🌟 alphaXiv —выпустили расширение для хрома

alphaXiv упрощает работу с научными статьями (arXiv, bioRxiv, PDF):

● чат с ИИ прямо в документе: выделение текста открывает диалог
● ссылки на другие статье через “@” для быстрого вызова статей
● позволяет генерировать блог одним кликом: иллюстрации к статьям, ключевые идеи, перевод
● закладки и автоматические BibTeX-цитаты для хранения и ссылок

https://chromewebstore.google.com/detail/alphaxiv-understand-resea/liihfcjialakefgidmaadhajjikbjjab

@pythonl

🖥 Как написать ещё более ужасный Python-код: часть 2

Первая часть - Как написать худший возможный Python-код здесь.

Если тебе показалось, что хуже уже некуда — ты просто не включал всё сразу.

Вот продолжение правил, которые гарантируют страдания будущих читателей твоего кода.

14. Используй side‑effects везде
Изменяй список внутри функции, возвращай None, пусть никто не знает, что произошло.

def corrupt(data):
    for i in range(len(data)):
        data[i] = None

15. Ломай SRP (Single Responsibility Principle)
Пусть одна функция отправляет запрос, пишет лог, делает retry, парсит ответ и сохраняет в БД.

def handle_user_request(request):
    log_request(request)
    try:
        response = requests.post(...)
        save_to_db(json.loads(response.text)["data"])
    except:
        retry_later(request)

16. Используй вложенные функции ради хаоса
Функции в функциях в функциях. Замыкания? Да, но не ради пользы, а ради анархии.

def outer():
    def middle():
        def inner():
            print("deep")
        inner()
    middle()

17. Импортируй всё звёздочкой
Пусть никто не знает, откуда приходят функции. Магия.

from somewhere.unknown import *

18. Используй случайную логику
Добавь random в бизнес-функции. Почему бы и нет?

import random

def calculate_discount():
    return random.choice([0, 5, 10, 50])

19. Используй структуры не по назначению
Сохраняй все данные в строках. JSON, XML, дата, числа — всё строкой.

user = {
    "name": "Alice",
    "age": "27",
    "is_active": "true",
    "joined": "2023-12-01"
}

20. Игнорируй ошибки
Тихо, мирно, try/except без except. Или просто pass. Не паникуй.

try:
    do_critical_operation()
except:
    pass

21. Логируй всё подряд
Каждый шаг. Каждую переменную. Каждую мысль.

print("entering loop")
print("value of x:", x)
print("loop end")

22. Используй глобальные настройки через переменные
Никаких config-файлов. Пусть все настройки — глобальные переменные.

DEBUG_MODE = True
RETRY_COUNT = 3

23. Пиши асинхронный код синхронно
async с time.sleep, await с requests.get. Главное — выглядеть современно.

import time

async def fetch_data():
    time.sleep(3)
    return "data"

24. Храни всё в одной функции
1000 строк? Один def main(). Абсолютно всё. Другие функции — для слабаков.

def main():
    # 600 строк бизнес-логики
    pass

🧠 Заключение

Если ты следуешь этим правилам — ты либо пишешь код, который никто не осмелится менять,
либо работаешь на тёмной стороне. Но лучше всё же пересмотреть подход.

"Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Readability counts."
— The Zen of Python

@pythonl

🖥 5 необычных Python‑проекта для продвинутых разработчиков — которые можно собрать за выходные

Хочешь не просто пописать код, а взорвать мозг? Вот 5 уникальных идей, которые объединяют ИИ, терминальные интерфейсы, сетевое взаимодействие и системное программирование. Каждый проект можно собрать за 1–2 дня, если знаешь, с какой стороны подойти.

🧠 1. Self-Healing CLI‑агент (автоматический отладчик ошибок)

🔹 Идея: Напиши CLI-инструмент, который анализирует ошибки в Python‑скриптах и предлагает (или вносит) правки к коду автоматически с помощью LLM.

🔧 Как реализовать:
• Используй subprocess для запуска целевого скрипта и перехвата stderr
• Извлеки traceback → отправь в OpenAI / LM Studio через API
• Получи фикс → распарси результат и применяй его к AST с помощью RedBaron или ast
• Верифицируй: перезапусти код и проверь, исчезла ли ошибка
• Добавь флаг --auto-fix и интерактивный режим

🧩 Применение: автопомощник в CI/CD, дебагер в редакторах, обучающий инструмент

📡 2. P2P-блокнот с mesh-синхронизацией

🔹 Идея: Заметки, которые синхронизируются без облака — через локальную сеть или Bluetooth, используя ZeroConf.

🔧 Как реализовать:
• zeroconf для автоматического обнаружения других устройств
• sqlite как локальное хранилище + watchdog для отслеживания изменений
• pynacl для шифрования трафика
• Используй TCP/UDP сокеты для передачи изменений
• Можно добавить визуальный CLI с urwid или textual

🧩 Применение: приватные P2P‑заметки, оффлайн-заметки в экспедициях, лайтовый knowledge base

🧬 3. AI‑отладчик чужого репозитория

🔹 Идея: Инструмент, который загружает чужой репозиторий, строит граф зависимостей и автоматически находит баги, недочёты, недокументированный код — и объясняет их.

🔧 Как реализовать:
• gitpython для клонирования проекта
• networkx или pydeps для визуализации модульной структуры
• mypy, flake8, pylint и bandit для анализа
• Сводка отправляется в LLM (например, OpenAI API) для пояснений: "вот потенциально уязвимый участок, вот почему"
• Визуализируй через rich, graphviz, или в браузере через streamlit

🧩 Применение: ревью чужого кода, onboarding новых участников в open-source

🎮 4. CLI-игра с live‑физикой прямо в терминале

🔹 Идея: Реализуй рогалик или простую 2D-игру с настоящей физикой (гравитацией, столкновениями) в терминале.

🔧 Как реализовать:
• curses или blessed для отрисовки
• pymunk или box2d для физики (адаптируй под 2D-сцену)
• Все объекты — текстовые символы
• События обрабатываются через asyncio, и всё должно работать в real‑time
• Можно добавить оружие, отскоки, ловушки и интерактивные зоны

🧩 Применение: визуальное развлечение, обучение физике, красивое демо для хакатона

🕵️ 5. AI-инспектор Linux-системы

🔹 Идея: Создай скрипт, который в реальном времени следит за файлами, сетями, процессами, и при странной активности — показывает, почему это может быть подозрительно (с пояснением от ИИ).

🔧 Как реализовать:
• Используй psutil, inotify, socket, netifaces
• Собирай метрики: кто пишет в /tmp, кто открывает нестандартные порты, кто занимает слишком много CPU
• Фильтруй необычные события → формируй контекст → передавай в LLM
• ИИ объясняет: "этот процесс пытается слушать порт 4444 в фоне — это может быть реверс‑шелл"
• CLI-интерфейс через rich или textual

🧩 Применение: оффлайн-альтернатива Falcon / CrowdStrike, полезный тул

💡 Всё это можно собрать за 1–2 дня, если уже умеешь работать с Python-инструментами, API и системными вызовами. И каждый проект можно расширять в полноценный open-source продукт.

@pythonl

#python #weekendprojects #ai #cli #sysadmin #funprojects #hackathon #opensource

🔟 однострочных функций, полезных для продвинутых Python-разработчиков:

1. Разворачиваем вложенных списков любой глубины

flatten = lambda lst: [x for sub in lst for x in (flatten(sub) if isinstance(sub, list) else [sub])]

2. Декоратор для мемоизации результатов функции

memoize = lambda f: (lambda *args, _cache={}, **kwargs: _cache.setdefault((args, tuple(kwargs.items())), f(*args, **kwargs)))

3. Разбиение списка на куски длины n

chunked = lambda lst, n: [lst[i:i+n] for i in range(0, len(lst), n)]

4. Уникализация последовательности с сохранением порядка

uniq = lambda seq: list(dict.fromkeys(seq))

5. Глубокий доступ к вложенным ключам словаря

deep_get = lambda d, *keys: __import__('functools').reduce(lambda a, k: a.get(k) if isinstance(a, dict) else None, keys, d)

6. Преобразование Python-объекта в читаемый JSON

pretty_json = lambda obj: __import__('json').dumps(obj, ensure_ascii=False, indent=2)

7. Чтение последних n строк файла (аналог tail)

tail = lambda f, n=10: list(__import__('collections').deque(open(f), maxlen=n))

8. Выполнение shell-команды и возврат вывода

sh = lambda cmd: __import__('subprocess').run(cmd, shell=True, check=True, capture_output=True).stdout.decode().strip()

9. Быстрое объединение путей

path_join = lambda *p: __import__('os').path.join(*p)

10. Группировка списка словарей по значению ключа

group_by = lambda seq, key: {k: [d for d in seq if d.get(key) == k] for k in set(d.get(key) for d in seq)}

@pythonl

Общий сбор питонистов на митапе ЮMoney ™️

Питоняшки — бесплатный митап ЮMoney для Python-разработчиков.

✅ 3 июля, в четверг, в 19:00 (мск) — приходите на митап в Санкт-Петербурге или подключайтесь онлайн.

О чём будут доклады?

🟣 Это не те метрики, что вы ищете. Разберёмся, почему стандартного экспортёра может не хватать, и как написать свой на Python.
🟣 Кодогенерация: как компьютеры учатся писать код за нас. Поговорим про прошлое, настоящее и будущее кодогенерации в разных языках программирования.
🟣 Ruff: как не положить всё, переходя на новые правила? Поговорим про линтеры, форматтеры и подводные камни при переходе на Ruff.
🟣 Секреты успеха змеи в мире пауков. Обсудим, как мы применяли scrapy и playwright в ЮMoney, чтобы создать сервис модерации сайтов.

Зарегистрируйтесь, чтобы принять участие. Все подробности — на сайте митапа Питоняшки 🔥