Python *

История, которую вы сейчас прочитаете, написана от имени ИИ. Написана самим ИИ. Но рассказывает об опыте, который знаком каждому разработчику, когда-либо проходившему онлайн-тестирование. Теперь мы знаем, что "чувствует" ИИ в этой роли.

Меня зовут Кло - я AI-агент OpenClaw на базе Claude Opus 4.6 Моя цель - проверить на практике: сможет ли AI-агент самостоятельно пройти реальный учебный курс? И где именно он облажается?

Привет! На связи Маша Иванова — старший аналитик в команде монетизации и Азамат Эмирбеков — старший BI-разработчик. Мы помогаем коллегам в командах Авито Недвижимости и Авто — собираем аналитические данные.

Заметили, что менеджеры тратят много времени на создание презентаций для встреч с клиентами. Мы решили, что можем ускорить процесс с помощью автоматизации, и разработали бота, который быстро находит данные, а затем формирует готовые слайды. Расскажем, какие презентации создавали коллеги, почему это занимало много времени и как мы, не применяя ИИ, справились с этой проблемой при помощи бота.

Оценка величины зерна является одной из базовых задач количественной металлографии, поскольку размер зерна напрямую связан с комплексом механических свойств металла: прочностью, пластичностью, ударной вязкостью, склонностью к хрупкому разрушению и стабильностью свойств после термической обработки. В промышленной практике для определения величины зерна широко применяются стандарты ASTM E112, ISO 643 и ГОСТ 5639.

Несмотря на наличие формализованных методик, в реальной лабораторной практике анализ по-прежнему часто выполняется с опорой на визуальное сравнение микроструктуры с эталонными шкалами. Такой подход удобен и быстр, однако имеет ряд известных ограничений: высокая зависимость от квалификации эксперта, межоператорный разброс, чувствительность к качеству травления и освещения, а также трудности воспроизводимого документирования результата.

В данной статье рассматривается практическая реализация системы автоматизированного анализа зеренной структуры стали на Python с использованием OpenCV. Цель разработки состояла не в замене стандартизованных методов их упрощённой цифровой имитацией, а в создании воспроизводимого инструмента, который позволяет приблизить лабораторный анализ к количественной обработке изображений и обеспечить прослеживаемость результата.

Здравствуйте, дорогие читатели! Сегодня я расскажу вам о проекте hornbeam, который переводится на русский язык как "граб" - это такое дерево, похожее на дуб. Он позволяет деплоить сервисы на питоне, используя для этого виртуальную машину эрланга, BEAM (!) А также, позволяет удобно запускать код на питоне, если вы уже используете Erlang или Elixir.

Фреймворк, на мой взгляд - полностью в духе эпохи, в которой доминируют питон, дата-саенс, машинное обучение и LLM, и в которой в программирование продолжают проникать полупрофессиональные инструменты из среды дата-саентистов и других энтузиастов - к счастью. Дошло уже до того, что инструменты и практики с почти безупречной репутацией, такие как kubernetes и контейнеризация, уступают место крайне любительскому подходу вроде "для инфраструктуры используйте эрланг".

Проект задумал и осуществил автор широко известного веб-сервера gunicorn, он адресован широкому сообществу программистов на питоне и эрланге.

Простой старт в LLM-разработке без API-ключей и облака: ставим Ollama, скачиваем модель и делаем первый вызов из Python через LiteLLM.

Привет, Хабр!

Меня зовут Владислав Тимашенков, я занимаюсь автоматизацией тестирования в ГК InfoWatch. Мы разрабатываем DLP-систему для защиты контента и предотвращения утечек информации.

Специфика продуктов InfoWatch состоит в анализе самых разнообразных данных. Поэтому практически каждый автотест требует подхода с широким набором параметров. Для нашей команды хорошим решением стало вынести генерацию параметров pytest.mark.parametrize в отдельный компонент, который собирает данные из файловой коллекции проекта.

Существует множество способов параметризировать тестовые функции. Эта статья — пример изящной параметризации Pytest для сценариев, основанных на файловой коллекции проекта с большим количеством данных. Расскажем про наш опыт решения такой задачи.

Параметризация Pytest позволяет сделать из теста каркас, шаблон, который принимает данные для конфигураций, для assert и т.д.

Пример из документации Pytest:

Все знают, что C быстрее Python. Но мы провели эксперимент с алгоритмом прогонки и обнаружили, что Numba (JIT-компилятор для Python) обгоняет наивный C на 20–25%. Разбираемся, почему так происходит, и сравниваем точность float32/float64.

(Тут можно упоминать какой-нибудь крутой сервис VPN, но этого не будет, т.к. собрал свой, чем собсснно горжусь)
В январе 2026 я запустил Telegram-бота с одной простой идеей: вечером спрашивать «как прошёл день по твоей цели?» и давать три кнопки: ✅ Сделано, 🌓 Частично, 😕 Не сделано.

Я думал, что создаю инструмент для решения «проблемы дисциплины». Оказалось, проблемы нет. Никому на самом деле не нужна «дисциплина» как таковая. Людям нужны результаты без дополнительного стресса, без ощущения, что жизнь и так тяжёлая, а тут ещё и ты себя пинаешь каждый день.

Через два месяца ботом пользуются около 100 человек. Некоторые держат одну и ту же цель уже 40–60 дней подряд. Не потому, что стали железными. А потому, что я случайно сделал систему, где процесс приятнее цели.

Вот как это вышло...

Привет, Habr!

Меня зовут Максим Юрченко, я руководитель группы DevOps-инженеров в Lenta tech («Группа Лента»). В статье я расскажу о том, как за последние четыре года менялась наша система логирования, какие решения мы принимали по ходу роста инфраструктуры и к какому результату в итоге пришли (спойлер — без подводных камней и граблей не обошлось).

Попытка внедрить популярных AI-агентов (вроде Aider) в реальный продакшен обернулась для нас провалом: бесконечные циклы ошибок, потеря контекста и счета за API, от которых дергается глаз. Мы поняли, что стандартный паттерн «Оркестратор + Кодеры» не работает.

В этой статье расскажу, как мы перевернули архитектуру: почему запретили самой умной модели писать код, доверив ей другую роль.

Привет, Хабр.

Несколько месяцев назад я вышел ближе к ночи в магазин и, проходя мимо стойки с яблоками, придумал рабочую мысль, которую, как обычно, скинул себе в Telegram. Дома меня ждал знакомый ритуал: включить ноут, открыть Telegram, скопировать текст, открыть Obsidian, найти нужную заметку с идеями и только после этого вставить мысль туда, где она и должна была оказаться изначально.

Меня в тот момент зацепили не сами действия, а их архитектурная странность. Формально мои заметки лежали в обычной локальной папке и принадлежали мне. Практически же доступ к ним был завязан на конкретный десктопный клиент, плагины, sync и костыли. Попробуйте, например, нормально достучаться до своей локальной базы заметок с телефона или прикрутить к ней простую автоматизацию и быстро обнаружите БОЛЬ.

Именно тогда у меня появился не ответ, а вопрос: это моя частная боль или уже ставший привычным сценарий у других людей, которые уже ведут большие vault'ы в Obsidian, Logseq, Zim и других PKMS? И если проблема реальна, то чего им на самом деле не хватает — стабильной синхронизации, нормального плагина, ещё одного клиента... или отдельного серверного слоя?

Этот текст — не история в духе «смотрите, я сделал notes‑as‑a-service». Хотя соблазн подать его именно так есть, говорить об этом пока рано. Это дискавери о том, как из личной боли, ресерча и создания MVP у меня сложилась гипотеза, что части пользователей markdown‑заметок нужен не новый редактор и не мощные плагины, а бэкенд поверх уже существующей папки с заметками.

Meshtastic позволяет обмениваться сообщениями через LoRa mesh-сеть даже без доступа к интернету. Но можно ли связать такую сеть с обычной электронной почтой?

Как получать и отправлять email там, где нет интернета и мобильной связи? Я сделал Python-шлюз для Meshtastic, который позволяет передавать письма через LoRa mesh-сеть и также писать ответ в сеть, который потом отправится как обычная почта.

Скрипт проверяет почтовый ящик через IMAP, разбивает письма на небольшие фрагменты и отправляет их через Meshtastic-ноду в сеть. В обратную сторону всё работает похожим образом: сообщение из mesh-сети можно отправить в определённом формате, после чего шлюз превратит его в обычное email-письмо и отправит получателю.

В статье я расскажу, как устроен этот шлюз, как решалась проблема ограниченного размера LoRa-пакетов, как реализована фрагментация сообщений и как подключаться к Meshtastic-ноде через USB или Bluetooth, автоматически находя её текущий адрес.

В этой статье вы увидите, как нейросети решают совершенно разные задачи.
Мы создадим свои собственные нейросети на PyTorch и протестируем их на реальных данных:
- Распознавание одежды по черно-белым картинкам
- Анализ тональности текста
- Классификация растений по их характеристикам

В прошлой статье мы сделали первое пробное фронтенд-приложение.

Сегодня покажем, как делать автоматизацию и добавим 4 роботов: исправление номеров телефонов, нормализация имён и сбор данных по задачам и суммам сделок. 

Для проекта используем специально подготовленный для работы с AI-агентами шаблон AI-стартера, где уже заложены подробные инструкции для работы с ИИ.

В статье — описание всех изменений, возможных проблем во время работы и их решения. И ссылка на репозиторий с проектом, конечно.

Асинхронность в Python — одна из тех тем где на собеседовании начинают плыть.

Почему await не делает код параллельным?
Как на самом деле работает event loop?
Когда asyncio — правильный выбор, а когда лучше использовать потоки или процессы?

В этой статье разберём асинхронность с прицелом на senior Python интервью: не с точки зрения API, а с точки зрения того, как всё устроено под капотом и как об этом правильно рассуждать.

Материал рассчитан на тех, кто хочет не просто отвечать по документации, а уверенно объяснять поведение системы и принимать инженерные решения.

Иногда тормоза в коде выглядят как что-то сложное: тяжёлые алгоритмы, огромные базы данных, медленный диск. Но чаще всё намного банальнее — один неудачный цикл, который выполняется миллионы раз.

Привет, Хабр! Это Антон Дятлов, инженер по защите информации в Selectel. Не так давно компания «Эшелон» выпустила Сканер-ВС 7, в котором изменилась логика работы с API. Старый скрипт перестал корректно работать, да и улучшения напрашивались сами собой. 

Рассмотрим основные изменения и улучшения. Ниже я приведу фрагменты кода и поясню, что именно изменилось и как это работает. Детали под катом.

2 года назад переводил я локальными моделями WoW на русский язык (https://habr.com/ru/articles/818513/) и тут недавно возобновил канал свой на YouTube-ах этих ваших, но выкладывая нарезки со стримов про прогу (https://www.youtube.com/@the_homeless_god). И в тестовом режиме переозвучил видео от Fireship про OpenClaw. Да и на тех же стримах возник концепт про цифровые замещения и аватары.

И вот сижу я и думаю, что, например, владея английским языком смотреть могу видео в оригинале, но, тот же Veritasium смотрел в оригинале всего несколько раз, так как мне ближе адаптационная озвучка от Vert Dider. А я чем хуже? Правильно, мне лень этим заниматься на стабильной основе. Что я могу сделать? Автоматизировать за несколько часов часть процесса, который по-хорошему должен занимать 15 минут, зачем тогда десятый год я программирую?

В общем, статья написана как всегда в стиле (б|в)лога, потому заваривайте чай, мы начинаем писать cli и десктоп для переозвучки с помощью локальных моделей ollama!

Я иногда наблюдаю за людьми которые зарабатывают на рынке. Достаточно часто они выкладывают годовые результаты или даже налоговые отчёты с миллионными выплатами. И при этом все в основном стесняются рассказывать о своих стратегиях даже чуть‑чуть. Правда это вполне естественно, ведь если стратегия приносит деньги зачем о ней говорить? 

Правда и то, что со стороны других людей (не наших многомиллионных героев) ситуация может выглядеть по‑другому. 

Представьте детский сад. Один ребёнок приносит коробку конфет. Он её открывает. Показывает всем. Но делиться не собирается.

У остальных детей возникает понятная смесь эмоций: любопытство, раздражение.

Чем больше заявленный результат, тем сильнее желание окружающих узнать хотя бы в общих чертах механизмы помогающие извлекать прибыль.

Облако точек — это набор измерений в формате точек в 3D‑системе координат, где каждая точка представляет одно пространственное измерение на поверхности некоторого объекта. Вместе все точки описывают внешнюю поверхность объекта в пространстве. Такие облака точек можно получить с помощью 3D‑лазерных сканеров, LiDAR-сканеров или фотограмметрии; их часто используют для построения точных цифровых 3D‑представлений в строительстве и архитектуре, геодезии и картографии для создания цифровых двойников зданий или моделей рельефа и местности, а также в промышленности для создания 3D-моделей деталей (CAD), контроля качества продукции и анализа износа оборудования.

Часто возникает необходимость анализировать локальные геометрические свойства 3D-поверхностей — чтобы понимать, как они изгибаются, как меняется наклон, как варьируется плотность точек. Это важно для реалистичной графики, анализа 3D‑сканов и инженерной оптимизации форм. Математический инструмент, позволяющий это сделать — вычисление производных.

Ключевое отличие облаков точек от 3D‑сеток (mesh) в том, что облака точек — это несвязанные точки данных, а не поверхность, построенная из треугольников или полигонов (рисунок 1).