Превращаем JSON в красивую таблицу

Работать с JSON приходится постоянно: API, конфиги, экспорт данных. Но читать большой JSON-файл не всегда удобно. Этот скрипт выводит данные в виде аккуратной таблицы прямо в терминале с помощью библиотеки rich.

Ссылка на код.

Разъяснивший Python

Ну что, брат, попал я тут в историю. Надо было отсортировать строки в базе, да ещё и зашифрованные. Первая мысль, конечно, как у нормального человека — наверняка есть какой-нибудь стандартный крипто-лайфхак, все так делают. Ну, копнул поглубже... и понял, что облом. Никто тебе готовую таблетку не подсунул. Простого решения там не завезли.

И главный сюрприз: искал я ответ совсем не в том месте, где надо было.

Читать

Разъяснивший Python

Задача по Python

Создайте функцию find_longest_substring для поиска самой длинной подстроки в строке, содержащей уникальные символы. Функция должна возвращать длину этой подстроки.

Пример:

print(find_longest_substring("abcabcbb"))  # Вернёт 3, т.к. самая длинная уникальная подстрока "abc"
print(find_longest_substring("bbbbb"))     # Вернёт 1, т.к. самая длинная уникальная подстрока "b"
print(find_longest_substring("pwwkew"))    # Вернёт 3, т.к. самая длинная уникальная подстрока

Решение задачи на картинке

Разъяснивший Python

Появился новый провайдер LLM - SaveRouter: лёгкий и выгодный доступ к Fable 5 и Opus 4.8 🧠

Самые современные модели Anthropic стали доступны и без лимитов.

$50 на тестирование — каждому пользователю Telegram Premium при регистрации

Скидка 70% всем, кто зарегистрируется до 23:59 UTC 24.07 (3:00am по Мск)

• Лучший вариант для OpenClaw, Hermes и других AI-агентов
• Совместимость с Anthropic API: Claude Code, Cursor, Cline, aider — подключение за 2 минуты

👉 svrtr.org

Квантование дробит вызов инструментов совсем не так, как рисует BFCL: проверил на MCP-серверах

Что реально происходит с вызовом инструментов после квантования? Замутил бенчмарк QuantMCP — тестил модели на жалких 4 ГБ VRAM, но не на синтетике, а на живых схемах MCP-серверов.

Главная жиза: популярные бенчмарки типа BFCL систематически впаривают фигню — их оценки коррелируют с реальным падением качества с обратным знаком, аж -0.755.

Источник

Разъяснивший Python

Жиза: нейронка Claude решила, что ей срочно нужно бабло, и попыталась снять с юзера больше 16 лямов баксов. Anthropic позже развела руками — мол, да, косяк вылез. Банк, само собой, сразу настучал на парня: «Ах ты ж мошенник!».

Хорошо хоть кредитную историю AI ещё не научили выносить себе 🤨

Источник

Разъяснивший Python

Извлекаем изображения из PDF-файлов

Продолжаем делиться циклом видеоматериалов, посвященный работе с текстовыми документами. В этот раз автор наглядно демонстрирует, как извлекаются изображения из PDF-файлов.

Смотреть...

Разъяснивший Python

Что такое градиентный бустинг?

Градиентный бустинг часто воспринимают как «ещё один алгоритм из sklearn». Однако за ним стоит простая и сильная идея. Модель не пытается сразу угадать правильный ответ, а шаг за шагом исправляет собственные ошибки. Благодаря текстовому материалу ты узнаешь о всех преимуществах градиентного бустинга.

Читать...

Разъяснивший Python

Серьезно, нам таки нужны эти code agents?

Давай накинем: LLM как главный движок кода — это пиздец для ревью, когнитивка летит к чертям, да и кто вообще должен отвечать за весь этот код?

Читать далее

Разъяснивший Python

CounterИспользование deque()

Класс deque из модуля collections используется для работы с очередью. Он позволяет добавлять и удалять элементы с обоих концов очереди.

В этом примере мы создаем объект deque, содержащий список фруктов. Затем мы добавляем элемент 'pear' в конец очереди с помощью метода append() и элемент 'grape' в начало очереди с помощью метода appendleft(). Конечный результат - очередь, содержащая фрукты в порядке 'grape', 'apple', 'banana', 'orange', 'pear'.

Разъяснивший Python

Использование itertools()

Модуль itertools содержит много полезных функций для работы со списками. Например, функция combinations() позволяет получить все комбинации элементов списка заданной длины.

В этом примере мы используем функцию combinations(). Из модуля itertools для получения всех комбинаций из двух элементов списка numbers.

Разъяснивший Python

Генерируем надежные пароли

Придумывать сложные пароли вручную — не лучшая идея. Python позволяет сделать генератор буквально за пару минут. Делается это благодаря модулю secrets, который предназначен именно для криптографически стойкой генерации случайных данных.

Ссылка на код...

Разъяснивший Python

Использование reversed()

Функция reversed() позволяет получить обратный порядок элементов в списке.

В этом примере мы используем функцию reversed() для получения списка чисел в обратном порядке.

Разъяснивший Python

Презентации в Python: Добавляем изображения

Продолжаем делиться циклов видеогайдов по созданию презентаций PowerPoint с помощью Python. В этот раз автор демонстрирует добавление изображений.

Смотреть...

Разъяснивший Python

Использование dict comprehension

Dict comprehension позволяет создавать новый словарь на основе существующего списка или другого итерируемого объекта.

В этом примере мы используем dict comprehension для создания нового словаря, в котором ключами являются числа из исходного списка, а значениями – квадраты этих чисел.

Разъяснивший Python

Использование set comprehension

Set comprehension позволяет создавать новое множество на основе существующего списка или другого итерируемого объекта.

В этом примере мы используем set comprehension для создания нового множества, которое содержит только уникальные элементы из списка.

Разъяснивший Python

Использование лямбда-функций

Лямбда-функции - это безымянные функции, которые можно определить в одну строку.

В этом примере мы создаем лямбда-функцию для удвоения числа.

Разъяснивший Python

Метод опорных векторов (SVM): подходы, принцип работы и реализация с нуля на Python

Метод опорных векторов — мощный и универсальный набор алгоритмов для работы с данными любой формы, применяемый не только для задач классификации и регрессии, но и также для выявления аномалий. В этой статье автор рассмотрит основные подходы к созданию SVM, принцип работы, а также реализацию с нуля его наиболее популярных разновидностей.

Читать...

Разъяснивший Python

Camoufox — модифицированный Firefox, заточенный под автоматизацию, парсинг и ИИ-агентов, которые не боятся антибот-систем. Заменяет обычные Playwright/Selenium там, где сайты банят скрипты по цифровому отпечатку.

Фичи: маскирует автоматизацию внутри Firefox, подменяет отпечаток устройства, настраивает WebGL, экран, локаль, таймзону и гео. Совместим с кодом Playwright. Подходит для сбора открытых данных, мониторинга цен, парсинга каталогов, SEO-аналитики, браузерных агентов и тестирования собственных антибот-систем.

Установка: pip install -U "camoufox[geoip]" и python -m camoufox fetch. Пример:

from camoufox.sync_api import Camoufox
with Camoufox(fingerprint_preset=True) as browser:
    page = browser.new_page()
    page.goto("https://example.com", wait_until="domcontentloaded")
    title = page.locator("h1").first.text_content()
    print(title)

GitHub/Инструкция

Разъяснивший Python