Python/ django
62.5K subscribers
2.31K photos
149 videos
48 files
3.05K links
по всем вопросам @haarrp

@itchannels_telegram - 🔥 все ит каналы

@ai_machinelearning_big_data -ML

@ArtificialIntelligencedl -AI

@datascienceiot - 📚

@pythonlbooks

РКН: clck.ru/3FmxmM
Download Telegram
⚡️ Wavelet Matrix - структура данных, которая делает сложные запросы быстрыми

Wavelet Matrix позволяет хранить последовательности так,
чтобы работать с ними молниеносно и компактно.

🔥 Что умеет библиотека:

- rank - сколько раз элемент встречается до позиции
- select - где находится k-е вхождение элемента
- quantile - k-й по величине элемент на отрезке
- top-k - самые частые элементы на диапазоне

И всё это — за логарифмическое время и с экономией памяти.

Чем полезен

- работает быстрее, чем наивные структуры
- меньше памяти, чем обычные массивы
- подходит для поиска, индексирования, сжатия, аналитики

Wavelet Matrix - это пример того,
как «умные» структуры данных дают реальные ускорения,
а не просто красивая теория.

Если интересуешься алгоритмами -
этот репозиторий точно стоит сохранить.

Репозиторий: https://github.com/math-hiyoko/wavelet-matrix

@pythonl
👍146🔥3
🧮 CoolCalculator: Мини-язык программирования для вычислений

CoolCalculator — это консольный калькулятор, который поддерживает пользовательские переменные и функции, рекурсию и локальные области видимости. Он предназначен для изучения парсинга и оценки выражений, а не только для численных вычислений.

🚀Основные моменты:
- Поддержка пользовательских переменных и функций
- Рекурсивные вызовы и перегрузка функций
- Многострочный ввод и последовательное выполнение
- Автоматическое создание несуществующих переменных
- Удобный синтаксис для работы с выражениями

📌 GitHub: https://github.com/YaroslavPryatkin/CoolCalculator
5👍4🔥2
📄🚀 Qwen-Doc: Открытые проекты по пониманию документов

Qwen-Doc — это репозиторий, посвященный ИИ для работы с документами, разработанный командой Tongyi-Zhiwen. Здесь собраны исследования и практики, направленные на улучшение обработки сложных документов с помощью современных технологий, включая обучение с подкреплением и долгосрочное понимание контекста.

🚀Основные моменты:
- Модели для долгосрочного понимания документов.
- Использование обучения с подкреплением для улучшения ИИ.
- Открытые данные и методологии для сообщества.
- Проекты QwenLong-L1 и QwenLong-L1.5 с передовыми алгоритмами.
- FRAMEWORK SPELL для автономного генерации обучающих данных.

📌 GitHub: https://github.com/Tongyi-Zhiwen/Qwen-Doc

#python
8👍4🔥4🤩1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Год ChatGPT Plus бесплатно: экономим 20 000 рублей

Нашли рабочую лазейку в правилах OpenAI.
Вы получаете полноценный аккаунт без лимитов и с доступом ко всем топовым моделям.
Инструкция (займет 2 минуты):

1️⃣ Переходим на сервис временной почты: https://em.bjedu.tech/en/
2️⃣ Важно: в списке доменов выбираем erzi me.
3️⃣ Регистрируем новый аккаунт ChatGPT на этот адрес.
4️⃣ Получаем код подтверждения в почту - готово!

⚡️ Проверили, пока еще работает

Или всегда можно воспользоваться ботом в тг 😂

@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥28😢117👍7
🖥 На Stepik вышел курс, который учит работать с Docker на реальных проектах.

Владение Docker - навык, который отличает новичка от профи,

Сегодня почти всё разворачивается в контейнерах.

Если ты не умеешь работать с Docker, ты медленнее, зависим от чужих настроек и постоянно ловишь баги «у меня локально работает».

• как упаковывать проекты в контейнеры
• как поднимать целые системы за минуты
• как избегать типичных ошибок в продакшене
• как делать стабильные и повторяемые окружения
•в нем разобраны все возможные ошибки

Только практика и реальные кейсы от авторов Docker Академии- с нуля до уверенного уровня.

🎁 Скидка 40 процентов действует 48 часов


👉 Записывайся и сделай Docker своим настоящим рабочим инструментом.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍64🔥3😁3
⚡️ Приём на Python под высокой нагрузкой: ограничивай конкуренцию сам, а не доверяй это ОС.

Вместо тысячи одновременных задач делай очередь + фиксированное число воркеров.

Так ты:

- не убиваешь БД/внешний сервис шторма́м запросов
- контролируешь задержки
- получаешь естественный backpressure

Пример для I/O-нагрузки (HTTP запросы) с asyncio:


import asyncio
import aiohttp
from time import perf_counter

URLS = [
"https://example.com"
for _ in range(10_000) # много запросов под нагрузкой
]

MAX_CONCURRENCY = 100 # ограничиваем параллелизм
QUEUE_SIZE = 1_000 # ограничиваем длину очереди (backpressure)


async def worker(name: int, queue: asyncio.Queue, session: aiohttp.ClientSession):
while True:
url = await queue.get()
if url is None: # сигнал завершения
queue.task_done()
break

try:
async with session.get(url, timeout=5) as resp:
await resp.text() # или resp.read()
# здесь твоя логика обработки
except Exception as e:
# логируй, но не падай
print(f"[worker {name}] error: {e}")

queue.task_done()


async def main():
queue = asyncio.Queue(maxsize=QUEUE_SIZE)

async with aiohttp.ClientSession() as session:
# поднимаем ограниченное число воркеров
workers = [
asyncio.create_task(worker(i, queue, session))
for i in range(MAX_CONCURRENCY)
]

# кидаем задачи в очередь
for url in URLS:
await queue.put(url)

# шлём сигнал завершения воркерам
for _ in workers:
await queue.put(None)

# ждём, пока всё отработает
await queue.join()

# аккуратно завершаем воркеров
for w in workers:
await w


if __name__ == "__main__":
t0 = perf_counter()
asyncio.run(main())
print(f"Done in {perf_counter() - t0:.2f}s")


Суть приёма:

Вместо «одна корутина на каждый запрос» ты держишь фиксированный пул воркеров.

Очередь с maxsize работает как предохранитель: если бэкенд/БД не успевают, продюсер начинает тормозиться.

Такой подход гораздо стабильнее под всплесками трафика, чем голый gather на десятки тысяч задач.


@pythonl
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
12👍9🔥3
🚀 Модели IQuest-Coder-V1 для автономного программирования

IQuest-Coder-V1 — это семейство больших языковых моделей, предназначенных для улучшения автономного программирования и интеллектуального анализа кода. Модели используют инновационную многослойную парадигму обучения, обеспечивая выдающиеся результаты на ключевых бенчмарках.

🚀 Основные моменты:
- Достигает лучших результатов на SWE-Bench и других бенчмарках.
- Обучение на основе динамики изменений в репозиториях.
- Два специализированных направления: Thinking и Instruct модели.
- Поддержка контекста до 128K токенов.
- Эффективная архитектура с рекуррентным механизмом.

📌 GitHub: https://github.com/IQuestLab/IQuest-Coder-V1

#python
5👍5🔥2
🚀 Умный плагин для Claude Code

Claude Workflow — это универсальный плагин, который включает специализированные агенты и навыки для автоматизации разработки программного обеспечения. Он помогает в координации задач, анализе кода, написании документации и обеспечении безопасности.

🚀 Основные моменты:
- 7 специализированных агентов для различных задач
- 6 знаний для улучшения проектирования и тестирования
- Поддержка нескольких стилей вывода через слэш-команды
- Автоматизация с помощью хуков для повышения безопасности и качества кода

📌 GitHub: https://github.com/CloudAI-X/claude-workflow
8🔥3👍2😁2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🤖 talk-to-girlfriend-ai - AI-агент для помощи в переписке через Telegram

Это проект Telegram-бота/агента, который помогает придумывать умные и уместные ответы
в переписке — анализирует контекст и предлагает варианты ответа.

Что умеет AI:

- пишет ответы на основе диалога
- генерирует фразы для старта разговора
- помогает формулировать сообщения более интересно
- даёт советы, как поддерживать беседу
- умеет читать и отправлять сообщения через Telegram API

⚡️ Как работает:

- CLI-агент на TypeScript
- мост на Python для работы с Telegram
- AI-ядро (модель)
- semantic search для поиска подходящих фраз

📌 Репозиторий: https://github.com/arlanrakh/talk-to-girlfriend-ai
😁31🔥54👍3😢1
📹 Загрузчик видео с YouTube и других платформ

tuitube — это текстовый интерфейс для загрузки видео с YouTube, 𝕏, Twitch, Instagram и Bilibili с использованием yt-dlp. Удобный инструмент для тех, кто предпочитает командную строку.

🚀 Основные моменты:
- Поддержка множества видео платформ
- Использует yt-dlp для загрузки
- Простой текстовый интерфейс
- Легко настраивается и использует командную строку

📌 GitHub: https://github.com/remorses/tuitube

#python
👍205🔥3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖥 БЫСТРЫЙ СЕРВЕР ДЛЯ PYTHON ЗА 5 МИНУТ

Нужно быстро поднять сервер под Python-проект без лишней возни?
Ставим системные пакеты, создаём отдельного пользователя, настраиваем venv, делаем systemd-сервис и сразу получаем автозапуск + рестарт при падении.

Идеально для FastAPI / Flask / любых API и ботов.


sudo apt update && sudo apt install -y python3-venv python3-pip nginx
sudo useradd -m -s /bin/bash app && sudo mkdir -p /opt/app && sudo chown -R app:app /opt/app
sudo -u app bash -lc 'cd /opt/app && python3 -m venv venv && ./venv/bin/pip install -U pip uvicorn fastapi'

sudo tee /etc/systemd/system/app.service >/dev/null <<'EOF'
[Unit]
After=network.target

[Service]
User=app
WorkingDirectory=/opt/app
ExecStart=/opt/app/venv/bin/uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now app
sudo systemctl status app --no-pager


https://www.youtube.com/shorts/cbUNWU1Sbsc
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍118🤩5