Python *

Смотрю на этот текст и понимаю, что все пользуются ИИ, просто кто-то это хорошо скрывает.

Сейчас всё больше рабочих задач имеет смысл не просматривать вручную, а сначала прогонять через ИИ. Закупки — хороший пример такой задачи.

Проблема не только в том, чтобы открыть сайт ЕИС и вбить пару фильтров. Проблема в том, что нужно быстро понять: подходит закупка или нет, относится ли она к нужной теме, есть ли там нужные работы, стоит ли тратить время на документацию.

В закупках есть отдельная большая работа — постоянно просматривать новые публикации, отсекать нерелевантное и выбирать то, что стоит разобрать детально. На один подходящий договор могут уходить недели такого просмотра. В компаниях это нередко отдельная роль: человек ежедневно мониторит площадки, проверяет закупки, открывает документацию и решает, что передавать дальше специалистам.

ИИ с такой первичной сортировкой может помочь. Но для этого ему нужно дать нормальные данные: таблицу, где есть номер закупки, заказчик, регион, наименование, цена, сроки, ОКПД2, ссылка и дополнительные поля.

Мне был нужен не просто “поиск на сайте”, а программа, которая создаёт Excel для последующей загрузки в ИИ и ручного анализа.

Так появилась идея сделать локальную программу, которая:

TL;DR: Привет, Хабр. С 2 по 12 мая я в режиме нон-стоп писал Doday — кросс-платформенный todo: web, Telegram Mini App, чат-бот. Получилось 317 коммитов, ~40 000 строк кода, 633 теста, 38 модулей в app/. Стек — FastAPI + HTMX + Alpine.js + Tailwind, без единой строчки React. Писал в паре с Claude Code, и не скрываю этого — расскажу как именно и какая часть кода реально моя голова, а какая — клавиатура. Грабли, цифры, ссылки внутри.

Разбираю, как я отделил жизненный цикл задачи от владельца следующего действия, чтобы AI-агент видел не просто список дел, а очередь: что можно брать в работу, что ждет человека, что требует ревью и что заблокировано.

pip install, requirements.txt, virtualenv, black, isort, flake8, mypy, setup.py... Если вы настраиваете Python-проект так же, как в 2020 году, эта статья для вас. Показываю современный стек, который заменяет всё вышеперечисленное.

В 2026 году экосистема Python-инструментов наконец собралась в нечто цельное. Два инструмента (uv и ruff) + один файл (pyproject.toml) заменяют 7+ отдельных утилит. Вот как это работает.

Это продолжение первой статьи про Briefka — там я описывал самого бота и базовую архитектуру каскада LLM-провайдеров. За прошедшие 4 месяца бот органически вырос с 59 до 84 пользователей, и именно на этом масштабе бесплатный каскад начал срываться на платного провайдера. Расскажу, почему так вышло и как я вернул расходы к нулю — с цифрами и кодом.

Код ниже — реальные фрагменты из боевого Briefka, слегка сокращённые для читаемости: убраны логирование и сбор статистики.

Готовиться к собеседованию по списку из StackOverflow — значит знать ровно то же, что знают все остальные. Интервьюеры это чувствуют. В этой статье — 10 вопросов, которые реально задают на Python backend собеседованиях, с разбором так, как это объяснили бы вам после интервью на обратной связи.

Алерты кричат о 100% загрузке CPU, API лежит, но сетевой трафик на нуле? Знакомьтесь, это ReDoS — атака, при которой безобидная строка из 30 символов и одна неоптимальная регулярка заставляют сервер уйти в вычисления на десятилетия.

В этой статье разбираем «катастрофического возврата» (backtracking) под капотом Python, пишем эксплойт для зависания собственного процессора и разбираем правила, которые спасут ваш бэкенд.

В этой статье я шаг за шагом расскажу, как дообучить LLM под свою задачу. В качестве примера возьму open-source модель Qwen2.5-0.5B и дообучу её извлекать информацию из текста в формате JSON по заданной схеме. Сначала дам короткую вводную по этапам обучения языковых моделей, а затем перейдём к практике: подготовим данные, настроим LoRA, обучим модель в Colab и сравним метрики до и после — заодно проверим, насколько сильно модель забывает прежние знания. Рассказ будет сопровождаться кодом на Python.

MacBook M3, 16 ГБ, никакого облака. Поставил свежую Gemma 4, написал инструмент: кидаешь картинку с графиком или таблицей — получаешь CSV. Три кейса из семи — идеально. На остальных модель начала врать, причём аккуратнее, чем говорила правду: вместо рваных реальных чисел подсовывала гладкие выдуманные. Разобрал по шагам — сетап на маке, грабли с llama.cpp, сам инструмент — и собрал карту, где локальному зрению можно верить, а где оно тихо галлюцинирует

Claude Code — лучший кодинг-агент в мире. На наших задачах сливается систематически: знает запреты, нарушает в следующем PR.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей, как и многие, я уставал от красных сообщений в консоли, где не видно значений переменных. Приходилось ставить print(), гуглить – терял кучу времени. Поэтому я написал crashprobe – библиотеку, которая делает отладку простой и наглядной.

В восьмой части мы завершили изучение SVM и разобрались с Kernel Trick. Теперь пришло время познакомиться с деревьями решений — одним из самых популярных и интуитивно понятных алгоритмов машинного обучения.

Идея дерева решений достаточно проста. Алгоритм последовательно задаёт вопросы о признаках объекта и, в зависимости от ответов, движется по ветвям дерева, пока не придёт к итоговому решению. Именно благодаря такой структуре деревья решений считаются одними из самых интерпретируемых моделей машинного обучения.

Как автоматизировать перехват лидов из Telegram, если конкуренты прячут свои чаты и запрещают копирование ссылок? Клиент пришел с задачей: парсить комментарии из 50 крупных каналов в реальном времени. Проблема в том, что для прослушивания нужен ID скрытой группы, который менеджеры вытаскивали руками, тратя на это полдня. В этой статье показываю, как мы обошли визуальные ограничения интерфейса, вытащили нужные ID напрямую через API Telegram и сократили рутину с десятков часов до пары секунд. Внутри — готовый скрипт-сканер на Python.

FastAPI окончательно закрепился в стеке Python-разработчиков, а значит, на собеседованиях вас точно будут гонять по корутинам, Pydantic и Dependency Injection. Я собрал 10 реальных вопросов (включая коварные подвохи от сеньоров!), которые сейчас задают джунам и мидлам. Никакой сухой теории из доков — только практика. Го под кат — проверим, насколько вы готовы к следующему интервью!

Не всегда стоит патчить ответ от внешнего HTTP-сервиса через mocker.patch. В таких тестах приложение возвращает ожидаемый ответ, но важная часть логики остаётся непроверенной: какой URL собрал клиент, каким методом ушёл запрос, какое тело было отправлено и как обработался ответ внешнего сервиса. В статье показываю другой подход: мокать не метод клиента, а сам внешний HTTP-сервис. Для клиентов на requests используем requests-mock, для клиентов на httpx — pytest-httpx. Так тесты остаются быстрыми и без реальной сети, но при этом проходят через настоящий код клиента и позволяют проверять состояние фейкового внешнего сервиса, тем самым улучшая качество тестов.

Когда я начал пользоваться Claude Code, у меня было ощущение, что я дал умному человеку доступ только к одной папке на компьютере. Он видит код, помогает с задачами — но не знает, что происходит снаружи. Нет доступа к чатам, к базе данных, к GitHub issues. Всё это приходилось копировать руками и вставлять в контекст.

Потом я узнал про MCP.

Если вы работаете с базами данных и используете ORM, вы, вероятно, сталкивались с той же проблемой, что и я. ORM отлично подходят для отображения таблиц на объекты. Но они начинают мешать, когда запрос становится сложным: агрегации, тщательно продуманные JOIN’ы, формы отчетов, которые не соответствуют одной модели на таблицу. Вы боретесь с ORM, переходите на сырой SQL, а затем вручную пишете связующий код (маппинг).

Не каждый SELECT возвращает то, что подходит под одну ORM-модель. SQL - это лучший язык для доступа к данным. Лучшие ORM, которые я использовал, такие как Drizzle, побеждают, потому что они остаются близки к SQL. Я хотел пойти дальше: хранить SQL в системе контроля версий и генерировать из него типизированный Python.

Именно поэтому я создал nORM (no ORM - не ORM) и выпустил версию v0.1.0 на этой неделе (мой первый опенсорс проект).

Вчера pypi.org несколько часов был недоступен из российских сетей. Для кого-то это «подождём», а для CI/CD, прода и просто рабочего дня — это вставший pip install и красные сборки.

Причина системная: pypi.org и хранилище пакетов files.pythonhosted.org живут на CDN Fastly, у которого нет точек присутствия в России и доступ к которому уже не раз ограничивался. Вчерашняя недоступность — не первая и почти наверняка не последняя.

Хорошая новость: чтобы застраховаться, не нужно зеркалировать весь PyPI (это терабайты и постоянная синхронизация). Достаточно поднять лёгкий реверс-прокси на nginx. В этом гайде соберём такой с нуля — с кешированием и прозрачным переключением для pip.

Не хотите хостить сами? Есть уже готовое зеркало — pypi.depkit.ru. Оно работает на российских IP, имеет большой объём кеша под пакеты и отдаёт их очень быстро. Можно просто подставить его в index-url (как — в конце статьи) и пропустить всю настройку. Дальше — для тех, кому интересно поднять своё.

Недавно делал учебный проект про автоматизацию документирования инцидентов. Поначалу планы были грандиозными: инциденты, таймлайны, интеграции с мониторингами, чатами, постмортемы, подсказки дежурным инженерам.

Но довольно быстро стало понятно, что с временными и ресурсными ограничениями лучше не пытаться написать маленький PagerDuty. Поэтому я сузил задачу до более реалистичного ядра: локального RAG-сервиса, который ищет по документации, ранбукам и коду, а затем передаёт найденный контекст в LLM.

Так появился llmortem — FastAPI-сервис, который можно подключить к OpenWebUI как OpenAI-compatible backend.

В статье расскажу, как устроена архитектура, почему я начал с BM25, зачем индексировать docstring’и и какие ограничения у такого подхода.

Как бы мы ни пытались отказаться от этого инструмента в поисках более изящных алгоритмических решений, каждый раз мы к нему возвращаемся.

В прошлой статье про Гамма-флип я вскользь касался механики работы с отклонениями, но не раскрыл тему до конца.

В этой статье мы углубимся в стохастический анализ и рассмотрим методы определения стационарности временных рядов в реальном времени. Разберем математический аппарат расширенного теста Дики-Фуллера (ADF), причины его интеграции в ядро нашей торговой системы и особенности реализации на Python при работе с большими массивами данных.