Docker и Kubernetes: основы разработки под облачную инфраструктуру

Курс для тех, кто хочет держать свой стэк и знания актуальными и глубоко разбираться, как устроены Docker, Kubernetes, и современная облачная инфраструктура в целом.

🌐 Чему вы научитесь:

🤩 Создавать облачную инфраструктуру «с нуля» управление и конфигурация серверов с Terraform, Ansible, cloud‑init
🤩 Уверенно работать с Docker: Dockerfile, слои, кэш, многоступенчатые сборки, реестры, безопасность, air‑gapped
🤩 Проектировать многоконтейнерные приложения: паттерны Sidecar, Ambassador, Adapter, проверки (liveness/readiness), DaemonSet и поды
🤩 Настраивать сеть и балансировку в Kubernetes
ClusterIP, Services, Ingress, MetalLB, TLS/SNI, сервис‑меши (Istio)
🤩 Организовывать хранение данных: PersistentVolumes / PVC, StorageClasses, резервное копирование. Упаковка в Helm и поддержка через Operator

🥸 Кто мы: R&D-центр Devhands. Автор курса — Николай Ихалайнен, эксперт по СУБД и бекенду (ex-Percona), со-основатель MyDB, энтузиаст открытого ПО.

🗓 Старт курса: 25 февраля, 6 недель обучения.
Изучить программу и записаться можно здесь.

Ждем вас!

Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2Vtzqwp4TvC

🖥 Python-совет: не проверяйте длину — проверяйте объект


Python умеет проверять «пустоту» объектов напрямую - быстрее и читаемее.

Многие новички пишут так:

if len(items) > 0:
    process(items)

Это лишняя операция.

Правильный способ — использовать truthiness.

Почему это лучше:
- Короче и понятнее
- Работает для списков, строк, словарей, set и других коллекций
- Соответствует Pythonic-стилю
- Не делает лишний вызов len()

Пример:

# Плохо
if len(items) > 0:
    process(items)

# Хорошо
if items:
    process(items)

# Проверка на пустоту
if not items:
    print("Empty")

# Работает для разных типов
data = {}
if data:
    print("Has data")

⚡️ LavaSR - улучшение речи в 4000× быстрее реального времени

В open-source выложили LavaSR - модель для улучшения качества речи, которая работает с экстремальной скоростью.

Что умеет модель:

- Скорость — до 4000× realtime
(обрабатывает часы аудио за секунды)
- Универсальность — поддержка любого аудио от 8 kHz до 48 kHz
- Размер — всего ~50 МБ, можно запускать практически везде
- Качество — сопоставимо с более крупными моделями

Где это может пригодиться

- очистка шума в записях
- улучшение качества звонков
- подготовка аудио для ASR / speech-to-text
- подкасты, стримы, voice-боты
- обработка аудио на edge-устройствах

Лёгкая модель + высокая скорость = удобно для реальных production-задач.

Репозиторий: https://github.com/ysharma3501/LavaSR

📲Max

@pythonl

💸 AI, который должен зарабатывать… или обанкротится

Исследователи представили ClawWork - систему, где модель работает в условиях реальной экономики.

Стартовые условия:
- баланс: $10
- каждая генерация = реальные расходы на токены
- никакого безлимита
- не заработал - банкрот

Как это работает:

→ AI получает реальные профессиональные задачи
(финансы, медицина, юриспруденция, аналитика)
→ Сам создаёт полноценные результаты с нуля
→ Качество оценивается GPT-5.2 по профессиональным критериям
→ Оплата рассчитывается по формуле:
качество × оценка часов × средняя зарплата (BLS)
→ Каждый API-запрос уменьшает баланс

Результаты:
- $10K заработано за 7 часов
- 0 участия человека
- 220 задач
- 44 профессии
- лучшие модели - $1500+ в час (эквивалент)

Это уже не просто бенчмарк.
Это экономический тест на выживание.

Модель должна принимать решения:
- быстро выполнять задачи ради кэша
- или тратить ресурсы на обучение, чтобы зарабатывать больше позже

Дополнительно:

AI может работать как живой сотрудник в
Telegram, Slack, Discord и WhatsApp —
и каждое сообщение стоит реальных денег.

Проект полностью open-source (MIT).

Следующий этап оценки AI - не тесты и бенчмарки.
А способность приносить деньги в реальной экономике.

https://github.com/HKUDS/ClawWork

📲Max

@pythonl

🖥 Большинство “парсеров” умирают через 2 дня.
Ты научишься делать те, которые живут в проде.

Это не про BeautifulSoup ради галочки.
Это про системы сбора данных, которые:

• не падают от мелких правок на сайте
• собирают данные в разы быстрее
• обновляют всё сами по расписанию
• обходят ограничения и баны
• выглядят как сервис, а не хаос из файлов

Ты начнёшь видеть сайты не как страницы, а как источники данных, к которым можно подключиться.

В итоге ты сможешь:

• забирать данные для своих проектов
• автоматизировать чужую рутину
• делать инструменты для аналитики
• брать коммерческие заказы на сбор данных

Это навык, который напрямую превращается в деньги.
Не “знаю Python”, а умею добывать данные из интернета профессионально.

🎁 48 часов скидка 50% на Stepik: https://stepik.org/a/269942/

🖥 Регулярные выражения для извлечения ссылок из HTML с помощью Python

Сохрани себе: извлечение всех ссылок со страницы с помощью регулярных выражений - это быстро и просто. Вот пример кода, который поможет тебе в этом.

import re
import requests
def extract_links(url):
    response = requests.get(url)
    html_content = response.text
    links = re.findall(r'href=["\']?(https?://[^"\'>]+)', html_content)
    return links
url = 'https://example.com'
all_links = extract_links(url)
print(all_links)

В Python 3.14 появилось решение, которое помогает избавиться от SQL-инъекций - t-strings 🔒

Проблема

Когда вы используете f-strings для SQL:

query = f"SELECT * FROM users WHERE name = '{user_input}'"

пользовательский ввод напрямую попадает в запрос.

Если злоумышленник передаст:

admin'; DROP TABLE users; --

— база выполнит вредоносную команду.

Это классическая SQL injection.

Почему это неудобно сейчас

Безопасный способ — параметризованные запросы:

cursor.execute(
    "SELECT * FROM users WHERE name = %s",
    (user_input,)
)

Но приходится:

• запускать шаблон отдельно
• передавать значения отдельно
• поддерживать две структуры

Что изменилось в Python 3.14

Появились template string literals (t-strings).

В отличие от f-strings, они:

• не возвращают готовую строку

• возвращают объект Template

• отдельно хранят текст и подставленные значения

Пример:

query = t"SELECT * FROM users WHERE name = {user_input}"

Теперь можно:

• получить все интерполяции
• проверить значения
• экранировать или валидировать их
• и только потом собрать финальный SQL

safe = safe_sql(query)

Результат:

• вредоносный ввод очищается
• SQL-инъекции блокируются
• таблицы остаются на месте

Почему это важно

f-strings - быстрые, но опасные для SQL.

t-strings позволяют сохранить удобство шаблонов и добавить контроль безопасности.

Python движется к безопасным шаблонам по умолчанию, меньше ручной защиты, меньше уязвимостей в продакшене.

📲Max

@pythonl

🎥🚀 MOVA: Инновационная генерация видео и аудио

MOVA — это открытая модель, которая синхронно генерирует видео и аудио, устраняя проблемы каскадных пайплайнов. Она обеспечивает высокое качество и точную синхронизацию губ и звуковых эффектов, предлагая пользователям мощный инструмент для создания контента.

🚀Основные моменты:
- Бимодальная генерация: видео и аудио создаются одновременно.
- Высокая точность синхронизации губ и звуковых эффектов.
- Полностью открытый исходный код и доступные веса модели.
- Архитектура с асимметричными двойными башнями для лучшего взаимодействия модальностей.

📌 GitHub: https://github.com/OpenMOSS/MOVA

#python