🛠️ Tracer для системных вызовов на macOS

strace-macos — это инструмент для отслеживания системных вызовов на macOS с использованием API отладчика LLDB. Он работает с включенной защитой целостности системы и написан на чистом Python, что исключает необходимость в расширениях ядра.

🚀 Основные моменты:
- Поддержка SIP без отключения
- Вывод в формате JSON и текстовом формате
- Фильтрация системных вызовов по имени и категории
- Символическое декодирование аргументов
- Статистика вызовов и ошибок

📌 GitHub: https://github.com/Mic92/strace-macos

@Python_Community_ru

🔧 Утилиты для C++ и Python

Этот репозиторий предлагает набор полезных утилит для работы с C++ и Python, упрощая взаимодействие между этими языками. Он включает функции для обработки данных, работы с файлами и выполнения различных задач, что делает его идеальным для разработчиков, работающих с обоими языками.

🚀 Основные моменты:
- Инструменты для обработки и анализа данных
- Удобные функции для работы с файлами
- Поддержка взаимодействия между C++ и Python
- Легкая интеграция в проекты
- Документация для быстрого старта

📌 GitHub: https://github.com/xZepyx/cpp-pyutils

@Python_Community_ru

🎤 Быстрый текст-в-речь с Supertonic

Supertonic — это высокопроизводительная система текст-в-речь, работающая на вашем устройстве. Она обеспечивает молниеносное создание речи с минимальными затратами ресурсов и полным соблюдением конфиденциальности. Никаких облачных решений — всё происходит локально.

🚀Основные моменты:
- ⚡ Генерация речи до 167× быстрее реального времени
- 🪶 Легковесная архитектура с 66M параметрами
- 📱 Полная обработка на устройстве без задержек
- 🎨 Обработка сложных текстов без предварительной подготовки
- ⚙️ Гибкая настройка параметров и развертывания

📌 GitHub: https://github.com/supertone-inc/supertonic

#python

@Python_Community_ru

🧩 Python Keylogger: Educational Tool for Data Capture

Этот репозиторий представляет собой простой кейлоггер на Python с использованием библиотеки Pynput. Он демонстрирует, как собирать данные и отправлять их на сервер, предназначен исключительно для образовательных целей и осведомленности о безопасности.

🚀Основные моменты:
- Легкий в использовании кейлоггер на Python.
- Использует библиотеку Pynput для захвата нажатий клавиш.
- Предназначен для образовательных целей, не для злоупотреблений.
- Возможность отправки данных на сервер.
- Пример реализации, который можно улучшить.

📌 GitHub: https://github.com/ahoaparadox8/python-keylogger

@Python_Community_ru

‍🖥 GitHub обновил Copilot - функция Next Edit Suggestions теперь понимает твои правки по шагам и предлагает логичные следующие изменения.

Что улучшили:
• Модель обучили на реальных сессиях редактирования, а не только на итоговом коде
• Задержка стала ниже - подсказки появляются почти мгновенно
• Предложения стали точнее и полезнее: фиксы, рефакторинг, дополнения, улучшение структуры

Как обучали:
1) Данных из pull-requests оказалось мало, там нет промежуточных правок
2) GitHub собрал датасет настоящих редакторских сессий — шаг за шагом
3) После дообучения модель улучшили через RL - отдельная модель оценивает, насколько полезна подсказка

Зачем это нужно:
Copilot теперь работает не как автодополнение, а как помощник по редактированию, он видит, что ты меняешь, понимает контекст и предсказывает твой следующий шаг. Это ускоряет работу и снижает количество ручных действий.

https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/evolving-github-copilots-next-edit-suggestions-through-custom-model-training/

@python

@Python_Community_ru

✖ НЕЛЬЗЯ ИСПОЛЬЗОВАТЬ LAMBDA В ЦИКЛЕ И ОЖИДАТЬ ЧТО ОНА "ЗАПОМНИТ" ПЕРЕМЕННУЮ.

Из-за этого все лямбды, созданные в цикле, будут ссылаться на одно и то же последнее значение.
Код выглядит нормальным, а ведёт себя странно — это классическая проблема замыканий в Python.
Правильно — фиксировать значение через аргумент по умолчанию или выносить в обычную функцию.
Подписывайся, больше фишек каждый день !


# скрытая ошибка — lambda в цикле захватывает последнюю переменную
funcs = []

for i in range(5):
funcs.append(lambda: i) # кажется, что вернёт 0,1,2,3,4 — но нет

# все лямбды вернут одно и то же значение
print([f() for f in funcs]) # [4, 4, 4, 4, 4]

# правильный вариант
funcs_fixed = [lambda x=i: x for i in range(5)]
print([f() for f in funcs_fixed]) # [0, 1, 2, 3, 4]

@Python_Community_ru

🔒🤖 IoTHackBot: Инструменты для тестирования безопасности IoT

IoTHackBot — это набор инструментов для тестирования безопасности IoT-устройств, включая IP-камеры и встроенные системы. Он предлагает как командные инструменты, так и AI-ассистированные рабочие процессы для автоматизированного обнаружения уязвимостей.

🚀Основные моменты:
- Сканирование устройств с помощью wsdiscovery и onvifscan
- Анализ сетевого трафика с iotnet
- Продвинутое извлечение файлов из прошивок с ffind
- Взаимодействие с консолью через picocom и telnetshell
- Поддержка автоматизации и интеграции инструментов

📌 GitHub: https://github.com/BrownFineSecurity/iothackbot

@Python_Community_ru

⚡️КАК СДЕЛАТЬ EXE ИЗ PYTHON САМЫМ ПРОСТЫМ СПОСОБОМ

Самый удобный способ собрать exe из Python это использовать PyInstaller. Он создаёт полноценный исполняемый файл который запускается без установленного Python. Работает на Windows, не требует сложной настройки и подходит для любых скриптов.


# Установка PyInstaller
pip install pyinstaller

# Создание exe (один файл)
pyinstaller --onefile your_script.py

# Готовый exe будет в папке dist
# Пример запуска
dist\your_script.exe

@Python_Community_ru

🤖 Автономный AI-исследователь для научных экспериментов

Этот проект представляет собой автономного AI-исследователя, который разбивает исследовательскую задачу на эксперименты и запускает специализированные агенты с доступом к GPU для их выполнения. Результаты собираются и оформляются в виде научной статьи.

🚀 Основные моменты:
- Декомпозиция задач на эксперименты с распределением по агентам.
- Агенты запускают GPU-песочницы для обучения и оценки моделей.
- Окончательные результаты формируются в виде связного отчета.

📌 GitHub:

#python

@Python_Community_ru

https://github.com/mshumer/autonomous-researcher

🖥 Python: Почему твой asyncio-код тормозит и блокируется?

Чаще всего проблема не в самом asyncio, а в том, что внутри async-функций ты вызываешь блокирующий код. Например, time.sleep, requests.get, тяжёлые циклы с вычислениями или работа с диском без специальных обёрток. Такой вызов останавливает весь event loop, и остальные корутины тупо ждут.

Главное правило: внутри async-функций каждая долгая операция должна либо быть асинхронной (через await), либо вынесена в поток или процесс. Если в корутине нет нормальных await, она вообще не отдаёт управление циклу, и твой «асинхронный» код ведёт себя как обычный синхронный.

Используй:
- асинхронные библиотеки (aiohttp вместо requests и т.п.);
- asyncio.sleep вместо time.sleep;
- asyncio.to_thread или отдельный процесс для тяжёлых синхронных задач.

Как только уберёшь блокирующие вызовы из корутин, код перестанет «залипать» и начнёт реально работать параллельно по I/O.


import asyncio
import time

async def bad_task():
print("start bad")
time.sleep(2)
print("end bad")

async def good_task():
print("start good")
await asyncio.to_thread(time.sleep, 2)
print("end good")

async def main():
await asyncio.gather(bad_task(), good_task())

asyncio.run(main())


https://www.youtube.com/shorts/LZgy5YvQR4o

@Python_Community_ru

🖥 Как организовать архитектуру большого Python-проекта?

Разработка крупного Python-проекта требует продуманной архитектуры. Правильная структура кода упрощает развитие, тестирование и поддержку приложения.

В этой статье мы рассмотрим ключевые принципы архитектурной организации для разных типов проектов - веб-приложений, библиотек, микросервисов и систем обработки данных.

Обсудим разделение системы на слои (domain, service, infrastructure), использование популярных шаблонов проектирования (Dependency Injection, Repository, Facade), организацию кода по модулям и пакетам, примеры структуры каталогов, работу с зависимостями и конфигурацией (Pydantic, dotenv), логгирование и мониторинг, обеспечение тестируемости, поддержку расширяемости и модульности.

Также приведем примеры кода и структуры каталогов, а в конце – общие советы и распространенные ошибки, которых следует избегать.

https://uproger.com/kak-organizovat-arhitekturu-bolshogo-python-proekta/

@Python_Community_ru

🐍⚙️ Продвинутый Python + Docker совет для production:

Используй multi-stage builds + wheels cache - это радикально уменьшает размер образа и ускоряет сборки.

В первом этапе собираешь wheels (компилируемые пакеты), а во втором — устанавливаешь их уже в чистый runtime-слой:


FROM python:3.12 AS builder
RUN pip install --upgrade pip
COPY requirements.txt .
RUN pip wheel --wheel-dir /wheels -r requirements.txt

FROM python:3.12-slim
COPY --from=builder /wheels /wheels
RUN pip install --no-index --find-links=/wheels -r /wheels/requirements.txt
COPY app/ /app


🔥 Плюс:
— быстрый rebuild
— детерминированные зависимости
— значительно меньше образ

Этот трюк мало кто использует, но он делает Docker-окружение Python уровня enterprise.

@Python_Community_ru

🏎️ F1 Race Replay: Визуализация гонок Формулы 1 🏁

Приложение на Python для интерактивного воспроизведения гонок Формулы 1 с графическим интерфейсом. Позволяет отслеживать позиции гонщиков в реальном времени, отображать текущие круги и статус водителей, а также управлять воспроизведением с помощью удобных контролов.

🚀 Основные моменты:
- Визуализация гонок с реальными позициями на треке
- Живое обновление позиций гонщиков и их состояния
- Интерактивные элементы управления воспроизведением
- Подробная информация о телеметрии выбранных гонщиков
- Возможность настройки интерфейса и обработки данных

📌 GitHub: https://github.com/IAmTomShaw/f1-race-replay

#python

@Python_Community_ru