🔧 telegram-member-adder-scrapper
▪ Автор: takitakir
▪ Репозиторий: telegram-member-adder-scrapper
Описание:
Этот проект представляет собой скрипт для Telegram, который сочетает две ключевые функции:
1️⃣ Сбор участников (scraper):
Извлекает список пользователей из открытых Telegram-групп.
Полученные данные можно сохранять для дальнейшего использования.
2️⃣ Добавление участников (adder):
Позволяет массово добавлять собранных пользователей в целевую группу Telegram.
Поддерживает добавление через несколько аккаунтов, что снижает риск блокировки.
Особенности:
▪ Автоматизация с помощью Telethon (Telegram API).
▪ Поддержка мультиаккаунтов для обхода лимитов Telegram.
▪ Простая конфигурация через config.data файл.
▪ Возможность фильтровать участников по различным критериям.
▪ Логирование процесса добавления и ошибок.
Применение:
💡 Проект используется для маркетинговых задач, прироста аудитории в Telegram-группах и быстрой миграции участников между чатами.
Важно:
🚫 Telegram строго запрещает массовое добавление пользователей без их согласия. Использование такого скрипта может привести к блокировке аккаунта или юридическим последствиям. Проект предоставлен только в образовательных целях.
👉 Github
▪ Автор: takitakir
▪ Репозиторий: telegram-member-adder-scrapper
Описание:
Этот проект представляет собой скрипт для Telegram, который сочетает две ключевые функции:
1️⃣ Сбор участников (scraper):
Извлекает список пользователей из открытых Telegram-групп.
Полученные данные можно сохранять для дальнейшего использования.
2️⃣ Добавление участников (adder):
Позволяет массово добавлять собранных пользователей в целевую группу Telegram.
Поддерживает добавление через несколько аккаунтов, что снижает риск блокировки.
Особенности:
▪ Автоматизация с помощью Telethon (Telegram API).
▪ Поддержка мультиаккаунтов для обхода лимитов Telegram.
▪ Простая конфигурация через config.data файл.
▪ Возможность фильтровать участников по различным критериям.
▪ Логирование процесса добавления и ошибок.
Применение:
💡 Проект используется для маркетинговых задач, прироста аудитории в Telegram-группах и быстрой миграции участников между чатами.
Важно:
🚫 Telegram строго запрещает массовое добавление пользователей без их согласия. Использование такого скрипта может привести к блокировке аккаунта или юридическим последствиям. Проект предоставлен только в образовательных целях.
👉 Github
Forwarded from Machinelearning
Tencent выпустила HunyuanCustom, фреймворк, который не только генерирует видео по заданным условиям, но и умеет сохранять консистентность субъектов, будь то человек, животное или предмет. Модель справляется даже с мультисубъектными сценами: в демо-роликах люди естественно взаимодействуют с предметами, а текст на упаковках не плывет между кадрами.
В основе модели лежит улучшенный механизм слияния текста и изображений через LLaVA. Например, если вы загружаете фото женщины в платье и текст «танцует под дождем», система анализирует оба инпута, связывая описание с визуальными деталями.
Но главное - это модуль временной конкатенации: он «растягивает» особенности изображения вдоль временной оси видео, используя 3D-VAE. Это помогает избежать «прыгающих» лиц или внезапных изменений фона, проблемы, которая характерна даже для топовых моделей видеогенерации.
Tencent переработали и пайплайн аудио. Для синхронизации звука с движениями губ или действиями в кадре HunyuanCustom использует AudioNet, модуль, который выравнивает аудио- и видеофичи через пространственное кросс-внимание.
Фреймворк поддерживает возможность замены объекта в готовом ролике (скажем, подставить новую модель кроссовок в рекламу), модель сжимает исходное видео в латентное пространство, выравнивает его с шумными данными и встраивает изменения без артефактов на границах.
Экспериментальные тесты показали, что HunyuanCustom обходит конкурентов по ключевым метрикам. Например, Face-Sim (сохранение идентичности лица) у Tencent — 0.627 против 0.526 у Hailuo, а с Keling, Vidu, Pika и Skyreels разрыв еще больше.
⚠️ Для работы модель требует минимум 24 ГБ видеопамяти для роликов 720p, но чтобы раскрыть все возможности, разработчики рекомендуют 80 ГБ VRAM.
Код и чекпоинты уже доступны в открытом доступе, а в репозитории есть примеры запуска как на нескольких GPU, так и в экономном режиме для потребительских видеокарт.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Video #HunyuanCustom #Tencent
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🐍 Python-задача с подвохом: “Список-призрак”
📘 Условие
Посмотри на этот код:
❓ Вопрос:
Что выведет программа и почему?
🔍 Варианты ответа:
А)
Б)
В)
✅ Правильный ответ: Б
Почему?
💥 Подвох: аргумент
📌 То есть каждый вызов
✅ Как исправить:
Теперь каждый вызов создаёт новый список, если его не передали явно.
⚠️ Подвох
• Аргументы по умолчанию вычисляются один раз
• Это работает и с
• Даже опытные Python-разработчики иногда "попадаются" на этом
🎯 Отлично подходит для проверки глубокого понимания поведения функций в Python.
📘 Условие
Посмотри на этот код:
def append_item(item, lst=[]):
lst.append(item)
return lst
result1 = append_item(1)
result2 = append_item(2)
result3 = append_item(3)
print(result1)
print(result2)
print(result3)
❓ Вопрос:
Что выведет программа и почему?
🔍 Варианты ответа:
А)
[1]
[2]
[3]
Б)
[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]
В)
[3]
[3]
[3]
✅ Правильный ответ: Б
Почему?
💥 Подвох: аргумент
lst=[]
— мутабельный объект, и он создаётся только один раз при определении функции, а не при каждом вызове.📌 То есть каждый вызов
append_item
модифицирует один и тот же список, который "помнит" все предыдущие элементы.✅ Как исправить:
def append_item(item, lst=None):
if lst is None:
lst = []
lst.append(item)
return lst
Теперь каждый вызов создаёт новый список, если его не передали явно.
⚠️ Подвох
• Аргументы по умолчанию вычисляются один раз
• Это работает и с
dict
, и с set
, и с любыми объектами • Даже опытные Python-разработчики иногда "попадаются" на этом
🎯 Отлично подходит для проверки глубокого понимания поведения функций в Python.
🗣 Мини-скрипт: говори по-русски своим клонированным голосом (Coqui TTS)
Вот минимальный Python-скрипт на базе модели
📦 Перед запуском установи зависимости:
📄 Сохрани этот код как
📌 Убедись, что:
- Файл
- Можно использовать речь любой длины (желательно от 1 минуты).
- Вводи любой текст на русском — результат будет с твоим голосом.
Вот минимальный Python-скрипт на базе модели
xtts_v2
от Coqui, который позволяет ввести текст на русском языке и получить аудиофайл с твоим клонированным голосом.📦 Перед запуском установи зависимости:
pip install TTS soundfile torchaudio
📄 Сохрани этот код как
russian_voice_clone.py
и запусти:
from TTS.tts.configs.xtts_config import XttsConfig
from TTS.tts.models.xtts import Xtts
# 📁 Путь к твоему голосовому файлу
voice_sample_path = "your_voice.wav"
# 📝 Ввод текста
text = input("Введите текст на русском: ")
# ⚙️ Загрузка модели
config = XttsConfig()
model = Xtts.init_from_config(config)
model.load_checkpoint("tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2")
# 🎤 Создание эмбеддинга
speaker_embedding = model.get_speaker_embedding(voice_sample_path)
# 🔊 Синтез речи
output_wav = model.tts(text, speaker_embedding=speaker_embedding)
# 💾 Сохранение
model.save_wav(output_wav, "output_russian.wav")
print("✅ Аудио сохранено как output_russian.wav")
📌 Убедись, что:
- Файл
your_voice.wav
формата: .wav
, 16 кГц, моно.- Можно использовать речь любой длины (желательно от 1 минуты).
- Вводи любой текст на русском — результат будет с твоим голосом.
Python уже покорен? А как насчет Django?
Один из ведущих провайдеров IT-инфраструктуры Selectel подготовил бесплатный мини-курс по Django. Программа начинается с создания и настройки простых проектов: блога и канбан-доски, а завершается подключением автоматических бэкапов.
Всего за час вы научитесь:
1️⃣ Работать с бэкендом и API
2️⃣ Создавать веб-приложение по шаблону от Django
3️⃣ Настраивать Nginx и Gunicorn
4️⃣ Автоматизировать резервное копирование
Переходите в Академию Selectel, чтобы начать изучение прямо сейчас
Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2Vtzqx3SoDv
Один из ведущих провайдеров IT-инфраструктуры Selectel подготовил бесплатный мини-курс по Django. Программа начинается с создания и настройки простых проектов: блога и канбан-доски, а завершается подключением автоматических бэкапов.
Всего за час вы научитесь:
Переходите в Академию Selectel, чтобы начать изучение прямо сейчас
Реклама. АО «Селектел», ИНН 7810962785, ERID: 2Vtzqx3SoDv
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Python/ django
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎮 Oh My ~God~ Git — необычная и полезная игра с открытым исходным кодом, которая помогает разобраться с GIT не через скучные туториалы, а с помощью наглядных карточек и геймплея.
🧠 В процессе ты:
• Поймёшь, как устроен GIT под капотом
• Научишься работать с ветками, коммитами, merge и rebase
• Запомнишь команды на практике, играя
📦 Игра доступна прямо в браузере: [ohmygit.org](https://ohmygit.org/)
💻 Или можно скачать и установить с GitHub: [github.com/git-learning-game/oh-my-git](https://github.com/git-learning-game/oh-my-git)
👾 Подходит как новичкам, так и тем, кто хочет освежить знания в игровой форме.
🧠 В процессе ты:
• Поймёшь, как устроен GIT под капотом
• Научишься работать с ветками, коммитами, merge и rebase
• Запомнишь команды на практике, играя
📦 Игра доступна прямо в браузере: [ohmygit.org](https://ohmygit.org/)
💻 Или можно скачать и установить с GitHub: [github.com/git-learning-game/oh-my-git](https://github.com/git-learning-game/oh-my-git)
👾 Подходит как новичкам, так и тем, кто хочет освежить знания в игровой форме.
🐍 Задача с подвохом для продвинутых Python-разработчиков
🔹 Уровень: Advanced
🔹 Темы: особенности
📌 Условие
Рассмотрим следующий код:
❓ Вопросы
1. Что будет выведено на экран?
2. Почему результат может оказаться неожиданным при использовании других вариантов реализации?
3. Что изменится, если использовать
🔍 Разбор
✅ Ожидаемый вывод:
🔧 Почему так происходит
-
- Для каждого нового ключа (`"a"` и
-
⚠️ Подвох
Если бы вместо
Тогда итог мог бы быть таким:
🧠 Вывод
- Никогда не используйте изменяемый объект напрямую как значение по умолчанию в
- Используй функции-фабрики, чтобы избежать общих ссылок между элементами.
- Проверяй поведение при работе со сложными структурами (`list`, `dict`) в качестве значений по умолчанию.
📌 Используй
🔹 Уровень: Advanced
🔹 Темы: особенности
defaultdict
, побочные эффекты, mutability, ловушки с list
и dict
📌 Условие
Рассмотрим следующий код:
from collections import defaultdict
def make_dict():
return {"count": 0}
d = defaultdict(make_dict)
d["a"]["count"] += 1
d["b"]["count"] += 1
d["a"]["count"] += 1
print(d)
❓ Вопросы
1. Что будет выведено на экран?
2. Почему результат может оказаться неожиданным при использовании других вариантов реализации?
3. Что изменится, если использовать
make_dict()
без функции-обёртки?🔍 Разбор
✅ Ожидаемый вывод:
defaultdict(<function make_dict at 0x...>, {'a': {'count': 2}, 'b': {'count': 1}})
🔧 Почему так происходит
-
defaultdict
вызывает make_dict()
каждый раз, когда ключа нет в словаре.- Для каждого нового ключа (`"a"` и
"b"`) создаётся **новый** словарь `{"count": 0}
.-
d["a"]["count"] += 1
увеличивает значение "count"
у собственного словаря a
.⚠️ Подвох
Если бы вместо
make_dict
использовали один и тот же объект (например, через `lambda: some_dict`), то все ключи ссылались бы на один и тот же словарь — и значения начали бы "перетекать" между ключами:
shared = {"count": 0}
d = defaultdict(lambda: shared)
Тогда итог мог бы быть таким:
{'a': {'count': 2}, 'b': {'count': 2}} # неожиданно!
🧠 Вывод
- Никогда не используйте изменяемый объект напрямую как значение по умолчанию в
defaultdict
. - Используй функции-фабрики, чтобы избежать общих ссылок между элементами.
- Проверяй поведение при работе со сложными структурами (`list`, `dict`) в качестве значений по умолчанию.
# Правильно:
defaultdict(lambda: {"count": 0})
# Ошибочно:
defaultdict(lambda: some_shared_dict)
📌 Используй
copy.deepcopy()
или фабричные функции, если создаёшь вложенные структуры.🚀 AЭРОДИСК ищет Senior Python-разработчика — в команду, где решают инженерные задачи, а не просто пишут код!
Что будешь делать:
— Разработка ядра СХД: репликация, метрокластеры, отказоустойчивость;
— Глубокая работа с Linux, сетями и архитектурой ПО;
— Погружение в продукт — от идеи до запуска;
— Кросс-функциональное взаимодействие с архитекторами, QA, DevOps;
📌 Что важно:
— Уверенный Python (3+ лет), Linux на уровне профи;
— Понимание сетей, систем хранения, архитектурных подходов;
— Желание копать вглубь, брать ответственность и расти;
👨💻 У нас:
— Сильная команда инженеров, обучение, внутренние митапы;
— Работа в офисе рядом с м. Калужская, ДМС, спорт, обучение, внутренний больничный;
👉 Подробнее
Здесь ты реально прокачаешься — и будешь делать крутой продукт.
Реклама. ООО "АЕРО ДИСК". ИНН 7731475010. erid: 2W5zFGyucEc
Что будешь делать:
— Разработка ядра СХД: репликация, метрокластеры, отказоустойчивость;
— Глубокая работа с Linux, сетями и архитектурой ПО;
— Погружение в продукт — от идеи до запуска;
— Кросс-функциональное взаимодействие с архитекторами, QA, DevOps;
📌 Что важно:
— Уверенный Python (3+ лет), Linux на уровне профи;
— Понимание сетей, систем хранения, архитектурных подходов;
— Желание копать вглубь, брать ответственность и расти;
👨💻 У нас:
— Сильная команда инженеров, обучение, внутренние митапы;
— Работа в офисе рядом с м. Калужская, ДМС, спорт, обучение, внутренний больничный;
👉 Подробнее
Здесь ты реально прокачаешься — и будешь делать крутой продукт.
Реклама. ООО "АЕРО ДИСК". ИНН 7731475010. erid: 2W5zFGyucEc
🐍 Хитрая задача на Python для опытных разработчиков
🔹 Уровень: Advanced
🔹 Темы: изменяемые объекты, ссылки, list multiplication, side effects
📌 Условие
Что выведет следующий код?
❓ Вопросы
1. Почему изменяется весь первый столбец, а не только
2. Как работает
3. Как правильно создать независимую матрицу 3×3 из нулей?
🔍 Разбор
✅ Ожидаемый (и удивительный!) вывод:
🔧 Почему так происходит
- Выражение
-
⚠️ Подвох
Это один из самых частых скрытых багов в Python, особенно при создании вложенных списков.
🧠 Решение
Нужно использовать генератор списка, чтобы создать три независимых объекта:
Теперь
📌 Всегда проверяй, создаёшь ли ты уникальные объекты, особенно если работаешь с вложенными структурами.
🔹 Уровень: Advanced
🔹 Темы: изменяемые объекты, ссылки, list multiplication, side effects
📌 Условие
Что выведет следующий код?
matrix = [[0] * 3] * 3
matrix[0][0] = 1
for row in matrix:
print(row)
❓ Вопросы
1. Почему изменяется весь первый столбец, а не только
[0][0]
? 2. Как работает
[[0]*3]*3
и почему это опасно? 3. Как правильно создать независимую матрицу 3×3 из нулей?
🔍 Разбор
✅ Ожидаемый (и удивительный!) вывод:
[1, 0, 0]
[1, 0, 0]
[1, 0, 0]
🔧 Почему так происходит
- Выражение
[[0] * 3] * 3
создаёт три ссылки на один и тот же вложенный список.-
matrix[0][0] = 1
меняет все строки, потому что они указывают на один и тот же объект в памяти.⚠️ Подвох
Это один из самых частых скрытых багов в Python, особенно при создании вложенных списков.
🧠 Решение
Нужно использовать генератор списка, чтобы создать три независимых объекта:
matrix = [[0] * 3 for _ in range(3)]
Теперь
matrix[0][0] = 1
затронет только первую строку:
[1, 0, 0]
[0, 0, 0]
[0, 0, 0]
📌 Всегда проверяй, создаёшь ли ты уникальные объекты, особенно если работаешь с вложенными структурами.
🧠 AI-репетитор: диктовка на слух с проверкой — учим язык с ИИ
Хочешь прокачать английский или французский, как в старой доброй школе — диктантами на слух? Только теперь вместо учителя — нейросеть, которая читает тебе текст клонированным голосом, а потом проверяет, насколько правильно ты всё понял и набрал.
📚 Это идеальный способ:
• тренировать восприятие на слух
• учить грамматику, орфографию и пунктуацию
• делать всё без учителя, когда удобно
🧰 Что умеет скрипт
1. Генерирует аудио по заданному тексту (можно голосом носителя или твоим клонированным)
2. Диктует текст — ты вводишь, что услышал
3. Проверяет результат, выводит ошибки, % совпадения
4. Даёт подробный разбор отличий
🔧 Установка зависимостей
🧪 Пример скрипта
🎯 Расширения, которые можно добавить
• использовать микрофон и распознавание речи (Whisper)
• генерировать несколько уровней сложности
• выводить количество ошибок по категориям: пунктуация, слова, пропуски
• озвучивать ошибки вслух после проверки
• вести личную статистику прогресса по дням
🧠 Зачем это нужно
• идеально для изучающих иностранные языки
• может использоваться как проверка ученика в интерактивной форме
• подойдёт даже для диктовок детям или взрослым
Хочешь прокачать английский или французский, как в старой доброй школе — диктантами на слух? Только теперь вместо учителя — нейросеть, которая читает тебе текст клонированным голосом, а потом проверяет, насколько правильно ты всё понял и набрал.
📚 Это идеальный способ:
• тренировать восприятие на слух
• учить грамматику, орфографию и пунктуацию
• делать всё без учителя, когда удобно
🧰 Что умеет скрипт
1. Генерирует аудио по заданному тексту (можно голосом носителя или твоим клонированным)
2. Диктует текст — ты вводишь, что услышал
3. Проверяет результат, выводит ошибки, % совпадения
4. Даёт подробный разбор отличий
🔧 Установка зависимостей
pip install TTS torchaudio gradio difflib
🧪 Пример скрипта
from TTS.tts.configs.xtts_config import XttsConfig
from TTS.tts.models.xtts import Xtts
import difflib
# Инициализация TTS
config = XttsConfig()
model = Xtts.init_from_config(config)
model.load_checkpoint("tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2")
# Текст диктанта
text = "Artificial intelligence is transforming education worldwide."
# Генерация речи
speaker_embedding = model.get_speaker_embedding("native_speaker.wav")
audio = model.tts(text, speaker_embedding=speaker_embedding)
model.save_wav(audio, "dictation.wav")
# Пользователь вводит услышанное
user_input = input("Введите, что вы услышали: ")
# Сравнение
diff = difflib.ndiff(text.split(), user_input.split())
print("\n📊 Сравнение:")
print("\n".join(diff))
# Расчёт точности
matcher = difflib.SequenceMatcher(None, text, user_input)
accuracy = matcher.ratio() * 100
print(f"\n✅ Точность: {accuracy:.2f}%")
🎯 Расширения, которые можно добавить
• использовать микрофон и распознавание речи (Whisper)
• генерировать несколько уровней сложности
• выводить количество ошибок по категориям: пунктуация, слова, пропуски
• озвучивать ошибки вслух после проверки
• вести личную статистику прогресса по дням
🧠 Зачем это нужно
• идеально для изучающих иностранные языки
• может использоваться как проверка ученика в интерактивной форме
• подойдёт даже для диктовок детям или взрослым
Forwarded from DevOps Docker
Расширенный_гайд_по_Docker_для_DevOps_специалистов_1_2.pdf
391.1 KB
• как устроен Docker изнутри
• как упаковать любое приложение в контейнер
• как запускать десятки сервисов одной командой
• как дебажить, оптимизировать и защищать контейнеры
• как не сойти с ума с volumes, networks и образами
Сохраняй и делись с коллегами, чтобы не потерять
@DevopsDocker
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
Спустя чуть больше двух месяцев, Tencent опубликовала веса и код инференса проекта HunyuanPortrait - системы на основе диффузионных моделей для создания реалистичных анимированных портретов.
На вход подается видео, с которого движения переносятся на целевое изображение для "оживления". Режима "тext-to-motion", судя по всему - нет.
Под капотом - набор моделей на основе SVD, DiNOv2, Arc2Face и YoloFace.
Разработчики уверяют, что инференс заводится на 24 Гб VRAM и их метод лучше контролирует анимацию и делает более плавные переходы между кадрами, чем существующие аналоги.
⚠️ WebUI нет, адаптации под ComfyUI - пока тоже нет.
# Clone repo
git clone https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanPortrait
# Install requirements
pip3 install torch torchvision torchaudio
pip3 install -r requirements.txt
# Run
video_path="your_video.mp4"
image_path="your_image.png"
python inference.py \
--config config/hunyuan-portrait.yaml \
--video_path $video_path \
--image_path $image_path
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #HunyuanPortrait
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Руководство_по_ускорению_и_оптимизации_Python_кода.pdf
264.6 KB
В этом руководстве рассмотрены продвинутые техники оптимизации Python-программ, особенно актуальные для backend-разработки.
Здесь разобрано профилирование, выбор структур данных и алгоритмов, эффективное использование стандартной библиотеки, оптимизацию циклов, применение таких инструментов как Numba/Cython/PyPy, параллелизм и асинхронность, работу с вводом-выводом, кеширование, обработку больших данных, компиляцию/упаковку кода и общие советы по написанию быстрого и поддерживаемого кода.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Создавай технологии, которые меняют рынок 💻
На AIFT учат не просто ИИ. Здесь создают людей, которые меняют финтех.
Магистратура от Сбера, РЭШ и Сколтеха — это экономика, финансы, машинное обучение, цифровой банкинг и реальный опыт.
Что ты получишь ⤵️
— проектную работу со Сбером
— самых сильных экспертов рынка
— доступ к инфраструктуре и карьерным возможностям
— стипендию и сразу два диплома
Поступай, пока набор открыт: до сентября 2025 👌
На AIFT учат не просто ИИ. Здесь создают людей, которые меняют финтех.
Магистратура от Сбера, РЭШ и Сколтеха — это экономика, финансы, машинное обучение, цифровой банкинг и реальный опыт.
Что ты получишь ⤵️
— проектную работу со Сбером
— самых сильных экспертов рынка
— доступ к инфраструктуре и карьерным возможностям
— стипендию и сразу два диплома
Поступай, пока набор открыт: до сентября 2025 👌
🐳 Зачем и как контейнеризировать Python-приложения?
Контейнеризация — не просто модный DevOps-термин. Это способ упаковать твоё Python-приложение так, чтобы оно запускалось одинаково везде — локально, на сервере и в облаке.
🔥 Зачем это нужно:
▪ никакого "у меня работает, а у него — нет"
▪ изолированные зависимости и окружение
▪ быстрый деплой и масштабирование
▪ меньше багов при переносе между средами
📦 Простой Dockerfile для Python:
🧪 Дальше всё просто:
🎯 Добавь .dockerignore, настрой .env, используй docker-compose, а для продакшена — оптимизируй образ под размер и безопасность.
📌 Если твой Python-проект всё ещё живёт в "сыром" виде — пора пересесть на контейнеры.
🔗 Полный гайд:
https://www.kdnuggets.com/why-how-to-containerize-your-existing-python-apps
Контейнеризация — не просто модный DevOps-термин. Это способ упаковать твоё Python-приложение так, чтобы оно запускалось одинаково везде — локально, на сервере и в облаке.
🔥 Зачем это нужно:
▪ никакого "у меня работает, а у него — нет"
▪ изолированные зависимости и окружение
▪ быстрый деплой и масштабирование
▪ меньше багов при переносе между средами
📦 Простой Dockerfile для Python:
FROM python:3.10-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python", "main.py"]
🧪 Дальше всё просто:
docker build -t my-python-app .
docker run -it my-python-app
🎯 Добавь .dockerignore, настрой .env, используй docker-compose, а для продакшена — оптимизируй образ под размер и безопасность.
📌 Если твой Python-проект всё ещё живёт в "сыром" виде — пора пересесть на контейнеры.
🔗 Полный гайд:
https://www.kdnuggets.com/why-how-to-containerize-your-existing-python-apps