🎯 Хочешь следить за загрузкой своей GPU прямо из Python?

Вот простой скрипт, который показывает текущую загрузку видеокарты NVIDIA (через `nvidia-smi`). Подходит для мониторинга в ML-задачах, инференсе и просто для интереса.

📦 Зависимости: установленный nvidia-smi и Python 3.6+

🧠 Код:

import subprocess

def get_gpu_utilization():
    try:
        result = subprocess.check_output(
            ['nvidia-smi', '--query-gpu=utilization.gpu,memory.used,memory.total',
             '--format=csv,nounits,noheader'],
            encoding='utf-8'
        )
        lines = result.strip().split('\n')
        for idx, line in enumerate(lines):
            gpu_util, mem_used, mem_total = map(str.strip, line.split(','))
            print(f"🖥 GPU {idx}: {gpu_util}% load | {mem_used} MiB / {mem_total} MiB")
    except FileNotFoundError:
        print("❌ nvidia-smi not found. Make sure NVIDIA drivers are installed.")
    except Exception as e:
        print(f"⚠️ Error: {e}")

get_gpu_utilization()

📊 Вывод будет примерно такой:

GPU 0: 23% load | 412 MiB / 8192 MiB

🔥 Советы:
• Можно запускать в цикле для live-мониторинга
• Легко интегрировать в Telegram-бота или Slack-уведомления
• Работает на всех машинах с установленным NVIDIA драйвером и nvidia-smi

@pythonl

⚔️ LIEF — мощная библиотека для работы с исполняемыми файлами, которая поддерживает ELF, PE и MachO-форматы. Этот проект позволяет не только анализировать структуру бинарников, но и модифицировать их — добавлять секции, менять символы или даже работать с Objective-C метаданными.

Инструмент выделяется кроссплатформенностью и мультиязычным API (Python, Rust, C++). Библиотека умеет дизассемблировать код под разные архитектуры и интегрируется с Ghidra/BinaryNinja. Будет полезно для реверс-инжиниринга, анализа вредоносного ПО или кастомной линковки.

🤖 GitHub

@pythonl

⚡️ PyOpenCL — ускоряем Python вычисления на GPU. Этот проект даёт доступ к технологии OpenCL прямо из Python, позволяя задействовать не только видеокарты, но и любые параллельные вычислительные устройства. Он сочетает низкоуровневый контроль с автоматической обработкой ошибок и привязкой жизненного цикла объектов.

Инструмент имеет обширную документацию с примерами: от простого поэлементного умножения массивов до сложных алгоритмов с использованием локальной памяти GPU. Проект работает с реализациями OpenCL от Apple, AMD и Nvidia, а установка через Conda занимает буквально пару команд.

🤖 GitHub

@pythonl

🧩 Задача для разминки

Что выведет этот код? Попробуй догадаться без запуска.

class Sneaky:
    def __eq__(self, other):
        print("Comparing!")
        return True

a = Sneaky()
b = [a]

print(a in b)
print(a == b[0])
print(b.count(a))

🤔 Подумай: сколько раз вызовется eq?

🎯 Разбор:

print(a in b)
🔍 Проверка a in b вызывает b.__contains__(a), который по умолчанию использует ==.
👉 Вызовется eq, будет True.

print(a == b[0])
🔍 Прямое сравнение — снова eq.

print(b.count(a))
🔍 list.count сравнивает каждый элемент с ==. В нашем списке один элемент — a.
👉 Опять вызывается eq.

💥 Вывод будет:


Comparing!
True
Comparing!
True
Comparing!
1


📌 Вывод: __eq__ сработал 3 раза, и каждый раз напечатал "Comparing!".

🧠 Уловка: Python-списки используют ==, даже если это один и тот же объект! Да, a == a всё равно вызовет __eq__, если он определён.

⚠️ Фишка для интервью:
Можно подменить поведение ==, но is (сравнение идентичности) всегда быстрее и не вызывает магии.

@pythonl

🔥 CAI — ИИ для поиска багов от Alias Robotics

Что это такое?
CAI — лёгкий фреймворк для создания AI-агентов, которые помогают автоматизировать поиск и проверку уязвимостей.

Как это работает?
- Загружаете YAML-конфиги
Опишите сценарии поиска багов, тестов и отчётов в простых текстовых файлах.
- LLM-агенты
AI-модель эмулирует протоколы (SSH, HTTP, TCP и другие) и взаимодействует с целевыми системами как настоящий тестировщик.
- Генерация и «разогрев» данных
Создавайте синтетические запросы для обучения и быстро запускайте агента на своих данных.
- Оффлайн-оценка
Собирайте результаты тестов и анализируйте их без постоянного подключения к интернету.

Зачем использовать CAI?
- Ускоряет подготовку и запуск тестов безопасности
- Позволяет гибко настраивать шаги проверки
- Повышает прозрачность и повторяемость отчётов о найденных уязвимостях

Установка и запуск:

git clone https://github.com/aliasrobotics/cai.git
cd cai
# отредактируйте config.yaml и запустите агента

📌 Github

@pythonl

📊 Vizro — low-code инструмент для создания дашбордов на Python. Интересный проект для аналитиков и дата-инженеров, позволяющий собирать интерактивные дашборды буквально в несколько строк кода. Основан на связке Plotly + Dash + Pydantic, но скрывает сложность за простым декларативным синтаксисом в JSON/YAML/Python-словарях.

Библиотека имеет встроенные best practices по визуализации данных и возможность кастомизировать всё через Python/JS, когда low-code возможностей недостаточно. Готовые дашборды выглядят профессионально и сразу готовы к продакшену.

🤖 GitHub

@pythonl

👾 GREMLLM — теперь у ваших багов есть сознание

GREMLLM — это необычный Python-класс, в котором все методы и свойства создаются динамически с помощью LLM. Вы описываете, *что за объект вы хотите*, и дальше GREMLLM сам решает, что должно происходить при вызове методов или обращении к полям.

📦 Установка:

pip install gremllm

🔧 Пример:

from gremllm import Gremllm

counter = Gremllm('counter')
counter.value = 5
counter.increment()
print(counter.value)               # → 6?
print(counter.to_roman_numerals())  # → VI?

🧩 Возможности:
– Динамическое поведение: всё определяется "на лету" с помощью LLM
– Поддержка OpenAI, Claude, Gemini, и локальных моделей
– Wet Mode: можно строить цепочки вызовов (методы возвращают объекты)
– Verbose Mode: выводит, какой код был сгенерирован
– Умная обработка ошибок и настройка через наследование

⚠️ Это экспериментальный инструмент. Не для продакшена. Но очень интересен для изучения LLM-интеграций в Python-код.

🔗 Репозиторий: https://github.com/ur-whitelab/gremllm

@pythonl