22 мая(в четверг) в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Собес проведет Вадим Пуштаев, ex. head of backend в
Как это будет:
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqwFUCLU
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
На GitHub и в preprint на arXiv появилась новая работа от исследователей из Berkeley — PyRoki (Python Robot Kinematics Toolkit). Это мощный, гибкий и кроссплатформенный инструмент на Python для задач оптимизации в робототехнике.
🔧 Что такое PyRoki?
PyRoki — это:
- 📦 Модульная архитектура
Разделение переменных оптимизации и функций стоимости (costs) позволяет комбинировать задачи IK, планирования траектории, ретаргетинга и многое другое — без повторения кода.
- ⚙️ Дифференцируемая кинематика
Поддержка URDF-моделей, автоматическое создание collision-примитивов (например, капсул), работа с NumPy и JAX.
- 🚀 Поддержка CPU, GPU и TPU
Высокая производительность и масштабируемость на любых вычислительных устройствах.
- 🧠 Оптимизация на многообразиях (Lie-группы)
Встроенный алгоритм Levenberg–Marquardt даёт устойчивую и быструю сходимость даже для сложных конфигураций.
📊 Результаты
- Быстрее cuRobo на 1.4–1.7x при решении задач IK в батче.
- Более точные результаты при меньших вычислительных затратах.
- Интерактивный визуализатор (на базе `viser`) для отладки и анализа.
📁 Примеры использования
PyRoki включает в себя готовые сценарии:
- инверсная кинематика (IK)
- бимануальные манипуляции
- мобильные платформы
- ретаргетинг движений гуманоидов
- учёт столкновений
- online-планирование и управление
🚀 Установка
git clone https://github.com/chungmin99/pyroki.git
cd pyroki
pip install -e .
Требуется Python 3.12+ (частичная поддержка Python 3.10–3.11).
PyRoki — это:
- 📐 Удобный фреймворк для исследований в области робототехники.
- 🛠️ Подходит как для академических, так и для прикладных задач.
- 🌐 Гибкий и масштабируемый — от одного робота до больших motion-баз.
Если интересен пример интеграции с ROS, Gazebo или симуляцией цифрового двойника — дай знать, покажу!
🔗 Репозиторий
#Python #Robotics #Kinematics #InverseKinematics #MotionPlanning #OpenSource
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 AЭРОДИСК ищет Senior Python-разработчика для сложных и прокачивающих задач в разработке СХД!
Хочешь:
— Работать над репликацией, метрокластером и высоконагруженными системами?
— Глубоко погрузиться в Linux, сетевые протоколы и архитектуру ПО?
— Решать нетривиальные задачи, влияя на масштабные инфраструктурные решения?
— Прокачивать скилы в команде с крутыми инженерами и архитекторами?
📌 Нужно:
— Python (от 3 лет), Linux — экспертно
— Понимание сетей, репликации, системной архитектуры
— SQL/NoSQL, работа с техдокументацией на английском.
🧠 Прокачка:
— Живое общение, обучение за счёт компании, конференции
— Чёткий рост, внутренняя экспертиза, развитие в enterprise-инфраструктуре
💼 Офис в БЦ "Кругозор", соцпакет, гибкий график
👉 Подробнее и отклик
🔥 Скучно не будет — будет интересно и мощно.
Реклама. ООО "АЕРО ДИСК". ИНН 7731475010. erid: 2W5zFGsyf7E
Хочешь:
— Работать над репликацией, метрокластером и высоконагруженными системами?
— Глубоко погрузиться в Linux, сетевые протоколы и архитектуру ПО?
— Решать нетривиальные задачи, влияя на масштабные инфраструктурные решения?
— Прокачивать скилы в команде с крутыми инженерами и архитекторами?
📌 Нужно:
— Python (от 3 лет), Linux — экспертно
— Понимание сетей, репликации, системной архитектуры
— SQL/NoSQL, работа с техдокументацией на английском.
🧠 Прокачка:
— Живое общение, обучение за счёт компании, конференции
— Чёткий рост, внутренняя экспертиза, развитие в enterprise-инфраструктуре
💼 Офис в БЦ "Кругозор", соцпакет, гибкий график
👉 Подробнее и отклик
🔥 Скучно не будет — будет интересно и мощно.
Реклама. ООО "АЕРО ДИСК". ИНН 7731475010. erid: 2W5zFGsyf7E
🐍 Задача с подвохом: mutable default arguments в Python
🔹 Уровень: Advanced
🔹 Темы: изменяемые аргументы по умолчанию, функции, ловушки с
📌 Условие
Что выведет следующий код?
❓ Вопросы
1. Почему результат выглядит неожиданно?
2. Как исправить это поведение?
3. Когда стоит использовать изменяемые аргументы по умолчанию — если вообще стоит?
🔍 Разбор
✅ Ожидаемый вывод:
🔧 Почему так происходит
- Аргументы по умолчанию вычисляются один раз — во время определения функции, а не при каждом вызове.
- Значение
- Все вызовы
⚠️ Подвох
Это один из самых коварных багов в Python, особенно среди начинающих — кажется, что
🧠 Вывод
- Никогда не используй изменяемые типы (list, dict, set) как значения по умолчанию.
- Вместо этого используй
✅ Тогда вывод будет:
📌 Это правило относится ко всем изменяемым типам:
🔹 Уровень: Advanced
🔹 Темы: изменяемые аргументы по умолчанию, функции, ловушки с
list
и dict
📌 Условие
Что выведет следующий код?
def append_to_list(value, my_list=[]):
my_list.append(value)
return my_list
print(append_to_list(1))
print(append_to_list(2))
print(append_to_list(3))
❓ Вопросы
1. Почему результат выглядит неожиданно?
2. Как исправить это поведение?
3. Когда стоит использовать изменяемые аргументы по умолчанию — если вообще стоит?
🔍 Разбор
✅ Ожидаемый вывод:
[1]
[1, 2]
[1, 2, 3]
🔧 Почему так происходит
- Аргументы по умолчанию вычисляются один раз — во время определения функции, а не при каждом вызове.
- Значение
my_list=[]
создаётся один раз и затем используется повторно при всех вызовах.- Все вызовы
append_to_list
изменяют один и тот же список.⚠️ Подвох
Это один из самых коварных багов в Python, особенно среди начинающих — кажется, что
my_list
должен быть новым на каждый вызов, но это не так.🧠 Вывод
- Никогда не используй изменяемые типы (list, dict, set) как значения по умолчанию.
- Вместо этого используй
None
и создавай новый объект вручную:
def append_to_list(value, my_list=None):
if my_list is None:
my_list = []
my_list.append(value)
return my_list
✅ Тогда вывод будет:
[1]
[2]
[3]
📌 Это правило относится ко всем изменяемым типам:
[]
, {}
, set()
и кастомные классы.🛡 StarGuard — умный аудит GitHub-репозиториев прямо из консоли
Открытый проект — это мощный CLI-инструмент на Python, который автоматически анализирует open-source репозитории и помогает выявить:
🔸 фальшивые звёзды
🔸 всплески активности
🔸 опасные зависимости
🔸 лицензии с подвохом
🔸 подозрительный код и токсичных контрибьюторов
📊 Что делает StarGuard
✅ Обнаруживает аномалии звёзд
— Вычисляет резкие всплески популярности с помощью BurstDetector и медианного отклонения.
— Определяет подозрительных пользователей с «пустыми» профилями и новыми аккаунтами.
✅ Анализирует зависимости и SBOM
— Поддержка PyPI, npm, Maven, Go, Ruby
— Предупреждает об unpinned-пакетах и git-зависимостях
✅ Проверяет лицензии
— Выявляет несовместимости (например, AGPL внутри MIT)
— Предупреждает о скрытых ограничениях
✅ Оценивает контрибьюторов
— Проверяет концентрацию коммитов
— Определяет "одиночек", на которых держится проект
✅ Сканирует код на опасные паттерны
— Обнаруживает
🚀 Как использовать
🔹 Без GitHub-токена работает, но лимит — 60 запросов/час
🔹 С
🎯 Кому полезно
• DevOps-командам — для верификации OSS-зависимостей
• Безопасникам — для быстрой проверки на supply chain угрозы
• Инвесторам — чтобы не попасть на проекты с "накрученной" популярностью
• Open Source авторам — для прозрачности и Trust Badge
🔗 GitHub
💡 Инструмент, который показывает, что за красивыми графиками звёзд часто стоит маркетинг, а не код. Умей фильтровать — ставь охрану у репозитория.
@pythonl
Открытый проект — это мощный CLI-инструмент на Python, который автоматически анализирует open-source репозитории и помогает выявить:
🔸 фальшивые звёзды
🔸 всплески активности
🔸 опасные зависимости
🔸 лицензии с подвохом
🔸 подозрительный код и токсичных контрибьюторов
📊 Что делает StarGuard
✅ Обнаруживает аномалии звёзд
— Вычисляет резкие всплески популярности с помощью BurstDetector и медианного отклонения.
— Определяет подозрительных пользователей с «пустыми» профилями и новыми аккаунтами.
✅ Анализирует зависимости и SBOM
— Поддержка PyPI, npm, Maven, Go, Ruby
— Предупреждает об unpinned-пакетах и git-зависимостях
✅ Проверяет лицензии
— Выявляет несовместимости (например, AGPL внутри MIT)
— Предупреждает о скрытых ограничениях
✅ Оценивает контрибьюторов
— Проверяет концентрацию коммитов
— Определяет "одиночек", на которых держится проект
✅ Сканирует код на опасные паттерны
— Обнаруживает
eval
, скрытые майнеры, необфусцированные ключи🚀 Как использовать
python -m starguard.cli owner/repo --format markdown --plot stars.png
🔹 Без GitHub-токена работает, но лимит — 60 запросов/час
🔹 С
GITHUB_TOKEN
— до 5000 запросов🎯 Кому полезно
• DevOps-командам — для верификации OSS-зависимостей
• Безопасникам — для быстрой проверки на supply chain угрозы
• Инвесторам — чтобы не попасть на проекты с "накрученной" популярностью
• Open Source авторам — для прозрачности и Trust Badge
🔗 GitHub
💡 Инструмент, который показывает, что за красивыми графиками звёзд часто стоит маркетинг, а не код. Умей фильтровать — ставь охрану у репозитория.
@pythonl
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 DeerFlow — Open‑Source фреймворк для Deep Research от ByteDance
🌟 Что такое DeerFlow?
DeerFlow (Deep Exploration and Efficient Research Flow) — это модульный multi-agent фреймворк с открытым исходным кодом, созданный для автоматизации глубоких исследовательских процессов. Он сочетает работу с LLM, веб-поиск, краулинг и выполнение Python-кода :contentReference[oaicite:0]{index=0}.
🧱 Основные особенности
- Multi-agent архитектура
Координатор, Планировщик, Исследователь, Кодер, Репортер и даже голосовой модуль — каждый агент выполняет свою задачу в пайплайне исследования :contentReference[oaicite:1]{index=1}.
- Интеграция инструментов
Встроенный веб-поиск (Tavily, DuckDuckGo, Brave, arXiv), web scraping через Jina, Python REPL для исполнения кода, генерация отчетов и даже автоматизированные подкасты при помощи TTS :contentReference[oaicite:2]{index=2}.
- Human‑in‑the‑loop
Возможность ставить задачи и править планы вручную — обеспечивается контроль на каждом этапе :contentReference[oaicite:3]{index=3}.
- Генерация конечного контента
Полученные данные консолидируются в отчеты (Markdown, PPT), синтезируются в речь (подкасты), экспортируются — всё автономно.
⚙️ Github
@pythonl
🌟 Что такое DeerFlow?
DeerFlow (Deep Exploration and Efficient Research Flow) — это модульный multi-agent фреймворк с открытым исходным кодом, созданный для автоматизации глубоких исследовательских процессов. Он сочетает работу с LLM, веб-поиск, краулинг и выполнение Python-кода :contentReference[oaicite:0]{index=0}.
🧱 Основные особенности
- Multi-agent архитектура
Координатор, Планировщик, Исследователь, Кодер, Репортер и даже голосовой модуль — каждый агент выполняет свою задачу в пайплайне исследования :contentReference[oaicite:1]{index=1}.
- Интеграция инструментов
Встроенный веб-поиск (Tavily, DuckDuckGo, Brave, arXiv), web scraping через Jina, Python REPL для исполнения кода, генерация отчетов и даже автоматизированные подкасты при помощи TTS :contentReference[oaicite:2]{index=2}.
- Human‑in‑the‑loop
Возможность ставить задачи и править планы вручную — обеспечивается контроль на каждом этапе :contentReference[oaicite:3]{index=3}.
- Генерация конечного контента
Полученные данные консолидируются в отчеты (Markdown, PPT), синтезируются в речь (подкасты), экспортируются — всё автономно.
⚙️ Github
@pythonl
🧪 Microsoft представляет Pyrona — экспериментальный проект для безопасной конкуренции в Python!
🔧 Разработан в рамках Project Verona, Pyrona исследует, как принципы владения и управления памятью (в духе Rust) можно адаптировать для динамического языка, такого как Python.
🌀 Что такое Pyrona?
• Прототип модифицированного Python без GIL (Global Interpreter Lock)
• Использует идеи из Verona и FrankenScript — toy-языка с проверками владения и безопасности
• Вводит динамическое региональное владение и глубокую неизменяемость объектов
🚀 Зачем это нужно?
С приближением PEP 703 (Python без GIL) возникает угроза гонок данных. Pyrona предлагает решение:
✅ Безопасная многопоточность
✅ Динамические гарантии корректности
✅ Поддержка привычной экосистемы Python
🔍 Детали:
• Поддерживает эксперименты с субинтерпретаторами (PEP 684)
• Публикация на PLDI 2025: *Dynamic Region Ownership for Concurrency Safety*
• Активное участие Гвидо ван Россума и команды Faster CPython
🧠 Pyrona — это не продакшен-язык, а платформа для будущего безопасного и многопоточного Python.
🔗 Подробнее
🔗 Github
@pythonl
🔧 Разработан в рамках Project Verona, Pyrona исследует, как принципы владения и управления памятью (в духе Rust) можно адаптировать для динамического языка, такого как Python.
🌀 Что такое Pyrona?
• Прототип модифицированного Python без GIL (Global Interpreter Lock)
• Использует идеи из Verona и FrankenScript — toy-языка с проверками владения и безопасности
• Вводит динамическое региональное владение и глубокую неизменяемость объектов
🚀 Зачем это нужно?
С приближением PEP 703 (Python без GIL) возникает угроза гонок данных. Pyrona предлагает решение:
✅ Безопасная многопоточность
✅ Динамические гарантии корректности
✅ Поддержка привычной экосистемы Python
🔍 Детали:
• Поддерживает эксперименты с субинтерпретаторами (PEP 684)
• Публикация на PLDI 2025: *Dynamic Region Ownership for Concurrency Safety*
• Активное участие Гвидо ван Россума и команды Faster CPython
🧠 Pyrona — это не продакшен-язык, а платформа для будущего безопасного и многопоточного Python.
🔗 Подробнее
🔗 Github
@pythonl
Работаешь с PDF в Python? Вот подборка лучших библиотек, которые помогут извлекать текст, редактировать, создавать и анализировать PDF-документы. Каждая из них имеет свои сильные стороны 👇
📌 PyPDF2 — для чтения, разделения, объединения, поворота и модификации PDF
🔗 https://github.com/py-pdf/pypdf
⛏ PDFMiner — извлекает текст, структуру и метаинформацию из PDF (в том числе со шрифтами и координатами)
🔗 https://github.com/pdfminer/pdfminer.six
📊 ReportLab — создание PDF-файлов с графиками, таблицами, стилями и вёрсткой
🔗 https://www.reportlab.com/opensource/
🌐 PyPDFium2 — быстрый рендеринг и извлечение изображений с помощью движка PDFium
🔗 https://pypi.org/project/pypdfium2/
🛠 pdfplumber — удобное извлечение текста, таблиц и координат объектов
🔗 https://github.com/jsvine/pdfplumber
📄 PyMuPDF (fitz) — быстрая и мощная библиотека для анализа, рендеринга и аннотирования PDF
🔗 https://github.com/pymupdf/PyMuPDF
Используй их вместе или по отдельности — в зависимости от того, нужно ли тебе распарсить текст, извлечь таблицу, отрендерить страницу или сгенерировать отчёт.
@pythonl
#Python #PDF #PyPDF2 #PDFMiner #ReportLab #pdfplumber #PyMuPDF #PyPDFium2 #DevTools #PythonDev #OpenSource
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📌 Что умеет:
• Автоматически публикует записи из заданных групп ВК в Telegram
• Настраивается через файл
config.yaml
: логин/пароль или токен VK + данные Telegram API • Поддерживает прокси (SOCKS5) — для обхода блокировок
• Гибко настраиваемый интервал проверки новых постов (по умолчанию — 1 час)
• Фильтрует записи по чёрному списку и стоп-словам
• Добавляет заголовки и футеры с поддержкой Markdown
• Работает в Docker — легко разворачивается на сервере
TG_AutoPoster — готовое решение для автоматического кросспостинга из ВК в Telegram
▪ Github
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Устроиться аналитиком в Яндекс за выходные
7–8 июня проводим Weekend Offer Analytics. До 3 июня оставьте заявку на участие, 7 июня пройдите два технические собеседования, а 8 июня познакомьтесь с командами и получите офер.
В мероприятии участвует 12 команд: Алиса и Умные устройства, Игры, R&D, Рекламные технологии, Поиск и Суперапп, Безопасность, Коммерческий департамент, Автономный транспорт, Ecom-сценарии Поиска, Качество Поиска, Международный Поиск, Карты. Вы сможете пообщаться с менеджерами и выбрать проект, который покажется самым интересным.
Узнать подробности и зарегистрироваться можно здесь.
7–8 июня проводим Weekend Offer Analytics. До 3 июня оставьте заявку на участие, 7 июня пройдите два технические собеседования, а 8 июня познакомьтесь с командами и получите офер.
В мероприятии участвует 12 команд: Алиса и Умные устройства, Игры, R&D, Рекламные технологии, Поиск и Суперапп, Безопасность, Коммерческий департамент, Автономный транспорт, Ecom-сценарии Поиска, Качество Поиска, Международный Поиск, Карты. Вы сможете пообщаться с менеджерами и выбрать проект, который покажется самым интересным.
Узнать подробности и зарегистрироваться можно здесь.
Представь структуру данных, которая:
• работает как
dict
— доступ по ключу • работает как
list
— доступ по индексу • сохраняет порядок вставки
• поддерживает
.index(key)
и .key_at(i)
📌 Задача: Реализуй класс
IndexedDict
, который делает всё это.🔍 Пример использования:
d = IndexedDict()
d["a"] = 10
d["b"] = 20
d["c"] = 30
print(d["a"]) # 10
print(d[0]) # 10
print(d[1]) # 20
print(d.key_at(1)) # "b"
print(d.index("c")) # 2
for k in d:
print(k, d[k]) # перебор по ключам
⚠️ Подвох:
• Просто наследовать
dict
не получится — d[0]
будет интерпретироваться как ключ, а не индекс • Придётся реализовать двойную логику доступа вручную
• Нужно корректно поддержать
__iter__
, __getitem__
, __len__
и др.✅ Решение:
```python
from
class IndexedDict(MutableMapping):
def __init__(self):
self._data = {}
self._keys = []
def __getitem__(self, key):
if isinstance(key, int):
real_key = self._keys[key]
return self._data[real_key]
return self._data[key]
def __setitem__(self, key, value):
if key not in self._data:
self._keys.append(key)
self._data[key] = value
def __delitem__(self, key):
if key in self._data:
self._keys.remove(key)
del self._data[key]
def __iter__(self):
return iter(self._keys)
def __len__(self):
return len(self._data)
def index(self, key):
return self._keys.index(key)
def key_at(self, idx):
return self._keys[idx]
```
📈 Зачем это нужно:
• Отличная тренировка на переопределение магических методов
• Часто встречается в фреймворках (Pandas, SQLAlchemy)
• Тестирует знание ABC-классов (`collections.abc.MutableMapping`)
• Полезно для построения кастомных структур данных
Хочешь версию с `__contains__`, `__reversed__`, типизацией и сериализацией — пиши 💬
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Руководство_по_ускорению_и_оптимизации_Python_кода.pdf
264.6 KB
Без лишней теории — только рабочие практики, которые используют разработчики в боевых проектах.
Внутри:
• Как искать bottleneck'и и профилировать код
• Где и когда использовать Numba, Cython, PyPy
• Ускорение Pandas, NumPy, переход на Polars
• Асинхронность, кеши, JIT, сборка, автопрофилировка — всё по полочкам
• Только нужные инструменты: scalene, py-spy, uvloop, Poetry, Nuitka
⚙️ Написано просто, чётко и с прицелом на production.
📌 Полная версия онлайн
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎙️ Voice Extractor — мощный open-source инструмент для извлечения и разметки голоса из многофайлового аудио
Если у тебя есть подкасты, интервью или многоголосые записи — этот инструмент выделит каждого говорящего и превратит всё в чистые датасеты для TTS или анализа.
🔧 Что умеет:
• Диаризация: разделение голосов с помощью Pyannote
• Удаление перекрытий: исключает участки с одновременной речью
• Транскрипция: генерирует текст аудио
• Изоляция голоса: можно вырезать только одного говорящего
• Многоязычность: работает не только с английским
🎯 Зачем использовать:
• Создание кастомных TTS-моделей
• Анализ подкастов, лекций и интервью
• Построение голосовых ассистентов
🚀 Как запустить:
📎 GitHub: https://github.com/ReisCook/Voice_Extractor
@pythonl
Если у тебя есть подкасты, интервью или многоголосые записи — этот инструмент выделит каждого говорящего и превратит всё в чистые датасеты для TTS или анализа.
🔧 Что умеет:
• Диаризация: разделение голосов с помощью Pyannote
• Удаление перекрытий: исключает участки с одновременной речью
• Транскрипция: генерирует текст аудио
• Изоляция голоса: можно вырезать только одного говорящего
• Многоязычность: работает не только с английским
🎯 Зачем использовать:
• Создание кастомных TTS-моделей
• Анализ подкастов, лекций и интервью
• Построение голосовых ассистентов
🚀 Как запустить:
git clone https://github.com/ReisCook/Voice_Extractor.git
cd Voice_Extractor
pip install -r requirements.txt
python extract_voice.py --file_path your_audio_file.mp3
📎 GitHub: https://github.com/ReisCook/Voice_Extractor
@pythonl
Хотите быстро создать своего Telegram-бота?
Например:
📊 Бота-аналитика, который собирает данные и строит отчеты
🤖 Бота-переводчика, который поможет общаться с зарубежными коллегами
🎬 Бота-киноэксперта, который подберет фильмы по настроению
Какого бы помощника вы ни хотели запустить, это можно легко сделать в облаке без настройки серверов и затрат на инфраструктуру.
Облачный провайдер Cloud․ru расскажет на бесплатном вебинаре 5 июня, как создать бота в облаке и какие компоненты для этого нужны.
Будет демо — в прямом эфире эксперт покажет процесс и ответит на вопросы.
Зарегистрироваться на вебинар🖱
Например:
Какого бы помощника вы ни хотели запустить, это можно легко сделать в облаке без настройки серверов и затрат на инфраструктуру.
Облачный провайдер Cloud․ru расскажет на бесплатном вебинаре 5 июня, как создать бота в облаке и какие компоненты для этого нужны.
Будет демо — в прямом эфире эксперт покажет процесс и ответит на вопросы.
Зарегистрироваться на вебинар
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🐍 Python-библиотеки для Linux-администраторов
Набор must-have инструментов, которые помогут автоматизировать системные задачи, управлять файлами, процессами и сетью:
🔸
https://docs.python.org/3/library/os.html
🔸
https://docs.python.org/3/library/subprocess.html
🔸
https://pypi.org/project/psutil/
🔸
https://docs.python.org/3/library/platform.html
🔸
https://docs.python.org/3/library/socket.html
🔸
https://docs.python.org/3/library/pwd.html
🔸
https://docs.python.org/3/library/pathlib.html
🔸
https://docs.python.org/3/library/shutil.html
🔸
https://docs.python.org/3/library/tarfile.html
📦 Эти модули — основа для написания удобных и мощных CLI-утилит, скриптов и системных инструментов.
@pythonl
Набор must-have инструментов, которые помогут автоматизировать системные задачи, управлять файлами, процессами и сетью:
🔸
os
— работа с файловой системой, путями, переменными окружения https://docs.python.org/3/library/os.html
🔸
subprocess
— запуск внешних команд и управление ими https://docs.python.org/3/library/subprocess.html
🔸
psutil
— мониторинг процессов, ресурсов, дисков, сети https://pypi.org/project/psutil/
🔸
platform
— информация об ОС, архитектуре, версии Python https://docs.python.org/3/library/platform.html
🔸
socket
— сетевые соединения и сокеты https://docs.python.org/3/library/socket.html
🔸
pwd
— доступ к информации о пользователях Unix https://docs.python.org/3/library/pwd.html
🔸
pathlib
— удобная работа с путями в ООП-стиле https://docs.python.org/3/library/pathlib.html
🔸
shutil
— копирование, удаление, архивация файлов и директорий https://docs.python.org/3/library/shutil.html
🔸
tarfile
— создание и извлечение `.tar`-архивов https://docs.python.org/3/library/tarfile.html
📦 Эти модули — основа для написания удобных и мощных CLI-утилит, скриптов и системных инструментов.
@pythonl
🎯 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
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
🐍 Ошибка с изменяемыми значениями по умолчанию»**
🎯 Цель: Найти и объяснить баг, который не вызывает исключений, но ломает логику приложения
📍 Ситуация:
У тебя есть функция, которая логирует события с метаданными. По умолчанию метаданные можно не передавать:
На первый взгляд — всё работает. Но при многократных вызовах функции происходит что-то странное:
👀 Вывод:
🔍 Что пошло не так? Почему
🧩 Задача:
1. Найди и объясни источник бага
2. Почему Python не выбрасывает ошибку?
3. Как проверить, что дефолтный аргумент сохраняет состояние между вызовами?
4. Как это исправить безопасно и "по питоновски"?
5. Где ещё может проявиться аналогичный эффект?
🛠 Разбор и решение:
🔸 Причина:
Изменяемое значение (`dict`) используется как значение по умолчанию.
В Python значения по умолчанию вычисляются один раз при определении функции, а не при каждом вызове.
То есть создаётся один раз и сохраняется между вызовами, если параметр не передан.
🔸 Проверка:
Вы увидишь одинаковые — значит, используется тот же объект.
🔸 Решение (правильный способ):
Теперь при каждом вызове создаётся новый словарь, и не "протекает" в следующие вызовы.
🔸 Где ещё встречается:
- Списки:
- Множества:
- Объекты пользовательских классов
📌 Вывод:
Изменяемые значения по умолчанию — одна из самых частых ошибок в Python. Она не вызывает исключений, но может незаметно повредить данные. Всегда используй + инициализацию внутри функции для изменяемых типов.
@pythonl
🎯 Цель: Найти и объяснить баг, который не вызывает исключений, но ломает логику приложения
📍 Ситуация:
У тебя есть функция, которая логирует события с метаданными. По умолчанию метаданные можно не передавать:
def log_event(event, metadata={}):
metadata["event"] = event
print(metadata)
На первый взгляд — всё работает. Но при многократных вызовах функции происходит что-то странное:
log_event("start")
log_event("stop")
log_event("error", {"code": 500})
log_event("retry")
👀 Вывод:
{'event': 'start'}
{'event': 'stop'}
{'code': 500, 'event': 'error'}
{'code': 500, 'event': 'retry'}
🔍 Что пошло не так? Почему
code: 500
появляется там, где его быть не должно?🧩 Задача:
1. Найди и объясни источник бага
2. Почему Python не выбрасывает ошибку?
3. Как проверить, что дефолтный аргумент сохраняет состояние между вызовами?
4. Как это исправить безопасно и "по питоновски"?
5. Где ещё может проявиться аналогичный эффект?
🛠 Разбор и решение:
🔸 Причина:
В Python значения по умолчанию вычисляются один раз при определении функции, а не при каждом вызове.
То есть
metadata={}
🔸 Проверка:
def f(d={}):
print(id(d))
d["x"] = 1
print(d)
f()
f()
Вы увидишь одинаковые
id(d)
🔸 Решение (правильный способ):
def log_event(event, metadata=None):
if metadata is None:
metadata = {}
metadata["event"] = event
print(metadata)
Теперь при каждом вызове создаётся новый словарь, и
code: 500
🔸 Где ещё встречается:
- Списки:
items=[]
- Множества:
visited=set()
- Объекты пользовательских классов
📌 Вывод:
Изменяемые значения по умолчанию — одна из самых частых ошибок в Python. Она не вызывает исключений, но может незаметно повредить данные. Всегда используй
None
@pythonl
🕵️♂️ ExeRay — статический анализатор PE-файлов на Python
ExeRay — это удобный инструмент для реверс-инженеров, исследователей безопасности и malware-аналитиков.
Он проводит статический анализ исполняемых файлов
🧩 Что умеет ExeRay:
✅ Анализировать PE-файл и извлекать:
- Заголовки, секции, импорты/экспорты
- Таблицы ресурсов
- Используемые API и библиотеки
- Suspicious patterns и аномалии
✅ Генерировать отчёт в HTML
✅ Работает полностью офлайн
✅ Поддержка анализа несколькими методами (pefile + custom парсеры)
📦 Пример использования:
После чего ты получаешь красивый и подробный отчёт по всем ключевым параметрам PE-файла.
💻 Технологии:
- Python 3
-
- Простая CLI и понятный код — легко расширить под свои задачи
🧠 Кому подойдёт:
- Reverse Engineers
- Malware Analysts
- Red/Blue Teams
- Python-разработчикам, интересующимся PE-структурой и безопасностью
🔥 Если ты работаешь с
📁 Репозиторий:
@pythonl
ExeRay — это удобный инструмент для реверс-инженеров, исследователей безопасности и malware-аналитиков.
Он проводит статический анализ исполняемых файлов
.exe
(PE-файлов) и визуализирует их структуру в удобной форме.🧩 Что умеет ExeRay:
✅ Анализировать PE-файл и извлекать:
- Заголовки, секции, импорты/экспорты
- Таблицы ресурсов
- Используемые API и библиотеки
- Suspicious patterns и аномалии
✅ Генерировать отчёт в HTML
✅ Работает полностью офлайн
✅ Поддержка анализа несколькими методами (pefile + custom парсеры)
📦 Пример использования:
python main.py -f malware.exe
После чего ты получаешь красивый и подробный отчёт по всем ключевым параметрам PE-файла.
💻 Технологии:
- Python 3
-
pefile
, matplotlib
, pyvis
для графов зависимостей - Простая CLI и понятный код — легко расширить под свои задачи
🧠 Кому подойдёт:
- Reverse Engineers
- Malware Analysts
- Red/Blue Teams
- Python-разработчикам, интересующимся PE-структурой и безопасностью
🔥 Если ты работаешь с
.exe
, и хочешь быстро понять, что внутри — ExeRay сэкономит часы ручного анализа.📁 Репозиторий:
@pythonl
Реально ли совмещать учёбу с работой и жизнью?
Совместный онлайн-бакалавриат НИУ ВШЭ и Нетологии как раз даёт такую возможность.
Обучение проходит полностью дистанционно, но в очной форме, а значит сохраняется отсрочка от армии, льготы на проезд, доступ к библиотеке и возможность взять образовательный кредит с господдержкой.
На первых курсах вы изучите базовые математические и гуманитарные предметы,
основы программирования и профильные дисциплины по фулстек-разработке.
А с третьего курса выберете углублённый трек: руководитель командой разработки или DevOps-инженер.
По итогу обучения освоите 4 языка программирования: Java, Python, JavaScript, Go.
Практики будет много — участие в хакатонах, командные проекты и возможность попасть на стажировку в Сбер по ускоренному треку.
Получите диплом, который поможет строить карьеру в сильных IT-командах.
Учитесь без отрыва от жизни: https://netolo.gy/ebKb
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid: 2VSb5wZ53dr
Совместный онлайн-бакалавриат НИУ ВШЭ и Нетологии как раз даёт такую возможность.
Обучение проходит полностью дистанционно, но в очной форме, а значит сохраняется отсрочка от армии, льготы на проезд, доступ к библиотеке и возможность взять образовательный кредит с господдержкой.
На первых курсах вы изучите базовые математические и гуманитарные предметы,
основы программирования и профильные дисциплины по фулстек-разработке.
А с третьего курса выберете углублённый трек: руководитель командой разработки или DevOps-инженер.
По итогу обучения освоите 4 языка программирования: Java, Python, JavaScript, Go.
Практики будет много — участие в хакатонах, командные проекты и возможность попасть на стажировку в Сбер по ускоренному треку.
Получите диплом, который поможет строить карьеру в сильных IT-командах.
Учитесь без отрыва от жизни: https://netolo.gy/ebKb
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid: 2VSb5wZ53dr
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Набор симуляций физических явлений, написанных на Python с использованием Pygame. Эти симуляции создавались в образовательных целях и охватывают различные концепции, включая:
- Законы Ньютона
- Гравитацию
- Силы и трение
- Простую гармоническую модуляцию
- И многое другое
Для запуска симуляций необходимо установить зависимости:
pip install -r requirements.txt
Затем можно запустить нужный скрипт напрямую, например:
python gravity_sim.py
Каждый файл представляет отдельную симуляцию, сопровождаемую визуализацией с помощью Pygame.
📌 Github
@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM