🚀 Пул интерпретаторов в Python 3.14

Что появилось:
- В Python 3.14 добавили *пул интерпретаторов* — теперь в одном процессе можно запускать несколько независимых интерпретаторов.
- Это шаг к более безопасным, масштабируемым и изолированным системам на Python.

Зачем это нужно:
- Снижает зависимость от тяжёлых процессов — можно управлять несколькими интерпретаторами внутри одного процесса.
- Повышает отказоустойчивость: сбой одного интерпретатора не падает весь процесс.
- Открывает возможность частично обходить ограничения GIL, используя параллельность на уровне нескольких интерпретаторов.

Главные плюсы:
- Лучшая изоляция выполнения.
- Больше возможностей для масштабирования внутри одного процесса.
- Архитектурно Python становится ближе к моделям с lightweight-виртуальными машинами.

Главные минусы:
- Каждый интерпретатор требует своё адресное пространство → больший расход памяти.
- Увеличивается время инициализации в сравнении с потоками.
- Не во всех сценариях заменяет multiprocessing или threading.


Пул интерпретаторов - фундаментальное изменение, которое позволит по-новому строить высоконагруженные и безопасные Python-приложения, но потребует переосмысления архитектуры и учёта повышенного расхода ресурсов.


https://www.youtube.com/watch?v=Jd0MOM1dlfI

Добавь AI в свой Python-проект за 7 недель

На Stepik вышел курс «LangChain: с нуля до продакшн LLM приложений»:

✅ RAG-поиск по документам (FAQ-бот, база знаний)
✅ Агенты для анализа данных (CSV, JSON через Pandas)
✅ API на FastAPI с LLM под капотом

Не нужно становиться ML-инженером — интегрируешь LLM как обычный сервис.

Практика • Код из коробки • Сертификат Stepik

Скидка 25% — 3 дня 🔥

Пройти курс со скидкой

🧠 Интерактивная 3D-визуализация нейронных сетей с Neuraxon

Neuraxon — это биовдохновленная нейронная сеть, использующая тринарную логику для моделирования динамики нейронов. С помощью интерактивного интерфейса пользователи могут настраивать сети, управлять состояниями нейронов и наблюдать за нейромодуляцией в реальном времени.

🚀 Основные моменты:
- 🧩 Создание пользовательских сетей с настройками нейронов и синапсов
- 🎮 Интерактивное управление состояниями нейронов
- 🔬 Живое изменение уровней нейромодуляторов
- 📊 3D визуализация нейронной активности
- ⚙️ Предустановленные конфигурации для различных сценариев

📌 GitHub: https://github.com/DavidVivancos/Neuraxon

#python

На собеседованиях всегда выигрывает тот, кто понимает, чего ждут на каждом этапе — а не тот, кто просто отвечает на вопросы.

Разница между ними огромная: первый видит процесс целиком, понимает логику найма, цель каждого раунда и то, какие сигналы считывает интервьюер. Он знает, когда важно показать глубину, а когда — скорость или коммуникацию. Второй же приходит «как есть» и надеется, что ответы «понравятся». И чаще всего это не работает, даже если у кандидата хороший опыт.

На вебинаре karpovꓸcourses «Кого возьмут в аналитики в 2026 году: честный взгляд руководителя продуктовой аналитики из Garage Eight» разберут: как устроена логика этапов, что хотят проверить менеджеры и какие маркеры показывают, что кандидат реально понимает продукт, данные и мышление аналитика. Вы сможете посмотреть на процесс «с другой стороны» и подготовиться осознанно.

Узнать как проходит весь процесс найма на бесплатном вебинаре — https://clc.to/erid_2W5zFGd8X1J

Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGd8X1J

🎨 NFT Generator: Создавайте уникальные NFT с легкостью!

Этот репозиторий предлагает простой способ генерации изображений NFT с использованием Python. Просто структурируйте свои изображения в папках и запустите скрипт для создания множества уникальных комбинаций. Поддерживает анимацию и графический интерфейс.

🚀Основные моменты:
- Легкая генерация NFT из изображений.
- Поддержка уникальных комбинаций и анимации.
- Интуитивно понятный GUI для удобства использования.
- Настраиваемая структура папок для ваших изображений.

📌 GitHub: https://github.com/vooltex5083/NFT-generator

#python

🔥 Коварная ловушка с замыканиями в Python

Многие хитрые баги в Python появляются из-за того, что разработчики неверно понимают область видимости переменных в замыканиях.

Частая ошибка - внутри цикла создавать функции-лямбды, которые «помнят» одно и то же финальное значение переменной, а не значение на каждой итерации. В итоге весь список функций ведёт себя одинаково. Чтобы избежать ловушки, фиксируйте значение через аргумент по умолчанию или используйте functools.partial.

 funcs = []

for i in range(5):
    # Ошибка - все функции запомнят i=4
    funcs.append(lambda: i)

print([f() for f in funcs])  # [4,4,4,4,4]

funcs_safe = []

for i in range(5):
    # Правильно - захватываем текущее значение
    funcs_safe.append(lambda i=i: i)

print([f() for f in funcs_safe])  # [0,1,2,3,4]

🕔 Как сделать задержку в Python разными способами

В Python есть несколько способов сделать задержку, и каждый подходит под разные задачи.

Обычная пауза - через time.sleep().
Неблокирующая задержка - через asyncio.sleep() в асинхронном коде.

Точная задержка в цикле — через time.perf_counter().
Выбирайте под свой сценарий.
import time

print("Старт")
time.sleep(2)   # простая задержка
print("Пауза 2 секунды завершена")

#2 вариант
import asyncio

async def main():
    print("Асинхронный старт")
    await asyncio.sleep(1.5)  # не блокирует поток
    print("Прошла асинхронная задержка 1.5 сек")

asyncio.run(main())

#3 вариант
import time

start = time.perf_counter()
while time.perf_counter() - start < 1:   # точная контрольная задержка ~1 сек
    pass

print("Прошла точная задержка без sleep")