🛠️ AI + SQL = мгновенный доступ к данным в базе

На картинке — простой пример, как с помощью FastMCP и SQLAlchemy можно подключить инструмент к базе данных, который по человеческому запросу выводит список всех таблиц.

📦 Что происходит:
1. Человек пишет: *"Show me all tables in the ecommerce database"*
2. AI вызывает list_tables(), получает список через SQLAlchemy
3. Возвращается JSON и сгенерированный ответ на естественном языке

⚙️ Используемые технологии:
- FastMCP — для регистрации инструментов и взаимодействия с агентами
- @mcp.tool — декоратор, позволяющий превращать функции в доступные действия для ИИ
- inspect() из SQLAlchemy — безопасный способ получить метаданные БД

🧠 Это база для создания умных ботов-помощников, которые умеют работать с реальными базами данных и выдавать ответы, понятные человеку.

Интерфейс будущего уже здесь — не SQL-запрос, а обычный вопрос на английском.

@pythonl

🐍 Микросервисные архитектуры — как ретраи влияют на отказоустойчивость микросервисов

Ретраи, или повторные запросы, — важный механизм обеспечения отказоустойчивости распределенных систем. Необходимо быть в курсе последних изменений и понимать, как ретраи эволюционировали в электронике, программировании и Java-экосистеме. Об этом подробно расскажет техлид Т-Банка Дмитрий Фролов на конференции JVM Day 30 августа в Москве. На лендинге заявлены спикеры из разных компаний, которые разберут темы по Java, Scala и Backend.

Мероприятие пройдет в штаб-квартире Т-Банка, а половину собранных средств организаторы хотят перечислить региональным техническим вузам, чтобы помочь с развитием ИТ-сферы и подготовкой квалифицированных специалистов в разных городах страны. После докладов гостей ждут настолки с лото, афтепати и нетворкинг. Чтобы принять участие в JVM Day необходимо заранее пройти регистрацию.

@pythonl

🐍 Хитрый совет по Python: как ускорить in в 1000 раз

Когда ты проверяешь, есть ли элемент в списке, Python делает это медленно — он пробегает по списку полностью.
А если ты проверяешь элемент в множестве (set), это работает в сотни раз быстрее.

📌 Пример:

data = [1, 2, 3, ..., 1000000]  # большой список
queries = [42, 9999, 123456]

# Медленно:
for q in queries:
    if q in data:
        print(q)

🔁 Каждый q in data проходит весь список → медленно.

✅ Правильный способ:

Преобразуй список в set один раз — и все станет быстро:

data_set = set(data)

for q in queries:
    if q in data_set:
        print(q)

💡 Проверка in в set работает мгновенно (как в словаре).
Такой трюк особенно полезен, если:

-у тебя много данных
-ты делаешь много проверок на вхождение

📌 Запомни: if x in список: — медленно
Лучше: if x in set(список): — быстро!

@pythonl

🌀 Cirq — Python-фреймворк для работы с квантовыми схемами, разработанный командой Google Quantum AI. Этот проект предоставляет инструменты для создания параметризованных квантовых цепей, их трансформации и симуляции на различных бэкендах.

Инструмент имеет встроенную поддержку аппаратно-зависимых операций и интеграция с высокопроизводительными симуляторами вроде qsim. Позволяет описывать квантовые алгоритмы с учетом шумовых характеристик реальных процессоров.

🤖 GitHub

@pythonl

Как сказать рутине STOP?

Ускорьте рабочие процессы и освободите время для более интересных дел — с помощью курса Слёрма «Python для инженеров» 👈

Это обучение, заточенное на инженеров — в нём нет ничего лишнего, только то, что необходимо именно вам.

На курсе вы научитесь:

🔹 писать эффективный и поддерживаемый код;
🔹 писать Kubernetes-операторы и модули для Ansible;
🔹 создавать, использовать и тестировать свои API;
🔹 взаимодействовать с инструментами CI/CD, CVS и DevOps системами.

Есть бесплатный демодоступ.

Старт 11 августа. Занять своё место на курсе — по ссылке.

💡 STUMPY — библиотека для анализа временных рядов. Этот проект предлагает мощный инструмент для работы с временными последовательностями через вычисление matrix profile — специальной метрики, которая автоматически находит схожие паттерны в данных.

Инструмент поддерживает распределённые вычисления через Dask и GPU-ускорение через Numba. Технология особенно полезна для обнаружения аномалий, повторяющихся фрагментов и семантической сегментации. Библиотека одинаково хорошо работает как на небольших наборах данных, так и на временных рядах длиной в миллионы точек.

🤖 GitHub

@pythonl

🐍 dlt — библиотека для загрузки данных на Python. Этот open-source инструмент упрощает работу с данными — от простых скриптов до сложных ETL-пайплайнов. Автоматически определяет структуру данных и адаптируется под разные источники и хранилища.

Проект удобен для быстрого прототипирования: можно начать в Colab-ноутбуке, а затем масштабировать до production-решения. Поддерживает инкрементальную загрузку и интеграцию с Airflow.

🤖 GitHub

@pythonl

🧮 CVXPY — библиотека для решения задач выпуклой оптимизации, позволяющая формулировать математические модели в естественной форме, а не подстраиваться под ограниченный синтаксис солверов. С её помощью можно работать с задачами линейного и квадратичного программирования, геометрическими и квазивыпуклыми оптимизациями, не углубляясь в технические детали реализации алгоритмов.

Проект развивается как open-source-сообщество с 2013 года и поддерживает популярные солверы. Он также имеет удобный API: например, ограничения записываются почти как математические неравенства, а решение возвращает не только результат, но и значения двойственных переменных.

🤖 GitHub

@pythonl