50319
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Работаем с @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
У меня для тебя подгон
Если ты только начал изучать Python или уже пишешь скрипты, но забываешь синтаксис — вот то, что тебе нужно. Эта краткая шпаргалка охватывает всё самое важное
Из разряда > распечатай и повесь перед собой 💖
👉 @PythonPortal
Стэнфорд выложил, пожалуй, самые понятные и полезные шпаргалки по LLM и трансформерам
В них есть всё, что нужно:
• self-attention, flash attention, LoRA, SFT
• mixture of experts, дистилляция, квантизация
• RAG, агенты, LLM как "судья"
И главное — всё это бесплатно и в открытом доступе 🤍
👉 @PythonPortal
Хочешь быстро вытаскивать структурированные данные и инсайты из PDF, DOCX и других документов?
Попробуй ContextGem — LLM-фреймворк, который делает это максимально просто и прозрачно.
Всего несколько строк Python-кода и у тебя:
> Чистые таблицы
> Структурированные поля
> Конкретные инсайты
Работает на базе LLM. Полностью Open Source ❤️
👉 @PythonPortal
Преврати любую ML-статью в репозиторий с кодом
Paper2Code — это система на базе LLM-агентов, которая превращает научную работу в полноценный кодовый репозиторий
Она работает по трёхэтапному пайплайну: планирование, анализ и генерация кода — за каждый этап отвечает отдельный специализированный агент.
Полностью с открытым исходным кодом 💖
Ссылка на руководство: тут
👉 @PythonPortal
Полезная шпаргалка по спискам, которую должен иметь под рукой каждый питонист
Все методы, которые нужны, с описанием всех возможных манипуляций с ними
Полный PDF — в файле 😎
👉 @PythonPortal
Если ты работаешь с Python и анализом данных, то обязательно запомни эти приёмы из библиотеки pandas
👍 — пригодится
❤️ — спасибо
👉 @PythonPortal
Это отличный способ понять работу моделей машинного обучения
Библиотека Drawdata позволяет создавать двумерные (2D) датасеты прямо в Jupyter Notebook
Вы можете вручную выбирать точки данных с помощью виджета, и модель будет обновляться в реальном времени по мере добавления новых точек
Полностью интерактивно и в реальном времени 😮
👉 @PythonPortal
Если ты работаешь с нейросетями и хочешь понять, что происходит «под капотом» в PyTorch, обязательно загляни в статью от Edward Z. Yang — одного из ключевых разработчиков фреймворка
– как устроены тензоры
– что такое views и как они позволяют не копировать данные
– как работает autograd
– структура кода PyTorch
– логика диспетчеризации операций между CPU, CUDA и другими бекендами
—> читать
👉 @PythonPortal
Microsoft и VS Code выкатили бесплатные курсы по программированию
Сейчас доступны два курса:
✓ Python с нуля (19 часов)
✓ HTML, CSS, JavaScript (16 часов)
Всё обучение и практика — прямо в редакторе VS Code 🫡
→ http://vscodeedu.com/courses
👉 @PythonPortal
Забыл, как искать все .py файлы, изменённые за сутки? Или как проверить доступность сайта через curl ? Не парься.
Zev — это инструмент командной строки, который переводит обычный язык в готовые команды. Просто пиши:
zev 'find all .py files modified in the last 24 hours'
pip install zev
zev --setup
Хотите сделать консольные сообщения ярче и нагляднее?
Используйте библиотеку colorama
Результат —> текст в консоли будет окрашен в соответствующие цвета. Подходит для выделения ошибок, успешных сообщений и визуального улучшения CLI-утилит
👍 — надо попробовать
🔥 — интересно
👉 @PythonPortal
Вы думаете, что хорошо знаете Python? 🐍
А вот Пабло Галиндо Сальгадо (участник Совета управляющих Python) собрал python-horror-show — коллекцию самых странных и пугающих примеров кода, которые способны поставить в тупик даже сеньоров
В этом репозитории:
> Почему 300 is 300 иногда True, а иногда False?
> Как список "сам себя" меняет — но ничего не меняется?
> Чем опасны ключи 1, True и 1.0 в словаре?
Каждый пример — это не просто ловушка, а способ заглянуть в самую глубину Python > кэширование объектов, порядок вычислений, поведение хеширования и другие тонкости реализации 😈
👉 @PythonPortal
Не прописывайте значения для перечислений вручную
В Python можно использовать auto, чтобы сделать это автоматическиauto присваивает элементам перечисления последовательные целые числа — это очень удобно
Для флагов auto будет использовать последовательные степени двойки
Для строковых перечислений (StrEnum) — автоматически приводит имена элементов к строчным буквам
👉 @PythonPortal
Учимся писать компактный и читаемый код с помощью List Comprehension в Python
Всё, что нужно знать 😊
👉 @PythonPortal
Получай тексты песен с помощью Python
1. Устанавливаем: pip install lyricsgenius
2, api_key — ключ доступа к API Genius. Его нужно получить здесь: https://genius.com/api-clientsgenius(api_key) — создаёт объект, через который мы можем искать артистов и песни
А дальше — вводишь имя артиста и название трека, и скрипт сам достанет текст из Genius
Подходит для: музыкальных проектов / чат-ботов
👉 @PythonPortal
Хочешь общаться с ИИ от DeepSeek без ограничений и подписок?
Тогда зацени DeeperSeek —> неофициальную Python-библиотеку, которая позволяет напрямую работать с сайтом DeepSeek, обходя официальный API
• Отправка сообщений и получение ответов
• Обход Cloudflare-защиты
• Поддержка входа по e-mail и токену
• Работает даже в Google Colab
• Работает с DeepThink и нейропоиском
💖 — спасибо, админ
👍 — имба
👉 @PythonPortal
С выходом Python 3.11, 3.12 и 3.14 изменилась даже такая простая вещь, как вычисление скалярного произведения векторов
Сначала всё выглядело просто:
sum(map(operator.mul, vec1, vec2))
map может принимать 2 и более итерируемых объектов как источники аргументов для функции, которую она применяетstrict, и стало логично его использоватьitertools.starmap, а не обычный map.sum(map(operator.mul, vec1, vec2, strict=True))
map получает именованный аргумент strict, как и zip 😍
Если вам когда-то казалось, что вы безумны — держитесь
Есть люди, которые всерьёз решили писать Python с фигурными скобками
Так появился Bython — препроцессор, который превращает {} в питоновские отступы
Пишешь, как на C/JavaScript, а получаешь работающий Python
def sanity_check() {
print("Это точно Python?");
} pip install bythonbython script.by
Ошибка №1 в Python: не кэшировать детерминированные функции, которые многократно вызываются с одними и теми же аргументами
Ошибка №2 в Python: не предпринимать меры, чтобы избежать переполнения памяти
Решение для обеих ошибок: использовать functools.lru_cache с аргументом, задающим размер кэша
👉 @PythonPortal
Хочешь замедлить импорт чужих библиотек?
tarrif позволяет наложить тариф на любой Python-модуль — он будет загружаться с задержкой в зависимости от % "пошлины".
import tariff
tariff.set({
"numpy": 50, # 50% тариф
"pandas": 200, # 200% тариф
})
import numpy # теперь будет импортироваться медленнее
JUST IMPOSED a 50% TARIFF on numpy! Original import took 45000 us, now takes 67500 us. American packages are WINNING AGAIN! #MIGA
Создаем карту с поиском локации на Python 🐍
Хочешь ввести название города и сразу увидеть его на карте прямо в Jupyter Notebook?
Вот простой скрипт, который делает именно это
Используем библиотеки geopy и folium для геокодинга и отображения карты
Вводишь, например, "Tokyo" — и получаешь интерактивную карту с маркером прямо в блокноте
Удобно для гео-проектов, визуализаций 🔥
👉 @PythonPortal
🐍 Новинка в Python
PEP 750 вводят t-строки — это как f"..." но:
- интерполяция ограничена и контролируема;
- поддерживается строгое соответствие шаблону;
- можно передавать переменные явно, предотвращая SQL-инъекции и XSS.
Для чего? Для того, чтобы писать shell-команды, SQL, HTML и т.д. без риска инъекций и без ручного экранирования
Пример:
from string.templatelib import Template
name = "World"
template: Template = t"Hello, {name}!"
safe_output = html(template)
html() — это функция, которая принимает объект Template и возвращает безопасную строку, экранируя потенциально опасные вставки subprocess и shlex (но пока в статусе "отложен")
Скрытые фишки Python, которые должен знать каждый
Не всё в Python лежит на поверхности. Вот подборка приёмов, которые редко объясняют новичкам, но они делают код чище, короче и умнее
👍 — база
🔥 — знал об этом
👉 @PythonPortal
Если работаешь с числами — этот список для тебя
Абсолютное значение, округление, корень, факториал и не только — всё с примерами кода
Сохрани себе и используй как шпаргалку 🫡
👉 @PythonPortal
😈Переиграли и уничтожили
SkillBox’y привет, всем остальным соболезную. Залили новые курсы, забирайте ниже:
➖Python (64гб курсов)
➖C# (27гб курсов)
➖Java (45гб курсов)
➖PHP (34гб курсов)
➖Go (23гб курсов)
➖Rust (37гб курсов)
➖SQL (41гб курсов)
➖MySQL (21гб курсов)
➖Другое (114гб курсов)
Не видео на ютуб, а реальный СЛИВ огромных баз. Проверь сам!🚨
Резюмируй любую встречу всего в 5 строк кода
LeMUR от AssemblyAI автоматически фиксирует и анализирует встречи, превращая часы разговоров в краткие сводки, список задач и ключевые идеи — всё на базе ИИ.
Бесплатная транскрипция (более 100 часов) 🤪
👉 @PythonPortal
Хочешь научиться анализировать данные с нуля?
Тогда тебе точно стоит обратить внимание на бесплатный курс от freeCodeCamp — Data Analysis with Python
В этом курсе ты освоишь:
> Основы Python
> Библиотеку NumPy
> Библиотеку Pandas
> Визуализацию данных
Курс идеально подходит для новичков. Всё объясняется доступным языком, а знания закрепляются реальными проектами
По окончании можно получить официальный сертификат 👍
👉 @PythonPortal
Нашёл очень мощную штуку для работы с нейросетями — Transformer Lab
Это бесплатное и полностью открытое приложение для локальной работы с большими языковыми моделями
> Обучение, дообучение и общение с моделями.
> Загрузка моделей в один клик (DeepSeek, Gemma и другие).
> Drag-and-drop интерфейс для RAG-систем.
> Встроенное логирование и многое другое
Можно использовать как локально, так и подключать облачные движки
Идеально, если хочешь сам обучить модель или просто удобно общаться с ней без интернета 👍
👉 @PythonPortal
Как добавить интерактивные дашборды к датафреймам pandas?
PyGWalker — библиотека для Python, которая помогает анализировать данные с помощью визуализаций.
Быстрая установка, минимум кода, полностью open-source
👍
👉 @PythonPortal
Живая, актуальная документация для любого репозитория — с возможностью общаться прямо с ней
Это как Deep Research для GitHub, только на базе Devin
Открытые проекты — бесплатно, регистрация не нужна 😏
Заходи на deepwiki.com или просто меняй github на deepwiki в ссылке на репозиторий
👉 @PythonPortal