Топовый лайфхак с GitHub: добавь 0 к URL pull request, и ИИ поможет тебе ревьюнуть и понять изменения, которые хотят влить.

👉 @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

Параллельная обработка ThredPoolExcutor:

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

Вывод: В случаях, когда требуется блокирующая обработка вроде time.sleep[1], имеет смысл использовать ThredPoolExcutor.

Когда же нужна неблокирующая обработка, как в случае с asyncio.sleep, лучше использовать async.

👉 @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

👉 @PythonPortal

Немного подкорректировал

👉 @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

Мем: на сайте Думы в пояснительной записке к закону о создании реестра молодёжных организаций нашли utm-метку ChatGPT. 😐

👉 @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

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

Разраб смотрит, как продакт занимается вайб-кодингом.

👉 @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

Математика искусственной нейронной сети:

👉 @PythonPortal

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

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

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

Почему народ так сходит с ума? Потому что впервые реально ощущается, будто у тебя появился сотрудник на базе ИИ.

Плюс: Open Source + local first + персистентная память = ощущение контроля

Что важно учитывать:

▪️Вопросы безопасности. Осторожно! убедись, что никто кроме тебя не сможет им пользоваться.

▪️Порты: если оставишь доступ снаружи без защиты, ты по сути ставишь у себя дома “удаленный sudo”.

▪️Права доступа. Не всему нужен полный доступ с первого дня. Лучше изолировать в VM или на отдельной машине, если не понимаешь, что делаешь.

▪️Следи за стоимостью. Может выйти очень дорого. Можно использовать локальные модели (они не такие быстрые и не такие хорошие), я советую попробовать Minimax M2.1, по соотношению цена/качество он очень ок.

▪️Запусти clawdbot status, чтобы он предупреждал о проблемах безопасности (это не все, но хоть что-то), а потом clawdbot security audi

Официальный сайт:
https://clawd.bot/

👉 @PythonPortal

😂😂😂

👉 @PythonPortal