Python

🧩 dataclass vs Pydantic - большая разница в валидации данных Когда ваши Python-модели растут, dataclass быстро превращается в ад из if-else внутри post_init: ❌ ручные проверки ❌ раздувающийся код ❌ сложнее читать и поддерживать Pydantic решает это элегантно: ✅ встроенные ограничения прямо в определении полей ✅ автоматическая валидация ✅ понятные сообщения об ошибках То, что dataclass требует вручную - Pydantic делает автоматически. Если вы работаете с API, формами, БД или конфигурациями - Pydantic почти всегда лучше выбор. @pythonl

👩‍💻 Репозиторий с вопросами для собеседований по Python без воды и сюрпризов Собеседование по Python - это не только рассказ про проекты. Чаще всего проверяют базу и понимание деталей: почему is — не ==, как работают генераторы, что происходит с памятью и где подводные камни ООП. Для этого есть отличный репозиторий python_interview_questions. Что внутри 📌 - часто задаваемые вопросы для junior, middle и выше - теория с понятными объяснениями - примеры кода, а не сухие определения - темы от синтаксиса до внутренних механизмов Python Зачем он реально полезен ⚡️ - помогает разобраться в «подкапотной» логике языка - учит формулировать ответы, а не просто знать факт - идеально подходит для быстрого повторения перед интервью - снижает риск растеряться на каверзных вопросах Хороший способ системно подготовиться к Python-собесу и понять, где у тебя слабые места. https://github.com/yakimka/python_interview_questions

🎤 Инновационная система распознавания речи Fun-ASR Fun-ASR — мощная модель распознавания речи, обученная на миллионах часов аудиоданных. Она поддерживает 31 язык и обеспечивает высокую точность в сложных условиях, таких как шумные помещения. Модель адаптирована для профессиональных терминов в таких областях, как образование и финансы. 🚀 Основные моменты: - Высокая точность распознавания до 93% в шумных условиях. - Поддержка 31 языка с акцентом на восточноазиатские языки. - Оптимизация для распознавания диалектов и региональных акцентов. - Способность распознавать текст песен на фоне музыки. 📌 GitHub: https://github.com/FunAudioLLM/Fun-ASR @pythonl #python

📝 Редактирование PDF с помощью ИИ 🚀 Nano PDF - это инструмент командной строки для редактирования PDF-документов с использованием естественного языка. Он позволяет вносить изменения в слайды, добавлять новые и сохранять текстовый слой с помощью OCR. Работает на базе модели Gemini 3 Pro Image. 🚀 Основные моменты: - Редактирование слайдов по текстовым командам - Генерация новых слайдов в стиле существующих - Поддержка многопоточной обработки для повышения скорости - Сохранение текстового слоя с помощью OCR 📌 GitHub: https://github.com/gavrielc/Nano-PDF #python

🚀 TurboDiffusion - генерация видео в 100–205× быстрее на одной RTX 5090. Всего 1.8 секунды на качественное 5-секундное видео. Как это удалось: - SageAttention - Sparse-Linear Attention (SLA) - rCM Комбинация даёт редкий эффект: и скорость, и качество без компромиссов. Это уже не демо-магия, а реальный шаг к быстрому локальному video generation. GitHub: https://github.com/thu-ml/TurboDiffusion @pythonl

🚀 AI Agents for Android Apps Библиотека для автоматизации работы с нативными Android-приложениями. Идеально подходит для мобильных рабочих процессов в логистике, экономике на заказ и других отраслях, где ноутбук неуместен. Позволяет значительно ускорить выполнение задач и сократить затраты. 🚀 Основные моменты: - Автоматизация процессов на Android-устройствах - Снижение затрат на 95% по сравнению с традиционными методами - Поддержка различных мобильных приложений - Быстрая реакция — менее 1 секунды на действие - Идеально для логистики и мобильного обслуживания 📌 GitHub: https://github.com/actionstatelabs/android-action-kernel

🚀 PyTogether - Google Docs для Python-кода PyTogether - это браузерная IDE для Python с совместной работой в реальном времени. Несколько человек могут писать и запускать код одновременно, видеть курсоры друг друга и общаться прямо внутри редактора. Что умеет: • Совместное редактирование Python-кода (live-collaboration) • Запуск Python прямо в браузере через Pyodide • Чат и голосовая связь внутри IDE • Живые курсоры, выделения и заметки • Простая авторизация и проекты для команд • Никакой установки — всё работает в браузере Кому подойдёт: • Обучение и менторство • Парное программирование • Онлайн-курсы и воркшопы • Быстрые разборы кода и собесы Технологии под капотом: Python (Django, DRF), WebSockets + Y.js для синхронизации, React + CodeMirror, Redis и PostgreSQL. Всё open-source под MIT-лицензией. Хороший пример того, как современные web-технологии превращают IDE в социальный инструмент для обучения и командной работы. https://github.com/SJRiz/pytogether

Автоматизируйте 80% ручной работы с помощью Python ✋ А именно: 🧩 избавьтесь от рутины и ошибок 🧩 ускорьте рабочие процессы 🧩 освободите время для более интересных дел 🧩 повысьте эффективность работы с инфраструктурой и свою ценность как инженера Все это — с помощью курса «Python для инженеров». Это обучение, заточенное на инженеров — в нём нет ничего лишнего, только то, что необходимо именно вам. Выбирайте любой из трех форматов: ✅ Соло, если вы уверены в своих силах и не нуждаетесь в фидбеке ✅ Эксперт, если вам нужен код-ревью от экспертов и сертификат об обучении ✅ Эксперт+, если вам нужен закрытый Telegram-чат с экспертами и итоговый проект для портфолио Познакомиться с программой и выбрать подходящий формат — по ссылке ⬅️

🚀 PyTogether - Google Docs для Python-кода PyTogether - это браузерная IDE для Python с совместной работой в реальном времени. Несколько человек могут писать и запускать код одновременно, видеть курсоры друг друга и общаться прямо внутри редактора. Что умеет: • Совместное редактирование Python-кода (live-collaboration) • Запуск Python прямо в браузере через Pyodide • Чат и голосовая связь внутри IDE • Живые курсоры, выделения и заметки • Простая авторизация и проекты для команд • Никакой установки — всё работает в браузере Кому подойдёт: • Обучение и менторство • Парное программирование • Онлайн-курсы и воркшопы • Быстрые разборы кода и собесы Технологии под капотом: Python (Django, DRF), WebSockets + Y.js для синхронизации, React + CodeMirror, Redis и PostgreSQL. Всё open-source под MIT-лицензией. Хороший пример того, как современные web-технологии превращают IDE в социальный инструмент для обучения и командной работы. https://github.com/SJRiz/pytogether @pythonl

Новая работа MIT: LLM, который видит и меняет состояние Python В MIT предложили подход, при котором языковая модель работает не только с текстом, а напрямую с живым состоянием Python-кода - переменными, объектами в памяти и текущей точкой выполнения. Подход называется NIGHTJAR. Главный результат В экспериментах NIGHTJAR сократил объем кода в среднем на 39.6% без потери корректности. В чем была проблема Обычная LLM: - читает текст - генерирует текст - не видит реальные данные программы Поэтому типичный пайплайн выглядит так: - данные сериализуются в текст - отправляются модели - ответ парсится - программа вручную обновляется Много glue-кода, много мест для ошибок. Что меняет совместное состояние Shared state полностью меняет модель взаимодействия: - LLM может читать и писать переменные - изменять объекты прямо в памяти - останавливать и пропускать циклы - работать с текущим состоянием выполнения Модель не «рассуждает о коде», она с ним взаимодействует. Как это реализовано LLM не получает прямой доступ к памяти. Она отправляет небольшие команды: - прочитать переменную - записать значение - обновить объект - выйти из цикла Python-обработчик выполняет эти команды. Такой контракт авторы называют natural function interface. Результаты На бенчмарке SPSBench с 25 программами: - корректность осталась на уровне ручной интеграции или выше - код стал заметно короче - но время выполнения иногда росло до 4.3 раза Причина проста - каждое обращение к состоянию может требовать отдельного вызова модели. Почему это важно - меньше шаблонного glue-кода - проще писать сложную логику с участием LLM - шаг к более тесной интеграции AI и runtime - фундамент для новых агентных и интерактивных систем Это не про ускорение. Это про изменение архитектуры взаимодействия между программой и моделью. 📌 Статья: arxiv.org/abs/2512.14805 #AI #LLM #Python