🎭 Playwright MCP: AI-доступ к браузеру через Model Context Protocol
Playwright MCP — это сервер Model Context Protocol поверх Microsoft Playwright, который позволяет LLM управлять полноценным браузером через структурированные данные, а не по скриншотам.
• Доступ к accessibility tree
– MCP-клиенты получают иерархию элементов страницы (кнопки, поля, ссылки) вместо изображений, что делает навигацию быстрой и детерминированной :contentReference[oaicite:0]{index=0}
• Множественные подключения
– Поддержка нескольких клиентов к одной сессии: одновременное тестирование, отладка и мониторинг без лишних запусках браузера :contentReference[oaicite:1]{index=1}
• AI-автогенерация тестов
– В режиме Agent Mode Playwright MCP может самостоятельно исследовать приложение и писать готовые тесты на основе его поведения :contentReference[oaicite:2]{index=2}
• Высокая производительность
– Обходится без тяжёлых компьютерного зрения и OCR, экономит ресурсы и снижает флакущие ошибки сравнения скриншотов
• Простая настройка
– Установка через npm/yarn и запуск:
– Клиентское подключение через WebSocket:
🔗 Репозиторий: https://github.com/microsoft/playwright-mcp
@pythonl
Playwright MCP — это сервер Model Context Protocol поверх Microsoft Playwright, который позволяет LLM управлять полноценным браузером через структурированные данные, а не по скриншотам.
• Доступ к accessibility tree
– MCP-клиенты получают иерархию элементов страницы (кнопки, поля, ссылки) вместо изображений, что делает навигацию быстрой и детерминированной :contentReference[oaicite:0]{index=0}
• Множественные подключения
– Поддержка нескольких клиентов к одной сессии: одновременное тестирование, отладка и мониторинг без лишних запусках браузера :contentReference[oaicite:1]{index=1}
• AI-автогенерация тестов
– В режиме Agent Mode Playwright MCP может самостоятельно исследовать приложение и писать готовые тесты на основе его поведения :contentReference[oaicite:2]{index=2}
• Высокая производительность
– Обходится без тяжёлых компьютерного зрения и OCR, экономит ресурсы и снижает флакущие ошибки сравнения скриншотов
• Простая настройка
– Установка через npm/yarn и запуск:
npm install playwright
npx playwright launch --server
– Клиентское подключение через WebSocket:
const { chromium } = require('playwright');
const browser = await chromium.connectOverCDP('ws://localhost:PORT');
🔗 Репозиторий: https://github.com/microsoft/playwright-mcp
@pythonl
🛠️ Copier — удобный инструмент для создания и обновления проектов из шаблонов. Эта Python-утилита умеет работать как с локальными путями, так и с Git-репозиториями, подставляя переменные в файлы любого формата. Главная фишка Copier — это аккуратная работа с существующими файлами: он не перезаписывает их без явного указания.
Инструмент будет полезен тем, кто часто создаёт однотипные проекты или хочет автоматизировать их обновление. Шаблоны поддерживают сложную логику через Jinja2, а настройки задаются в простом YAML-формате. Для начала работы достаточно установить Copier через pipx или pip. Проект развивается при поддержке сообщества и доступен под лицензией MIT.
🤖 GitHub
@pythonl
Инструмент будет полезен тем, кто часто создаёт однотипные проекты или хочет автоматизировать их обновление. Шаблоны поддерживают сложную логику через Jinja2, а настройки задаются в простом YAML-формате. Для начала работы достаточно установить Copier через pipx или pip. Проект развивается при поддержке сообщества и доступен под лицензией MIT.
🤖 GitHub
@pythonl
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚦
Что это такое:
📌 Возможности:
• Поддержка популярных алгоритмов: token bucket, fixed window, leaky bucket
• Работает как с обычными, так и с асинхронными функциями
• Поддерживает Redis и другие хранилища для распределённого ограничения
• Гибкая настройка: лимиты, ключи, длительность окна, своя логика
• Простое применение через декораторы
🧪 Пример:
🔧 Где применить:
• Ограничение частоты запросов к внешним API
• Защита от перегрузки микросервисов
• Контроль доступа к ресурсам внутри приложения
• Настройка rate-limit в фоновом обработчике или очереди
✅ Почему стоит попробовать:
premier — лёгкая, понятная и гибкая библиотека. Она упрощает внедрение rate limiting, особенно если нужно масштабироваться или работать в асинхронной среде.
Если строишь что-то распределённое или просто не хочешь случайно “положить” сервис из-за частых вызовов — premier отлично подойдёт.
📌 Github
@pythonl
premier — удобный инструмент для ограничения частоты вызовов в PythonЧто это такое:
premier — это библиотека для контроля скорости вызовов функций в Python. Она помогает ограничить нагрузку на API, базу данных или любой другой ресурс, чтобы не получить отказ или блокировку.📌 Возможности:
• Поддержка популярных алгоритмов: token bucket, fixed window, leaky bucket
• Работает как с обычными, так и с асинхронными функциями
• Поддерживает Redis и другие хранилища для распределённого ограничения
• Гибкая настройка: лимиты, ключи, длительность окна, своя логика
• Простое применение через декораторы
🧪 Пример:
from premier import throttler, ThrottleAlgo, RedisHandler
@throttler.fixed_window(quota=3, duration=5)
def request(url: str):
# максимум 3 вызова каждые 5 секунд
...
@throttler.token_bucket(quota=5, duration=60)
async def async_request(...):
# асинхронный токен-бакет
...
🔧 Где применить:
• Ограничение частоты запросов к внешним API
• Защита от перегрузки микросервисов
• Контроль доступа к ресурсам внутри приложения
• Настройка rate-limit в фоновом обработчике или очереди
✅ Почему стоит попробовать:
premier — лёгкая, понятная и гибкая библиотека. Она упрощает внедрение rate limiting, особенно если нужно масштабироваться или работать в асинхронной среде.
Если строишь что-то распределённое или просто не хочешь случайно “положить” сервис из-за частых вызовов — premier отлично подойдёт.
📌 Github
@pythonl
🎯 Хочешь следить за загрузкой своей GPU прямо из Python?
Вот простой скрипт, который показывает текущую загрузку видеокарты NVIDIA (через `nvidia-smi`). Подходит для мониторинга в ML-задачах, инференсе и просто для интереса.
📦 Зависимости: установленный
🧠 Код:
📊 Вывод будет примерно такой:
🔥 Советы:
• Можно запускать в цикле для live-мониторинга
• Легко интегрировать в Telegram-бота или Slack-уведомления
• Работает на всех машинах с установленным NVIDIA драйвером и nvidia-smi
@pythonl
Вот простой скрипт, который показывает текущую загрузку видеокарты NVIDIA (через `nvidia-smi`). Подходит для мониторинга в ML-задачах, инференсе и просто для интереса.
📦 Зависимости: установленный
nvidia-smi и Python 3.6+🧠 Код:
import subprocess
def get_gpu_utilization():
try:
result = subprocess.check_output(
['nvidia-smi', '--query-gpu=utilization.gpu,memory.used,memory.total',
'--format=csv,nounits,noheader'],
encoding='utf-8'
)
lines = result.strip().split('\n')
for idx, line in enumerate(lines):
gpu_util, mem_used, mem_total = map(str.strip, line.split(','))
print(f"🖥 GPU {idx}: {gpu_util}% load | {mem_used} MiB / {mem_total} MiB")
except FileNotFoundError:
print("❌ nvidia-smi not found. Make sure NVIDIA drivers are installed.")
except Exception as e:
print(f"⚠️ Error: {e}")
get_gpu_utilization()
📊 Вывод будет примерно такой:
GPU 0: 23% load | 412 MiB / 8192 MiB🔥 Советы:
• Можно запускать в цикле для live-мониторинга
• Легко интегрировать в Telegram-бота или Slack-уведомления
• Работает на всех машинах с установленным NVIDIA драйвером и nvidia-smi
@pythonl
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
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚔️ LIEF — мощная библиотека для работы с исполняемыми файлами, которая поддерживает ELF, PE и MachO-форматы. Этот проект позволяет не только анализировать структуру бинарников, но и модифицировать их — добавлять секции, менять символы или даже работать с Objective-C метаданными.
Инструмент выделяется кроссплатформенностью и мультиязычным API (Python, Rust, C++). Библиотека умеет дизассемблировать код под разные архитектуры и интегрируется с Ghidra/BinaryNinja. Будет полезно для реверс-инжиниринга, анализа вредоносного ПО или кастомной линковки.
🤖 GitHub
@pythonl
Инструмент выделяется кроссплатформенностью и мультиязычным API (Python, Rust, C++). Библиотека умеет дизассемблировать код под разные архитектуры и интегрируется с Ghidra/BinaryNinja. Будет полезно для реверс-инжиниринга, анализа вредоносного ПО или кастомной линковки.
🤖 GitHub
@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🔥
Питоняшки — бесплатный митап ЮMoney для Python-разработчиков.
О чём будут доклады?
Зарегистрируйтесь, чтобы принять участие. Все подробности — на сайте митапа Питоняшки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️ PyOpenCL — ускоряем Python вычисления на GPU. Этот проект даёт доступ к технологии OpenCL прямо из Python, позволяя задействовать не только видеокарты, но и любые параллельные вычислительные устройства. Он сочетает низкоуровневый контроль с автоматической обработкой ошибок и привязкой жизненного цикла объектов.
Инструмент имеет обширную документацию с примерами: от простого поэлементного умножения массивов до сложных алгоритмов с использованием локальной памяти GPU. Проект работает с реализациями OpenCL от Apple, AMD и Nvidia, а установка через Conda занимает буквально пару команд.
🤖 GitHub
@pythonl
Инструмент имеет обширную документацию с примерами: от простого поэлементного умножения массивов до сложных алгоритмов с использованием локальной памяти GPU. Проект работает с реализациями OpenCL от Apple, AMD и Nvidia, а установка через Conda занимает буквально пару команд.
🤖 GitHub
@pythonl
🧩 Задача для разминки
Что выведет этот код? Попробуй догадаться без запуска.
🤔 Подумай: сколько раз вызовется eq?
🎯 Разбор:
print(a in b)
🔍 Проверка a in b вызывает b.__contains__(a), который по умолчанию использует ==.
👉 Вызовется eq, будет True.
print(a == b[0])
🔍 Прямое сравнение — снова eq.
print(b.count(a))
🔍 list.count сравнивает каждый элемент с ==. В нашем списке один элемент — a.
👉 Опять вызывается eq.
💥 Вывод будет:
Comparing!
True
Comparing!
True
Comparing!
1
📌Вывод: __eq__ сработал 3 раза, и каждый раз напечатал "Comparing!".
🧠 Уловка: Python-списки используют ==, даже если это один и тот же объект! Да, a == a всё равно вызовет __eq__, если он определён.
⚠️ Фишка для интервью:
Можно подменить поведение ==, но is (сравнение идентичности) всегда быстрее и не вызывает магии.
@pythonl
Что выведет этот код? Попробуй догадаться без запуска.
class Sneaky:
def __eq__(self, other):
print("Comparing!")
return True
a = Sneaky()
b = [a]
print(a in b)
print(a == b[0])
print(b.count(a))
🤔 Подумай: сколько раз вызовется eq?
🎯 Разбор:
print(a in b)
🔍 Проверка a in b вызывает b.__contains__(a), который по умолчанию использует ==.
👉 Вызовется eq, будет True.
print(a == b[0])
🔍 Прямое сравнение — снова eq.
print(b.count(a))
🔍 list.count сравнивает каждый элемент с ==. В нашем списке один элемент — a.
👉 Опять вызывается eq.
Comparing!
True
Comparing!
True
Comparing!
1
📌
🧠 Уловка: Python-списки используют ==, даже если это один и тот же объект! Да, a == a всё равно вызовет __eq__, если он определён.
⚠️ Фишка для интервью:
Можно подменить поведение ==, но is (сравнение идентичности) всегда быстрее и не вызывает магии.
@pythonl
🔥 CAI — ИИ для поиска багов от Alias Robotics
Что это такое?
CAI — лёгкий фреймворк для создания AI-агентов, которые помогают автоматизировать поиск и проверку уязвимостей.
Как это работает?
- Загружаете YAML-конфиги
Опишите сценарии поиска багов, тестов и отчётов в простых текстовых файлах.
- LLM-агенты
AI-модель эмулирует протоколы (SSH, HTTP, TCP и другие) и взаимодействует с целевыми системами как настоящий тестировщик.
- Генерация и «разогрев» данных
Создавайте синтетические запросы для обучения и быстро запускайте агента на своих данных.
- Оффлайн-оценка
Собирайте результаты тестов и анализируйте их без постоянного подключения к интернету.
Зачем использовать CAI?
- Ускоряет подготовку и запуск тестов безопасности
- Позволяет гибко настраивать шаги проверки
- Повышает прозрачность и повторяемость отчётов о найденных уязвимостях
Установка и запуск:
📌 Github
@pythonl
Что это такое?
CAI — лёгкий фреймворк для создания AI-агентов, которые помогают автоматизировать поиск и проверку уязвимостей.
Как это работает?
- Загружаете YAML-конфиги
Опишите сценарии поиска багов, тестов и отчётов в простых текстовых файлах.
- LLM-агенты
AI-модель эмулирует протоколы (SSH, HTTP, TCP и другие) и взаимодействует с целевыми системами как настоящий тестировщик.
- Генерация и «разогрев» данных
Создавайте синтетические запросы для обучения и быстро запускайте агента на своих данных.
- Оффлайн-оценка
Собирайте результаты тестов и анализируйте их без постоянного подключения к интернету.
Зачем использовать CAI?
- Ускоряет подготовку и запуск тестов безопасности
- Позволяет гибко настраивать шаги проверки
- Повышает прозрачность и повторяемость отчётов о найденных уязвимостях
Установка и запуск:
git clone https://github.com/aliasrobotics/cai.git
cd cai
# отредактируйте config.yaml и запустите агента
📌 Github
@pythonl
⚡️ Почему лучшие разработчики всегда на шаг впереди?
Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.
ИИ: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
Python: t.iss.one/pro_python_code
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Devops: t.iss.one/DevOPSitsec
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Мл собес t.iss.one/machinelearning_interview
C++ t.iss.one/cpluspluc
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
МЛ: t.iss.one/machinelearning_ru
Data Science: t.iss.one/data_analysis_ml
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_ci
Java: t.iss.one/java_library
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
ИИ: t.iss.one/vistehno
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
Разработка игр: https://t.iss.one/gamedev
Физика: t.iss.one/fizmat
SQL: t.iss.one/databases_tg
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno
🖥 Chatgpt для кода в тг: @Chatgpturbobot -
📕Ит-книги: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!
Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.
ИИ: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
Python: t.iss.one/pro_python_code
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Devops: t.iss.one/DevOPSitsec
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Мл собес t.iss.one/machinelearning_interview
C++ t.iss.one/cpluspluc
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
МЛ: t.iss.one/machinelearning_ru
Data Science: t.iss.one/data_analysis_ml
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_ci
Java: t.iss.one/java_library
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
ИИ: t.iss.one/vistehno
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
Разработка игр: https://t.iss.one/gamedev
Физика: t.iss.one/fizmat
SQL: t.iss.one/databases_tg
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno
📕Ит-книги: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📊 Vizro — low-code инструмент для создания дашбордов на Python. Интересный проект для аналитиков и дата-инженеров, позволяющий собирать интерактивные дашборды буквально в несколько строк кода. Основан на связке Plotly + Dash + Pydantic, но скрывает сложность за простым декларативным синтаксисом в JSON/YAML/Python-словарях.
Библиотека имеет встроенные best practices по визуализации данных и возможность кастомизировать всё через Python/JS, когда low-code возможностей недостаточно. Готовые дашборды выглядят профессионально и сразу готовы к продакшену.
🤖 GitHub
@pythonl
Библиотека имеет встроенные best practices по визуализации данных и возможность кастомизировать всё через Python/JS, когда low-code возможностей недостаточно. Готовые дашборды выглядят профессионально и сразу готовы к продакшену.
🤖 GitHub
@pythonl