Python *

Написать API на FastAPI легко. Написать поддерживаемое API — сложнее. Часто новички (и не только) игнорируют структуру проекта, сваливая всё в кучу или создавая циклические зависимости.
В этой статье разбираем эталонную структуру REST API сервиса на стеке 2025 года:
— Уходим от main.py к модульной системе через APIRouter.
— Разбираем, почему нельзя путать Pydantic Schemas и SQLAlchemy Models (и как их подружить через from_attributes).
— Настраиваем честную асинхронность с aiosqlite и Dependency Injection.
— 5 практических задач для закрепления материала.

За 18 часов вместо 120 создал production-ready ETL-инструмент с 30-кратным ускорением. За 6 часов вместо 40 — фреймворк статистического анализа. Экономия времени: 85-88%. Улучшение качества: +48%.

Rust все популярней, а вместе c этим создается много библиотек для Python на Rust.
В данной статье узнаем, как создать простенькую библиотеку для Python на Rust на примере кодирования данных в Base 64.

Заключительная (но ещё не последняя) статья из цикла про диффузные модели, где мы наконец отбросим примитивную модель из полносвязных слоёв и напишем работающий генератор изображений c архитектурой Diffusion Transformer (DiT). Разберёмся зачем нарезать изображения на квадратики и увидим, что произойдёт с вашей генерацией, если проигнорировать главную "слабость" трансформеров - неспособность понимать порядок.

Рынок процентных производных инструментов представляет собой крупнейший сегмент мирового финансового рынка. В основе корректной оценки практически любого финансового инструмента — от простых облигаций до сложных структурных продуктов лежит дисконтная кривая, представляющую собой фундаментальную рыночную конструкцию, определяющую временну́ю стоимость денег.

От красивых демок к законченным проектам: что я понял за полтора года работы с Claude Code

Я не программист. Я гуманитарий, который научился использовать ИИ для создания рабочих приложений. Но если эта статья поможет и вам господа разработчики, то моя гуманитарная тушонка будет вопить от счастья.

В общем с чем я столкнулся. С тем, что с виду все в ИИ кодинге красиво, но по факту большой проект, например свою LMS ты не соберешь, ИИ сдохнет.

Проблема была не в промптах и не в архитектуре. Просто процесс разработки с ИИ постоянно буксовал: Claude выдавал код с API прошлого года, поиск нужной функции занимал по 15 минут, после третьего рефакторинга я терял нить и бросал проект, начинал терять что было сделано, сколько не суй ему to-do листы.

Потом я нашёл свой стек из MCP-серверов, которые действительно повысили эффективность в разных случаях от 2 до 8 раз, позволили экономить до 80% токенов, не терять контекст и совершать на 8 из 10 ошибок меньше.

Привет, дорогие BIM/ТИМ-энтузиасты! Меня зовут Сайыына Колесова, я BIM-координатор в компании КРОК. Я в BIM с 2020 года, реализую проекты для корпоративных задач компании, разрабатываю разные семейства оборудования, арматуры и устройств для корпоративной библиотеки. За это время создала ряд полезных скриптов для проектировщиков и координаторов. В статье расскажу про некоторые из скриптов, а именно, как мы из BIM-модели здания формируем схемы и получаем максимальный профит в программном обеспечении Revit.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как делать код на Python быстрее без переписывания проектов с нуля. В статье 10 практичных приёмов — от sets и bisect до локальных функций и предвыделения памяти — которые дают реальный прирост скорости в типовых сценариях.

Привет, Хабр!

Время от времени я возвращаюсь к своему pet-проекту голосового ассистента с кодовым именем «Альфа», который разрабатывался как приватный голосовой интерфейс (а-ля «умная колонка») для управления своим «Умным домом». И в этот раз — так сошлись звезды или под влиянием магнитных бурь — мне очень захотелось добавить новый навык. А что из этого вышло, читайте далее.

Всем привет! С пылу с жару: мы только что вернулись с одного из главных митапов n8n в Сан-Франциско, где выступали сами основатели.

Внутри статьи: 3 инсайда о будущем n8n (новые фичи, ИИ-интеграции) и наш эксклюзивный бонус. Спойлер: Мы вывезли 1000 премиум-доступов к n8n, которые они выдали эксклюзивно для вас. Эти ключи очень ценны, и мы готовы подарить их нашим читателям.

Вы пишите age: int, �� Python спокойно пропускает туда строку. Программа падает, но не сразу, а в самый неподходящий момент.

Я расскажу, почему пора переходить на Pydantic V2. Он теперь работает на Rust (очень быстро), сам исправляет типы и спасает от глупых ошибок. Внутри: сравнение кода, работа с .env и немного практики.

Привет, Хабр! И тебе, случайный читатель, который зашёл сюда в перерыве между поиском ответа на очередную ошибку в типовой конфигурации — возможно, с горящим взором и трясущимися от гнева руками.

Сегодня поговорим о феномене: странной, почти мазохистской привязанности 1С-разработчиков к своему инструменту. Это как брак, в котором ты ежедневно угрожаешь разводом, но остаёшься — потому что «а куда деваться?».

Как мы построили DCN-R: новую гибридную модель рекомендаций на Cross Network и ResNet-блоках

Современные рекомендательные системы сталкиваются с парадоксом: модели умеют либо отлично «запоминать» закономерности, либо хорошо «обобщать» новые случаи — но почти никогда не делают это одновременно. В этой статье я показываю, как гибридная архитектура DCN-R, сочетающая Cross Network и Residual Blocks, смогла обойти это ограничение и превзойти классические подходы.

Мы провели серия экспериментов, автоматический подбор гиперпараметров, абляции и построили продакшн-готовый сервис, чтобы проверить, действительно ли DCN-R работает лучше, или это просто красивая идея.

А ещё — без бюджета на мощную инфраструктуру, опыта работы в команде и прокаченных софтов.

В этой статье — путь наших студентов, которые разработали приложение для деловых знакомств на базе Python и TypeScript. Сами выбрали стек, организовали командную работу, проводили ретро, учились распределять неинтересные задачи и ошибались в оценке сложности тасков. Кому интересно почитать про нюансы создания такого проекта и что в итоге получилось, приглашаем под кат. 👇

Привет, Хабр! На связи KozhinDev и ml-разработчик Приходько Александр. Это третья статья в цикле публикаций по теме борьбы с проблемой дисбаланса классов в машинном обучении. В первой статье мы обсудили актуальность данной проблемы в машинном обучении, а также сравнили методы борьбы с ним, без внесения изменений в сами данные: изменение весов классов и порога принятия решения моделью. Во второй статье мы сравнивали undersampling-методы, которые удаляли представителей частого класса.

В данной части мы протестируем методы балансировки данных методом oversampling из библиотеки imblearn. Суть данного метода заключается в том, что мы пытаемся бороться с дисбалансом классов генерируя данные для редкого класса. Мы рассмотрим разные способы генерации таких данных и протестируем их на синтетических данных.

Изобретаем собственный велосипед для детекции AI-generated текстов на Хабре, используя SBERT классификатор. Нет, это не сложно :-)

Почему автотесты становятся нестабильными и перестают приносить пользу? Разбираем системные причины флаков, бессмысленных ретраев и бесконечных E2E-монстров. Практические принципы: моки, изоляция, атомарность и минимализм — без философии, только инженерия.

На закате массового использованияGemini 2.5 Pro хочу поделиться опытом использования этой модели для тестирования продуктовой идеи: от формирования общей продуктовой концепции до работающего прототипа. Уровень проработки прототипа должен был получиться MVP — не меньше. А если исследование получилось бы крайне удачным, то далее его можно было бы уже развить в полноценный тиражируемый и масштабируемый продукт.

Привет, Хабр!

Cегодня поговорим о, наверное, самом серьезном этапе собеседования — live‑coding. На этом этапе вас просят писать код в реальном времени, под пристальным взглядом интервьюера.

На этом этапе выясняется, умеет ли кандидат решать задачи и писать код под реальными ограничениями времени и стресса.

В статье представлена моя реализация с помощью клеточных автоматов процедурной генерации базовых воксельных миров, где в результате выходит трёхмерный мир с морем и островами. Описаны основные этапы процесса: генерация начального мира, высот и их упорядочивание, а также работа с морем.