Разбираемся с дедлоками в PostgreSQL: от причин возникновения на разных уровнях изоляции до методов лечения. Внутри — шпаргалка по pg_stat_activity и pg_locks для поиска блокирующих запросов, 4 золотых правила написания транзакций и готовый инструмент на Python для автоматического мониторинга базы. Минимум теории, максимум SQL-запросов, проверенных на реальном проде.
Что делает ваше FastAPI-приложение, когда клиент неожиданно закрывает соединение? По умолчанию — ничего. Если сервису важно экономить ресурсы (например, при работе с LLM), дисконнекты приходится обрабатывать явно, иначе GPU продолжит генерировать токены в пустоту.
В FastAPI есть встроенные механизмы отмены обработки запроса при дисконнекте клиента. Однако просто включить их недостаточно: нужно подготовить ваш код к этому. Иначе возможны проблемы: зависшие транзакции и сломанный пул соединений с БД.
Персональный Telegram-аудиогид, который по запросу строит рассказ о картине и озвучивает его. В статье я покажу, как устроен этот путь от запроса до готового аудио.
Считаете, что спрятать файл внутри песни, не испортив звук, невозможно? Мы тоже так думали, пока не разобрали спецификацию ID3v2 до винтика.
Оказывается, внутри каждого MP3-файла есть «слепая зона», куда можно положить ключи шифрования, документы или исходный код, и при этом:
MD5 аудиопотока не изменится.
Спектрограмма будет идеально чистой.
Файл проиграется в любом плеере.
Мы написали ChameleonLab: MP3 Stego на Python, чтобы доказать это. Внутри — полный разбор архитектуры, код и сценарии использования для защиты авторских прав.
Как обойти 10 000 точек без лишних «холостых» прыжков и геометрической путаницы? Традиционные жадные алгоритмы пасуют перед плотными структурами, заставляя инструменты ЧПУ и роботов метаться по всей рабочей зоне. В этой статье я представляю «Алгоритм Динамического Шампура» (Shampur‑Scraper Method) — иерархический подход к задаче коммивояжера, сочетающий инерционное планирование магистралей и динамическую зачистку зон ответственности. Разберем логику «Скребка», эффект «напряжения тупиков» и посмотрим, как этот метод играючи справляется с самопересекающимися трилистниками и плотными спиралями за доли секунды.
Задача Text‑to‑Speech (TTS) она же задача синтеза речи — заключается в том, чтобы озвучить заранее подготовленный текст голосом спикера. Данная задача является одной из важных в системах взаимодействия человека и компьютера. Конечно, такая задача генерации речи встречается гораздо реже, чем, например, задача генерации или обработки текста, тем не менее, сферы ее применения со временем только увеличиваются в своих масштабах и становится все более востребованной.
Привет, Хабр, меня зовут Музафаров Данил, я работаю DS инженером в компании Raft и сегодня мы рассмотрим существующие Open Source модели и репозитории, которые решают задачи TTS для русского языка.
Пришло время поговорить о главной функции сборщика мусора в CPython. В предыдущих частях (1, 2, 3) мы говорили о поколениях, инкрементальной и полной сборке мусора — но все они в итоге вызывают главную функцию, которая и реализует основной алгоритм циклического сборщика мусора — находит и разрывает циклы у объектов, которые уже вышли из использования.
В первой статье на тему устройства сборщика мусора я написал, что история началась, когда я попробовал исправить ошибку в CPython. И вот, в четвёртой статье, я наконец‑то добрался до функции, в которой была ошибка.
Если вам интересно, давайте посмотрим, как работает «сердце» сборщика мусора.
Как быстро пролетели шесть месяцев! Продолжаю рассказывать о том, как решил сделать пет-проект: НормЦРМ. Сам я ремесленник-одиночка и пользовался ограниченным набором инструментов для ведения дел: Google Таблицы, да Windows-заметки. Решил все эти данные свести воедино в рамках собственной црмки.
Я не разработчик, а проектировщик интерфейсов (UX/UI-дизайнер). Опыта в программировании совсем немного. Поэтому пет-проект был мне особенно интересен. Я уже двадцать лет готовлю проектную документацию для других — а в этот раз для себя.
Сейчас расскажу, что сделал по проекту за последние полгода, как мне в этом помогли ChatGPT и Codex, как изменился процесс работы и почему это поначалу было скучно и грустно — а теперь с каждым днём жизни проекта всё интереснее и веселее.
Как за один вечер собрать собственную систему транскрибации, если вам надоело платить за подписки и сливать записи конфиденциальных встреч в «облачные мозги»?
В этой статье разбираем Q-scribe — прагматичный open-source конвейер для маленькой команды. В основе: OpenAI Whisper для распознавания речи, Streamlit для быстрого интерфейса и Tailscale для безопасного удаленного доступа к вашей видеокарте RTX 4080 без «выхода» в открытый интернет.
Минимум кода, максимум контроля и нулевые затраты на облака. Идеально для тех, кому нужно быстро превращать видео встреч в текст, сохраняя данные на своем железе.
Громкий и пафосный заголовок, согласен. Но в свой проект нужно верить, и я действительно верю и считаю, что приложение, которое я разрабатываю может «стрельнуть» - а именно вывести налоговое консультирование и сопровождение налоговых проверок на принципиально другой уровень.
Моя цель, дать бизнесу инструмент, который:
Я долго работал в коммерческом проекте в роли backend-разработчика с всемирно известным фреймворком Django, а также с его альтер эго - Django Rest Framework. Всегда кажется, что работать с чем-то многозвёздочном на GitHub - это кататься сыром в масле. На входе имеем: отличную документацию, отзывчивое сообщество, множество решений одной и той же проблемы, так как все уже (пред)решено...
Пока вы апскейлите видео или гоняете LLM, ваш ноутбук может тихо умирать. Ядро GPU показывает комфортные 65°C, а видеопамять в это время жарится на 105°C, ведь заводская логика следит только за ядром. Рассказываю, как я написал утилиту VRAM Guard на Python, чтобы спасти "золотое" железо от деградации с помощью метода импульсного троттлинга. Вот как он работает...
Рекурсия часто кажется новичкам «высшим пилотажем» или магией. На деле это фундаментальный инструмент, который незаменим при работе с деревьями и сложными структурами данных. В этой статье мы разберем анатомию рекурсии, заглянем «под капот» стека вызовов, выясним, почему Гвидо ван Россум не любит хвостовую оптимизацию, и научимся ускорять вычисления в тысячи раз с помощью мемоизации.
C помощью Python опроверг идею о ветре как о символе революции в поэме Александра Блока "Двенадцать". Поэма начинается со слов про ветер, написана про революцию и где-то внутри строк прячет загадочного Христа.
Как не потеряться в сотнях графиков и найти реальные рычаги влияния на бизнес? В статье представлен подробный разбор Дерева метрик на примере FoodTech-сервиса (доставки еды). Мы уходим от простого мониторинга цифр к системной декомпозиции North Star Metric.
Как часто бизнес задает вопрос о результатах A/B-теста уже на второй день после запуска? В классической статистике основной ответ: необходимо ждать набора фиксированной выборки, иначе риск ложноположительного результата становится неконтролируемым. Однако современные подходы позволяют не только проводить мониторинг данных без риска математической ошибки, но и останавливать эксперименты значительно раньше срока. В основе такой гибкости лежит методология mSPRT, которая превращает эксперимент из закрытого процесса в прозрачный поток данных.
Вместо пассивного ожидания можно использовать концепцию доверительных последовательностей и всегда валидных p-значений. Эти инструменты сохраняют свою математическую силу независимо от того, как часто проверяются промежуточные итоги. Ключевую роль в настройке системы играет параметр смешивания тау, который помогает найти тонкий баланс между чувствительностью к минимальным изменениям и скоростью получения итогового результата.
Работа с реальным трафиком требует адаптации теории к специфике бизнеса. В статье разбирается, как метод линеаризации помогает применять последовательный анализ к сложным показателям вроде конверсии или среднего дохода на пользователя. Также рассматриваются ситуации, когда стандартная математика может давать сбои из-за экстремальных выбросов с тяжелыми хвостами распределения или изменения характеристик трафика во времени. Чтобы исключить ложные срабатывания, вводится система защитных механизмов, которая делает выводы устойчивыми к случайному шуму.
Такой метод позволяет сократить время проведения тестов на 30-50%, не жертвуя при этом достоверностью. Это способ сделать процесс проверки гипотез более гибким и быстрым, сохраняя безупречную математическую строгость в каждой точке принятия решения.
Многие Telegram-боты, особенно связанные с криптовалютами, используют HTTP-запросы для взаимодействия с внешними API. В этой статье мы разберем, как на этом можно построить MITM-атаку для подмены кошельков, чеков и перехвата данных, почему это работает, и какие меры защиты стоит применять разработчикам и пользователям. Рассмотрим реализацию на Python с использованием mitmproxy.
Telegram-боты стали неотъемлемой частью экосистемы — от новостных каналов до торговых платформ. Однако архитектура многих ботов, особенно тех, что используют популярные библиотеки вроде aiogram или python-telegram-bot, часто подразумевает выполнение внешних HTTP-запросов для обработки команд (например, для проверки баланса или генерации платежного адреса).
Если такой бот использует сторонний HTTP/HTTPS-прокси, все его запросы и ответы проходят через промежуточный сервер. Это открывает возможность для атаки «человек посередине» (MITM), когда злоумышленник может не только перехватывать, но и модифицировать трафик в реальном времени. На практике это может привести к подмене криптокошельков, платежных реквизитов или токенов доступа.
В статье рассматривается принцип работы такой атаки и ее техническая реализация в образовательных целях — чтобы разработчики и администраторы понимали риски и могли их минимизировать.
В Python код является данными. Функции, классы, модули и даже стек вызовов можно исследовать во время выполнения программы. Этот механизм называется интроспекцией.
Интроспекция активно используется во фреймворках, логировании, тестах, dependency injection контейнерах и отладчиках. При этом многие разработчики пользуются ей неосознанно.
Разберем, что это такое, зачем нужно и как применяется на практике.
После негодования по поводу реализации паттерна Repository в обучающих материалах, а именно скудность функционала, я решил, что нужно расширяться и это привело к тому, что появился ORM Query Builder, о котором подробно расскажет вам эта статья.
При работе с Python да и другими языками программирования часто возникает необходимость ускорения выполнения кода, масштабирования обработки данных или работы с большим количеством сетевых запросов. Именно в Python для решения этих задач существуют три базовых метода. Это: threading, multiprocessing и asyncio. На первый взгляд – механизмы схожие. Но при детальном разборе ясно, что они решают принципиально разные задачи, опираются на разные модели исполнения и обладают своими ограничениями. В статье расскажу об особенностях каждого метода – будет интересно и познавательно.
