🐍 Python + Ruff: сложность кода под контролем

На скрине — функция validate_product, которая проходит несколько вложенных проверок.
Линтер Ruff с правилом C901 (McCabe Complexity) сигнализирует: сложность функции = 7, что выше лимита 5.

📏 McCabe Complexity измеряет количество ветвлений и условий в функции. Чем выше показатель, тем сложнее код для понимания и поддержки.

⚠️ Почему это важно:
• Снижение читаемости
• Рост вероятности багов
• Трудности при тестировании

💡 Решение:
1. Разбить функцию на несколько маленьких с понятными именами
2. Использовать ранние выходы (`return`) вместо вложенных if
3. Упрощать логику с помощью вспомогательных функций или структур данных

#Python #Ruff #CleanCode #Refactoring #McCabeComplexity

🔥 Полезный Python-трюк для работы с сетями: `ipaddress` в стандартной библиотеке

Когда нужно быстро проверить IP-адреса, маски подсетей или принадлежность хоста сети — не обязательно тянуть внешние пакеты. В Python уже есть мощный модуль ipaddress.

import ipaddress

# Создаём сеть
net = ipaddress.ip_network("192.168.1.0/24")

# Проверяем, входит ли IP в сеть
print(ipaddress.ip_address("192.168.1.42") in net)  # True
print(ipaddress.ip_address("10.0.0.5") in net)      # False

# Перебираем все адреса подсети
for ip in net.hosts():
    print(ip)
    break  # выведет первый адрес

# Работаем с IPv6 так же просто
ipv6 = ipaddress.ip_network("2001:db8::/32")
print(ipaddress.ip_address("2001:db8::1") in ipv6)  # True

📌 Чем полезно

Проверка принадлежности адреса подсети

Удобный парсинг IPv4 и IPv6

Генерация диапазонов IP

Всё встроено в Python — никаких сторонних зависимостей

🔥 Отлично подходит для написания сетевых тулзов, firewall-скриптов, DevOps-автоматизации и тестов.

#Python #Networking #Tips #DevOps

🚀 Умная система мониторинга Alerta

Alerta — это масштабируемый инструмент мониторинга, который легко настраивается и принимает оповещения из различных источников. Он предлагает быструю визуализацию данных с возможностью глубокого анализа.

🚀 Основные моменты:
- Масштабируемая архитектура
- Минимальная конфигурация
- Поддержка MongoDB и PostgreSQL
- Удобная веб-консоль для визуализации
- Легкая интеграция с облачными платформами

📌 GitHub: https://github.com/alerta/alerta

#python

🚀 CUDA Kernel Benchmarking Made Easy

robust-kbench предоставляет мощный набор инструментов для оценки и валидации CUDA-ядров, созданных с помощью больших языковых моделей. Он решает проблемы традиционных бенчмарков, предлагая надежные критерии оценки и проверку корректности.

🚀Основные моменты:
- Многочисленные настройки инициализации для более точной оценки
- Проверка корректности с учетом различных конфигураций входных данных
- Профилирование производительности для реальных сценариев
- Защита от манипуляций входными данными

📌 GitHub: https://github.com/SakanaAI/robust-kbench

#python

🔮 GENIE: Легкий движок синтеза речи на базе GPT-SoVITS

GENIE — это легкий движок для синтеза речи, который использует возможности GPT-SoVITS. Он предлагает высокую производительность на CPU, включая интеграцию TTS, конвертацию моделей ONNX и API сервер для удобного использования.

🚀 Основные моменты:
- Поддержка моделей GPT-SoVITS V2
- Оптимизирован для быстрого синтеза на CPU
- Включает предустановленные голосовые модели для мгновенного использования

📌 GitHub: https://github.com/High-Logic/Genie

#python

🤖 Grass Bot: Автоматизация для Telegram

Grass Bot — это простой Python-бот для автоматизации задач в Telegram с поддержкой многопоточности и различных типов прокси. Идеален для управления несколькими аккаунтами и получения статистики.

🚀 Основные моменты:
- Многопоточность для повышения производительности
- Поддержка всех типов прокси
- Легкость в настройке аккаунтов и прокси

📌 GitHub: https://github.com/haspread/grass-bot

#python

🧠 Создайте своего ChatGPT с nanochat

nanochat — это минималистичный фреймворк для создания LLM, аналогичного ChatGPT, с возможностью запуска на одном узле. Он включает все этапы от токенизации до веб-сервиса с простым интерфейсом, позволяя взаимодействовать с вашим собственным языковым моделью.

🚀Основные моменты:
- Полный стек для создания LLM в одном коде.
- Легкий в использовании и настройке.
- Поддержка различных моделей с разными затратами.
- Возможность оценки и анализа производительности.

📌 GitHub: https://github.com/karpathy/nanochat

#python

🤖 PharosTestnet Bot: Автоматизация для криптоактивов

PharosTestnet-bot — это Python-бот для автоматизации различных операций с криптовалютами на тестовой сети. Он поддерживает множество функций, включая автоматический вход, управление ликвидностью и работу с прокси. Идеален для трейдеров, желающих оптимизировать свои действия.

🚀Основные моменты:
- Автоматический ежедневный вход
- Поддержка всех типов прокси
- Многопоточность для повышения производительности
- Автообмен и управление ликвидностью
- Получение статистики по аккаунтам

📌 GitHub: https://github.com/haspread/PharosTestnet-bot

#python

🎨 Создание персонажей для визуальных новелл

VNCCS — мощный инструмент для создания уникальных спрайтов персонажей в визуальных новеллах. Он упрощает процесс генерации, позволяя создавать последовательные образы с помощью нейросетей всего за несколько шагов.

🚀Основные моменты:
- Интуитивный процесс создания персонажа в 5 этапов.
- Генерация одежды и эмоций для персонажей.
- Поддержка LoRA для обучения на пользовательских данных.
- Упрощение работы с нейросетями для художников.
- Экспорт готовых спрайтов для использования в проектах.

📌 GitHub: https://github.com/AHEKOT/ComfyUI_VNCCS

#python

🧠 DeepSeek-OCR: Оптимизация оптического распознавания текста

DeepSeek-OCR — это модель для исследования роли визуальных энкодеров в контексте LLM. Она предлагает новые подходы к сжатию визуального текста и поддерживает различные режимы разрешения. Идеально подходит для задач OCR и обработки документов.

🚀Основные моменты:
- Модель для оптического распознавания текста.
- Поддержка нескольких режимов разрешения.
- Интеграция с Hugging Face для удобного использования.
- Исследование сжатия визуального текста.

📌 GitHub: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR

#python