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
⚡️ Приём на Python под высокой нагрузкой: ограничивай конкуренцию сам, а не доверяй это ОС.
Вместо тысячи одновременных задач делай очередь + фиксированное число воркеров.
Так ты:
- не убиваешь БД/внешний сервис шторма́м запросов
- контролируешь задержки
- получаешь естественный backpressure
Пример для I/O-нагрузки (HTTP запросы) с asyncio:
import asyncio
import aiohttp
from time import perf_counter
URLS = [
"https://example.com"
for _ in range(10_000) # много запросов под нагрузкой
]
MAX_CONCURRENCY = 100 # ограничиваем параллелизм
QUEUE_SIZE = 1_000 # ограничиваем длину очереди (backpressure)
async def worker(name: int, queue: asyncio.Queue, session: aiohttp.ClientSession):
while True:
url = await queue.get()
if url is None: # сигнал завершения
queue.task_done()
break
try:
async with session.get(url, timeout=5) as resp:
await resp.text() # или resp.read()
# здесь твоя логика обработки
except Exception as e:
# логируй, но не падай
print(f"[worker {name}] error: {e}")
queue.task_done()
async def main():
queue = asyncio.Queue(maxsize=QUEUE_SIZE)
async with aiohttp.ClientSession() as session:
# поднимаем ограниченное число воркеров
workers = [
asyncio.create_task(worker(i, queue, session))
for i in range(MAX_CONCURRENCY)
]
# кидаем задачи в очередь
for url in URLS:
await queue.put(url)
# шлём сигнал завершения воркерам
for _ in workers:
await queue.put(None)
# ждём, пока всё отработает
await queue.join()
# аккуратно завершаем воркеров
for w in workers:
await w
if __name__ == "__main__":
t0 = perf_counter()
asyncio.run(main())
print(f"Done in {perf_counter() - t0:.2f}s")
Суть приёма:
Вместо «одна корутина на каждый запрос» ты держишь фиксированный пул воркеров.
Очередь с maxsize работает как предохранитель: если бэкенд/БД не успевают, продюсер начинает тормозиться.
Такой подход гораздо стабильнее под всплесками трафика, чем голый gather на десятки тысяч задач.
@Python_Community_ru
Вместо тысячи одновременных задач делай очередь + фиксированное число воркеров.
Так ты:
- не убиваешь БД/внешний сервис шторма́м запросов
- контролируешь задержки
- получаешь естественный backpressure
Пример для I/O-нагрузки (HTTP запросы) с asyncio:
import asyncio
import aiohttp
from time import perf_counter
URLS = [
"https://example.com"
for _ in range(10_000) # много запросов под нагрузкой
]
MAX_CONCURRENCY = 100 # ограничиваем параллелизм
QUEUE_SIZE = 1_000 # ограничиваем длину очереди (backpressure)
async def worker(name: int, queue: asyncio.Queue, session: aiohttp.ClientSession):
while True:
url = await queue.get()
if url is None: # сигнал завершения
queue.task_done()
break
try:
async with session.get(url, timeout=5) as resp:
await resp.text() # или resp.read()
# здесь твоя логика обработки
except Exception as e:
# логируй, но не падай
print(f"[worker {name}] error: {e}")
queue.task_done()
async def main():
queue = asyncio.Queue(maxsize=QUEUE_SIZE)
async with aiohttp.ClientSession() as session:
# поднимаем ограниченное число воркеров
workers = [
asyncio.create_task(worker(i, queue, session))
for i in range(MAX_CONCURRENCY)
]
# кидаем задачи в очередь
for url in URLS:
await queue.put(url)
# шлём сигнал завершения воркерам
for _ in workers:
await queue.put(None)
# ждём, пока всё отработает
await queue.join()
# аккуратно завершаем воркеров
for w in workers:
await w
if __name__ == "__main__":
t0 = perf_counter()
asyncio.run(main())
print(f"Done in {perf_counter() - t0:.2f}s")
Суть приёма:
Вместо «одна корутина на каждый запрос» ты держишь фиксированный пул воркеров.
Очередь с maxsize работает как предохранитель: если бэкенд/БД не успевают, продюсер начинает тормозиться.
Такой подход гораздо стабильнее под всплесками трафика, чем голый gather на десятки тысяч задач.
@Python_Community_ru
👍2🔥1
🚀 Модели IQuest-Coder-V1 для автономного программирования
IQuest-Coder-V1 — это семейство больших языковых моделей, предназначенных для улучшения автономного программирования и интеллектуального анализа кода. Модели используют инновационную многослойную парадигму обучения, обеспечивая выдающиеся результаты на ключевых бенчмарках.
🚀 Основные моменты:
- Достигает лучших результатов на SWE-Bench и других бенчмарках.
- Обучение на основе динамики изменений в репозиториях.
- Два специализированных направления: Thinking и Instruct модели.
- Поддержка контекста до 128K токенов.
- Эффективная архитектура с рекуррентным механизмом.
📌 GitHub: https://github.com/IQuestLab/IQuest-Coder-V1
#python
@Python_Community_ru
IQuest-Coder-V1 — это семейство больших языковых моделей, предназначенных для улучшения автономного программирования и интеллектуального анализа кода. Модели используют инновационную многослойную парадигму обучения, обеспечивая выдающиеся результаты на ключевых бенчмарках.
🚀 Основные моменты:
- Достигает лучших результатов на SWE-Bench и других бенчмарках.
- Обучение на основе динамики изменений в репозиториях.
- Два специализированных направления: Thinking и Instruct модели.
- Поддержка контекста до 128K токенов.
- Эффективная архитектура с рекуррентным механизмом.
📌 GitHub: https://github.com/IQuestLab/IQuest-Coder-V1
#python
@Python_Community_ru
🚀 Умный плагин для Claude Code
Claude Workflow — это универсальный плагин, который включает специализированные агенты и навыки для автоматизации разработки программного обеспечения. Он помогает в координации задач, анализе кода, написании документации и обеспечении безопасности.
🚀 Основные моменты:
- 7 специализированных агентов для различных задач
- 6 знаний для улучшения проектирования и тестирования
- Поддержка нескольких стилей вывода через слэш-команды
- Автоматизация с помощью хуков для повышения безопасности и качества кода
📌 GitHub: https://github.com/CloudAI-X/claude-workflow
@Python_Community_ru
Claude Workflow — это универсальный плагин, который включает специализированные агенты и навыки для автоматизации разработки программного обеспечения. Он помогает в координации задач, анализе кода, написании документации и обеспечении безопасности.
🚀 Основные моменты:
- 7 специализированных агентов для различных задач
- 6 знаний для улучшения проектирования и тестирования
- Поддержка нескольких стилей вывода через слэш-команды
- Автоматизация с помощью хуков для повышения безопасности и качества кода
📌 GitHub: https://github.com/CloudAI-X/claude-workflow
@Python_Community_ru
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 talk-to-girlfriend-ai - AI-агент для помощи в переписке через Telegram
Это проект Telegram-бота/агента, который помогает придумывать умные и уместные ответы
в переписке — анализирует контекст и предлагает варианты ответа.
Что умеет AI:
- пишет ответы на основе диалога
- генерирует фразы для старта разговора
- помогает формулировать сообщения более интересно
- даёт советы, как поддерживать беседу
- умеет читать и отправлять сообщения через Telegram API
⚡️ Как работает:
- CLI-агент на TypeScript
- мост на Python для работы с Telegram
- AI-ядро (модель)
- semantic search для поиска подходящих фраз
📌 Репозиторий: https://github.com/arlanrakh/talk-to-girlfriend-ai
@Python_Community_ru
Это проект Telegram-бота/агента, который помогает придумывать умные и уместные ответы
в переписке — анализирует контекст и предлагает варианты ответа.
Что умеет AI:
- пишет ответы на основе диалога
- генерирует фразы для старта разговора
- помогает формулировать сообщения более интересно
- даёт советы, как поддерживать беседу
- умеет читать и отправлять сообщения через Telegram API
⚡️ Как работает:
- CLI-агент на TypeScript
- мост на Python для работы с Telegram
- AI-ядро (модель)
- semantic search для поиска подходящих фраз
📌 Репозиторий: https://github.com/arlanrakh/talk-to-girlfriend-ai
@Python_Community_ru