🖥 БЫСТРЫЙ СЕРВЕР ДЛЯ PYTHON ЗА 5 МИНУТ

Нужно быстро поднять сервер под Python-проект без лишней возни?
Ставим системные пакеты, создаём отдельного пользователя, настраиваем venv, делаем systemd-сервис и сразу получаем автозапуск + рестарт при падении.

Идеально для FastAPI / Flask / любых API и ботов.


sudo apt update && sudo apt install -y python3-venv python3-pip nginx
sudo useradd -m -s /bin/bash app && sudo mkdir -p /opt/app && sudo chown -R app:app /opt/app
sudo -u app bash -lc 'cd /opt/app && python3 -m venv venv && ./venv/bin/pip install -U pip uvicorn fastapi'

sudo tee /etc/systemd/system/app.service >/dev/null

@Python_Community_ru

🖥 PYTHON СТАРТЕР ДЛЯ ЛЮБОГО ПРОЕКТА

Сохраняй себе это - и используй каждый раз, когда начинаешь новый Python-проект.

Перед тем как писать код, сделай 5 вещей:
- создай правильную структуру проекта
- подними виртуальное окружение
- закрепи зависимости (requirements/poetry)
- добавь линтер и форматтер, чтобы код сразу был норм
- вынеси секреты в .env, а не в код

Это экономит часы на дебаге и делает проект “взрослым” с первой минуты.



1) создать папку проекта
mkdir my_project && cd my_project

2) виртуальное окружение
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

3) базовые файлы
touch main.py requirements.txt .env .gitignore

4) gitignore + env
echo ".venv/
__pycache__/
.env
*.pyc" > .gitignore

# 5) полезный стартовый набор
pip install -U pip
pip install ruff black python-dotenv

https://www.youtube.com/shorts/lnKQ_2UjOfw

@Python_Community_ru

⚡️ Все шпаргалки для программистов в одном месте.

Внутри много полезного: короткие, понятные подсказки по языкам, технологиям и фреймворкам.

Без регистрации и бесплатно.

https://overapi.com/

@Python_Community_ru

💼 ru-test-assignments - большая база реальных тестовых заданий от IT-компаний

ru-test-assignments - это открытая коллекция настоящих тестовых заданий, которые кандидаты получали на собеседованиях в российских IT-компаниях.

Без абстрактных задач «в вакууме» только то, что реально спрашивают.

Что внутри 👇
• Сотни заданий по направлениям:
Frontend, Backend, QA, Android, iOS, Data Science, DevOps
• Компании из топа рынка:
Avito, Яндекс, Тинькофф, Сбер, Ozon, VK и другие
• Разные языки и стеки:
Python, JavaScript, Go, Java, PHP, Ruby, C#
• Готовые задания можно прикреплять в портфолио (например, через Hexlet CV)

Почему это полезно:
- понимаешь реальные требования рынка
- тренируешься на задачах уровня интервью
- закрываешь пробелы в стеке
- усиливаешь портфолио без выдуманных кейсов

Отличный ресурс для подготовки к собеседованиям и оценки своего уровня.

https://github.com/Hexlet/ru-test-assignments

@Python_Community_ru

‍🧭 LLMRouter - умная маршрутизация запросов между LLM

UIUC (ULab) выложили LLMRouter - проект про то, что скоро станет стандартом в AI-продуктах:

не выбирать “одну лучшую модель”,
а маршрутизировать запросы между несколькими LLM так, чтобы было:
- дешевле
- быстрее
- точнее

Идея простая:
разные модели сильны в разном.

Одна лучше пишет код, другая - рассуждает, третья - дешёвая для рутины.
Но большинство продуктов до сих пор делают тупо:
“все запросы → одна LLM”.

LLMRouter делает наоборот:
- анализирует входной запрос
- оценивает сложность / тип задачи
- выбирает подходящую модель
- может учитывать цену, latency, качество, политики

В итоге:
✅ обычные вопросы идут в дешёвую модель
✅ сложные reasoning-задачи - в сильную
✅ код/инструменты - в специализированную
✅ и всё это автоматически

Почему это важно:
как только у тебя 3-5 моделей (OpenAI/Anthropic/Gemini/open-source),
маршрутизация превращается в экономию десятков тысяч долларов в месяц.

Короче: это “load balancer” для LLM, но с мозгами.

GitHub: https://github.com/ulab-uiuc/LLMRouter
#LLM #AI #Routing #Agents #MLOps

@Python_Community_ru