🚀 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

🐍 Хитрая задача на Python для опытных разработчиков

🔹 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

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

👉 Удаление фона изображения на Python

🐳 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:

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

📊 Шпаргалка по Python-профайлингу: как найти узкие места в коде

Разбираем 4 мощных инструмента для анализа производительности и памяти в Python.

🧠 `cProfile` — встроенный профайлер времени

✅ Показывает, сколько времени тратится на каждую функцию
✅ Идеально для быстрого анализа

python -m cProfile your_script.py

Форматированный вывод с pstats:

python -m cProfile -o result.prof your_script.py
python -m pstats result.prof

Для Jupyter:

%load_ext cprofile
%cprofile some_function()

🐍 py-spy — суперлёгкий sampling-профайлер

✅ Не требует изменений в коде
✅ Работает с чужими процессами
✅ Без тормозов, можно запускать в проде

py-spy top --pid <PID>
py-spy record -o profile.svg -- python your_script.py

👉 Показывает flame graph: удобная визуализация bottleneck-функций.

🔥 `Scalene` — профайлинг CPU, памяти и аллокаций

✅ Отслеживает:
- сколько времени тратит CPU
- где происходят аллокации
- сколько памяти реально используется

pip install scalene
scalene your_script.py

👉 Выделяет проблемные строки, показывает выделение памяти по строчкам кода, а не только по функциям.

🧮 `memory_profiler` — анализ использования памяти

✅ Показывает, сколько памяти потребляет каждая строка
✅ Полезен для data science скриптов

pip install memory-profiler

Добавь декоратор:

from memory_profiler import profile

@profile
def my_func():
    ...

Запуск:

python -m memory_profiler your_script.py

💡 Как выбрать?

| Инструмент | Что профилирует | Подходит для |
|--------------------|----------------------|------------------------------|
| `cProfile` | Время (встроенно) | Быстрый старт, базовый анализ |
| `py-spy` | Время (sampling) | Прод, чужие процессы, flame graphs |
| `Scalene` | Время + память + аллокации | Глубокий анализ по строкам |
| `memory_profiler` | Только память | Data science, отладка RAM |

🎯 5 ИИ-проектов, которые ты можешь собрать за выходные

Хочешь прокачать навыки ML и Python без математики и Kaggle? Лови 5 готовых идей, которые можно собрать за 1–2 дня:

🔹 Голосовой ассистент — Whisper + GPT + озвучка
🔹 Чат-бот для PDF — LangChain + FAISS + OpenAI
🔹 Генератор картинок — Stable Diffusion + Gradio
🔹 Подписи к фото — BLIP + HuggingFace
🔹 TL;DR бот — BART или GPT для суммаризации текста

✅ Примеры кода
✅ Деплой на HuggingFace / Streamlit
✅ Всё реально собрать за выходные

📎 Забирай гайд — и добавь проекты в резюме: «AI developer: checked»

@pythonl

from contextlib import contextmanager
import sys
import io

@contextmanager
def capture_stdout():
    old_stdout = sys.stdout
    sys.stdout = buffer = io.StringIO()
    try:
        yield buffer
    finally:
        sys.stdout = old_stdout

# Пример использования
with capture_stdout() as out:
    print("Это вывод, который перехвачен")

captured_output = out.getvalue()
print("Перехваченный текст:", captured_output)

🧠 Объяснение:
Этот хак позволяет временно перенаправить стандартный вывод print() внутрь объекта StringIO, чтобы «тихо» перехватить и сохранить его. Полезно для:

• тестирования CLI-приложений
• логирования скрытого вывода
• подавления шума в stdout во время исполнения кода

Работает как контекстный менеджер, не требует сторонних библиотек, и легко встраивается в production-код.

🔍 В Яндекс Поиске появились технологии Алисы: теперь он рассуждает в ответ на вопрос и генерирует контент

Поиск Яндекса обновился. Там появился режим рассуждений, возможность генерировать контент, получать развёрнутые ответы, и помогать с выбором товаров. Всё это — благодаря объединению с технологиями Алисы, которые унаследовали и расширили возможности Нейро.

Что поменялось:
— Новые ответы Алисы:готовая небольшая статья с картинками, видео и ссылками на источники.
— Можно попросить сгенерировать текст или картинку прямо в поисковой строке — например, по запросам “напиши” или “нарисуй”.
— Появился режим рассуждений: для сложных задач, где важно углубиться в тему. В этом режиме Алиса тратит больше времени на анализ информации, задействует больше источников и может дать ответ в виде таблицы. Пользователь может посмотреть, как она подходит к задаче и какие выводы делает.
— Пользователи Браузера теперь могут задавать Алисе вопросы не только в Поиске, но и по открытой веб-странице. Она проанализирует текст на сайте и даст ёмкий ответ со ссылками на конкретные фрагменты.

Эти большие обновления — результат работы сразу нескольких команд. Команда Яндекс Поиска создает LLM технологии в поиске, проектирует интерфейсы, создает инфраструктуру, позволяющую сервису работать бесперебойно 24/7.

Сейчас перед командой стоят новые амбициозные задачи, поэтому она расширяется и ищет:
→ Разработчика на C++ в YandexGPT;
→ Тимлида в Финансы.

Если интересно создавать продукт, которым ежедневно пользуются десятки миллионов людей, и развивать ИИ на мировом уровне — ищите вакансии выше.

Реклама. ООО "Яндекс". ИНН 7736207543