Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Пул интерпретаторов в Python 3.14
Что появилось:
- В Python 3.14 добавили *пул интерпретаторов* — теперь в одном процессе можно запускать несколько независимых интерпретаторов.
- Это шаг к более безопасным, масштабируемым и изолированным системам на Python.
Зачем это нужно:
- Снижает зависимость от тяжёлых процессов — можно управлять несколькими интерпретаторами внутри одного процесса.
- Повышает отказоустойчивость: сбой одного интерпретатора не падает весь процесс.
- Открывает возможность частично обходить ограничения GIL, используя параллельность на уровне нескольких интерпретаторов.
Главные плюсы:
- Лучшая изоляция выполнения.
- Больше возможностей для масштабирования внутри одного процесса.
- Архитектурно Python становится ближе к моделям с lightweight-виртуальными машинами.
Главные минусы:
- Каждый интерпретатор требует своё адресное пространство → больший расход памяти.
- Увеличивается время инициализации в сравнении с потоками.
- Не во всех сценариях заменяет multiprocessing или threading.
Пул интерпретаторов - фундаментальное изменение, которое позволит по-новому строить высоконагруженные и безопасные Python-приложения, но потребует переосмысления архитектуры и учёта повышенного расхода ресурсов.
https://www.youtube.com/watch?v=Jd0MOM1dlfI
Что появилось:
- В Python 3.14 добавили *пул интерпретаторов* — теперь в одном процессе можно запускать несколько независимых интерпретаторов.
- Это шаг к более безопасным, масштабируемым и изолированным системам на Python.
Зачем это нужно:
- Снижает зависимость от тяжёлых процессов — можно управлять несколькими интерпретаторами внутри одного процесса.
- Повышает отказоустойчивость: сбой одного интерпретатора не падает весь процесс.
- Открывает возможность частично обходить ограничения GIL, используя параллельность на уровне нескольких интерпретаторов.
Главные плюсы:
- Лучшая изоляция выполнения.
- Больше возможностей для масштабирования внутри одного процесса.
- Архитектурно Python становится ближе к моделям с lightweight-виртуальными машинами.
Главные минусы:
- Каждый интерпретатор требует своё адресное пространство → больший расход памяти.
- Увеличивается время инициализации в сравнении с потоками.
- Не во всех сценариях заменяет multiprocessing или threading.
Пул интерпретаторов - фундаментальное изменение, которое позволит по-новому строить высоконагруженные и безопасные Python-приложения, но потребует переосмысления архитектуры и учёта повышенного расхода ресурсов.
https://www.youtube.com/watch?v=Jd0MOM1dlfI
❤3👍1🔥1
Добавь AI в свой Python-проект за 7 недель
На Stepik вышел курс «LangChain: с нуля до продакшн LLM приложений»:
✅ RAG-поиск по документам (FAQ-бот, база знаний)
✅ Агенты для анализа данных (CSV, JSON через Pandas)
✅ API на FastAPI с LLM под капотом
Не нужно становиться ML-инженером — интегрируешь LLM как обычный сервис.
Практика • Код из коробки • Сертификат Stepik
Скидка 25% — 3 дня 🔥
Пройти курс со скидкой
На Stepik вышел курс «LangChain: с нуля до продакшн LLM приложений»:
✅ RAG-поиск по документам (FAQ-бот, база знаний)
✅ Агенты для анализа данных (CSV, JSON через Pandas)
✅ API на FastAPI с LLM под капотом
Не нужно становиться ML-инженером — интегрируешь LLM как обычный сервис.
Практика • Код из коробки • Сертификат Stepik
Скидка 25% — 3 дня 🔥
Пройти курс со скидкой
👎3❤2🥴1🖕1
🚀 VibeThinker: Новый стандарт в моделях с малым количеством параметров
Это 1.5B модель, которая демонстрирует выдающиеся способности в решении математических задач, соперничая с гораздо более крупными моделями. Используя инновационную методику постобучения, она достигает результатов, сопоставимых с открытыми моделями, такими как GPT OSS-20B Medium, при значительно меньших затратах.
🚀Основные моменты:
- Эффективность: 1.5B параметров, производительность на уровне 1000B+ моделей.
- Инновационная методология: "Spectrum-to-Signal Principle" для улучшения разнообразия выходных данных.
- Выдающиеся результаты: Превосходит модели, в 10-600 раз большие.
- Экономичность: Разработка модели стоит всего $7,800 против сотен тысяч для конкурентов.
📌 GitHub: https://github.com/WeiboAI/VibeThinker
#python
Это 1.5B модель, которая демонстрирует выдающиеся способности в решении математических задач, соперничая с гораздо более крупными моделями. Используя инновационную методику постобучения, она достигает результатов, сопоставимых с открытыми моделями, такими как GPT OSS-20B Medium, при значительно меньших затратах.
🚀Основные моменты:
- Эффективность: 1.5B параметров, производительность на уровне 1000B+ моделей.
- Инновационная методология: "Spectrum-to-Signal Principle" для улучшения разнообразия выходных данных.
- Выдающиеся результаты: Превосходит модели, в 10-600 раз большие.
- Экономичность: Разработка модели стоит всего $7,800 против сотен тысяч для конкурентов.
📌 GitHub: https://github.com/WeiboAI/VibeThinker
#python
❤7👍3🔥1
🧠 Интерактивная 3D-визуализация нейронных сетей с Neuraxon
Neuraxon — это биовдохновленная нейронная сеть, использующая тринарную логику для моделирования динамики нейронов. С помощью интерактивного интерфейса пользователи могут настраивать сети, управлять состояниями нейронов и наблюдать за нейромодуляцией в реальном времени.
🚀 Основные моменты:
- 🧩 Создание пользовательских сетей с настройками нейронов и синапсов
- 🎮 Интерактивное управление состояниями нейронов
- 🔬 Живое изменение уровней нейромодуляторов
- 📊 3D визуализация нейронной активности
- ⚙️ Предустановленные конфигурации для различных сценариев
📌 GitHub: https://github.com/DavidVivancos/Neuraxon
#python
Neuraxon — это биовдохновленная нейронная сеть, использующая тринарную логику для моделирования динамики нейронов. С помощью интерактивного интерфейса пользователи могут настраивать сети, управлять состояниями нейронов и наблюдать за нейромодуляцией в реальном времени.
🚀 Основные моменты:
- 🧩 Создание пользовательских сетей с настройками нейронов и синапсов
- 🎮 Интерактивное управление состояниями нейронов
- 🔬 Живое изменение уровней нейромодуляторов
- 📊 3D визуализация нейронной активности
- ⚙️ Предустановленные конфигурации для различных сценариев
📌 GitHub: https://github.com/DavidVivancos/Neuraxon
#python
GitHub
GitHub - DavidVivancos/Neuraxon: Neuraxon Paper With Code
Neuraxon Paper With Code. Contribute to DavidVivancos/Neuraxon development by creating an account on GitHub.
❤2🔥2👍1
Этот практический гайд по статистике на Python - ваш надёжный проводник в мир анализа, визуализации и интерпретации данных.
От простых описательных показателей до регрессий и временных рядов — с примерами, кодом и реальными задачами. Всё, что нужно, чтобы уверенно применять статистику на практике.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5🔥2👍1
🐍 Минимум и максимум в Python
Чтобы быстро получить минимальное и максимальное значение из последовательности, используй встроенные функции
Обе поддерживают параметр
Подписывайся, больше фишек каждый день !
Чтобы быстро получить минимальное и максимальное значение из последовательности, используй встроенные функции
min() и max(). Обе поддерживают параметр
default — он задаёт значение по умолчанию, если последовательность пуста. Подписывайся, больше фишек каждый день !
numbers = [3, 7, 2, 9]
print(min(numbers)) # 2
print(max(numbers)) # 9
# пример с пустым списком
print(min([], default=0)) # 0
print(max([], default=0)) # 0
❤7
25 ноября (уже сегодня!) в 19:00 по мск приходи на прямой эфир с реальным собеседованием на Middle разработчика.
Почему точно нужно прийти:
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Реклама.
О рекламодателе
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Когда Python-код в Docker начинает внезапно тормозить, а контейнеры — весить гигабайты, часто виновник скрыт глубже: Docker копирует в образ всё виртуальное окружение, кэш pip, артефакты билдов и даже .pyc-файлы.
Есть хитрый способ избежать этого и сделать контейнер в 5–10 раз легче и гораздо быстрее:
Используйте многоступенчатую сборку, где Python-зависимости собираются в одном этапе, а в финальный образ попадает только «чистый» результат.
Так вы исключаете мусор, ускоряете сборку и снижаете attack surface.
Многоступенчатый Dockerfile для Python
1. Этап сборки зависимостей
FROM python:3.12-slim AS builder
WORKDIR /build
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir --prefix=/install -r requirements.txt
2. Финальный минимальный образ
FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
Копируем только готовые зависимости без pip-кэша
COPY --from=builder /install /usr/local
Добавляем чистый код без артефактов
COPY . .
CMD ["python", "main.py"]
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🔥6🥰1
На собеседованиях всегда выигрывает тот, кто понимает, чего ждут на каждом этапе — а не тот, кто просто отвечает на вопросы.
Разница между ними огромная: первый видит процесс целиком, понимает логику найма, цель каждого раунда и то, какие сигналы считывает интервьюер. Он знает, когда важно показать глубину, а когда — скорость или коммуникацию. Второй же приходит «как есть» и надеется, что ответы «понравятся». И чаще всего это не работает, даже если у кандидата хороший опыт.
На вебинаре karpovꓸcourses «Кого возьмут в аналитики в 2026 году: честный взгляд руководителя продуктовой аналитики из Garage Eight» разберут: как устроена логика этапов, что хотят проверить менеджеры и какие маркеры показывают, что кандидат реально понимает продукт, данные и мышление аналитика. Вы сможете посмотреть на процесс «с другой стороны» и подготовиться осознанно.
Узнать как проходит весь процесс найма на бесплатном вебинаре — https://clc.to/erid_2W5zFGd8X1J
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGd8X1J
Разница между ними огромная: первый видит процесс целиком, понимает логику найма, цель каждого раунда и то, какие сигналы считывает интервьюер. Он знает, когда важно показать глубину, а когда — скорость или коммуникацию. Второй же приходит «как есть» и надеется, что ответы «понравятся». И чаще всего это не работает, даже если у кандидата хороший опыт.
На вебинаре karpovꓸcourses «Кого возьмут в аналитики в 2026 году: честный взгляд руководителя продуктовой аналитики из Garage Eight» разберут: как устроена логика этапов, что хотят проверить менеджеры и какие маркеры показывают, что кандидат реально понимает продукт, данные и мышление аналитика. Вы сможете посмотреть на процесс «с другой стороны» и подготовиться осознанно.
Узнать как проходит весь процесс найма на бесплатном вебинаре — https://clc.to/erid_2W5zFGd8X1J
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGd8X1J
❤3🌚1
Разработка крупного Python-проекта требует продуманной архитектуры. Правильная структура кода упрощает развитие, тестирование и поддержку приложения.
В этой статье мы рассмотрим ключевые принципы архитектурной организации для разных типов проектов - веб-приложений, библиотек, микросервисов и систем обработки данных.
Обсудим разделение системы на слои (domain, service, infrastructure), использование популярных шаблонов проектирования (Dependency Injection, Repository, Facade), организацию кода по модулям и пакетам, примеры структуры каталогов, работу с зависимостями и конфигурацией (Pydantic, dotenv), логгирование и мониторинг, обеспечение тестируемости, поддержку расширяемости и модульности.
Также приведем примеры кода и структуры каталогов, а в конце – общие советы и распространенные ошибки, которых следует избегать.
https://uproger.com/kak-organizovat-arhitekturu-bolshogo-python-proekta/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
🎨 NFT Generator: Создавайте уникальные NFT с легкостью!
Этот репозиторий предлагает простой способ генерации изображений NFT с использованием Python. Просто структурируйте свои изображения в папках и запустите скрипт для создания множества уникальных комбинаций. Поддерживает анимацию и графический интерфейс.
🚀Основные моменты:
- Легкая генерация NFT из изображений.
- Поддержка уникальных комбинаций и анимации.
- Интуитивно понятный GUI для удобства использования.
- Настраиваемая структура папок для ваших изображений.
📌 GitHub: https://github.com/vooltex5083/NFT-generator
#python
Этот репозиторий предлагает простой способ генерации изображений NFT с использованием Python. Просто структурируйте свои изображения в папках и запустите скрипт для создания множества уникальных комбинаций. Поддерживает анимацию и графический интерфейс.
🚀Основные моменты:
- Легкая генерация NFT из изображений.
- Поддержка уникальных комбинаций и анимации.
- Интуитивно понятный GUI для удобства использования.
- Настраиваемая структура папок для ваших изображений.
📌 GitHub: https://github.com/vooltex5083/NFT-generator
#python
GitHub
GitHub - vooltex5083/NFT-generator: 🔥 nft generator 🔥 nft generator written in python3 nft generator designed to perform its designated…
🔥 nft generator 🔥 nft generator written in python3 nft generator designed to perform its designated function. nft generator tool nft generator utility nft generator crypto bot nft generator bot uti...