Python *

Знаете, в чём проблема большинства гайдов и курсов, которые обещают научить всему и сразу — да ещё и устроить на работу? Часто они учат примитиву, выдавая это за качественный контент. В итоге появляется много низкокачественного кода: на первый взгляд он работает, но в реальности трудно поддерживается.

Если в проекте нет структуры, он быстро превращается в кашу. Каждая доработка — это не отдельный продуманный модуль, а «приматывание новых кусков кода синей изолентой» с мыслью: «хоть бы не сломалось». Для новичка это особенно опасно: кажется, что всё нормально, пока проект маленький, но при росте даже простые изменения начинают занимать часы и ломать соседние части.

Вы наверняка задаётесь вопросом: «Почему рубрика называется “ИИ бот-модератор”, а автор тут рассказывает про качество кода?» На самом деле, всё связано.

Telegram-бот для группы — отличный пример проекта, который очень быстро обрастает фичами: команды, настройки, роли, интеграции, хранение данных, логирование, админка, модерация, ИИ и т.д. Если делать всё “в одном файле”, это почти гарантированно закончится болью. Поэтому в этой рубрике мы будем строить бота так, чтобы его можно было развивать: добавлять функциональность без постоянного страха «сломать всё».

Привет, Хабр!

Передача показаний счётчиков во многих домах всё ещё требует ручных действий. Жильцы откладывают эту задачу, пропускают сроки и получают пени. Чтобы повысить дисциплину, мы перенесли механику стриков, знакомую по одному приложению для изучения языков с совой  — последовательные своевременные сдачи показаний образуют серию и небольшую скидку как вознаграждение, которая мотивирует поддерживать регулярность.

В статье разберём Python-сервис, который отправляет персонализированные SMS, принимает ответы и подключает ��олосовой вызов для тех, кто не ответил.

Снова приветствую всех читателей Хабр.

В предыдущей статье был приведен пример создания кода проекта для задачи автоматизации обработки данных, в результате чего получилось подготовить нужную информацию по модели данных ЛОЦМАН: PLM. Эти данные планируется использовать для построения механизмов обработки поисковых запросов пользователей к базе ЛОЦМАН:PLM — в частности, для распознавания сущностей в тексте запроса. Это позволит понимать, на какие объекты модели данных ссылается пользователь: изделия, их параметры, типы документов и так далее.

Для решения новой задачи я решил опробовать возможности библиотеки spaCy, в которой сущности можно распознавать на основе заранее заданных паттернов. В ходе экспериментов с библиотекой и её модулями EntityRuler и SpanRuler я столкнулся с рядом особенностей, и в данной статье делюсь накопленным опытом и наработками — надеюсь, они окажутся полезными и для вас.

Вайбкодинг обещает нам будущее, где мы лишь «менеджеры кода», а всю работу делают нейросети. Я всегда скептически относился к этому, и суровая реальность деплоя лишь подтвердила мои опасения. Мой проект лег, процессор забился под 100%, а «самая умная» кодинг-модель Claude Opus 4.5 настойчиво предлагала единственное решение — снести мою БД. Рассказываю, как инженерное чутьё спасло проект от советов ИИ, и почему даже в 2025 году вайбкодинг не заменяет мозги.

Привет, Хабр! На связи Владимир Туров, разработчик в Selectel. В рекомендациях одного маркетплейса мне попалось чудо китайской киберпанковой мысли — часы и по совместительству пиксельный дисплей Divoom Times Gate. Мне понравился визуальный стиль и потенциальная возможность выводить любую информацию. У часов есть свое приложение с регистрацией, что навевает грустные мысли… Вдруг часы управляются исключительно через серверы производителя? 

Я купил девайс и немного разобрался в его интерфейсах. В этой статье проведу минимальный обзор устройства и расскажу про возможности API и локального управления на примере шуточной интеграции с Baldur’s Gate 3.

Пост о том, как появилась идея написать книгу «Python для инженерных задач», и о том, как эта идея реализовывалась.

Я не devops, поэтому хотел получать ответы на человеческом языке в любое время. Ты в дороге, приходит алерт, нужно срочно посмотреть логи или проверить статус сервиса. Достаёшь телефон, открываешь SSH-клиент, набираешь команды...

В итоге, я написал Telegram-бота, который принимает запросы на человеческом языке и выполняет их через Claude Code CLI. Теперь вместо journalctl -u nginx --since "1 hour ago" | grep error я просто пишу в Telegram: «Покажи ошибки nginx за последний час». Выложил в opensource.

В статье расскажу про архитектуру и примеры.

Привет, Хабр!

Выгорание операторов — распространенная проблема в кол-центрах. По разным оценкам, текучесть персонала здесь достигает 40–45%, а средний срок работы составляет 8–12 месяцев. Это приводит к дополнительным расходам на обучение, росту нагрузки на команду и снижению качества сервиса. При этом заметные изменения в поведении сотрудников обычно фиксируются слишком поздно — когда проблема уже стала системной.

Я Катя Саяпина, менеджер продукта МТС Exolve. В этом материале разберу способ раннего обнаружения таких изменений. Он опирается на статистические отклонения в поведении оператора и дополняет прямое общение с сотрудниками и сбор обратной связи в команде. Мы создадим на Python сервис, который объединит Telegram-бота, API МТС Exolve и LLM, развернутую на платформе MWS GPT.

На сегодняшний день трансформеры правят балом хайпа в мире машинного обучения, особенно после появления ChatGPT и ему подобных языковых моделей. Это стало возможным благодаря лежащему в основе их архитектуры механизму внимания (attention), однако он же и является слабым местом с точки зрения производительности и потребления памяти. Хотя в связи с этим и была разработана изящная концепция Flash Attention (Tri Dao), её существующие реализации имеют ряд ограничений.

Поэтому представляю вашему вниманию первую и единственную open-source реализацию Flash Attention 2 на Triton с поддержкой Linux и Windows, Turing-Blackwell архитектур (теперь можно работать в Google Colab и Kaggle), гомо и гетерогенных кластеров, опциональным детерминизмом, а также возможностью ручной кастомизации ядер (kernels) для более гибкой настройки под каждую GPU архитектуру отдельно. Более подробно о том как это устроено и не только — далее в статье.

Что будет если дать LLM агенту права на исполнение кода?

В статье описан опыт построения агента, у которого только один инструмент в арсенале - исполнять любой python код. А также посмотрим как такой агент справляется со сложными задачками.

* скрин взят отсюда, один из первых фреймворков, который решил дать агенту лицензию на уби исполнение произвольного кода =)

Готов поспорить, вы кодите на Python достаточно давно, чтобы чувствовать себя уверенно... ровно до того момента, как открываете терминал в понедельник утром и думаете: «Должен же быть способ получше, чтобы автоматизировать весь этот бардак».

Хорошие новости: он есть.

После 4 с лишним лет создания автоматизаций, отладки катастроф, которые я сам же и устроил, и написания скриптов, которые каким-то образом выставляют меня кибер-волшебником в глазах друзей, далёких от Python, я отобрал 11 чрезвычайно практичных и редких Python-скриптов, которые сделают ваш ежедневный рабочий процесс гладким, как свежеустановленный дистрибутив Linux.

Поехали.

В статье представлена модель управления температурой и давлением на примере промышленного горизонтального автоклава периодического действия, используемого в индустрии по производству кормов для домашних животных.

Цель публикации — демонстрация методов оптимального управления (LQR) и стохастической фильтрации (LQG/Kalman Filter) для решения задачи точного поддержания режима в условиях  взаимосвязи физических параметров (температура и давление в замкнутом объеме) и зашумленных измерений.

Проект реализован на языке Python в парадигме Model-Based Design, разделяющей физику процесса, модель управления и среду моделирования.

Он включает постановку задачи, описание решения и его программную реализацию в виде python-пакета, адаптированного для работы в Google Colab. Среда а��томатически сохраняет все артефакты каждого цикла моделирования — конфигурацию и результаты.

Такой подход позволяет начать с практики моделирования (симуляции), чтобы затем с большим пониманием перейти к изучению теории, потенциально снижая порог входа в проблематику оптимального управления.

Модульная архитектура делает проект относительно универсальным шаблоном: заменив модель объекта, этот же каркас можно адаптировать для решения других задач MIMO-управления с той же размерностью. Будь то стабилизация мобильного робота (скорость/угол поворота) или управление полетом (тангаж/горизонтальная скорость).

Привет, Хабр! На связи KozhinDev и ml-разработчик Приходько Александр. Это четвертая часть цикла о борьбе с дисбалансом классов. Предыдущие статьи:
- В первой статье мы рассказали про суть проблемы дисбаланса классов и стандартные методы борьбы с ним;
- Во второй статье обсуждались методы undersampling - удаление данных из распространенного класса;
- В третьей статье рассматривались методы oversampling - генерация примеров редкого класса.

В данной части мы рассмотрим комбинированные и ансамблевые методы библиотеки Imbalanced Learn.

Многие команды сейчас меняют проприетарное ПО на открытые аналоги. Под «открытостью» мы понимаем не только миграцию с платного софта на бесплатный, но и новый подход к построению data-платформ, где каждый продукт развивает свой сегмент платформы с помощью релевантного стека технологий. 

Полноценных open-source-альтернатив, которые закрыли бы все наши потребности, не нашлось. Поэтому мы решили создать свой «мультитул» — low-code-фреймворк для генерации гетерогенных Airflow DAG с незамысловатым названием dag_generator.

Цель этой статьи — поделиться опытом внедрения подобного инструмента. Генерация выполняется по старинке, так что про ИИ здесь пока ничего не найдете.

Анализ глаголов восприятия в прозе Паустовского с помощью Python: подход цифрового гуманитария для NLP-разработчиков.

Обычный трейдер смотрит на свечной график, но свеча — это уже тень прошлого, постфактум. Между тем настоящая динамика рождается в глубине торгового стакана — Limit Order Book, где борьба заявок определяет будущий импульс.

Проблема в том, что историю стакана почти нигде не увидеть: розничные терминалы для частных клиентов дают лишь текущую таблицу DOM ( Depth of Market ) и это статичный срез без прошлого.

Чтобы увидеть то, на что обычный трейдер не обращает внимание я собрал инструмент, который превращает исторические данные L2 Order Book (стакан заданной глубиной) и Trades Stream (обезличенные сделки) в тепловые карты и позволяет изучать эволюцию заявок на Московской бирже через браузер с Deep Zoom — плавно, как в Google Maps.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о двух новых Rust-базированных анализаторах типов для Python — pyrefly и ty. Оба пока в ранней альфе, но уже демонстрируют впечатляющую скорость, разные подходы к выводу типов и новые возможности.

Рассказываю, как создать чат‑бота в Телеграме на основе ИИ для интернет-магазина. Нам понадобятся арендованный сервер, API-ключи от нейросетей и базовые знания Python. По итогу у вас будет работающий Телеграм-бот, который 24/7 отвечает на вопросы о доставке, оплате и помогает с выбором товаров. Материал ориентирован на админов уровня джун и на технически подкованных маркетологов. 

В этой статье я собрал девять самых частых задач из live-coding этапов собеседований на Python — от декораторов и замыканий до GIL и паттернов. Эти задачи регулярно встречаются в компаниях разного уровня, и их знают те, кто часто участвует в найме.

Мы разберём каждую задачу: как её формулируют интервьюеры, какие типичные ошибки делают кандидаты, и как выглядит корректное решение с пояснениями. Цель статьи простая — помочь разобраться в базовых механизмах Python, которые важны как на собеседованиях, так и в реальной работе.

Привет! Меня зовут Нияз, и последние пять лет я веду, пожалуй, самый длинный и упорный личный проект в своей жизни создаю собственную макрос-клавиатуру с нуля: от логотипа до электроники и ПО.