🖥 5 необычных Python‑проекта для продвинутых разработчиков — которые можно собрать за выходные

Хочешь не просто пописать код, а взорвать мозг? Вот 5 уникальных идей, которые объединяют ИИ, терминальные интерфейсы, сетевое взаимодействие и системное программирование. Каждый проект можно собрать за 1–2 дня, если знаешь, с какой стороны подойти.

🧠 1. Self-Healing CLI‑агент (автоматический отладчик ошибок)

🔹 Идея: Напиши CLI-инструмент, который анализирует ошибки в Python‑скриптах и предлагает (или вносит) правки к коду автоматически с помощью LLM.

🔧 Как реализовать:
• Используй subprocess для запуска целевого скрипта и перехвата stderr
• Извлеки traceback → отправь в OpenAI / LM Studio через API
• Получи фикс → распарси результат и применяй его к AST с помощью RedBaron или ast
• Верифицируй: перезапусти код и проверь, исчезла ли ошибка
• Добавь флаг --auto-fix и интерактивный режим

🧩 Применение: автопомощник в CI/CD, дебагер в редакторах, обучающий инструмент

📡 2. P2P-блокнот с mesh-синхронизацией

🔹 Идея: Заметки, которые синхронизируются без облака — через локальную сеть или Bluetooth, используя ZeroConf.

🔧 Как реализовать:
• zeroconf для автоматического обнаружения других устройств
• sqlite как локальное хранилище + watchdog для отслеживания изменений
• pynacl для шифрования трафика
• Используй TCP/UDP сокеты для передачи изменений
• Можно добавить визуальный CLI с urwid или textual

🧩 Применение: приватные P2P‑заметки, оффлайн-заметки в экспедициях, лайтовый knowledge base

🧬 3. AI‑отладчик чужого репозитория

🔹 Идея: Инструмент, который загружает чужой репозиторий, строит граф зависимостей и автоматически находит баги, недочёты, недокументированный код — и объясняет их.

🔧 Как реализовать:
• gitpython для клонирования проекта
• networkx или pydeps для визуализации модульной структуры
• mypy, flake8, pylint и bandit для анализа
• Сводка отправляется в LLM (например, OpenAI API) для пояснений: "вот потенциально уязвимый участок, вот почему"
• Визуализируй через rich, graphviz, или в браузере через streamlit

🧩 Применение: ревью чужого кода, onboarding новых участников в open-source

🎮 4. CLI-игра с live‑физикой прямо в терминале

🔹 Идея: Реализуй рогалик или простую 2D-игру с настоящей физикой (гравитацией, столкновениями) в терминале.

🔧 Как реализовать:
• curses или blessed для отрисовки
• pymunk или box2d для физики (адаптируй под 2D-сцену)
• Все объекты — текстовые символы
• События обрабатываются через asyncio, и всё должно работать в real‑time
• Можно добавить оружие, отскоки, ловушки и интерактивные зоны

🧩 Применение: визуальное развлечение, обучение физике, красивое демо для хакатона

🕵️ 5. AI-инспектор Linux-системы

🔹 Идея: Создай скрипт, который в реальном времени следит за файлами, сетями, процессами, и при странной активности — показывает, почему это может быть подозрительно (с пояснением от ИИ).

🔧 Как реализовать:
• Используй psutil, inotify, socket, netifaces
• Собирай метрики: кто пишет в /tmp, кто открывает нестандартные порты, кто занимает слишком много CPU
• Фильтруй необычные события → формируй контекст → передавай в LLM
• ИИ объясняет: "этот процесс пытается слушать порт 4444 в фоне — это может быть реверс‑шелл"
• CLI-интерфейс через rich или textual

🧩 Применение: оффлайн-альтернатива Falcon / CrowdStrike, полезный тул

💡 Всё это можно собрать за 1–2 дня, если уже умеешь работать с Python-инструментами, API и системными вызовами. И каждый проект можно расширять в полноценный open-source продукт.

@pythonl

#python #weekendprojects #ai #cli #sysadmin #funprojects #hackathon #opensource

🐼 Pandas тормозит на больших данных?

NVIDIA показала, как ускорить его в 40 раз — без переписывания кода.

Команда NVIDIA провела эксперимент с 18 миллионами строк данных с фондовых рынков: они выполнили типичный анализ данных с помощью pandas на CPU, а затем тоже самое — на GPU, используя cudf.pandas.

Для примеры были взяты:
📉 Скользящие средние (50D и 200D)
📅 Недельная статистика закрытия рынков
🧊 В общей сложности ~18M строк

Результат впечатляет : удалось добиться**ускорения обработки данных в 20–40 раз

Код скрипта не менялся вообще — тот же pandas, но на GPU.

Это один из примеров, где ускорение достигается без переписывания логики кода.

🟡 Потестить самому можно в Colab
🟡 Другие примеры с кодом — здесь

@ai_machinelearning_big_data


#datasckience #ml #nvidia #gpu #pandas #python

🖥 Полезный трюк в Python: как отсортировать список по нескольким условиям одновременно

Если вы хотите отсортировать список объектов (например, словарей или кортежей) сразу по нескольким критериям — например, сначала по возрасту по возрастанию, а затем по имени по убыванию — не нужно писать громоздкие функции.

Используйте sorted() с key, комбинируя несколько полей с нужной логикой сортировки. Вот как:

people = [
    {"name": "Alice", "age": 30},
    {"name": "Bob", "age": 25},
    {"name": "Charlie", "age": 25},
    {"name": "David", "age": 30},
]

# Сортировка: сначала по age (по возрастанию), затем по name (по убыванию)
sorted_people = sorted(people, key=lambda p: (p["age"], -ord(p["name"][0])))

for person in sorted_people:
    print(person)

💡 Работает и с объектами, и с кортежами — главное, правильно составить key. Особенно полезно для фильтрации списков в табличных данных, при выводе результатов или генерации отчётов.

#python

Больше коротких уроков тут

@pythonl

🖥 Transfunctions — библиотека транзакционных функций на Python

Transfunctions — это инструмент для создания чистых, переиспользуемых и управляемых пайплайнов из функций. Подходит для задач, где нужно чётко контролировать каждый шаг выполнения.

Что такое транзакционные функции?

Это функции, которые:
• имеют чёткое начало и откат (rollback) — как в базах данных
• могут быть объединены в цепочки, где каждая часть знает, как отменить свои действия
• обрабатывают ошибки и контекст централизованно
• позволяют писать бизнес-логику без дублирования и хаоса

Что умеет Transfunctions:
• Объединение функций в контролируемые пайплайны
• Поддержка отката и логирования
• Контекстное выполнение (например, сессии, транзакции, данные)
• Минимум шаблонного кода

Подходит для ETL, финансовых операций, инфраструктурных обработчиков и сценариев с проверками и откатами.

pip install transfunctions

🔗 GitHub: https://github.com/pomponchik/transfunctions

#python #pipeline #transactions #opensource #architecture

@pythonl