50319
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Работаем с @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Copilot в Excel — это глобальный финансовый кризис, который просто ждёт своего часа.
👉 @PythonPortal
AWS снова отличились.
Недавно они представили новый подход, который по-настоящему меняет то, как разработчики строят агентные пайплайны.
Проблема в том, что большинство агентных фреймворков до сих пор заставляют захардкоживать workflow, деревья решений и сценарии отказов.
Это работает ровно до тех пор, пока агент не сталкивается с ситуацией, которую ты не предусмотрел.
Strands Agents от AWS идут другим путём.
Вместо переусложнённой оркестрации они опираются на способности современных моделей к рассуждению и позволяют модели самой вести workflow.
Ты:
- задаёшь цель,
- предоставляешь инструменты,
- и позволяешь агенту самому понять, как к этой цели прийти.
С точки зрения реализации всё максимально просто » нужно определить всего три вещи:
1. LLM,
2. инструменты,
3. задачу.
И всё. Дальше агентный цикл берёт управление на себя.
При запуске модель сама решает:
- нужен ли инструмент,
- какой именно,
- как сформировать входные данные,
- и когда остановиться.
Вся логика » model-driven.
То есть вместо правил вида «если математика — зови калькулятор» или «если API упал — делай retry», модель динамически планирует шаги и выполняет их сама.
Workflow формируется во время выполнения, исходя из цели и доступных инструментов.
Выше в видео показано конкретный, прикладной пример.
Это агент на базе MCP, который умеет создавать видео в стиле 3Blue1Brown по одному простому промпту.
Сетап был минимальный:
- MCP-сервер с инструментом для запуска Manim-скриптов,
- затем описал агента с этими инструментами. Без системных промптов и без правил workflow.
Дальше модель сама:
- спланировала шаги,
- сгенерировала сцену Manim,
- и автономно вызвала нужный инструмент.
Даже минимальная конфигурация уже даёт удивительно высокий уровень возможностей. А по мере добавления лучших инструментов или моделей агент становится сильнее сам по себе - без переписывания workflow.
Фреймворк полностью open source и работает с любым локальным сетапом. 📖
👉 @PythonPortal
С радостью объявляю: freeCodeCamp запустили новую сертификацию по Python 🐍
» Изучение баз программирования
» Разработка проектов
» Финальный экзамен
» Получение сертификата
Всё проходит прямо в браузере, без установки. Это один из шести сертификатов в версии 10 учебной программы Full Stack Developer.
Полный анонс с подробным FAQ о сертификате, курсе и экзаменах
👉 @PythonPortal
А что если бы GitHub перед запросом ревью заставлял пройти короткий квиз по твоему PR, чтобы убедиться, что ты вообще понимаешь, что в нём есть? А если не понимаешь…
👉 @PythonPortal
Автоматизируем праздничные открытки одним Python-скриптом: вытаскиваем адрес из таблицы, валидируем и приводим к формату по данным USPS, генерим SVG-конверт и отправляем на плоттер.
👉 @PythonPortal
Я думаю, что игры должны выглядеть так
👉 @PythonPortal
Вышла Python-библиотека PandasAI для упрощённого анализа данных с помощью ИИ.
Можно задавать вопросы о датасете на обычном языке прямо в AI-диалоге, сравнивать разные наборы данных и строить графики. Сильно экономит время, особенно на этапе первичного знакомства с данными. Поддерживает CSV, SQL и Parquet.
А вот ссылка 😍
👉 @PythonPortal
Только что открыл для себя schemdraw — Python-библиотеку, которая превращает код в аккуратные и наглядные электрические схемы.
Больше никакого таскания проводов в неудобных GUI.
Чистый код для резисторов, логических элементов и многого другого.
Полная кастомизация всех элементов.pip install schemdraw и можно начинать рисовать.
👉 @PythonPortal
Это квантовый экзамен. Ты и сдал, и не сдал.
👉 @PythonPortal
Совет по Python:
"..." это вообще-то валидный код на Python. Многоточие (...) это одна из встроенных констант (наряду с False, True, None и NotImplemented).
Ellipsis это единственный экземпляр типа types.EllipsisType, и чаще всего его используют как заглушку под будущий код.
👉 @PythonPortal
Самое сложное в создании AI-агентов - это не сам AI. Это UI.
Объясняю:
Бэкенд для агентов, по сути, уже решенная задача.
Выбираешь фреймворк - LangGraph, CrewAI, Mastra - и собираешь что угодно.
Но как только пытаешься прикрутить это к фронтенд-приложению, начинаются проблемы:
↳ стриминг в реальном времени
↳ синхронизация состояния между UI и агентом
↳ разбор сообщений, вызовы инструментов и событий статуса
↳ логика реконнекта, когда пользователь обновляет страницу посреди диалога
У многих команд недели уходят на самописные WebSocket-хендлеры и обвязку, чтобы просто завести базу.
CopilotKit только что выкатили useAgent(), чтобы закрыть эту проблему
Один этот хук дает живое подключение к любому агенту:
const { agent } = useAgent({ agentId: "my-agent" });
Мало того, что дальше HR'а пройти сложно, так теперь ещё и ChatGPT подкидывает идей
👉 @PythonPortal
Невероятно короткая книжка, но с глубоким разбором внутренних механизмов Python, которые мы используем каждый день. ❤️
Каждая глава содержит объяснение конкретной фичи языка вроде работы с *args/**kwargs, мутабельных аргументов, генераторов, декораторов, менеджеров контекста, enumerate/zip, исключений, dunder-методов и прочих хитрых конструкций.
👉 @PythonPortal
Python-совет:
Shallow copy (copy.copy()) копирует сам объект, но не его вложенные элементы.
Deep copy (copy.deepcopy()) копирует и объект, и все вложенные структуры.
Поэтому при shallow copy изменения во вложенных элементах отражаются на оригинале, а при deep copy — нет.
👉 @PythonPortal
Атакующие (adversarial) атаки на vision-language-action модели.
👉 @PythonPortal
Astral анонсировала Beta-релиз ty - новый type чекер и языковой сервер для Python, написанный на Rust. Инструмент уже полностью используется внутри компании и теперь рекомендован для продвинутых и мотивированных пользователей.
По заявлению команды, ty в 10–100 раз быстрее существующих Python-type чекеров и LSP. Ключевая причина » архитектура, изначально спроектированная под инкрементальные обновления и работу в редакторе или долгоживущих процессах.
На практике это выглядит так: при редактировании критичного файла в крупном проекте вроде PyTorch ty способен пересчитать диагностику для всего проекта за несколько миллисекунд, а не только для изменённого файла.
Цель ty » не просто скорость. Проект нацелен на создание более качественного type чекера, который сочетает строгую корректность с фокусом на пользовательский опыт. Для этого ty развивает Python type checking дальше текущего состояния экосистемы и уже поддерживает:
- типы пересечений первого класса (intersection types),
- продвинутое сужение типов,
- анализ достижимости кода.
Отдельное внимание уделено диагностике. Система сообщений об ошибках вдохновлена компилятором Rust: одна диагностика ty может использовать контекст сразу из нескольких файлов и объяснять не только саму ошибку, но и её причину и возможный способ исправления.
ty разрабатывается основной командой Astral и десятками контрибьюторов под лицензией MIT. Инструмент доступен везде, где пишут Python, включая редакторы с LSP. Установка:
uv tool install ty@latest
К слову: хостить Minecraft-сервер на телефоне за $25 реально работает.
👉 @PythonPortal
Карта Python
PyAtlas это опенсорсный проект, который строит интерактивную 2D-карту примерно 10 000 самых популярных пакетов PyPI.
Пакеты размещаются рядом, если у них похожие описания (через эмбеддинги и кластеризацию), так проще находить аналоги и смежные библиотеки. По сути это визуализация экосистемы Python с веб-интерфейсом 😁
👉 @PythonPortal
В научной работе больше всего времени уходит на чтение статей, данные и отчеты.
На GitHub есть подборка Awesome AI for Science -»»» каталог AI-инструментов для всех этапов исследований.
Внутри:
-» работа с литературой
-» анализ данных
-» превращение статей в постеры
-» автоматизация экспериментов
-» инструменты для биологии, химии, физики и других областей
GitHub: http://github.com/ai-boost/awesome-ai-for-science
В списке есть Paper2Poster, MinerU, The AI Scientist, а также статьи, датасеты и фреймворки.
Фактически это полный набор инструментов для AI-поддержки научных исследований.
👉 @PythonPortal
Поздравляем, вы на 1 шаг ближе к работе мечты 🥳
Осталось только прочитать этот пост, подписаться на канал и откликнуться на вакансию 😉
Avito Career — место, где Авито делится актуальными вакансиями и стажировками для бэкенд-разработчиков.
Подписывайтесь, чтобы найти ту самую работу ✨
Hello world на разных языках.
Один парнишка протестировал это в однопоточном режиме, в контейнерных песочницах и на довольно древнем CPU, так что абсолютные цифры не особо важны. Интереснее относительные значения.
Для интерпретируемых языков на графике показано только время запуска, потому что отдельного шага компиляции у них нет.
Полоску Kotlin пришлось немного укоротить, чтобы она влезла в 80 символов 😅
Понятно, что для реальных проектов с большим кодом и зависимостями порядок будет другим. Но всё равно любопытно посмотреть, как разные языки ведут себя на таком простом hello world.
👉 @PythonPortal
Туториал по Basketball AI для YouTube наконец-то вышел. Как покадрово разобрать один розыгрыш с помощью CV-пайплайна для спортаналитики. 🤟
Больше 1000 часов работы ужаты в 37 минут.
- детекция игроков через RF-DETR
- трекинг игроков через SAM2
- кластеризация команд через SigLIP и K-means
- распознавание номеров через SmolVLM2
Систему можно переиспользовать как базу под свои проекты (аналитика, хайлайты, трансляции и т.д.).
Смотрим здесь
👉 @PythonPortal
Я редко так говорю, но это лучший репозиторий для освоения Python.
Курс ведёт Дэвид Бизли, автор Python Cookbook (3-е издание, O'Reilly) и Python Distilled (Addison-Wesley).
В этом PythonMastery.pdf структурированно лежит вся информация
В папке Exercises лежат все упражнения
В папке Solutions — решения
👉 @PythonPortal
Медики зафиксировали хронический PEP8 с рецидивами после flake8.
👉 @PythonPortal
Изучай GPU-программирование с нуля
Начни с Numba, чтобы получить низкоуровневый контроль, потом переходи на Triton и пиши высокопроизводительные ядра в языке, похожем на Python. Практический Jupyter-ноутбук, чтобы быстро стартануть. 😊
👉 @PythonPortal
Нашли годный ресурс для тех, кто присматривается к квантовой разработке.
На GitHub подняли подробный гайд по входу в квантовую разработку и алготрейдинг.
Подборки курсов по Python для finance, материалы по построению стратегий, риск-моделям, анализу временных рядов, примеры кода для трейдинг-ботов и инфраструктуры вокруг всего этого.
В репе даже есть подборка магистерских видеокурсов, которые авторы оценивают примерно в 200k долларов, плюс списки хедж-фондов и HFT-компаний, которые активно нанимают. 🥂
👉 @PythonPortal
Изоляция рунета ближе, чем ты думаешь
Loading …
██████████████] 99%