на практику

Освой Rust так, чтобы после курса открыть новый проект и реально понимать, что пишешь и почему это работает: https://stepik.org/a/294885/

«Сэр… всё кончено. Китайцы выложили веса Kimi K3 в открытый доступ»

Moonshot AI опубликовала Kimi K3 на Hugging Face — мультимодальную MoE-модель с 2,8 трлн параметров, из которых на токен активируются около 104 млрд.

Что внутри:

контекст до 1 млн токенов;
работа с текстом и изображениями;
длительные агентные задачи и вызов инструментов;
программирование, исследование репозиториев и работа с терминалом;
нативная квантизация MXFP4.

На Terminal-Bench 2.1 авторы заявляют 88,3 балла, а на FrontierSWE — 81,2. Результаты получены в собственном агентном окружении Kimi Code, поэтому сравнивать их нужно с учётом harness.

Веса доступны по лицензии Kimi K3 License. Это уже не экспериментальная модель «для посмотреть», а открытый 3T-класс, который можно разворачивать через vLLM или SGLang.

One Day Offer: заходи в команду, которая двигает финансы на терабайтах данных! 🔥

На связи блок «Финансы» в Сбере! Мы строим системы, которые автоматизируют казначейство, риск‑менеджмент, отчётность — и добавляем AI для точных прогнозов.

На One Day Offer мы хотим найти коллег сразу в 3 продуктовые команды. Базовый стек и уровень задач одинаковы — выбирай направление по душе:

✔️ BigData: Spark (batch+streaming), сложные SQL‑оптимизации, DWH/Data Lake.
✔️ Микросервисы: Python (FastAPI/Django), API, интеграции с системами.

От тебя ждём: Python от 5 лет, экспертный SQL, PySpark, SOLID/asyncio, HDFS/Kafka.

👉 Регистрируйся по ссылке. Встречаемся 8 августа!

🐍 Python-совет: как объединить списки разной длины

Обычный zip() прекращает работу, когда заканчивается самый короткий список:

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = ["a", "b", "c"]

print(list(zip(x, y)))
# [(1, "a"), (2, "b"), (3, "c")]

Чтобы сохранить все элементы, используйте zip_longest()

from itertools import zip_longest

print(list(zip_longest(x, y)))
# [(1, "a"), (2, "b"), (3, "c"), (4, None), (5, None)]

Для пустых позиций можно указать своё значение:

result = zip_longest(
x,
y,
fillvalue="нет значения",
)```

Полезно при объединении таблиц, колонок и данных из источников разной длины.

#Python #Programming #DataProcessing

One Day Offer для Python-разработчиков!💚

15 августа открываем двери в команду Agent Execution Framework ⚡️

Коллеги создают платформу для GenAI‑агентов в банке — делают так, чтобы ИИ реально работал в серьёзных финпроцессах: с безопасностью, нагрузкой и пользой.

Чем предстоит заниматься:

✔️ развивать backend на Python
✔️ подключать LLM, инструменты, базы знаний и RAG
✔️ строить пайплайны оценки качества агентов
✔️ участвовать в архитектуре и ревью кода

Встречаемся 15 августа онлайн.

Регистрируйся по ссылке

🐍 Python-совет: когда `deque` лучше обычного списка

collections.deque — двусторонняя очередь, оптимизированная для быстрых операций с обоих концов.

from collections import deque

queue = deque(["a", "b", "c"])

queue.append("d")       # добавить справа
queue.appendleft("z")   # добавить слева

queue.pop()             # удалить справа
queue.popleft()         # удалить слева

У deque добавление и удаление с краёв выполняются за O(1). У списка операция pop(0) требует сдвига остальных элементов и работает за O(n).

Ещё одна полезная возможность — циклический сдвиг:

queue.rotate(1)   # сдвиг вправо
queue.rotate(-1)  # сдвиг влево

Подходит для очередей задач, скользящих окон, буферов и алгоритмов обхода графов.

Python-сервис не должен падать вслед за чужим API

Interlock - современная реализация circuit breaker для Python. Она временно блокирует обращения к нестабильному сервису, а затем аккуратно проверяет, восстановился ли он. Синхронный и асинхронный код поддерживаются одним классом.

Вместо примитивного подсчёта ошибок подряд библиотека умеет оценивать долю сбоев в скользящем окне - по числу запросов или времени. Медленные вызовы тоже можно считать ошибочными.

Для сложных сценариев есть resilience

pipeline = (
Pipeline.builder()
.fallback(lambda exc: [])
.retry(attempts=4)
.circuit_breaker(breaker)
.bulkhead(8)
.timeout(2.0)
.build()
)

Порядок стратегий задаётся явно: timeout, bulkhead, circuit breaker, повторные попытки и запасной ответ.

Также доступны интеграции с FastAPI, Litestar, HTTPX, aiohttp, Requests, Redis и OpenTelemetry. Состояние breaker можно синхронизировать между несколькими процессами, а при недоступности Redis библиотека временно возвращается к локальному состоянию.

Ядро не требует внешних зависимостей, декораторы сохраняют типы и сигнатуры функций, лицензия — MIT.

Проект молодой, поэтому проверенные годами pybreaker и circuitbreaker по-прежнему могут быть безопаснее для консервативного продакшена. Но для rate-based окон, контроля медленных запросов и составных политик отказоустойчивости Interlock выглядит интересно.

https://github.com/bagowix/interlock

🔥 PyTorch Monarch теперь поддерживает AMD GPU через ROCm

Monarch позволяет управлять распределённым обучением на сотнях GPU из одной Python-программы. Вместо ручной координации процессов разработчик работает с акторами и группами устройств, а runtime берёт оркестрацию на себя.

Главное преимущество - отказоустойчивость. Если один узел выходит из строя, исправные реплики продолжают обучение. Система перезапускает повреждённую группу, восстанавливает её состояние и возвращает в работу без полного рестарта кластера.

Поддержка ROCm включает:

- Actor runtime и supervision trees
- шардирование тензоров
- RCCL и RDMA
- SLURM, Kubernetes и SkyPilot
- интеграцию с TorchTitan и TorchFT

Подход протестировали на кластерах из 128 AMD MI300 и 256 MI355 GPU. Даже при искусственно вызванных сбоях обучение продолжалось почти так же стабильно, как в обычном запуске.

Для команд, обучающих большие модели, это означает меньше потерянных вычислений, простоев и дорогих перезапусков инфраструктуры.

Подробнее:
https://pytorch.org/blog/bringing-pytorch-monarch-to-amd-gpus-single-controller-distributed-training-on-rocm/

🔴 Завтра тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито

Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.

Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане

Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.

Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot

Реклама.
О рекламодателе.

Открыли регистрацию на E-CUP 2026 Students 🎓

В этом сезоне — только для студентов. Будет интересно тем, кто изучает ML / DS / big data / аналитику данных.

Сможете ускорить модель по поиску дубликатов на 20%? Получится создать классификатор для модерации товаров? Сумеете предсказать поведение покупателя?

Как минимум — попробуете и получите фидбэк от тех, кто делает это в Ozon Tech каждый день. Как максимум — разделите призовой фонд в 7 200 000 ₽ в торжественной атмосфере конференции E-CODE.

Нетривиальные задачи, нетворк с ведущими специалистами индустрии, кастомный мерч и шанс масштабно усилить портфолио — это про E-CUP 2026 Students.
Больше подробностей и регистрация ↩️

🚀 Neo4j без сервера: GraphForge запускает полноценный Cypher прямо внутри Python-скрипта

GraphForge занимает редкую нишу между NetworkX и серверными графовыми БД. Вы получаете встроенный графовый движок на Rust, полный openCypher и хранение проекта в обычной директории.

Что внутри:

- четыре независимых слоя на Rust: parser → IR → planning → execution;
- результаты сразу возвращаются как Apache Arrow Table;
- данные легко передаются в Pandas и Polars;
- постоянное хранение построено на Parquet;
- встроены PageRank, Louvain и гибридный текстово-векторный поиск;
- Python- и Node.js-биндинги работают поверх одного движка.

from graphforge import GraphForge

graph = GraphForge("research/")

result = graph.execute("""
    MATCH (a)-[:CITES]->(b)
    RETURN a.title, b.title
""")

print(result.to_pandas())

При этом GraphForge честно позиционируется как инструмент исследовательского и notebook-масштаба. Для миллиардных графов, высокой нагрузки и многопользовательского доступа по-прежнему нужна серверная БД.

Python и Node.js доступны сейчас, Swift и Kotlin находятся в планах. Лицензия — Apache 2.0.

https://github.com/CurateLabs/graphforge

#RustLang #Python #OpenSource #GraphDatabase #DataScience #KnowledgeGraph

🚀 ИИ-агент ускорил SQLite до 59% меньше чем за 8 часов

Ускорить SQLite хотя бы на 5% уже было бы серьёзным результатом. Это один из самых зрелых и оптимизированных проектов в мире — его команда почти 20 лет выжимает из кода каждую долю производительности.

Но AI-агент KISS Sorcar менее чем за 8 часов и с затратами меньше $150 добился заметного ускорения сразу в нескольких типах нагрузки.

Результаты:

- 2,06× быстрее в официальном speedtest1 (~30 тыс. операций)
- 1,90× в TATP — транзакционная OLTP-нагрузка
- 1,30× в Star Schema Benchmark — аналитические запросы
- 1,25× в kvtest — работа с BLOB и дисковым I/O

Агент нашёл места, где стандартная конфигурация SQLite несла лишние расходы — особенно при записи транзакций на диск.

После этого он:

- изменил код и настройки
- прогнал бенчмарки
- проверил свои же изменения на ошибки
- сохранил совместимость с существующими тестами

анализ зрелой кодовой базы → поиск узких мест → изменение реализации → бенчмарки → проверка собственных решений.

GitHub:
https://github.com/ksenxx/sqlite-optimized/

#AI #SQLite #Programming #CodingAgents #Performance #OpenSource