50319
Всё самое интересное из мира Python Сотрудничество, реклама: @devmangx Работаем с @Spiral_Yuri РКН: https://clck.ru/3GMMF6
Сюююда: GitHub-репозиторий, чтобы учиться AI Engineering.
Там собраны одни из лучших бесплатных курсов, статей, туториалов и видео по темам:
Математическая база
Основы AI и ML
Deep Learning и специализации
Generative AI
Большие языковые модели (LLM)
Гайды по prompt engineering
RAG, агенты и MCP
Смотри тут: https://github.com/ashishps1/learn-ai-engineering
👉 @PythonPortal
Любой может программировать с помощью ИИ.
Вы используете ИИ без базовых знаний программирования:
👉 @PythonPortal
LandingAI выпустили бесплатный курс по Document AI. Там учат собирать пайплайны обработки документов, которые вытаскивают текст, таблицы, графики и формы, не теряя контекст разметки.
Проблема классического OCR в том, что оно “достаёт буквы”, но ломает смысл:
- у таблиц пропадает структура (включая merged cells)
- связи “график ⬅️➡️ подпись” разваливаются
- порядок чтения в multi-column становится кашей
В курсе показывают, как строить агент-воркфлоу, которые читают документы ближе к тому, как это делает человек, через Agentic Document Extraction (ADE).
Что внутри:
- почему обычный OCR валится на сложных документах
- как детект layout + правильный reading order сохраняют структуру
- как парсить PDF в Markdown/JSON и не потерять layout
- как собирать RAG с ADE и векторными БД
- как деплоить event-driven документные пайплайны на AWS
3 часа, 6 практических примеров кода. Полностью бесплатно.
👉 @PythonPortal
𝗦𝗤𝗟 𝗙𝗿𝗼𝗺 𝗕𝗮𝘀𝗶𝗰𝘀 𝘁𝗼 𝗔𝗱𝘃𝗮𝗻𝗰𝗲𝗱: этот PDF-файл содержит SQL от начального до продвинутого уровня.
Этот 101-страничный PDF-файл вам понадобится для подготовки и повторения SQL перед любым собеседованием по данным.
👉 @PythonPortal
Как все представляют завтрак разработчика в 2026 году 🤩
На самом деле утро начинается с мысли: «Как кодить еще лучше?»
Если вы уже освоили базу по Python и ищете зону роста, пройдите бесплатный мини-курс в Академии Selectel.
В программе:
🔸 набор Python-инструментов и расширений, которые ускоряют кодинг;
🔸 гайд по работе с библиотекой Tkinter, чтобы создавать приложения с графическим интерфейсом;
🔸 инструкция по основам парсинга данных с веб-сайтов и многое другое.
Закрепить полученные знания вы сможете тут же — эксперты собрали базу задач с готовыми ответами.
Все материалы бесплатные. До роскошного IT-завтрака осталось пройти курс в удобное время: https://slc.tl/l8lo4?2W5zFGt8ViY
Передаём файлы без облака: AltSendme
Это зашифрованный p2p файлообменник. Он опенсорс и поддерживает передачу файлов любого размера и формата между устройствами без использования облачных сервисов.
Работает бесплатно, не требует регистрации и доступен для Windows, Mac и Linux
👉 @PythonPortal
Хакер ждет, пока вы установите Clawdbot/moltbot на свой компьютер, чтобы получить доступ ко всей вашей системе.
👉 @PythonPortal
👩💻 Хватит учить только синтаксис, начинай делать реальные проекты!
Python Ready — авторский канал, где Python перестаёт быть только теорией и становится рабочим инструментом. Мини-проекты, боты, советы, разборы задач, гайды и шпаргалки для каждого программиста.
🔥 Советую подписаться: @python_ready
У Visual Studio Code есть скрытая фича: она показывает, сколько кода написал ты, а сколько нагенерила ИИ.
Включи и проверь, ты больше дев или больше prompt engineer. 🤣
👉 @PythonPortal
Опенсорсный робот-манипулятор + трекинг рук
Сделан с индустриальным подходом, но в виде настольной системы на 3D-печати.
PAROL6 в паре с контроллером LEAP Motion отличный пример того, насколько доступной стала телеоперация роботов.
• Движения руки стримятся на робота с частотой 100 Гц по UDP
• Пневматический захват управляется простыми жестами: сжатие/разжатие кулака
• Весь стек робота опенсорсный: от механики до софта управления
Добавь сюда низколатентный трекинг рук и получаешь очень практичную платформу, чтобы учиться манипуляции, телеуправлению и интерфейсам человек-робот.
Такой сетап отлично подходит для экспериментов, teleop, сбора данных и обучения робота “по показу”.
И все это без проприетарного железа и залоченного софта.
Исходный код 😈
👉 @PythonPortal
Экономим время: VS Code расширение DEVTOOL+
Внутри целый набор ежедневных утилит: форматирование, encode/decode, конвертеры, генераторы, тестовые хелперы и еще куча мелочей. Все вызывается прямо из редактора, без браузера и лишних вкладок.
👉 @PythonPortal
Мем: на сайте Думы в пояснительной записке к закону о создании реестра молодёжных организаций нашли utm-метку ChatGPT. 😐
👉 @PythonPortal
Сравнение async и ThreadPoolExecutor в Python
Асинхронная обработка async
В async переключение выполнения на уровне CPU происходит в момент выполнения await.
Но чтобы можно было вызвать await, сам код должен поддерживать async.
Например, если вы хотите делать запись в PostgreSQL через async, то придется использовать asyncpg.
То есть для тех операций, которые поддерживают async, можно реализовать асинхронную обработку с помощью async.
Параллельная обработка ThredPoolExcutor
ThredPoolExcutor имеет смысл использовать в тех случаях, когда:
* код не поддерживает async
* или вы хотите распараллелить выполнение, минимально переписывая существующий код.
Тестовый код
Асинхронная обработка async:
import asyncio
import time
from icecream import ic
async def io_task(name):
print(f"{name} start")
await asyncio.sleep(3) # ожидание неблокирующего I/O
print(f"{name} end")
async def main():
start = time.time()
await asyncio.gather(io_task("A"), io_task("B"), io_task("C"))
print(f"elapsed: {time.time() - start:.3f}")
ic()
asyncio.run(main())
ic()
# Результат выполнения
ic| main_async.py:19 in <module> at 22:06:11.408
A start
B start
C start
A end
B end
C end
elapsed: 3.001
ic| main_async.py:21 in <module> at 22:06:14.412
import time
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
from icecream import ic
def io_task(name):
print(f"{name} start")
time.sleep(3) # блокирующий I/O
print(f"{name} end")
ic()
start = time.time()
with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
executor.submit(io_task, "A")
executor.submit(io_task, "B")
executor.submit(io_task, "C")
print(f"elapsed: {time.time() - start:.3f}")
# Результат выполнения
ic| main_ThreadPoolExcutor.py:13 in <module> at 22:07:03.543
A start
B start
C start
C end
B end
A end
elapsed: 3.003
time.sleep[1], имеет смысл использовать ThredPoolExcutor.asyncio.sleep, лучше использовать async.
GitHub запустил свою платформу для обучения: все курсы и сертификаты в одном месте.
Git, GitHub, MCP, использование ИИ, VSCode и многое другое.
И большая часть контента бесплатна: → https://learn.github.com
👉 @PythonPortal
Истинная природа методов — это «специальные методы».
Про жизненный цикл инстанса.
▪️__init__object.__init__(self[, ...])
Думаю, как конструктор используется очень часто. В основном это инициализация экземпляра (например, инициализация атрибутов). Отличие от __new__, о котором ниже: __init__ выполняется уже после создания экземпляра.
Возвращаемое значение всегда None.
▪️ __new__object.__new__(cls[, ...])
В отличие от __init__, выполняется до создания экземпляра и отвечает именно за его создание. Поэтому это не инстанс-метод, а статический метод, но явно прописывать @staticmethod не нужно.
Возвращаемое значение должно быть созданным экземпляром (обычно это экземпляр класса из аргумента cls).
Типичное место применения __new__ это инициализация подклассов, которые наследуются от иммутабельных типов (int, str, tuple и т.д.). Они иммутабельные, поэтому после создания объекта нельзя менять атрибуты через __init__.
Ещё __new__ используют для реализации паттерна Singleton.
▪️ __del__object.__del__(self)
Вызывается в момент, когда экземпляр уничтожается (например, через del). Явных популярных кейсов немного, но может быть полезно при отладке, чтобы понимать тайминг работы GC.
👉 @PythonPortal
Вышел trackers v2.1.0. В этом релизе добавили поддержку ByteTrack — быстрого tracking-by-detection алгоритма, который держит стабильные ID даже при окклюзиях.
Ссылка: https://github.com/roboflow/trackers
pip install trackers
ML-инженеры держите: структурированный ML-справочник
Здесь нет курсов, нет лишней теории и длинных лекций, зато есть чёткие формулы, алгоритмы, логика ML-пайплайнов и аккуратно структурированная база знаний.
👉 @PythonPortal
Как не потеряться на старте автоматизации: понятный маршрут в Python-автотесты
🔺30 января
🔻13:00 (МСК)
Открытый вебинар «Python в автотестах: с чего начать правильно»
Регистрация по ссылке.
От студентов я знаю, как хаос в автоматизации мешает развитию QA.
Поэтому на вебинаре мы соберём всё в одну понятную схему:
💙с чего начать, а с чем можно не спешить
💙минимальный набор знаний и инструментов для первых автотестов
💙частые ошибки на старте и как их обойти
💙что делать после первых тестов: следующий шаг к проекту и резюме
После эфира останется ясный план: что делать дальше и в каком порядке.
Я Лена Янушевская, 8 лет в тестировании, прошла путь от manual до Senior Automation. Работала в Andersen, Admitad, Exness, сейчас в StockTrader.
Вебинар бесплатный, нужна регистрация. До встречи :)
Парень собрал офигенную систему подготовки к собесам по LeetCode: вытащил 400+ задач и разложил их по 90 паттернам.
В итоге получилась таблица на 360 задач, где видно не просто что нужно решать, а какой именно паттерн ты качаешь и чем он закрывается.
Знаю, LeetCode для новичков легко превращается в перегруз, особенно когда собесы уже рядом и вообще непонятно, на какие задачи делать упор. Blind 75/95 и похожие списки это нормальная точка входа, но давай честно: решить всего около 100 задач обычно недостаточно, чтобы уверенно закрывать топовые интервью.
Важно: задачи в листе взяты из реальных интервью за последние 6 месяцев (Google, Meta, Amazon, Uber). Этот подход помог закрыть собесы в Salesforce (два раза), Intuit, Microsoft и еще пару “середняков” за эти годы.
Кидаю сюда, вдруг кому-то сэкономит недели.
👉 @PythonPortal
Все вокруг говорят про Clawbot. Но что это такое?
Опенсорсный AI-ассистент, который:
✓ крутится на твоем компе или сервере
✓ с ним можно общаться через Telegram, WhatsApp, Discord...
✓ имеет реальный доступ к системе
✓ с памятью, и со временем становится лучше по мере общения
✓ совместим с Claude, GPT, Gemini, DeepSeek…
Чтобы поставить, достаточно выполнить:
curl -fsSL https://clawd.bot/install.sh | bash
clawdbot status, чтобы он предупреждал о проблемах безопасности (это не все, но хоть что-то), а потом clawdbot security audi
Датасаентисты сейчас нарасхват: данных для анализа стало слишком много.
В этом курсе Татев и Ваэ учат Python для Data Science.
Будете делать проекты и разбирать EDA, A/B-тесты, BI и другое.
Проходим бесплатно
👉 @PythonPortal
Математика искусственной нейронной сети:
👉 @PythonPortal
Разраб смотрит, как продакт занимается вайб-кодингом.
👉 @PythonPortal
Чувак собрал целую AI-команду “дата-сайентистов” на Python и выложил в опенсорс (полностью бесплатно).
Библиотека автоматизирует типичный DS-пайплайн с помощью AI: загрузка данных, чистка/преобразования, EDA, визуализация, feature engineering. Плюс она логирует каждый шаг так, чтобы все собиралось в 100% воспроизводимый pipeline (можно повторить прогон один в один и понять, что именно делалось).
Таймкоды из демо:
00:00 обзор проекта
01:32 workflow + загрузка данных
02:10 wrangling и cleaning
03:33 инсайты из визуализаций и построение графиков
04:08 feature engineering
05:00 лайв воркшоп на 1 час
05:44 сама Python-библиотека “AI Data Science Team”
GitHub: здесь
👉 @PythonPortal
NVIDIA убрала самый жирный тормоз в Voice AI
Они выложили в опенсорс PersonaPlex-7B: full-duplex разговорную speech-to-speech модель, которая умеет слушать и говорить одновременно
Вместо того чтобы ждать, пока ты договоришь, она использует dual-stream архитектуру и обрабатывает входящий звук параллельно с генерацией ответа в реальном времени.
100% открытый исходный код и бесплатно. 🐸
👉 @PythonPortal
Qwen3-TTS официально в релизе. Выложили в опенсорс всю линейку: VoiceDesign, CustomVoice и Base, чтобы принести реально качественный TTS в open-комьюнити.
* 5 моделей (0.6B и 1.8B)
* Свободный voice design и клонирование голоса
* Поддержка 10 языков
* SOTA 12Hz токенизатор для сильной компрессии
* Полная поддержка fine-tuning
* SOTA качество
Возможно, самый “взрывной” релиз в опенсорсном TTS на данный момент. Давайте, ломайте, тестите, собирайте что-то крутое. Уже доступно всё: веса, код и статья. Enjoy.
Github: https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS
Hugging Face: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-tts
ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen3-TTS
Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen3tts-0115
Paper: https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS/blob/main/assets/Qwen3_TTS.pdf
Hugging Face Demo: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-TTS
ModelScope Demo: https://modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen3-TTS
API: https://alibabacloud.com/help/en/model-studio/qwen-tts-voice-design
Топовый лайфхак с GitHub: добавь 0 к URL pull request, и ИИ поможет тебе ревьюнуть и понять изменения, которые хотят влить.
👉 @PythonPortal