🌍🤖 GigaWorld-0: Модели мира
GigaWorld-0 - это унифицированная платформа для обучения Vision-Language-Action, использующая генерацию видео и 3D моделирование. Она обеспечивает создание разнообразных и реалистичных последовательностей, что делает её мощным инструментом для разработки эмбодированных ИИ.
🚀Основные моменты:
- Интеграция видео и 3D генерации для физической реалистичности.
- Поддержка текстовых подсказок для генерации видео.
- Модели доступны на Hugging Face для быстрого старта.
- Открытый исходный код с лицензией Apache 2.0.
📌 GitHub: https://github.com/open-gigaai/giga-world-0
#python
@Python_Community_ru
GigaWorld-0 - это унифицированная платформа для обучения Vision-Language-Action, использующая генерацию видео и 3D моделирование. Она обеспечивает создание разнообразных и реалистичных последовательностей, что делает её мощным инструментом для разработки эмбодированных ИИ.
🚀Основные моменты:
- Интеграция видео и 3D генерации для физической реалистичности.
- Поддержка текстовых подсказок для генерации видео.
- Модели доступны на Hugging Face для быстрого старта.
- Открытый исходный код с лицензией Apache 2.0.
📌 GitHub: https://github.com/open-gigaai/giga-world-0
#python
@Python_Community_ru
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💀➡️ Большинство кодеров не знают про это ускорение в Python
Одна из самых недооценённых оптимизаций в Python — вынесение повторяющихся вычислений в локальные переменные.
Причина проста: доступ к локальной переменной в CPython *в 2–3 раза быстрее*, чем к глобальной или атрибуту модуля.
Особенно важно в циклах и горячих участках кода.
import math
# Медленнее: math.sqrt вызывается через глобальное пространство имён
def slow(nums):
return [math.sqrt(x) for x in nums]
# Быстрее: ссылка на функцию закэширована в локальной переменной
def fast(nums):
sqrt = math.sqrt
return [sqrt(x) for x in nums]
# Ещё пример: длину списка лучше сохранить локально
def sum_fast(nums):
total = 0
ln = len(nums) # локальная ссылка быстрее
for i in range(ln):
total += nums[i]
return total
@Python_Community_ru
Одна из самых недооценённых оптимизаций в Python — вынесение повторяющихся вычислений в локальные переменные.
Причина проста: доступ к локальной переменной в CPython *в 2–3 раза быстрее*, чем к глобальной или атрибуту модуля.
Особенно важно в циклах и горячих участках кода.
import math
# Медленнее: math.sqrt вызывается через глобальное пространство имён
def slow(nums):
return [math.sqrt(x) for x in nums]
# Быстрее: ссылка на функцию закэширована в локальной переменной
def fast(nums):
sqrt = math.sqrt
return [sqrt(x) for x in nums]
# Ещё пример: длину списка лучше сохранить локально
def sum_fast(nums):
total = 0
ln = len(nums) # локальная ссылка быстрее
for i in range(ln):
total += nums[i]
return total
@Python_Community_ru
🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤯💣 PYTHON ТРЮК ПО УСКОРЕНИЮ #python
Совет по Python: если в цикле много обращений к атрибутам объекта или модуля — вынеси их в локальную переменную.
Доступ к локалам работает быстрее, чем к атрибутам, поэтому такой приём иногда ускоряет код на 20–50 процентов.
#медленно — каждый проход лезет в атрибут
for i in range(10_000_000):
x = obj.value
#быстрее — сохрани ссылку заранее
val = obj.value
for i in range(10_000_000):
x = val
#ещё пример — кешируем функцию
import math
sqrt = math.sqrt
for i in range(1_000_000):
r = sqrt(i)
@Python_Community_ru
Совет по Python: если в цикле много обращений к атрибутам объекта или модуля — вынеси их в локальную переменную.
Доступ к локалам работает быстрее, чем к атрибутам, поэтому такой приём иногда ускоряет код на 20–50 процентов.
#медленно — каждый проход лезет в атрибут
for i in range(10_000_000):
x = obj.value
#быстрее — сохрани ссылку заранее
val = obj.value
for i in range(10_000_000):
x = val
#ещё пример — кешируем функцию
import math
sqrt = math.sqrt
for i in range(1_000_000):
r = sqrt(i)
@Python_Community_ru
🎧 Модель аудиоразмышлений Step-Audio-R1
Step-Audio-R1 — первая аудиомодель, которая преодолевает проблему "обратного масштабирования", улучшая производительность при увеличении вычислительных ресурсов. Используя метод MGRD, модель фокусируется на акустическом анализе, что позволяет ей эффективно обрабатывать аудиоданные.
🚀 Основные моменты:
- Успешно решает проблему "обратного масштабирования"
- Сравнима с Gemini 3 по аудиобенчмаркам
- Инновационный подход к обучению через акустические особенности
- Доступна для использования на Hugging Face и ModelScope
📌 GitHub: https://github.com/stepfun-ai/Step-Audio-R1
@Python_Community_ru
Step-Audio-R1 — первая аудиомодель, которая преодолевает проблему "обратного масштабирования", улучшая производительность при увеличении вычислительных ресурсов. Используя метод MGRD, модель фокусируется на акустическом анализе, что позволяет ей эффективно обрабатывать аудиоданные.
🚀 Основные моменты:
- Успешно решает проблему "обратного масштабирования"
- Сравнима с Gemini 3 по аудиобенчмаркам
- Инновационный подход к обучению через акустические особенности
- Доступна для использования на Hugging Face и ModelScope
📌 GitHub: https://github.com/stepfun-ai/Step-Audio-R1
@Python_Community_ru
🖥 Как уменьшить Docker-образ в 10+ раз - понятный и практичный разбор.
Размер Docker-образа - это не косметика.
Он напрямую влияет на:
- скорость CI/CD
- время деплоя
- cold start контейнеров
- расходы на storage и трафик
В примере ниже образ удалось сократить с 588 MB до 47.7 MB - почти на 92%.
Вот какие приёмы реально дают эффект.
1) Выбор базового образа - самое важное решение
Полный python:3.9 тянет за собой:
- лишние системные утилиты
- документацию
- dev-пакеты
Переход на python:3.9-alpine:
- в разы меньше размер
- быстрее скачивание
- меньше attack surface
Это первый и самый крупный выигрыш.
2) Оптимизация слоёв Docker
Каждый RUN, COPY, ADD - это новый слой.
Много мелких инструкций = раздув образа.
Правило:
- объединяй связанные команды
- удаляй временные файлы в том же RUN
Меньше слоёв - меньше вес - быстрее сборка.
3) .dockerignore - бесплатная оптимизация, которую часто забывают
Без .dockerignore в build context улетает всё:
- .venv
- .cache
- .git
- временные файлы
Это:
- увеличивает размер контекста
- замедляет сборку
- иногда ломает кеширование
.dockerignore должен быть всегда. Без исключений.
4) Multi-stage build - must-have для продакшена
Одна из самых мощных техник.
Идея простая:
- stage 1 - сборка, компиляция, зависимости
- stage 2 - только то, что нужно для запуска
В финальном образе:
- нет build-инструментов
- нет лишних библиотек
- только runtime
Результат:
- меньше размер
- меньше уязвимостей
- быстрее старт
Итоговый эффект:
- 588 MB -> 47.7 MB
- −91.89% размера
- быстрее CI
- быстрее деплой
- дешевле инфраструктура
Главный вывод:
маленькие оптимизации накапливаются.
Каждый сэкономленный мегабайт:
- ускоряет каждый pull
- ускоряет каждый deploy
- масштабируется вместе с вашей системой
@Python_Community_ru
Размер Docker-образа - это не косметика.
Он напрямую влияет на:
- скорость CI/CD
- время деплоя
- cold start контейнеров
- расходы на storage и трафик
В примере ниже образ удалось сократить с 588 MB до 47.7 MB - почти на 92%.
Вот какие приёмы реально дают эффект.
1) Выбор базового образа - самое важное решение
Полный python:3.9 тянет за собой:
- лишние системные утилиты
- документацию
- dev-пакеты
Переход на python:3.9-alpine:
- в разы меньше размер
- быстрее скачивание
- меньше attack surface
Это первый и самый крупный выигрыш.
2) Оптимизация слоёв Docker
Каждый RUN, COPY, ADD - это новый слой.
Много мелких инструкций = раздув образа.
Правило:
- объединяй связанные команды
- удаляй временные файлы в том же RUN
Меньше слоёв - меньше вес - быстрее сборка.
3) .dockerignore - бесплатная оптимизация, которую часто забывают
Без .dockerignore в build context улетает всё:
- .venv
- .cache
- .git
- временные файлы
Это:
- увеличивает размер контекста
- замедляет сборку
- иногда ломает кеширование
.dockerignore должен быть всегда. Без исключений.
4) Multi-stage build - must-have для продакшена
Одна из самых мощных техник.
Идея простая:
- stage 1 - сборка, компиляция, зависимости
- stage 2 - только то, что нужно для запуска
В финальном образе:
- нет build-инструментов
- нет лишних библиотек
- только runtime
Результат:
- меньше размер
- меньше уязвимостей
- быстрее старт
Итоговый эффект:
- 588 MB -> 47.7 MB
- −91.89% размера
- быстрее CI
- быстрее деплой
- дешевле инфраструктура
Главный вывод:
маленькие оптимизации накапливаются.
Каждый сэкономленный мегабайт:
- ускоряет каждый pull
- ускоряет каждый deploy
- масштабируется вместе с вашей системой
@Python_Community_ru
🔥2
📌 Подробная шпаргалка по командам Docker
Удобный и практичный референс для повседневной работы с Docker: образы, контейнеры, сети, тома и Docker Compose.
🐋 Общие команды Docker
- docker --version — версия Docker
- docker info — информация о системе Docker
- docker help — список доступных команд
- docker --help — помощь по конкретной команде
📦 Работа с образами
- docker pull — скачать образ из реестра
- docker images — список локальных образов
- docker build -t name:tag . — собрать образ из Dockerfile
- docker tag : — назначить тег образу
- docker rmi — удалить образ
- docker image prune — удалить неиспользуемые образы
- docker image prune -a — удалить все неиспользуемые, включая невисячие
🚀 Контейнеры: запуск и управление
- docker run — запустить контейнер
- docker run -d — запуск в фоне
- docker run -it bash — интерактивный режим
- docker ps — активные контейнеры
- docker ps -a — все контейнеры
- docker stop — остановить контейнер
- docker start — запустить остановленный
- docker restart — перезапуск
- docker rm — удалить контейнер
- docker rm -f — принудительно удалить
- docker logs — логи контейнера
- docker exec -it bash — войти внутрь контейнера
- docker inspect — подробная информация (JSON)
🧹 Очистка и обслуживание
- docker container prune — удалить все остановленные контейнеры
- docker image prune — удалить неиспользуемые образы
- docker volume prune — удалить неиспользуемые тома
- docker network prune — удалить неиспользуемые сети
- docker system prune — очистить всё неиспользуемое
- docker system prune -a — максимально агрессивная очистка
- docker system df — использование диска Docker’ом
📊 Мониторинг и отладка
- docker stats — использование CPU и памяти контейнерами
- docker top — процессы внутри контейнера
- docker diff — изменения файловой системы контейнера
🌐 Сети Docker
- docker network ls — список сетей
- docker network inspect — информация о сети
- docker network create — создать сеть
- docker network rm — удалить сеть
💾 Docker Volumes
- docker volume ls — список томов
- docker volume inspect — информация о томе
- docker volume create — создать том
- docker volume rm — удалить том
⚙️ Docker Compose
- docker compose up — запустить сервисы
- docker compose up -d — запуск в фоне
- docker compose down — остановить и удалить всё
- docker compose build — пересобрать образы
- docker compose pull — скачать образы
- docker compose logs — логи всех сервисов
- docker compose ps — статус сервисов
- docker compose restart — перезапуск
🧠 Полезные советы
- Используй --rm, чтобы контейнер удалялся после выполнения
- Проверяй размер Docker-данных через docker system df
- Для отладки всегда полезен docker inspect
- Регулярно чисти систему, чтобы Docker не съел весь диск
Эта шпаргалка закрывает 90% повседневных задач при работе с Docker - от локальной разработки до продакшена.
@Python_Community_ru
Удобный и практичный референс для повседневной работы с Docker: образы, контейнеры, сети, тома и Docker Compose.
🐋 Общие команды Docker
- docker --version — версия Docker
- docker info — информация о системе Docker
- docker help — список доступных команд
- docker --help — помощь по конкретной команде
📦 Работа с образами
- docker pull — скачать образ из реестра
- docker images — список локальных образов
- docker build -t name:tag . — собрать образ из Dockerfile
- docker tag : — назначить тег образу
- docker rmi — удалить образ
- docker image prune — удалить неиспользуемые образы
- docker image prune -a — удалить все неиспользуемые, включая невисячие
🚀 Контейнеры: запуск и управление
- docker run — запустить контейнер
- docker run -d — запуск в фоне
- docker run -it bash — интерактивный режим
- docker ps — активные контейнеры
- docker ps -a — все контейнеры
- docker stop — остановить контейнер
- docker start — запустить остановленный
- docker restart — перезапуск
- docker rm — удалить контейнер
- docker rm -f — принудительно удалить
- docker logs — логи контейнера
- docker exec -it bash — войти внутрь контейнера
- docker inspect — подробная информация (JSON)
🧹 Очистка и обслуживание
- docker container prune — удалить все остановленные контейнеры
- docker image prune — удалить неиспользуемые образы
- docker volume prune — удалить неиспользуемые тома
- docker network prune — удалить неиспользуемые сети
- docker system prune — очистить всё неиспользуемое
- docker system prune -a — максимально агрессивная очистка
- docker system df — использование диска Docker’ом
📊 Мониторинг и отладка
- docker stats — использование CPU и памяти контейнерами
- docker top — процессы внутри контейнера
- docker diff — изменения файловой системы контейнера
🌐 Сети Docker
- docker network ls — список сетей
- docker network inspect — информация о сети
- docker network create — создать сеть
- docker network rm — удалить сеть
💾 Docker Volumes
- docker volume ls — список томов
- docker volume inspect — информация о томе
- docker volume create — создать том
- docker volume rm — удалить том
⚙️ Docker Compose
- docker compose up — запустить сервисы
- docker compose up -d — запуск в фоне
- docker compose down — остановить и удалить всё
- docker compose build — пересобрать образы
- docker compose pull — скачать образы
- docker compose logs — логи всех сервисов
- docker compose ps — статус сервисов
- docker compose restart — перезапуск
🧠 Полезные советы
- Используй --rm, чтобы контейнер удалялся после выполнения
- Проверяй размер Docker-данных через docker system df
- Для отладки всегда полезен docker inspect
- Регулярно чисти систему, чтобы Docker не съел весь диск
Эта шпаргалка закрывает 90% повседневных задач при работе с Docker - от локальной разработки до продакшена.
@Python_Community_ru
👍2🔥2
🚀 Интерактивный помощник для Кодинга Mistral Vibe
Mistral Vibe - это командный интерфейс для взаимодействия с кодом, который позволяет использовать естественный язык для выполнения задач.
Он предлагает мощные инструменты для работы с файлами, поиска кода и управления версиями, обеспечивая удобный и интуитивный опыт.
🚀 Основные моменты:
- Интерактивный чат с AI для выполнения запросов.
- Набор инструментов для манипуляции файлами и выполнения команд.
- Автоматическое сканирование структуры проекта для контекстной информации.
- Высокая настраиваемость через конфигурационные файлы.
- Поддержка UNIX и Windows.
📌 GitHub:
@Python_Community_ru
https://github.com/mistralai/mistral-vibe
Mistral Vibe - это командный интерфейс для взаимодействия с кодом, который позволяет использовать естественный язык для выполнения задач.
Он предлагает мощные инструменты для работы с файлами, поиска кода и управления версиями, обеспечивая удобный и интуитивный опыт.
🚀 Основные моменты:
- Интерактивный чат с AI для выполнения запросов.
- Набор инструментов для манипуляции файлами и выполнения команд.
- Автоматическое сканирование структуры проекта для контекстной информации.
- Высокая настраиваемость через конфигурационные файлы.
- Поддержка UNIX и Windows.
📌 GitHub:
@Python_Community_ru
https://github.com/mistralai/mistral-vibe
GitHub
GitHub - mistralai/mistral-vibe: Minimal CLI coding agent by Mistral
Minimal CLI coding agent by Mistral. Contribute to mistralai/mistral-vibe development by creating an account on GitHub.
🖥 python-injection - практический сборник уязвимостей в Python
python-injection - это репозиторий с наглядными примерами инъекций и небезопасных паттернов в Python-коде, которые регулярно встречаются в реальных проектах.
Проект показывает, как «обычный» Python-код превращается в уязвимость, если не понимать, как именно работают интерпретатор, библиотеки и внешние вызовы.
Что внутри:
- Command Injection через os.system, subprocess, shell=True
- SQL Injection при неправильной работе с запросами
- Code Injection через eval, exec, pickle
- Path Traversal и небезопасная работа с файлами
- Template Injection
- Примеры небезопасной десериализации
- Реальные анти-паттерны из production-кода
Главная ценность репозитория — код, а не теория:
- есть уязвимый пример
- есть объяснение, почему он опасен
- понятно, как именно происходит атака
Подходит для:
- Python-разработчиков
- backend-инженеров
- security-энтузиастов
- code review и обучения безопасному программированию
Если ты пишешь Python и думаешь, что «у нас же не веб» - этот репозиторий стоит открыть.
pip install python-injection
https://github.com/100nm/python-injection
@Python_Community_ru
python-injection - это репозиторий с наглядными примерами инъекций и небезопасных паттернов в Python-коде, которые регулярно встречаются в реальных проектах.
Проект показывает, как «обычный» Python-код превращается в уязвимость, если не понимать, как именно работают интерпретатор, библиотеки и внешние вызовы.
Что внутри:
- Command Injection через os.system, subprocess, shell=True
- SQL Injection при неправильной работе с запросами
- Code Injection через eval, exec, pickle
- Path Traversal и небезопасная работа с файлами
- Template Injection
- Примеры небезопасной десериализации
- Реальные анти-паттерны из production-кода
Главная ценность репозитория — код, а не теория:
- есть уязвимый пример
- есть объяснение, почему он опасен
- понятно, как именно происходит атака
Подходит для:
- Python-разработчиков
- backend-инженеров
- security-энтузиастов
- code review и обучения безопасному программированию
Если ты пишешь Python и думаешь, что «у нас же не веб» - этот репозиторий стоит открыть.
pip install python-injection
https://github.com/100nm/python-injection
@Python_Community_ru
Новая работа MIT: LLM, который видит и меняет состояние Python
В MIT предложили подход, при котором языковая модель работает не только с текстом, а напрямую с живым состоянием Python-кода - переменными, объектами в памяти и текущей точкой выполнения.
Подход называется NIGHTJAR.
Главный результат
В экспериментах NIGHTJAR сократил объем кода в среднем на 39.6% без потери корректности.
В чем была проблема
Обычная LLM:
- читает текст
- генерирует текст
- не видит реальные данные программы
Поэтому типичный пайплайн выглядит так:
- данные сериализуются в текст
- отправляются модели
- ответ парсится
- программа вручную обновляется
Много glue-кода, много мест для ошибок.
Что меняет совместное состояние
Shared state полностью меняет модель взаимодействия:
- LLM может читать и писать переменные
- изменять объекты прямо в памяти
- останавливать и пропускать циклы
- работать с текущим состоянием выполнения
Модель не «рассуждает о коде», она с ним взаимодействует.
Как это реализовано
LLM не получает прямой доступ к памяти.
Она отправляет небольшие команды:
- прочитать переменную
- записать значение
- обновить объект
- выйти из цикла
Python-обработчик выполняет эти команды.
Такой контракт авторы называют natural function interface.
Результаты
На бенчмарке SPSBench с 25 программами:
- корректность осталась на уровне ручной интеграции или выше
- код стал заметно короче
- но время выполнения иногда росло до 4.3 раза
Причина проста - каждое обращение к состоянию может требовать отдельного вызова модели.
Почему это важно
- меньше шаблонного glue-кода
- проще писать сложную логику с участием LLM
- шаг к более тесной интеграции AI и runtime
- фундамент для новых агентных и интерактивных систем
Это не про ускорение.
Это про изменение архитектуры взаимодействия между программой и моделью.
📌 Статья: arxiv.org/abs/2512.14805
#AI #LLM #Python
@Python_Community_ru
В MIT предложили подход, при котором языковая модель работает не только с текстом, а напрямую с живым состоянием Python-кода - переменными, объектами в памяти и текущей точкой выполнения.
Подход называется NIGHTJAR.
Главный результат
В экспериментах NIGHTJAR сократил объем кода в среднем на 39.6% без потери корректности.
В чем была проблема
Обычная LLM:
- читает текст
- генерирует текст
- не видит реальные данные программы
Поэтому типичный пайплайн выглядит так:
- данные сериализуются в текст
- отправляются модели
- ответ парсится
- программа вручную обновляется
Много glue-кода, много мест для ошибок.
Что меняет совместное состояние
Shared state полностью меняет модель взаимодействия:
- LLM может читать и писать переменные
- изменять объекты прямо в памяти
- останавливать и пропускать циклы
- работать с текущим состоянием выполнения
Модель не «рассуждает о коде», она с ним взаимодействует.
Как это реализовано
LLM не получает прямой доступ к памяти.
Она отправляет небольшие команды:
- прочитать переменную
- записать значение
- обновить объект
- выйти из цикла
Python-обработчик выполняет эти команды.
Такой контракт авторы называют natural function interface.
Результаты
На бенчмарке SPSBench с 25 программами:
- корректность осталась на уровне ручной интеграции или выше
- код стал заметно короче
- но время выполнения иногда росло до 4.3 раза
Причина проста - каждое обращение к состоянию может требовать отдельного вызова модели.
Почему это важно
- меньше шаблонного glue-кода
- проще писать сложную логику с участием LLM
- шаг к более тесной интеграции AI и runtime
- фундамент для новых агентных и интерактивных систем
Это не про ускорение.
Это про изменение архитектуры взаимодействия между программой и моделью.
📌 Статья: arxiv.org/abs/2512.14805
#AI #LLM #Python
@Python_Community_ru
🚀 PyTogether - Google Docs для Python-кода
PyTogether - это браузерная IDE для Python с совместной работой в реальном времени. Несколько человек могут писать и запускать код одновременно, видеть курсоры друг друга и общаться прямо внутри редактора.
Что умеет:
• Совместное редактирование Python-кода (live-collaboration)
• Запуск Python прямо в браузере через Pyodide
• Чат и голосовая связь внутри IDE
• Живые курсоры, выделения и заметки
• Простая авторизация и проекты для команд
• Никакой установки — всё работает в браузере
Кому подойдёт:
• Обучение и менторство
• Парное программирование
• Онлайн-курсы и воркшопы
• Быстрые разборы кода и собесы
Технологии под капотом:
Python (Django, DRF), WebSockets + Y.js для синхронизации, React + CodeMirror, Redis и PostgreSQL. Всё open-source под MIT-лицензией.
Хороший пример того, как современные web-технологии превращают IDE в социальный инструмент для обучения и командной работы.
https://github.com/SJRiz/pytogether
@Python_Community_ru
PyTogether - это браузерная IDE для Python с совместной работой в реальном времени. Несколько человек могут писать и запускать код одновременно, видеть курсоры друг друга и общаться прямо внутри редактора.
Что умеет:
• Совместное редактирование Python-кода (live-collaboration)
• Запуск Python прямо в браузере через Pyodide
• Чат и голосовая связь внутри IDE
• Живые курсоры, выделения и заметки
• Простая авторизация и проекты для команд
• Никакой установки — всё работает в браузере
Кому подойдёт:
• Обучение и менторство
• Парное программирование
• Онлайн-курсы и воркшопы
• Быстрые разборы кода и собесы
Технологии под капотом:
Python (Django, DRF), WebSockets + Y.js для синхронизации, React + CodeMirror, Redis и PostgreSQL. Всё open-source под MIT-лицензией.
Хороший пример того, как современные web-технологии превращают IDE в социальный инструмент для обучения и командной работы.
https://github.com/SJRiz/pytogether
@Python_Community_ru
👍1
🚀 AI Agents for Android Apps
Библиотека для автоматизации работы с нативными Android-приложениями. Идеально подходит для мобильных рабочих процессов в логистике, экономике на заказ и других отраслях, где ноутбук неуместен. Позволяет значительно ускорить выполнение задач и сократить затраты.
🚀 Основные моменты:
- Автоматизация процессов на Android-устройствах
- Снижение затрат на 95% по сравнению с традиционными методами
- Поддержка различных мобильных приложений
- Быстрая реакция — менее 1 секунды на действие
- Идеально для логистики и мобильного обслуживания
📌 GitHub: https://github.com/actionstatelabs/android-action-kernel
@Python_Community_ru
Библиотека для автоматизации работы с нативными Android-приложениями. Идеально подходит для мобильных рабочих процессов в логистике, экономике на заказ и других отраслях, где ноутбук неуместен. Позволяет значительно ускорить выполнение задач и сократить затраты.
🚀 Основные моменты:
- Автоматизация процессов на Android-устройствах
- Снижение затрат на 95% по сравнению с традиционными методами
- Поддержка различных мобильных приложений
- Быстрая реакция — менее 1 секунды на действие
- Идеально для логистики и мобильного обслуживания
📌 GitHub: https://github.com/actionstatelabs/android-action-kernel
@Python_Community_ru
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 TurboDiffusion - генерация видео в 100–205× быстрее на одной RTX 5090.
Всего 1.8 секунды на качественное 5-секундное видео.
Как это удалось:
- SageAttention
- Sparse-Linear Attention (SLA)
- rCM
Комбинация даёт редкий эффект: и скорость, и качество без компромиссов.
Это уже не демо-магия, а реальный шаг к быстрому локальному video generation.
GitHub: https://github.com/thu-ml/TurboDiffusion
@Python_Community_ru
Всего 1.8 секунды на качественное 5-секундное видео.
Как это удалось:
- SageAttention
- Sparse-Linear Attention (SLA)
- rCM
Комбинация даёт редкий эффект: и скорость, и качество без компромиссов.
Это уже не демо-магия, а реальный шаг к быстрому локальному video generation.
GitHub: https://github.com/thu-ml/TurboDiffusion
@Python_Community_ru
📝 Редактирование PDF с помощью ИИ 🚀
Nano PDF - это инструмент командной строки для редактирования PDF-документов с использованием естественного языка. Он позволяет вносить изменения в слайды, добавлять новые и сохранять текстовый слой с помощью OCR. Работает на базе модели Gemini 3 Pro Image.
🚀 Основные моменты:
- Редактирование слайдов по текстовым командам
- Генерация новых слайдов в стиле существующих
- Поддержка многопоточной обработки для повышения скорости
- Сохранение текстового слоя с помощью OCR
📌 GitHub: https://github.com/gavrielc/Nano-PDF
#python
@Python_Community_ru
Nano PDF - это инструмент командной строки для редактирования PDF-документов с использованием естественного языка. Он позволяет вносить изменения в слайды, добавлять новые и сохранять текстовый слой с помощью OCR. Работает на базе модели Gemini 3 Pro Image.
🚀 Основные моменты:
- Редактирование слайдов по текстовым командам
- Генерация новых слайдов в стиле существующих
- Поддержка многопоточной обработки для повышения скорости
- Сохранение текстового слоя с помощью OCR
📌 GitHub: https://github.com/gavrielc/Nano-PDF
#python
@Python_Community_ru
🎤 Инновационная система распознавания речи Fun-ASR
Fun-ASR — мощная модель распознавания речи, обученная на миллионах часов аудиоданных. Она поддерживает 31 язык и обеспечивает высокую точность в сложных условиях, таких как шумные помещения. Модель адаптирована для профессиональных терминов в таких областях, как образование и финансы.
🚀 Основные моменты:
- Высокая точность распознавания до 93% в шумных условиях.
- Поддержка 31 языка с акцентом на восточноазиатские языки.
- Оптимизация для распознавания диалектов и региональных акцентов.
- Способность распознавать текст песен на фоне музыки.
📌 GitHub: https://github.com/FunAudioLLM/Fun-ASR
#python
@Python_Community_ru
Fun-ASR — мощная модель распознавания речи, обученная на миллионах часов аудиоданных. Она поддерживает 31 язык и обеспечивает высокую точность в сложных условиях, таких как шумные помещения. Модель адаптирована для профессиональных терминов в таких областях, как образование и финансы.
🚀 Основные моменты:
- Высокая точность распознавания до 93% в шумных условиях.
- Поддержка 31 языка с акцентом на восточноазиатские языки.
- Оптимизация для распознавания диалектов и региональных акцентов.
- Способность распознавать текст песен на фоне музыки.
📌 GitHub: https://github.com/FunAudioLLM/Fun-ASR
#python
@Python_Community_ru
👍1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
👩💻 Репозиторий с вопросами для собеседований по Python без воды и сюрпризов
Собеседование по Python - это не только рассказ про проекты.
Чаще всего проверяют базу и понимание деталей:
почему is — не ==, как работают генераторы, что происходит с памятью и где подводные камни ООП.
Для этого есть отличный репозиторий python_interview_questions.
Что внутри 📌
- часто задаваемые вопросы для junior, middle и выше
- теория с понятными объяснениями
- примеры кода, а не сухие определения
- темы от синтаксиса до внутренних механизмов Python
Зачем он реально полезен ⚡️
- помогает разобраться в «подкапотной» логике языка
- учит формулировать ответы, а не просто знать факт
- идеально подходит для быстрого повторения перед интервью
- снижает риск растеряться на каверзных вопросах
Хороший способ системно подготовиться к Python-собесу и понять, где у тебя слабые места.
https://github.com/yakimka/python_interview_questions
@Python_Community_ru
Собеседование по Python - это не только рассказ про проекты.
Чаще всего проверяют базу и понимание деталей:
почему is — не ==, как работают генераторы, что происходит с памятью и где подводные камни ООП.
Для этого есть отличный репозиторий python_interview_questions.
Что внутри 📌
- часто задаваемые вопросы для junior, middle и выше
- теория с понятными объяснениями
- примеры кода, а не сухие определения
- темы от синтаксиса до внутренних механизмов Python
Зачем он реально полезен ⚡️
- помогает разобраться в «подкапотной» логике языка
- учит формулировать ответы, а не просто знать факт
- идеально подходит для быстрого повторения перед интервью
- снижает риск растеряться на каверзных вопросах
Хороший способ системно подготовиться к Python-собесу и понять, где у тебя слабые места.
https://github.com/yakimka/python_interview_questions
@Python_Community_ru
🧩 dataclass vs Pydantic - большая разница в валидации данных
Когда ваши Python-модели растут, dataclass быстро превращается в ад из if-else внутри post_init:
❌ ручные проверки
❌ раздувающийся код
❌ сложнее читать и поддерживать
Pydantic решает это элегантно:
✅ встроенные ограничения прямо в определении полей
✅ автоматическая валидация
✅ понятные сообщения об ошибках
То, что dataclass требует вручную - Pydantic делает автоматически.
Если вы работаете с API, формами, БД или конфигурациями - Pydantic почти всегда лучше выбор.
@Python_Community_ru
Когда ваши Python-модели растут, dataclass быстро превращается в ад из if-else внутри post_init:
❌ ручные проверки
❌ раздувающийся код
❌ сложнее читать и поддерживать
Pydantic решает это элегантно:
✅ встроенные ограничения прямо в определении полей
✅ автоматическая валидация
✅ понятные сообщения об ошибках
То, что dataclass требует вручную - Pydantic делает автоматически.
Если вы работаете с API, формами, БД или конфигурациями - Pydantic почти всегда лучше выбор.
@Python_Community_ru
🔥1
⚡️ Qcrawl - простой и быстрый веб-краулер
Qcrawl - это open-source проект краулера, написанный на Go, предназначенный для эффективного сбора страниц из интернета и обработки ссылок.
Это:
• легковесный веб-краулер
• ориентирован на масштабируемость и простоту
Основные возможности
• параллельная загрузка страниц
• polite crawling (учёт robots.txt, ограничения на частоту запросов)
• управление глубиной обхода
• обработка и нормализация ссылок
• гибкая архитектура для кастомных обработчиков контента
• подходит для задач сбора данных из веба
• хорошая база для собственных crawler-ботов
• легко адаптируется под свои сценарии (парсинг, индексация, анализ)
Репозиторий содержит примеры запуска, конфигурации глубины и очередей, а также модули для безопасной загрузки страниц.
Если вам нужен краулер без лишнего «тяжелого» функционала, Qcrawl может стать отличной отправной точкой.
GitHub: github.com/crawlcore/qcrawl
@Python_Community_ru
Qcrawl - это open-source проект краулера, написанный на Go, предназначенный для эффективного сбора страниц из интернета и обработки ссылок.
Это:
• легковесный веб-краулер
• ориентирован на масштабируемость и простоту
Основные возможности
• параллельная загрузка страниц
• polite crawling (учёт robots.txt, ограничения на частоту запросов)
• управление глубиной обхода
• обработка и нормализация ссылок
• гибкая архитектура для кастомных обработчиков контента
• подходит для задач сбора данных из веба
• хорошая база для собственных crawler-ботов
• легко адаптируется под свои сценарии (парсинг, индексация, анализ)
Репозиторий содержит примеры запуска, конфигурации глубины и очередей, а также модули для безопасной загрузки страниц.
Если вам нужен краулер без лишнего «тяжелого» функционала, Qcrawl может стать отличной отправной точкой.
GitHub: github.com/crawlcore/qcrawl
@Python_Community_ru
🐍 Стоит ли аннотировать каждую переменную в Python?
Разберёмся спокойно и без фанатизма.
Что вообще такое аннотации типов
В Python можно указывать типы у переменных, аргументов и функций.
Это помогает IDE, линтерам и статическим анализаторам находить ошибки в коде.
Простой пример:
x: int = 10
name: str = "Alice"
Аргументы ЗА аннотации везде
• код становится явнее
• IDE лучше подсказывает
• меньше скрытых ошибок
• полезно в больших проектах и командах
Аргументы ПРОТИВ
• код становится грязнее
• в простом коде типы и так очевидны
• аннотации отвлекают от логики программы
• иногда разработчики подгоняют код под типы, вместо хорошего дизайна программы
Например, так делать смысла мало:
a: int = 0 # избыточно
count = 0 # и так понятно
Но если структура сложная, аннотация действительно помогает:
result: dict[str, list[int]] = {}
Где же истина
Опытные разработчики сходятся на том, что:
✔ аннотировать функции, API и сложные структуры - полезно
✖ аннотировать каждую локальную переменную - перебор
Аннотации - это инструмент для ясности, а не чек-лист, который нужно заполнять до последней строчки.
Используй их там, где они помогают понять коди не заставляй Python выглядеть как Java ради галочки 🙂
⚡️ Подробнее: https://uproger.com/🐍-nuzhno-li-annotirovat-kazhduyu-peremennuyu-v-pythonpodrobnyj-razbor-bez-fanatizma/
@Python_Community_ru
Разберёмся спокойно и без фанатизма.
Что вообще такое аннотации типов
В Python можно указывать типы у переменных, аргументов и функций.
Это помогает IDE, линтерам и статическим анализаторам находить ошибки в коде.
Простой пример:
x: int = 10
name: str = "Alice"
Аргументы ЗА аннотации везде
• код становится явнее
• IDE лучше подсказывает
• меньше скрытых ошибок
• полезно в больших проектах и командах
Аргументы ПРОТИВ
• код становится грязнее
• в простом коде типы и так очевидны
• аннотации отвлекают от логики программы
• иногда разработчики подгоняют код под типы, вместо хорошего дизайна программы
Например, так делать смысла мало:
a: int = 0 # избыточно
count = 0 # и так понятно
Но если структура сложная, аннотация действительно помогает:
result: dict[str, list[int]] = {}
Где же истина
Опытные разработчики сходятся на том, что:
✔ аннотировать функции, API и сложные структуры - полезно
✖ аннотировать каждую локальную переменную - перебор
Аннотации - это инструмент для ясности, а не чек-лист, который нужно заполнять до последней строчки.
Используй их там, где они помогают понять коди не заставляй Python выглядеть как Java ради галочки 🙂
⚡️ Подробнее: https://uproger.com/🐍-nuzhno-li-annotirovat-kazhduyu-peremennuyu-v-pythonpodrobnyj-razbor-bez-fanatizma/
@Python_Community_ru
👍1🔥1
🧮 CoolCalculator: Мини-язык программирования для вычислений
CoolCalculator — это консольный калькулятор, который поддерживает пользовательские переменные и функции, рекурсию и локальные области видимости. Он предназначен для изучения парсинга и оценки выражений, а не только для численных вычислений.
🚀Основные моменты:
- Поддержка пользовательских переменных и функций
- Рекурсивные вызовы и перегрузка функций
- Многострочный ввод и последовательное выполнение
- Автоматическое создание несуществующих переменных
- Удобный синтаксис для работы с выражениями
📌 GitHub: https://github.com/YaroslavPryatkin/CoolCalculator
@Python_Community_ru
CoolCalculator — это консольный калькулятор, который поддерживает пользовательские переменные и функции, рекурсию и локальные области видимости. Он предназначен для изучения парсинга и оценки выражений, а не только для численных вычислений.
🚀Основные моменты:
- Поддержка пользовательских переменных и функций
- Рекурсивные вызовы и перегрузка функций
- Многострочный ввод и последовательное выполнение
- Автоматическое создание несуществующих переменных
- Удобный синтаксис для работы с выражениями
📌 GitHub: https://github.com/YaroslavPryatkin/CoolCalculator
@Python_Community_ru
📄🚀 Qwen-Doc: Открытые проекты по пониманию документов
Qwen-Doc — это репозиторий, посвященный ИИ для работы с документами, разработанный командой Tongyi-Zhiwen. Здесь собраны исследования и практики, направленные на улучшение обработки сложных документов с помощью современных технологий, включая обучение с подкреплением и долгосрочное понимание контекста.
🚀Основные моменты:
- Модели для долгосрочного понимания документов.
- Использование обучения с подкреплением для улучшения ИИ.
- Открытые данные и методологии для сообщества.
- Проекты QwenLong-L1 и QwenLong-L1.5 с передовыми алгоритмами.
- FRAMEWORK SPELL для автономного генерации обучающих данных.
📌 GitHub: https://github.com/Tongyi-Zhiwen/Qwen-Doc
#python
@Python_Community_ru
Qwen-Doc — это репозиторий, посвященный ИИ для работы с документами, разработанный командой Tongyi-Zhiwen. Здесь собраны исследования и практики, направленные на улучшение обработки сложных документов с помощью современных технологий, включая обучение с подкреплением и долгосрочное понимание контекста.
🚀Основные моменты:
- Модели для долгосрочного понимания документов.
- Использование обучения с подкреплением для улучшения ИИ.
- Открытые данные и методологии для сообщества.
- Проекты QwenLong-L1 и QwenLong-L1.5 с передовыми алгоритмами.
- FRAMEWORK SPELL для автономного генерации обучающих данных.
📌 GitHub: https://github.com/Tongyi-Zhiwen/Qwen-Doc
#python
@Python_Community_ru