🖥 PostgreSQL: LATERAL JOIN

Иногда тебе нужно выполнить подзапрос, который зависит от строки из внешнего запроса, например, выбрать последние покупки для каждого пользователя или самые дорогие товары из категории.

Обычный JOIN не справится, но есть мощный инструмент - LATERAL JOIN. Он позволяет вызывать подзапрос для каждой строки внешней таблицы, сохраняя контекст.

Этот приём часто заменяет громоздкие запросы или оконные функции и работает значительно быстрее на PostgreSQL.

Используй его, когда нужно сделать что-то «на лету» для каждой записи.

@Python_Community_ru

🤖 OpenTrack: Открытая система трекинга движений

OpenTrack — это кодовая база для трекинга движений гуманоидов, использующая MuJoCo для симуляции и поддерживающая многопроцессорное обучение. Проект ориентирован на исследование и разработку в области робототехники.

🚀 Основные моменты:
- Открытый исходный код для трекинга движений
- Поддержка многопроцессорного обучения
- Использует MuJoCo для симуляции
- Реализует различные сценарии обучения

📌 GitHub: https://github.com/GalaxyGeneralRobotics/OpenTrack

@Python_Community_ru

⚡️ Python трюк: безопасное завершение потоков через флаг события

Многие просто daemon=True ставят и надеются, что всё само завершится. Но это ломает контроль и может привести к утечкам. Проще и надёжнее — использовать общий Event, чтобы уведомлять потоки о завершении.


import threading
import time

stop_event = threading.Event()

def worker():
while not stop_event.is_set():
print("Работаю...")
time.sleep(0.3)
print("Останавливаюсь корректно.")

thread = threading.Thread(target=worker)
thread.start()

time.sleep(1.2)
stop_event.set() # посылаем сигнал остановки
thread.join()
print("Все потоки завершены корректно.")

@Python_Community_ru

⚡️ Pytest markers: ускоряем разработку и тестирование

Когда проект растёт — часть тестов становится медленной (ML-тренировка, GPU-инференс, интеграционные проверки).
Pytest позволяет помечать такие тесты и запускать только нужные группы.

В примере:
- @pytest.mark.fast — быстрые юнит-тесты
- @pytest.mark.slow — долгие тесты (например, обучение модели)
- @pytest.mark.gpu — тесты, требующие GPU

Команды:
# Запустить только быстрые
pytest -m fast

# Запустить всё, кроме slow
pytest -m "not slow"

Идеально, когда нужно:
- быстро прогнать код перед пушем
- запускать тяжёлые тесты по расписанию/в CI
- разделить ML-тесты по ресурсам (CPU/GPU)

Используйте маркеры — и ваша разработка станет быстрее и чище 🧪⚙️

#pytest #python #testing #mlengineering #unittesting #devtools

@Python_Community_ru

🧠 Дискретные диффузионные модели для генерации текста

Репозиторий предлагает аннотированную реализацию модели дискретной диффузии для генерации текста, основанную на архитектуре "baby GPT" от Андрея Карпаты. Используя подход денойзинга, модель восстанавливает и генерирует текст, обучаясь на примерах, таких как произведения Шекспира.

🚀 Основные моменты:
- Обучение на текстах с использованием дискретных диффузионных моделей.
- Параллельная генерация токенов вместо последовательной.
- Включает математическую основу и адаптацию существующих архитектур.
- Применение к различным наборам данных и настройкам модели.

📌 GitHub: https://github.com/ash80/diffusion-gpt

#python

@Python_Community_ru

Тестируй Python-код не «на ощупь», а через три уровня.

Сначала юнит-тесты для базовой логики, затем фикстуры для реального окружения (файлы, БД, HTTP-моки), и сверху — hypothesis для автоматического поиска скрытых багов.

Так тесты будут короткими, а покрытие и надёжность — максимальными.


import pytest
from hypothesis import given, strategies as st


# 1) Простой юнит-тест
def test_add():
assert add(2, 3) == 5


2) Фикстура для окружения (временный файл)
@pytest.fixture
def temp_file(tmp_path):
file_path = tmp_path / "data.txt"
file_path.write_text("42")
return file_path


def test_read_data(temp_file):
assert read_data(temp_file) == 42


3) Property-based тест (генерация случайных входных данных)
@given(st.integers(), st.integers())
def test_add_random(a, b):
assert add(a, b) == a + b


Быстрый запуск только упавших тестов:
pytest --lf

@Python_Community_ru