😄 Когда высокий пинг и жизнь лагает

😰 Python Developer Stack — лучший арсенал для разработчика в одном месте!

Хочешь разобраться в технологиях, которые реально нужны Python-разработчику? Вот универсальная шпаргалка по лучшим инструментам, библиотекам и фреймворкам — всё, что пригодится от новичка до синьора.

📦 Package Management
→ pip, conda, poetry — ставим и управляем библиотеками без боли.

🧠 AI & ML
→ TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn — топовые фреймворки для машинного обучения.
→ NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn — для анализа и визуализации данных.

⚙️ Автоматизация и AI-агенты
→ LangGraph, CrewAI — построение умных агентов.
→ Airflow, Celery, Luigi — для таск-менеджмента и ETL.

🌐 Веб-фреймворки
→ Django, Flask, FastAPI — на любой вкус: от монолита до микросервисов.
→ Tornado, Pyramid — для продвинутых задач.

📊 Базы данных
→ PostgreSQL, MySQL, MongoDB, SQLite, Redis, Cassandra — SQL и NoSQL на выбор.

✍️ Тестирование
→ Pytest, Unittest, nose2 — делаем стабильный и покрытый тестами код.

🔍 Web Scraping
→ BeautifulSoup, Scrapy, Selenium, Playwright — качай данные отовсюду, даже если они не хотят 😎

🤓 DevOps/Deploy
→ Docker, Kubernetes, AWS, Heroku, Azure, GCP — всё, чтобы задеплоить как профи.

⌨️ Редакторы и IDE
→ VS Code, PyCharm, Jupyter Notebook, Spyder — кто во что горазд, но с удобством и подсказками.

💡 Version Control и CI/CD
→ Git, GitHub, GitLab, Bitbucket — контроль версий и коллаборация без хаоса.

🔥 Это не просто список — это твой навигатор по миру Python.

Сохрани и возвращайся, когда выбираешь стек под проект или хочешь прокачать себя 👍

#doc #python #cheatsheet

📌 SQL JOINS — простая шпаргалка и ответы для самых частых вопросах на собеседованиях!

Хочешь понять разницу между JOIN'ами раз и навсегда? Вот тебе визуальная таблица, которую должен видеть каждый разработчик, аналитик и SQL-ниндзя 💻

INNER JOIN

SELECT *  
FROM A  
INNER JOIN B ON A.key = B.key;

💬 Забирает только те строки, где есть совпадение по ключу в обеих таблицах.

FULL JOIN

SELECT *  
FROM A  
FULL JOIN B ON A.key = B.key;

💬 Забирает всё: совпадения и не совпадения из обеих таблиц. NULL — там, где пусто.

FULL JOIN (NULL CHECK)

SELECT *  
FROM A  
FULL JOIN B ON A.key = B.key  
WHERE A.key IS NULL OR B.key IS NULL;

💬 Оставляет только уникальные записи, которых нет во второй таблице.

LEFT JOIN

SELECT *  
FROM A  
LEFT JOIN B ON A.key = B.key;

💬 Берёт все из A, даже если в B совпадений нет (в этом случае B будет NULL).

LEFT JOIN (NULL CHECK)

SELECT *  
FROM A  
LEFT JOIN B ON A.key = B.key  
WHERE B.key IS NULL;

💬 Находит строки из A, которых нет в B.

RIGHT JOIN

SELECT *  
FROM A  
RIGHT JOIN B ON A.key = B.key;

💬 То же самое, что LEFT JOIN, но теперь в приоритете таблица B.

RIGHT JOIN (NULL CHECK)

SELECT *  
FROM A  
RIGHT JOIN B ON A.key = B.key  
WHERE A.key IS NULL;

💬 Забирает строки из B, которых нет в A.

🔥 Это не просто синтаксис — это основа аналитики, ETL, отчётов и связей в БД.

Обязательно сохрани, пригодится! 😎

#sql #cheatsheet #doc

😁 Революция в VR-гейминге

Теперь ты можешь почувствовать виртуальный мир — буквально. Новые перчатки от Sharp оснащены десятками мини-вибромоторов и тактильных сенсоров, которые имитируют текстуру и форму объектов.

😃 Погладить виртуальную кошку?
🥶 Почувствовать прохладную стеклянную бутылку в игре?
😶‍🌫️ Потрогать мягкое... облако? Всё реально.

Они распознают, гладкий ли предмет, шероховатый или пружинящий, — и передают это в ладони. А значит, даже одной рукой можно полноценно управлять и ощущать игру.

📦 Предзаказ уже открыт.

Грядет однорукий гейминг 👊

#news

😳 16-летний программист вайб-кодер на каникулах заработал больше миллиарда рублей!

Чел собрал симулятор огорода в Roblox — и вжух! 😮

21,6 миллиона игроков за пару дней. Это больше, чем у Fortnite + Dota 2 + CS2.

🌱 В игре Grow a Garden люди выращивают морковку, торгуются и болтают, пока разработчик считает миллионы.
💰 Студия из Новой Зеландии выкупила проект, но малой хитро оставил себе 50% прав.

📈 Когда все отдыхали — он клепал код. 🤑 Летняя подработка стрельнула.

До сих пор ищешь идею для стартапа? 😎

😂 Б — безопасность. В копилку последним новостям о крупных взломах...

С добрым утром! ☕️

🔥 Полезные библиотеки Python

🔐 Depix — хак пикселей: восстанавливаем текст из замыленных скриншотов

Замылил пароль на скриншоте? Думаешь, теперь его никто не прочитает? А вот и нет — знакомься с Depix 🕵️‍♂️

💡 Что это такое:

Depix — это инструмент, который может восстановить текст, скрытый под пикселизацией. Работает он с изображениями, замыленными линейным блочным фильтром — таким, каким часто «защищают» пароли на скриншотах.

💻 Как установить:

git clone https://github.com/spipm/Depixelization_poc.git
cd Depixelization_poc

⌨️ Как пользоваться:

Запусти скрипт и укажи путь к своему пикселизированному изображению:

python3 depix.py -p [ПУТЬ_К_ИЗОБРАЖЕНИЮ] -s images/searchimages/[ТВОЕ_ИЗОБРАЖЕНИЕ].png

Хочешь визуально убедиться, как Depix определяет пиксельные блоки? Воспользуйся вспомогательным инструментом:

python3 tool_show_boxes.py -p [ПУТЬ_К_ИЗОБРАЖЕНИЮ] -s images/searchimages/[ТВОЕ_ИЗОБРАЖЕНИЕ].png

💻 Хочешь по-настоящему скрыть текст?
Используй размытие или заштриховывай вручную — иначе Depix придёт за тобой 😎

♎️ GitHub/Инструкция

#soft #github #python

😰 Искусственный интеллект может нас уничтожить в ближайшие годы.

Бывший инженер Google и Microsoft Нейт Соарес заявил:
— «Риск исчезновения человечества из-за ИИ — до 95%» 💀

По его словам, суперинтеллект сможет создать биологическое оружие, способное незаметно заразить мегаполисы и стереть человечество с карты мира.

— «Мы несёмся к обрыву. Остановиться можно. Но времени почти нет.» Предупредил Нейт.

🤖 Пока ты думаешь, стоит ли учить Python или овладеть Midjourney — ИИ учится создавать биологическое оружие.

💬 Уже не фантастика, а холодный технореализм.
Скайнет не где-то там в кино — он уже на подходе.

С добрым утром ☕️

🔥 Рисовые братья выкатили нейросетевую магию — оживляет фото так, что не отличить от видео!

Omni Avatar — Загружаешь фотку и голос, а через минуту получаешь говорящего, двигающегося, моргающего и жестикулирующего аватара, будто сняли на камеру.

😎 Бесплатная альтернатива HeyGen и Hedra.
⚡️ Подходит для YouTube, TikTok, презентаций и просто фана.

Пробуем:
✅ Онлайн (иногда падает от нагрузки)
✅ GitHub/Инструкция, если хочешь развернуть у себя

Скоро такие штуки будут делать сторисы и курсы!

Сохраняй 👍

#soft #nn #python #github

🚬 Айтишник поделился историей, заставившей его задуматься о смене профессии...

🖱 Никаких дедлайнов, таск-трекеров, митингов и багрепортов.

С добрым утром ☕️

💻 Монолит или микросервисы? Какую архитектуру выбрать для проекта?

📦 Сегодня разработчику важно не просто писать код, а грамотно выстроить архитектуру проекта — от этого зависит масштабируемость, скорость работы и надёжность всего приложения.

🗿 Монолитная архитектура — это когда всё в одном файле:
💬 Единая кодовая база.
💬 Быстрая разработка и деплой.
💬 Меньше зависимостей между компонентами.
💬 Но сложно масштабировать и любое падение может уронить всё приложение.

💬 Микросервисы — когда каждый кусок системы живёт своей жизнью:
✅ Каждую часть можно разрабатывать и деплоить отдельно.
✅ Легче масштабировать: усиливаешь только нужные блоки.
✅ Устойчивость к сбоям: один сервис падает — остальные работают.
✅ Минус: сложнее управлять и отлаживать связи между сервисами.

⚖️ Когда и что выбирать:
🟢Монолит — хорош для небольших проектов, MVP и быстрой разработки.
🟢Микросервисы — выбор для масштабных, высоконагруженных решений, где важны отказоустойчивость и гибкость.

👨‍💻 Архитектура — это не просто структура, это фундамент, который либо даст рост, либо сломается под нагрузкой.

#doc #cheatsheet

🚬 Финансовый дневник. Куда админ потратил вложил 2 000 000 ₽

Закрыл одну из целей на год 🔥

✍️ На протяжении нескольких лет веду подробные записи учета доходов и расходов для грамотного управления своими шекелями.

😎 У нас тут пацанский клуб!

#финансовыйдневник

💥 GPT-5 уже здесь: кодит приложения за 1 запрос и умнее целой команды разработчиков

OpenAI снова взорвали рынок — GPT-5 пишет код, проектирует интерфейсы и запускает готовые приложения за один промт.

⚡️ Быстрее, умнее, надёжнее.
🧠 Логика — как у профессоров, скорость — как у читера.
📈 Лагов почти нет, пишут, что можно доверять бизнесу, науке и разработке.

Это уже не просто чат-бот — это разработчик, дизайнер, тестировщик и архитектор в одном флаконе ⌨️

#news

😂 Обстановка в IT конторах после релиза

С добрым утром! ☕️

👨‍💻 Как работать с JSON в Python: сохраняем, читаем и автоматизируем!

JSON — это лёгкий формат обмена данными, который читается человеком и отлично понимается компьютером. Несмотря на название (JavaScript Object Notation), он полностью независим от языка — и в Python работать с ним проще простого.

😰 В Python всё делает встроенный модуль json — никаких дополнительных библиотек не нужно.

Что к чему

* json.dump(obj, fp, ...) — сериализует obj сразу в файл/поток (fp), возвращает None.
* json.dumps(obj, ...) — сериализует в строку (удобно отправлять по сети/логировать).
* json.load(fp, ...) — читает из файла/потока и возвращает Python‑объект.
* json.loads(s, ...) — парсит из строки и возвращает Python‑объект.

Сохранение JSON (и разница dump/dumps)

import json

data = {
    "name": "John",
    "salary": 1499.9,
    "is_real": False,
    "titles": ["The Unknown", "Anonymous"]
}

# dump: сразу в файл
with open("data1.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(data, f, indent=2)  # возвращает None

# dumps: получаем строку (например, чтобы отправить в API)
payload = json.dumps(data, indent=2)
print(type(payload))  # <class 'str'>

# ensure_ascii: как сохранить не-ASCII символы без \uXXXX

По умолчанию JSON экранирует всё не-ASCII:

ru = {"first_name": "Алиса", "city": "München"}

print(json.dumps(ru))                 
# {"first_name": "\u0410\u043b\u0438\u0441\u0430", "city": "M\u00fcnchen"}

print(json.dumps(ru, ensure_ascii=False))
# {"first_name": "Алиса", "city": "München"}

В файл — обязательно с кодировкой:

with open("ru.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(ru, f, ensure_ascii=False, indent=2)

> ensure_ascii работает и в dump, и в dumps. Для чтения (load/loads) не нужен.

Полезные опции:

* indent=2 — красиво форматирует.
* separators=(",", ":") — компактный вывод (без пробелов).
* sort_keys=True — ключи по алфавиту (удобно для диффов).

Загрузка JSON (и разница load/loads)

import json

# load: из файла
with open("data1.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    obj = json.load(f)

# loads: из строки
s = '{"ok": true, "n": 3}'
obj2 = json.loads(s)

Мини‑обработка ошибок:

try:
    json.loads('{"broken": }')
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"Ошибка в строке {e.lineno}, столбце {e.colno}: {e.msg}")

Маленькая практика: забрали данные и сохранили красиво

import json, requests

users = requests.get("https://jsonplaceholder.typicode.com/users").json()

# всё в один файл
with open("users.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(users, f, indent=2, ensure_ascii=False)

# каждый пользователь — в отдельный файл
for u in users:
    with open(f"user_{u['id']}.json", "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump(u, f, indent=2, ensure_ascii=False)

Важно помнить

* datetime, Decimal, свои классы — не сериализуются “из коробки”. Нужен default= или предварительная конвертация.
* Числа с плавающей точкой — это float (осторожно с точностью, если нужны деньги — храните как строки/копейки).

JSON — это must-have навык для любого Python-разработчика: от парсинга и API-запросов до конфигураций и хранения данных.

👍 Сохраняй шпаргалку, пригодится!

#doc #python #cheatsheet

😎 Приемлемо...