Python *

Всем привет!

Я пишу свою ОС, уже давно, на MicroPython.

Я снял свои посты потому что во первых они мне просто не понравились. Во вторых же, я перешёл на TFT LCD.

Да, если что я не забросил😅.

А какие продвижения были за это время?

• Нормальная файловая система (mkdir, rmdir, права доступа и ещё много чего).

• Вытесняющая многозадачность.

• Режимы доступа (user, system).

Ну это возможно не всё, но это главное.

Ставлю день конца работы на... Ну лучше всего 24 января (не простая дата) но возможно затянется до конца февраля... Тогда прямо точно ставлю на апрель.

Также напомню что ОС будет на девайсе Raspberry Pi Pico W

Удачи!

Лекции с нашего второго митапа питонистов в Новосибирске!

Трансфункции и суперфункции (Евгений Блинов)

ИИ ревьювер твоего кода (Максим Исаев)

Ускорение кода через C расширения в python (Алексеев Бронислав)

Наш чат - https://t.me/python_in_nsk

Представлен проект открытого бота на Python для Telegram с торрент клиентом. Решение умеет загружать файлы по магнет-ссылкам и ссылкам на Google-диск, есть поисковик торрентов и встроенный yt-dlp.

Челлендж для HR, тимлидов и скептиков!

Привет! Перед вами нечто среднее между стеком разработчика / резюме. Попробуйте оценить:

• Junior, Middle или Senior? (или вообще кто это?)

• Во сколько такие люди оцениваются нынче?

• Взяли бы в команду? Или сразу в бан?)

⚠️ Некоторые детали с подвохом.

💻 HARD SKILLS

Языки программирования
Python, JavaScript, Java, Kotlin, C++, C#, SQL, AutoIt, Assembly, Go

Технологии, форматы, API
HTML, CSS, JSON, GeoJSON, DOM, Canvas API, WebGL, REST API, WebSocket, Bash/PowerShell

Базы данных
MariaDB, SQLite, Redis, PostgreSQL, Oracle,, MS Access

Фреймворки и библиотеки
Web Backend: Django, Flask, FastAPI, Node.js, Celery
Desktop GUI: PyQt, Tkinter, Lazarus
Mobile: Android SDK, Gradle
Визуализация и 3D: Three.js, OpenCV
Data Science: NumPy, Pandas, Matplotlib
GIS: QGIS
Медиа: FFmpeg

Frontend / Web-разработка
React, адаптивная верстка, интерактивные карты, кастомные UI-компоненты, работа с большими изображениями, клиентская логика, мини-движки визуализации

Backend / Сервисы
REST API, парсинг веб-данных, обработка данных, файловые пайплайны, работа с БД, deployment на localhost

Desktop-разработка
Многооконные приложения, панельные интерфейсы, файловые менеджеры, рендереры, конвертеры, кастомные инструменты, собственный табличный редактор (CSV/JSON/Excel)

Mobile / Android
Нативные проекты на Kotlin/Java, работа с ресурсами, манифестами, базовые UI-компоненты

Data / Computer Vision / ML
Обработка изображений, сравнение фото, фильтры, контуры, цветовые анализаторы, DPI/масштабирование, нейросетевые модели, работа с датасетами

GIS / Картография
Разбиение карт на тайлы, кастомные HTML/JS-карты, координатные системы, управление слоями, визуализация геоданных, интерактивные схемы

3D / Графика
Визуализация объектов, базовый шейдинг, анимации, работа с 3D-сценами, астрономические симуляции

Audio / Video обработка
Конвертация, рендер, аудиоэффекты, VST, визуализация звука

Automation / Инструменты
200+ кастомных утилит: пайплайны, GUI-редакторы, конвертеры, парсеры, визуализаторы, сборщики, веб-автоматизация (Selenium, ChromeDriver)

Build / DevOps
Сборка проектов, Git (локальный контроль версий), Firefox/Chrome DevTools, отладка

🧠 SOFT SKILLS
Системное мышление, архитектурное проектирование, UX/UI дизайн, rapid prototyping, постановка задач, анализ требований, визуализация идей, техническое чутьё, структурирование проектов, документация, логическое мышление

ИНСТРУМЕНТЫ РАЗРАБОТКИ И ДИЗАЙНА
Notepad++ (+ собственный редактор (пока Python syntax)), VS Code, Sublime Text, Android Studio, QGIS, Blender, Unity, Figma, Photoshop, Illustrator, CorelDRAW, Audacity, FL Studio, Adobe Premiere Pro, After Effects, Magix, Postman, curl, Total Commander, VirtualBox

МЕТОДОЛОГИИ И ПОДХОДЫ К РАЗРАБОТКЕ
Итеративная разработка (Rapid Prototyping), контроль версий, архитектурные паттерны (MVC, MVVM), модульное проектирование, рефакторинг кода, оптимизация производительности, отладка (логирование, DevTools), структурирование проектов, документирование кода

Дополнительный вопрос:

За какое время можно пройти путь от «Чёрное окошко — это какая-то магия, F12 — это что-то страшное...» до реального применения всего перечисленного выше в прототипах и рабочих проектах? Минимум по одному разу.

Иначе говоря: в стартовой точке известны были лишь названия языков программирования, а про циклы и алгоритмы что-то смутно помнилось из школьного учебника.
Сколько лет затрачено до текущего стека?

Актуализировали версии языков в Apps ⌨️

Чтобы вы запускали приложения на более современных версиях, в которых появились новые функции и улучшение производительности.

Добавили версии:

➖ Python: 3.14, 3.13
➖ PHP: 8.4
➖ Node.js: v24
➖ Go: 1.25, 1.24, 1.23
➖ .NET: 9.0
➖ Elixir: 1.19, 1.18, 1.17, 1.16
➖ Java: 25, 21

➡️ Обновить окружения в Apps →

И вам наш продакт-менеджер, Артем Гринберг просил передать:

🤓 А еще готовим статью и вебинар о том, как мы переписали Apps и что именно в них изменилось. Скоро расскажем подробности.

Узнавайте новое и бесплатно практикуйтесь в панели управления Selectel

Привет, Хабр! Обычно (хоть и не всегда) по пятницам я приношу подборки полезных материалов для начинающих специалистов. Но в этот раз у меня кое-что новое. Сегодня я расскажу не только о том, что почитать, но и как бесплатно отточить полученные знания, не тратя кровно заработанные на аренду IT-инфраструктуры.

При изучении полезных материалов вы можете запросить промокод на 500 бонусных рублей, чтобы попрактиковаться в панели управления бесплатно. Подробные условия и инструкции по получению бонусов находятся на страницах с подборками статей:

• Go — практический гайд по работе с Go. С ним вы научитесь писать простые сервисы и использовать этот язык в некоторых рабочих задачах, а еще получите большую подборку материалов для погружения в тему.

• Python — как настраивать инструменты, работать с базами данных, создавать программы с интерфейсом и использовать Python для парсинга. А еще интересные задачи для практики (вот тут-то точно пригодятся бонусы).

• Расширения PostgreSQL — самые полезные с объяснением, как применять их без лишней теории.

• Docker — что такое Docker, как запускать контейнеры, собирать образы и использовать Docker Compose. А еще — чем технология отличается от Kubernetes.

• Сети — научитесь настраивать базовые сетевые схемы, поднимать выделенные и облачные серверы, разбираться в связанности, публичных IP и облачных маршрутизаторах.

Кстати, все статьи в подборках, как обычно, полностью бесплатны и доступны без регистрации и вот этого всего. Читайте, узнавайте новое и практикуйтесь бесплатно.

Мой опыт в вайб-кодинге: AI-инструменты для создания приложений и первой игры-змейки! 🚀😂

Несколько месяцев назад я был на онлайн-мастерклассе по вайб-кодингу, где мы знакомились с разными AI-инструментами для создания приложений, игр и других задач через описательные промпты и автоматизированный кодинг. Это был крутой опыт, где мы не писали код вручную, а "вибили" идеи, и AI генерировал всё за нас.

В мастерклассе мы работали с такими инструментами:

• Cursor: Сначала мы использовали его для базового редактирования кода с AI-подсказками. Мы создавали простые веб-страницы, описывая дизайн и функционал в чате, и Cursor генерировал HTML/CSS/JS, а потом помогал отлаживать баги. Этот инструмент больше всего используется в сочетании с моделями вроде Claude Sonnet для генерации и редактирования кода.

• Harvi-pro и Harvi code: Этот инструмент мы применяли для интеграции GPT-моделей в кастомные приложения. Мы строили AI-ассистентов для обработки запросов, например, простого бота для рекомендаций, задавая промпты на русском, и Harvi-pro автоматизировал backend, а Harvi code помогал с генерацией и интеграцией кода в связке. Эти инструменты больше всего используются в сочетании с ChatGPT, VS Code и Cursor для создания GPT-ассистентов.

• Lovable: Здесь фокус был на быстрой сборке мобильных приложений. Мы пробовали создавать чат-боты и простые утилиты, просто описывая UI и логику в естественном языке, и Lovable строил полноценный прототип с деплоем. Этот инструмент больше всего используется в сочетании с Cursor для прототипирования приложений и UI-дизайна.

• Bolt: С Bolt мы экспериментировали с веб-разработкой в браузере. Мы создавали динамичные сайты, как лендинги или формы, просто загружая скриншоты или описывая "виб", и он генерировал код с мгновенным превью. Этот инструмент больше всего используется в сочетании с браузером и другими AI-инструментами вроде Cursor для быстрого создания прототипов веб-приложений.

• KiloCode: В нём мы работали как в VS Code с AI-агентом. Мы автоматизировали задачи, такие как генерация скриптов для обработки данных, и KiloCode сам проверял код, запускал тесты и исправлял ошибки. Этот инструмент больше всего используется в сочетании с VS Code и JetBrains IDE для автономной разработки и автоматизации задач.

Мне больше всего понравилось создание игр — это был мой первый опыт в такой сфере (я впал в детство и создал всеми известную игру змейку, в которую добавил несколько персонажей с уровнями сложности с боссом Пэкмена и Марио 😂).

Релиз v6.2 публичного детектора голоса Silero VAD

На Хабре есть уже много статей про наш детектор голоса (последняя тут). В этот раз с точки зрения юзеров видимых изменений не очень много, но работы было проделано очень много.

Мы в очередной раз полностью перебрали с нуля механизм тренировки нашего детектора голоса. С точки зрения юзера есть следующие улучшения:

• Повышена общая стабильность на краевых случаях;

• В целом незначительно повышено качество детекции на всех доменах;

• Есть существенные улучшения на следующих краевых случаях:

  • Детские голоса;

  • Необычные голоса;

  • Мультяшные голоса;

  • Приглушённая речь;

  • Более сложные телефонные звонки;

  • Музыкальные инструменты, похожие на речь.

Будем признательны пользователям за ваши краевые случаи!

Детектор создан при поддержке Фонда содействия инновациям в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».

Цитировать детектор можно следующим образом:

@misc{Silero VAD,
  author = {Silero Team},
  title = {Silero VAD: pre-trained enterprise-grade Voice Activity Detector (VAD), Number Detector and Language Classifier},
  year = {2021},
  publisher = {GitHub},
  journal = {GitHub repository},
  howpublished = {\url{https://github.com/snakers4/silero-vad}},
  commit = {insert_some_commit_here},
  email = {hello@silero.ai}
}

Ссылки

1. Репозиторий - https://github.com/snakers4/silero-vad;

2. Более подробное описание изменений - https://github.com/snakers4/silero-vad/releases/tag/v6.2;

3. Метрики - https://github.com/snakers4/silero-vad/wiki/Quality-Metrics;

Сможете решить задачу от экспертов ИТ-компании "Криптонит"?

Джун пишет программу на Python:
x = 0.1 + 0.2
y = 0.3

Какой результат он получит при сравнении переменных различными вариантами:

1. print(x == y)

2. print(int(x) == int(y))

Почему так происходит?

Вышел релиз программного обеспечения topalias 3.0.0

Установка:
pip3 install -U --upgrade topalias
pipx install --force topalias
python3 -m pip install -U --upgrade topalias
python3.10 -m pip install -U --upgrade topalias

Запуск утилиты topalias:
topalias
python3 -m topalias
python3.10 -m topalias
python3 topalias/cli.py

Изменения:
Поддерживается Ubuntu 25.10/Python 3.13, Kubuntu 22.04/Python 3.10, KDE neon Rolling

Просьба проверить на актуальной версии Python 3.15 в KDE neon

Ссылка на дистрибутив KDE neon Rolling: https://distrowatch.com/table.php?distribution=kdeneon

topalias - утилита для генерации коротких алиасов по истории bash/zsh

На GitHub опубликована открытая утилита для генерации коротких алиасов на основании истории работы в bash или zsh. Утилита анализирует файлы ~/.bash_aliases, ~/.bash_history и ~/.zsh_history с историей выполнения команд в терминале Linux, после чего предлагает короткие аббревиатуры (акронимы) для длинных, долго набираемых и сложно запоминаемых, но часто используемых команд. Также поддерживается вывод статистики по истории работы в командной строке.

Если вы работаете в терминале десятки раз в день, алиасы — это мощный инструмент повышения эффективности. Но с ростом количества проектов и конфигураций .bashrc/.zshrc алиасов становится много: часть дублируется, часть устарела, некоторые перекрывают системные команды. topalias решает три задачи:

• дать метрику использования алиасов (какие используются чаще всего);

• упростить создание/удаление/пакетное управление алиасами;

• находить конфликтные или опасные алиасы и предлагать безопасные альтернативы.

В статье — обзор возможностей, примеры использования, внутренняя архитектура и практические рекомендации для интеграции с bash/zsh/fish.

Ключевые возможности

• Сбор статистики использования алиасов на основе shell-history.

• Команда top — список наиболее часто используемых алиасов.

• Интерактивный режим (TUI) для обзора, включения/выключения и редактирования.

• Поддержка bash, zsh и fish.

• Экспорт/импорт в виде конфигурационных файлов и git-репозиториев.

• Поиск конфликтов (алиас затеняет системную команду) и предупреждения.

• Генератор «умных» алиасов: на основе частых цепочек команд предлагает сокращения.

• Пакетная миграция между машинами (pack/unpack).

• Небольшой daemon/cron для частого обновления статистики (опционально).

# клонируем репозиторий

git clone https://github.com/CSRedRat/topalias.git

cd topalias

# установка в виртуальное окружение (рекомендуется)

python -m venv .venv

source .venv/bin/activate

pip install -e .

# инициализация в shell (одна строчка, добавьте в .bashrc/.zshrc)

topalias init --shell auto >> ~/.topalias-shell-rc && source ~/.topalias-shell-rc

Примечание: init генерирует небольшую обёртку для history-hook, чтобы собирать данные об использовании алиасов без заметной нагрузки.

Подписывайтесь на канал в Telegram: https://t.me/ruopsdev

Второй канал на Телеграм: https://t.me/journal_rbc_pro

• Просмотр самых часто используемых алиасов:

topalias top
topalias top --limit 20 # или с лимитом

• Найти алиас по фрагменту:

topalias find git

• Создать алиас:

topalias add ga='git add --all'

• Удалить алиас:

topalias rm ga

• Интерактивный режим (TUI):

topalias ui

• Экспорт текущих алиасов в файл:

topalias export --format bash > ~/.topalias-export.sh

Импорт из файла:

topalias import ~/.topalias-export.sh

Если вы часто выполняете цепочку:

git add . && git commit -m "WIP" && git push

topalias предложит вариант:

topalias suggest
# suggestion: gpush = git add . && git commit -m "WIP" && git push
topalias add gpush='git add . && git commit -m "WIP" && git push'

Проверим, не перекрывает ли алиас системную команду:

topalias check-conflicts
# output:
# - ls -> aliased to "ls --color=auto" (OK)
# - df -> aliased to "du -h" (DANGER: shadows system df)

Сохраняем пакет алиасов и переносим на другой компьютер:

topalias pack --name work-aliases > work-aliases.tar.gz
# на другом хосте
topalias unpack work-aliases.tar.gz
topalias import unpacked/work-aliases.sh

Задача о вписанном в окружность многоугольнике

Условие

Есть окружность с центром O, а также N, множество вершин многоугольника, вписанного в фигуру. Каждая вершина может быть расположена на длине окружности случайным образом. Нужно определить вероятность, что при случайном наборе N центр O будет внутри этого образованного многоугольника.

Задача

Напишите модель симуляции, например, на Python, вычисляющую вероятность, что случайно сгенерированный вписанный в окружность многоугольник будет заключать в своей площади центр O.

Как подойдете к задаче? Напишите свое решение в комментариях и сверьтесь с алгоритмом в Академии Selectel.

Представлена открытая библиотека Reduino, которая поможет программировать микроконтроллеры на Python. Знания сложного и запутанного C++ не нужны, разбираться в нюансах Arduino больше не надо. Можно легко запрограммировать RGB-ленты, датчики, сенсоры и другие девайсы на простом Python. Ресурс помогает использовать все синтаксические структуры без кучи манипуляций с памятью: условия, циклы, массивы, кортежи и понятное ООП. Библиотека преобразует код в C++.

Легендарный разработчик культовых игр Джон Кармак посоветовал разработчикам на Python никогда не переназначать и не обновлять переменную вне итеративных вычислений в циклах. По его словам, наличие всех промежуточных вычислений полезно в отладчике и позволяет избежать проблем, когда при перемещении блока кода он автоматически использует версию переменной, отличную от изначальной. А вот в C/C++ хорошей практикой является инициализация практически всех переменных как const. Кармаку хотелось бы, чтобы это было сделано по умолчанию, а mutable было ключевым словом.

Ранее на Хабре был пост: "17 открытых репозитариев, чтобы выучить Python с нуля".

Расскажем, как проводить нагрузочное тестирование на Python

Ждем вас через час, в 18:30 мск, на митапе для Python-специалистов. Как обычно, поговорим обо всем, что волнует сообщество. Сделаем глубокий разбор экосистемы mypy и протестируем ее. Выясним, как запускать задачи по расписанию от cron/systemd timers до чистого Python. Узнаем, насколько сильно можно нагрузить систему, прежде чем она сломается. Все это — в компании экспертных спикеров из Selectel, Яндекса и Райффайзен Банка. 

Приходите лично или подключайтесь к трансляции.

Программа

18:35-19:05 — mypy в неестественной среде обитания
Сделаем обзор gradual typing в Python и экосистемы mypy, разберем отличия от линтеров и других анализаторов типа.

19:05-19:35 — Все идет по cron-у. Или нет?
Поговорим о том, как запускать задачи по расписанию: от cron/systemd timers до чистого Python и библиотек вроде APScheduler, Celery, а также Kubernetes CronJob и Redis Queue.

19:35-20:00 — Ломай меня полностью
Разберемся, зачем и как проводить нагрузочное тестирование.

Подключайтесь к трансляции:

✔ YouTube
✔ ВКонтакте

Как я починил ошибку tokenizers в ComfyUI

Недавно столкнулся с ошибкой при запуске ComfyUI - конфликт версий библиотеки tokenizers. Ошибка выглядела так: ImportError: tokenizers>=0.22.0,<=0.23.0 is required for a normal functioning of this module, but found tokenizers==0.21.4....Рассказываю, как я её исправил без поломки окружения и рабочих workflow.

Описание контекста:
У меня Portable-версия ComfyUI, встроенный Python (папка "python_embeded", папка "update", рабочие workflow и боязнь обновлять всё подряд)

Конфликт:
ComfyUI или один из плагинов требует tokenizers >= 0.22.0, а установлена старая 0.21.4. Ранее я уже точечно менял wheels и версию torch для работы с Nunchaku.

Решение:
Прямые команды, выполненные через PowerShell в папке ComfyUI:
(Чтобы ввести команды - нужно находясь внутри папки ComfyUI нажать Shift + ПКМ на свободном месте в этой папке и выбрать "Открыть окно PowerShell здесь" и ввести нужные команды)

python_embeded\python.exe -m pip uninstall -y tokenizers
python_embeded\python.exe -m pip install tokenizers==0.22.0

После перезапуска всё заработало:

PS D:\AI\ComfyUI2> python_embeded\python.exe -m pip uninstall -y tokenizers Found existing installation: tokenizers 0.21.4
Uninstalling tokenizers-0.21.4:
Successfully uninstalled tokenizers-0.21.4
и
PS D:\AI\ComfyUI2> python_embeded\python.exe -m pip install tokenizers==0.22.0
Collecting tokenizers==0.22.0
Using cached tokenizers-0.22.0-cp39-abi3-win_amd64.whl.metadata (6.9 kB) Requirement already satisfied: huggingface-hub<1.0,>=0.16.4 in d:\ai\comfyui2\python_embeded\lib\site-packages (from tokenizers==0.22.0) (0.34.4) .....
Successfully installed tokenizers-0.22.0

Как итог - видео с разрешением 364 на 640px, продолжительностью 5 секунд, сгенерировалось за 8,5 минуты на 8гб VRAM + 32гб RAM.

Почему важно не трогать "update_comfyui_and_python_dependencies.bat" ? Чтобы не нарушить совместимость всего окружения.
В таких случаях не стоит паниковать - достаточно понимать, как работают зависимости Python и виртуальные окружения.

Если вы работаете с ComfyUI или подобными пакетами, умение диагностировать и чинить зависимости - ваш надёжный инструмент в арсенале.

#ai #comfyui #python #design #code #workflow #ии

Новые лекции Python + AI выпустили в Microsoft. В них эксперты собрали самую актуальную информацию про кодинг и создание продвинутых нейропомощников на основе последних разработок с подробными презентациями и примерами кода, в том числе RAG, эмбеддинги, агенты и MCP-протокол.

OpenAI + Google Studio и немного Python = создаем бесплатную аудиокнигу без лишних заморочек

 В своё время моё отношение к аудиокнигам изменилось благодаря легендарному проекту «Модель для сборки» с Владом Коппом. Именно благодаря МДС я понял, что книги можно не только читать, но и прекрасно воспринимать в формате аудио. Аудиоформат даёт возможность знакомиться с произведениями в дороге или во время прогулок. Прекрасно помню времена, как загружал в свой MP3-плеер на 512 МБ выпуски МДС и, вместо того чтобы ехать с работы в тесной маршрутке, устраивал себе полуторачасовые прогулки в компании очередного фантастического рассказа.

Эпоха аудиоизобилия

Сегодня выбор аудиокниг несравним с тем, что было пятнадцать лет назад. В интернете можно найти огромное количество как профессионально озвученных произведений, так и любительских версий. Однако даже при всём этом богатстве выбора нередко встречаются книги, которые до сих пор никто не озвучил.

Например, один из моих любимых циклов — «Зоны мысли» Вернора Винджа. «Пламя над бездной», «Глубина в небе» и «Болтушка» легко найти в сети. А вот заключительную часть — «Дети неба» — увы, никто не озвучил.

Поскольку мы живём в эпоху искусственного интеллекта, решение приходит само собой: если нужной аудиокниги нет — сделай её сам. Требования у меня простые, без претензий:

1. Качество должно быть приемлемым;

2. Платить не хочется, поэтому все должно быть полностью бесплатным.

Голос

Вспомнил я про сайт OpenAI FM — демо-площадку голосовой модели gpt-4o-mini-tts . Она звучит естественно и хорошо справляется с русским языком. Выбор из 11 разных дикторов. А так же есть классная фитча - промт инструкции для стиля речи, благодаря чему можно управлять «подачей» — делать её более спокойной, вдохновлённой или нейтральной . Поигравшись с промтами и выбрав голос, переходим к следующему этапу. На сайте можно бесплатно генерировать небольшие аудиофрагменты длиной до 999 символов. Ограничение не стало проблемой. Берем Python + Selenium WebDriver, и получаем программу, которая:

• делит текст книги на чанки нужной длины,

• отправляет их на сайт,

• сохраняет аудиофайлы,

• затем объединяет всё в одно произведение с помощью FFmpeg.

Результат получился неожиданно достойным. Да, между фрагментами иногда чувствуется разница в тембре, особенно в первые секунды. А ударения не всегда точны и изредка проскакивает лёгкий акцент. Но в целом — получилась полноценная озвученная аудиокнига.

Музыкальная подложка

После того как книга была готова, захотелось добавить фоновую музыку. Можно было просто подобрать подходящий трек, но ради спортивного интереса я решил сгенерировать музыку самостоятельно.

Платные сервисы вроде Suno или Udio я сразу отбросил. Зато вспомнил про Google AI Studio, где в разделе Build есть приложение PromptDJ MIDI. Оно позволяет создавать музыку прямо в браузере — достаточно задать стиль и параметры.

Скопировал прямо в Studio приложение, в промпте указал стиль space ambient и добавил возможность скачивания получившегося трека. Поигравшись с настройками в полученном приложении, получил именно то, что меня устроило.

Оставалось объединить музыкальную дорожку с голосом — снова помог FFmpeg.

Инструменты:

• OpenAI FM — генерация речи;

• Google AI Studio (PromptDJ MIDI) — генерация фоновой музыки;

• Python + Selenium + FFmpeg — автоматизация и сборка.

Затраты: 0 долларов и несколько часов времени.

Итог: Получилась аудиокнига приличного качества с музыкальным сопровождением. Конечно, это не уровень профессиональных дикторов , но для личного использования — IMHO более чем достойно. Плюс абсолютно бесплатно.

17 открытых репозитариев, чтобы выучить Python с нуля:

• 30-Days-Of-Python — пошаговый курс на 30 дней: синтаксис, типы, функции, ООП, файлы, модули, мини-проекты и задания с решениями;

• Python Basics — вся база и примеры по основам для новичков;

• Learn Python — конспект тем с наглядными примерами и ссылками; удобно как быстрый справочник и повторение;

• Python Guide — лучшие практики: окружение, управление пакетами, стиль, тестирование, деплой, инструменты;

• Learn Python 3 — понятные ноутбуки и упражнения по Python 3. Лучший репо для самостоятельной практики;

• Python Programming Exercises — 100+ задачек по базовым темам с решениями; Coding Problems — алгоритмические задачи, разбитые по темам и сложности. Идеально для подготовки к собеседованиям;

• Project-Based-Learning — большая подборка учебных проектов с пометками по уровню сложности;

• Projects — идеи проектов по категориям (CLI, веб, игры и другое) для портфолио и прокачки;

• 100-Days-Of-ML-Code — краткий дневник-план по машинному обучению: темы на каждый день, базовые алгоритмы и ссылки для реализации на Python.

• TheAlgorithms/Python — огромный справочник алгоритмов/структур данных с реализациями и тестами;

• Amazing-Python-Scripts — набор готовых скриптов: автоматизация, парсинг, утилиты, GUI; каждый с инструкцией по запуску.

• Geekcomputers/Python — склад идей с практичными скриптами;

• Real Python Materials — исходники и материалы к статьям/курсам Real Python;

• Awesome Python — топ-подборка библиотек и фреймворков, разбитая по категориям;

• 30-Seconds-of-Python — короткие функциональные фрагменты кода с пояснениями;

• Python Reference — шпаргалки, лайфхаки и туториалы.

Три кота, на которых держится QA в финтехе

Когда люди слышат «QA-инженер», они обычно думают: «А, это тот человек, который нажимает все кнопки подряд и заносит баг-репорты в Jira». Ха-ха, мимо.

Всем привет! Я Настя, QA-инженер в «Финаме». Мой путь в тестировании начался с эксплуатации торгово-клиринговой системы «СПБ Биржи», а последние несколько лет я тестирую бэк-офисные и торговые системы. И за это время я убедилась: QA в финансовой компании — это отдельная вселенная.

Сегодня я хочу поделиться чек-листом навыков выживания и развития, которые просто необходимы любому QA в финтехе, — три кота, на которых всё держится.

Кот Смыслюня — с умным видом объясняет, что лимитка не равно рыночка, и спокойно может мурлыкать лекцию про хеджирование в три часа ночи.

В обычном QA баг-репорты выглядят как «пользователь нажал кнопку — система упала». В финтехе сценарий может звучать как «один трейдер выставил заявку на опционы через API ЦБ, а в это время сработала маржинальная проверка, в результате чего вышло несхождение в клиринговом отчете». Ничего не понятно?

Поэтому знание предметной области — основа QA в финансовой сфере. Здесь важно понимать терминологию, специфику работы и все бизнес-процессы: как проходят сделки, что такое дисконтирование, и почему неправильный расчет одного показателя может стать причиной ошибки на миллионы. Я пришла в IT из финансов, работала с брокерами и депозитариями, поэтому мне было немного проще.

Как прокачать предметку? Изучите бизнес-процессы. Разберите базовые термины. И не ленитесь изучать теорию финансов, а не только учебники по Java и Python.

Кошка Табличка — ловко таскает данные из разных таблиц и всегда возвращается домой с добычей. Иногда кусается, если забыли про типы данных.

Без знания SQL вы потеряетесь в финансовом секторе. Тут лучше иметь продвинутые SQL-навыки, например:

• агрегаты (COUNT, SUM, AVG) — быстро сворачивают кучу данных в удобный формат;

• временные таблицы — магический инструмент. Данные не лежат «готовыми», их нужно поймать, сохранить и присоединить к основной таблице;

• JOIN’ы — мостики между таблицами. Без них ваши данные просто стоят отдельно, как несогласованные депозиты на разных счетах;

• типы данных и кастинг — часто разные источники хранят одно и то же по-разному. Не забудьте привести к одному виду.

И не храните текст — ID гораздо быстрее. Умение работать с SQL в финтехе — не просто навык, а мастхэв для QA: чем лучше владеете этим языком, тем увереннее двигаетесь в мире цифр и транзакций.

Кот Скриптик — ленивый, но гениальный: «Зачем делать руками, если я могу запустить автотесты и спать дальше?» Избавляет QA от рутины, оставляя время на умные проверки и кофе.

Без автотестов в финтехе никуда, слишком много данных и проверок. Для меня топ — Python, идеален для тестирования SQL-запросов. Конечно, можно и на других языках, всё зависит от задач. Но если только начинаете, Python, простой и с кучей бесплатных курсов, будет вашим спасательным кругом. Я, кстати, стартовала на «Питонтьюторе» — и ничего, выжила!

Пара фишек: 

• pytest — швейцарский нож для автотестов. Параметризация позволяет запускать кучу тестов с разными данными, не плодя сотни копий кода; 

• и подружитесь со словариками: они как маленькие контейнеры для данных, очень удобны при работе с результатами SQL или параметрами тестов.

Мой главный совет — выбирайте одну-две рутинные проверки и автоматизируйте их хотя бы по одной в неделю. Через месяц вы не только прокачаете свои навыки, но и покрытие тестами вырастет, и ваша жизнь станет на порядок проще.

Что мы поняли из истории про трех котов? Предметка рулит. Для работы в финтехе нужно знать термины, процессы и специфику инструментов. SQL — ваш супергерой. Без него вы потеряетесь в горах таблиц и хранимок. Автотесты спасают ваши нервы и время. Даже пара тестов в неделю увеличит покрытие и прокачает навыки.

В следующих постах мы с коллегами расскажем больше о работе в финтехе. До скорых встреч!

Народ жалуется на трудности поиска работы. В частности такие жалобы есть в группе русского QA коммьюнити в США. Написал для них следующий пост. Интересно сколько откликнется:

"Господа! В этом коммьюнити есть junior QA, которым могут быть полезны (например для поиска работы) рекомендации в LinkedIn. Я готов написать нижеследующую рекомендацию в обмен на несложную работу: проверить инструкцию и репозиторий для семинара, который я буду проводить в грядущий викенд в Cal Poly SLO (Калифорнийский политехнический государственный университет в Сан-Луис-Обиспо).

Рекомендация в LinkedIn будет звучать так:

"Товарищ такой-то/такая-то demonstrated reliable QA skills and verification creativity when testing a CI/CD workflow setup for an educational project aimed to help the universities to teach VLSI classes. The tested product is a variant of a Tiny Tapeout GitHub template for ASIC synthesis used during the Verilog Meetup at California Polytechnic State University in San Luis Obispo, California. The template includes JSON-based GitHub Actions and Python scripts to run Yosys/OpenROAD-based RTL-to-GDSII flow and cocotb/pytest-based verification for the digital designs coded in SystemVerilog. такой-то/такая-то wrote an informative report describing the observed usability problems and unclear parts in the instructions for the user. This work greatly contributed to the success of the CalPoly seminar and similar planned events in microelectronics workforce development.

Инструкция здесь - https://verilog-meetup.com/2025/10/20/from-fpga-to-asic-using-template/

Если вас это заинтересовало, можете приступать. За вопросами можете обращатся в личку.