🐍 Python трюк: сортировка namedtuple

Вместо словарей можно использовать namedtuple для хранения структурированных данных, а потом легко сортировать по любому полю.

from collections import namedtuple

Name = namedtuple("Name", ["first", "last"])
names = [
    Name("Mike", "Driscoll"),
    Name("Zahna", "Brown"),
    Name("James", "Williams")
]

# Сортировка по имени
print(sorted(names, key=lambda n: n.first))

# Сортировка по фамилии
print(sorted(names, key=lambda n: n.last))

@pythonl

🚀 Django 6.0 — уже в пути!

✨ Главное в Django 6.0
- Content Security Policy (CSP)
Новый ContentSecurityPolicyMiddleware, теги csp() и настройки SECURE_CSP / SECURE_CSP_REPORT_ONLY.
- Фоновые задачи
Декоратор @task и метод enqueue() для простого запуска background jobs.
- Template Partials
Теги {% partialdef %} и {% partial %} для переиспользуемых фрагментов в шаблонах.
- Обновлённое Email API
Современный EmailMessage вместо устаревших MIME-классов.
- Другие улучшения
• В админке — иконки Font Awesome
• В auth увеличены итерации PBKDF2
• Улучшения в Postgres, GeoDjango, миграциях и др.

🔄 Изменения без обратной совместимости
- Минимальная версия MariaDB — 10.6
- Поддержка Python ≥ 3.12
- DEFAULT_AUTO_FIELD теперь всегда BigAutoField
- Удалены устаревшие API и внутренние методы

👉 Подробнее: https://docs.djangoproject.com/en/dev/releases/6.0/

#django #python

@pythonl

У VK миллионы пользователей. А теперь представьте, сколько легаси и логов.

В канале Backend VK Hub инженеры VK рассказывают о том, что происходит за кулисами больших сервисов и как справляться со всей этой красотой.

Подписывайтесь, если хочется не только читать, но и обмениваться опытом с практикующими инженерами.

🎨 Улучшение изображений с помощью SRPO

SRPO — это метод, который оптимизирует процесс восстановления изображений с высокой степенью шума, используя новую стратегию выборки и прямую обратную связь. Он обеспечивает более быструю и стабильную тренировку моделей, минимизируя вычислительные затраты и избегая проблем с переобучением.

🚀Основные моменты:
- Эффективное восстановление изображений с высокой степенью шума.
- Ускоренная тренировка за счет оптимизации с аналитическими градиентами.
- Отсутствие проблем с "взломом" вознаграждений.
- Динамическое управление текстовыми условиями для настройки предпочтений.

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

@pythonl

📚✨ Lue - Умный терминальный ридер с TTS

Lue — это терминальный ридер электронных книг, поддерживающий множество форматов, включая EPUB и PDF. Он предлагает текст в речь с возможностью настройки скорости воспроизведения и синхронизации с выделением слов, что улучшает восприятие текста.

🚀Основные моменты:
- Поддержка форматов: EPUB, PDF, TXT и др.
- Модульная система TTS с Edge и Kokoro.
- Кроссплатформенность: macOS, Linux, Windows.
- Настройка скорости воспроизведения от 1x до 3x.
- Удобный интерфейс с поддержкой мыши и клавиатуры.

📌 GitHub: https://github.com/superstarryeyes/lue

🎁 Авто-бот для покупки подарков в Telegram

Этот бот автоматически ищет и покупает подарки по заданным критериям, интегрируясь с Telegram. Он предлагает настраиваемые параметры и способен быстро обрабатывать заказы.

🚀 Основные моменты:
- Полностью автоматический поиск новых подарков
- Высокая скорость покупки (более 5 подарков в секунду)
- Интеграция с Telegram-ботом
- Настраиваемые параметры для фильтрации подарков
- Постоянный мониторинг доступных подарков

📌 GitHub: https://github.com/ThunderTo/Gift-Buyer-Tg

#python

@pythonl

🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение

Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!

AI: https://t.me/+EPEFXp67QfIyMjMy
Python: https://t.me/+cq7O4sOHldY1ZTIy
Linux: t.me/linuxacademiya
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!

🚀 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