🖥 Совет по Python:

from pathlib import Path

# Создаем объект Path для заданного пути к файлу
path = Path("C:/Users/test.md")

# Получаем имя файла вместе с расширением
print(path.name)     # 'test.md'

# Получаем только имя файла без расширения
print(path.stem)     # 'test'

# Получаем расширение файла (с точкой)
print(path.suffix)   # '.md'

# Получаем родительскую директорию (папку)
print(path.parent)   # 'C:/Users'

С помощью модуля pathlib вы можете получать различные части пути — имя файла, расширение, родительскую директорию. Это упрощает работу с файловыми путями и их анализ.

Объяснение:

- path.name — возвращает полное имя файла (например, test.md).

- path.stem — возвращает имя файла без расширения (например, test).

- path.suffix — возвращает расширение файла (например, .md).

- path.parent — возвращает путь к родительской директории (например, C:/Users).

Модуль pathlib позволяет удобно разбирать путь к файлу на части и работать с ними, не используя строковые операции вручную. Это особенно полезно для кроссплатформенной работы с файлами и папками.

@pythonl

🤖 MiniMax Agent — новый универсальный ИИ-агент для сложных задач

Команда MiniMax представила MiniMax Agent — интеллектуального агента, способного решать многошаговые, долгосрочные и комплексные задачи.

Что умеет MiniMax Agent:
- Поддерживает комплексное и многошаговое планирование на уровне
- Разбиение задач на подзадачи и их исполнение
- МОщные инструменты генерации кода
- Мультимодальность
- Интеграция с MCP

🔗 https://agent.minimax.io

@ai_machinelearning_big_data

#AI #IntelligentAgent #MiniMax #MultiStepPlanning #Automation #ToolUse #MCP #LLM

✔️ OpenAI выложили в открытый доступ Customer Service Agent Demo

Теперь у всех есть пример, как сделать продакшн-агентов с маршрутизацией, безопасностью и интерфейсом — от запроса до ответа.

Что это такое:

• Многоагентная система для поддержки клиентов (например: бронирование мест, отмена рейса, статус рейса, FAQ)
• Демка написана на Python + Next.js
• Использует OpenAI Agents SDK
• Встроены guardrails: защита от неуместных запросов и попыток обхода правил
• UI: внутри готовый интерфейс чат-бота

Как работает:

1. Пользователь пишет запрос
2. Система выбирает подходящего агента (например, `SeatBooking`)
3. Агент отвечает или передаёт диалог другому
4. Есть fallback на человека, если нужно

Как запустить:

# Backend
cd python-backend
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn api:app --reload --port 8000

# Frontend
cd ui
npm install
npm run dev

Далее открываем: http://localhost:3000

Особенности
• MIT-лицензия — можно адаптировать под свои задачи
• Удобно расширять: добавлять новых агентов, инструменты, правила
• Простой код, всё задокументировано
• Рабочий кейс от OpenAI

🔗 GitHub: github.com/openai/openai-cs-agents-demo

Если вы хотите собрать систему из агентов — это отличная точка старта.

@ai_machinelearning_big_data

#chatgpt #openai #aiagents #ai

🖥 Как написать худший возможный Python-код

Иногда проще показать, как не надо, чем объяснять, как надо.
Вот список «правил», которые помогут вам гарантированно испортить любой Python-проект.

1. 🔒 Используйте непонятные имена переменных
Называйте переменные x, y, a, thing. Абстракция — залог путаницы.

def f(x, y, z=None):
    a = x * 2
    b = y + a if z else y - a
    c = [i for i in range(a) if i % 2]
    return sum(c) + b

2.🧠 Пихайте максимум логики в одну строку
Сложные тернарные выражения и вложенные list comprehension — всё в одной строке.

result = [x if x > 0 else (y if y < 0 else z) for x in data if x or y and not z]

3.⚠️ Используйте eval() и exec()
Это медленно, небезопасно и глупо — но зато эффектно.

eval("d['" + key + "']")

4.🔁 Переиспользуйте переменные с разными типами
Пусть одна переменная будет и строкой, и числом, и списком — динамическая типизация же!

value = "42"
value = int(value)
value = [value] * value

5.🌍 Используйте глобальные переменные
Изменяйте состояние приложения откуда угодно. Особенно изнутри функций.

counter = 0

def increment():
    global counter
    counter += 1

6.🔮 Используйте магические числа и строки
Без пояснений. Пусть коллеги гадают, почему именно 42 или "xyz".

if user.role == "xyz" and user.level > 42:
    access_granted()

7.📏 Игнорируйте стиль и отступы
Никаких PEP8, никаких правил. Пиши, как хочешь.

def foo():print("start")
 if True:
  print("yes")
   else:
    print("no")

8.🧱 Копируйте код из Stack Overflow, не вникая
Ctrl+C — это тоже разработка.

def complex_logic(x):
    return (lambda y: (lambda z: z**2)(y + 1))(x)

9.🧩 Придумывайте абстракции без надобности
Вместо простой функции — классы, фабрики и стратегии.

class HandlerFactory:
    def get_handler(self):
        class Handler:
            def handle(self, x): return x
        return Handler()

10. 💤 Добавляйте мёртвый код
Никогда не удаляй — вдруг пригодится. И пусть он грузится в каждый запуск.

def legacy_feature():
    print("This feature is deprecated")
    return
# нигде не вызывается

11.🔀 Не пишите документацию
Комментарии только мешают. Кто захочет — разберётся.

def a(x): return x+1

12.🧪 Пиши без тестов
Если код работает — зачем его проверять?

# Просто запускай и смотри глазами
process_user(data)

13. 🤖 Не используй AI и автодополнение
Только ручной кодинг, без подсказок. Ошибки — путь мастера.

🧠 Заключение

Все эти советы — примеры того, как не стоит писать код.
Если вы узнали себя — пора остановиться. Ведь Python задуман как язык, где важна читаемость, простота и явность.

"Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Readability counts."
— The Zen of Python

@pythonl

🌟 alphaXiv —выпустили расширение для хрома

alphaXiv упрощает работу с научными статьями (arXiv, bioRxiv, PDF):

● чат с ИИ прямо в документе: выделение текста открывает диалог
● ссылки на другие статье через “@” для быстрого вызова статей
● позволяет генерировать блог одним кликом: иллюстрации к статьям, ключевые идеи, перевод
● закладки и автоматические BibTeX-цитаты для хранения и ссылок

https://chromewebstore.google.com/detail/alphaxiv-understand-resea/liihfcjialakefgidmaadhajjikbjjab

@pythonl

🖥 Как написать ещё более ужасный Python-код: часть 2

Первая часть - Как написать худший возможный Python-код здесь.

Если тебе показалось, что хуже уже некуда — ты просто не включал всё сразу.

Вот продолжение правил, которые гарантируют страдания будущих читателей твоего кода.

14. Используй side‑effects везде
Изменяй список внутри функции, возвращай None, пусть никто не знает, что произошло.

def corrupt(data):
    for i in range(len(data)):
        data[i] = None

15. Ломай SRP (Single Responsibility Principle)
Пусть одна функция отправляет запрос, пишет лог, делает retry, парсит ответ и сохраняет в БД.

def handle_user_request(request):
    log_request(request)
    try:
        response = requests.post(...)
        save_to_db(json.loads(response.text)["data"])
    except:
        retry_later(request)

16. Используй вложенные функции ради хаоса
Функции в функциях в функциях. Замыкания? Да, но не ради пользы, а ради анархии.

def outer():
    def middle():
        def inner():
            print("deep")
        inner()
    middle()

17. Импортируй всё звёздочкой
Пусть никто не знает, откуда приходят функции. Магия.

from somewhere.unknown import *

18. Используй случайную логику
Добавь random в бизнес-функции. Почему бы и нет?

import random

def calculate_discount():
    return random.choice([0, 5, 10, 50])

19. Используй структуры не по назначению
Сохраняй все данные в строках. JSON, XML, дата, числа — всё строкой.

user = {
    "name": "Alice",
    "age": "27",
    "is_active": "true",
    "joined": "2023-12-01"
}

20. Игнорируй ошибки
Тихо, мирно, try/except без except. Или просто pass. Не паникуй.

try:
    do_critical_operation()
except:
    pass

21. Логируй всё подряд
Каждый шаг. Каждую переменную. Каждую мысль.

print("entering loop")
print("value of x:", x)
print("loop end")

22. Используй глобальные настройки через переменные
Никаких config-файлов. Пусть все настройки — глобальные переменные.

DEBUG_MODE = True
RETRY_COUNT = 3

23. Пиши асинхронный код синхронно
async с time.sleep, await с requests.get. Главное — выглядеть современно.

import time

async def fetch_data():
    time.sleep(3)
    return "data"

24. Храни всё в одной функции
1000 строк? Один def main(). Абсолютно всё. Другие функции — для слабаков.

def main():
    # 600 строк бизнес-логики
    pass

🧠 Заключение

Если ты следуешь этим правилам — ты либо пишешь код, который никто не осмелится менять,
либо работаешь на тёмной стороне. Но лучше всё же пересмотреть подход.

"Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Readability counts."
— The Zen of Python

@pythonl