Python Portal | Программирование

Если видишь одну и ту же переменную по обе стороны and, обрати внимание на этот синтаксический сахар:

    
        x, y, z = 20, 15, 3

# Традиционный способ с 'and'
if x > y and y > z:
    ...

# Питоничный способ — цепное сравнение
if x > y > z:
    ...{}
    

👉 @PythonPortal

Если тебе нужны 3+ вложенных цикла — остановись и отрефактори. Глубокую вложенность лучше избегать: такой код сложнее читать и поддерживать. Цель всегда одна — читаемость и поддерживаемость. Если ловишь себя на глубокой вложенности, остановись и подумай, можно ли сделать это понятнее. Использование библиотеки часто будет лучшей альтернативой. 👉 @PythonPortal

У вас больше не будет возможности попасть в ШАД в этом году. Школа анализа данных от Яндекса — бесплатная двухлетняя программа по машинному обучению, Data Science, анализу данных и ИИ. Внутри — сильная база, практические задачи из индустрии, преподаватели из Яндекса и мощное комьюнити. Поступить можно по двум трекам: классическому, где нужно пройти 3 этапа отбора, и альтернативному — для специалистов с опытом. Учиться можно офлайн, гибридно или онлайн. Отбор сложный, но ваша карьера вас точно поблагодарит. Анкету нужно подать до 3 мая включительно. По этой ссылке

Использую Claude Opus 4.7, чтобы отцентрировать div

Чёрт… хакеры это точно оценят. Кто-то выложил в опенсорс универсальный тулкит для взлома, который объединяет все основные инструменты пентеста в одно CLI-меню. Ставишь один раз — и сразу получаешь доступ к инструментам из всех категорий: анонимность, сбор информации, атаки на беспроводные сети, подбор паролей, сканирование веба, фреймворки эксплуатации, генерация полезной нагрузки и т.д. Называется HackingTool. → Одно меню запускает Tor, Anonsurf, Macchanger и цепочки прокси за секунды → Включает Nmap, Dracnmap, RED HAWK и ReconSpider для полной разведки сети → Содержит SQLMap, XSStrike, WPScan и SecretFinder для эксплуатации веба → Есть John the Ripper, Hashbuster и BruteX для атак на пароли 51K звёзд. Работает на любом Linux-дистрибутиве. Полностью опенсорс. 👉 @PythonPortal

GitHub-репозитории, чтобы прокачать Python

- Веб-разработка с Django — https://github.com/django/django - Инструментарий для Data Science — https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book - Алгоритмические задачи — https://github.com/TheAlgorithms/Python - Рецепты машинного обучения — https://github.com/ageron/handson-ml2 - Лучшие практики тестирования — https://github.com/pytest-dev/pytest - Скрипты для автоматизации — https://github.com/soimort/you-get - Продвинутые концепции Python — https://github.com/faif/python-patterns

Кидайте в закладки и делитесь с коллегами 🌟 👉 @PythonPortal

F = q(E + v \times B) Наблюдать, как сила Лоренца из абстракции из учебника превращается в 30 000 об/мин в реальном времени — чистый дофамин. В какой-то момент поток магнитного поля уже воспринимается как физическое размытие. Большинство видит «крутящуюся игрушку», но по факту это векторное произведение скорости и магнитного поля, дающее силу, создающую момент на якоре. Это и есть практическое проявление уравнений Максвелла — не формулы, а реальная физика в работе. Это демонстрация базового принципа работы коллекторных электродвигателей постоянного тока. 👉 @PythonPortal

MIT сделал ход, который ставит под сомнение ставки индустрии на рост контекстного окна. Они решили проблему памяти не увеличением «окна», а сменой модели работы с данными. Проблема. У любой модели есть предел — контекстное окно. При его переполнении возникает деградация качества: факты теряются, связи между частями текста исчезают, ответы становятся хуже. Это называют «деградацией контекста». Что делали раньше. RAG (генерация с извлечением): - документ режется на чанки - хранится во внешнем хранилище - перед запросом извлекаются «релевантные» куски Проблемы: - извлечение делает предположение до чтения - ошибки в выборе → модель не видит нужные данные - связи между частями документа разрушаются Подход MIT. Документ не помещается в контекст вообще. Он хранится вне модели, например как переменная. Модели сообщается, что данные существуют и как к ним обращаться. Дальше модель: - пишет код для поиска - использует регулярные выражения - извлекает нужные фрагменты - подгружает только релевантные части Ключевой момент. Обработка становится рекурсивной: - модель находит релевантные участки - запускает подзадачи (сабагенты) для их анализа - агрегирует результат Нет сжатия, нет потерь, нет переполнения контекста. Результаты. - обработка до ~10 млн токенов - значительный прирост качества на задачах с длинным контекстом - стоимость сопоставима с обычными запросами Вывод. Фокус смещается: не «сколько текста держать в голове», а «как эффективно к нему обращаться». Модель начинает работать как разработчик с доступом к данным: поиск → извлечение → анализ → агрегация. Ссылки: - Статья: http://arxiv.org/abs/2512.24601 - Код: http://github.com/alexzhang13/rlm 👉 @PythonPortal

Райан — лучший, делает божью работу 👉 @PythonPortal

Разработчик на Rust фактически «убил» Headless Chrome. Проект называется Obscura — браузер без графического интерфейса с открытым исходным кодом, изначально заточенный под ИИ-агентов и масштабный скрейпинг. Chrome vs Obscura: - Память: 200MB+ → 30MB - Бинарник: 300MB+ → 70MB - Загрузка страницы: 500ms → 85ms - Старт: 2s → мгновенно - Антидетект: отсутствует → встроен Один бинарник. Без Node, без Chrome, без зависимостей. Стелс-режим: → Рандомизация отпечатка на каждую сессию (GPU, canvas, аудио, батарея) → 3 520 трекер-доменов заблокированы по умолчанию → navigator.webdriver замаскирован под реальный Chrome → Маскирование нативных функций, чтобы детекторы не могли их определить Подменяет Puppeteer и Playwright через протокол отладки Chrome. Без изменений кода. Если используются агенты или серьёзный скрейпинг в масштабе — репозиторий даёт прямую выгоду. Полностью open source. 👉 @PythonPortal