Python *

Как только ты начинаешь углубляться в изучение баз данных, так сразу на горизонте возникают такие понятия как подзапросы, CTE, представления и временные таблицы. По опыту работы в университете заметил, что с этими темами у людей часто возникают проблемы и недопонимания. В частности больше всего путаницы вносит именно CTE. 

Поэтому в этой статье я расскажу:

1. что такое CTE

2. зачем оно нужно 

3. что такое рекурсивные СТЕ

4. чем СТЕ отличается от временных таблиц, представлений и подзапросов

5. как СТЕ может плохо сказаться на производительности 

6. как использовать СTE в самом народном фреймворке Django

Использует SELECT со звёздочкой Макс - Lead Backend и автор YouTube-канала PyLounge. Поехали! 

Продолжаем знакомить читателей, молодых и немолодых специалистов в области наук о Земле, с новым перспективным стандартом работы с метаданными космической съемки, данными дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и другими результатами космической деятельности (РКД).

В предыдущей статье мы рассмотрели предпосылки для рождения нового стандарта и причины его стремительного развития. Привели примеры наиболее успешного внедрения STAC в таких глобальных каталогах космических продуктов и сервисов как Microsoft Planetary Computer, Eurac Research и Copernicus Data Space Ecosystem.

Продолжим погружаться в принципы взаимодействия со STAC и его структурами данных.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как на самом деле устроены AI-агенты для программирования. Автор шаг за шагом показывает, что за Claude Code не стоит магия: это последовательный агентный цикл, инструменты, контроль разрешений и работа с контекстом.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, почему словари Python могут незаметно подводить в продакшне и какие альтернативы помогают ловить ошибки раньше. В тексте разбираются dict, NamedTuple, dataclass и Pydantic — от быстрого прототипирования до строгой валидации данных.

Раньше это было способом скоротать время в дороге, но теперь чтобы найти музыкальную "жемчужину" нужно несколько часов сфокусированного прослушивания новинок. Встал выбор: забить или..

Однажды у меня возникла идея, что с моим музыкальным хобби мне могло бы помочь ML. БОльшая часть входящего материала не соответствует моему персональному фильтру. Если убрать ее, то я снова смогу делать подборку в фоне и получать удовольствие

Я не эксперт в ML, но задача вроде бы понятная - готовим датасет, берем модель, обучаем, приключение на 20 минут..

..сейчас, спустя год, когда мой pet-project наконец-то работает. Я смотрю на путь, который привел меня к этому результату. Даже не с точки зрения технологий(про ML лучше писать мастерам игры), а с точки зрения логики решения глазами разработчика. Вот этим я и хочу поделиться

Началось с простого: сделать универсальное ядро для Telegram-ботов на Python и YAML-конфигах. Сейчас Coreness — это мультитенантная платформа, где боты и AI-агенты создаются декларативно, работают с RAG, а весь код написан через вайб-кодинг с помощью LLM.

Это рассказ о том, как в одиночку за пару месяцев удалось пройти путь от Clean Architecture (которая не зашла) до гибридного микса архитектур, от SQLite до production-инфраструктуры с PostgreSQL и десятками ботов в бою, и почему AI-ассистенты — это не магия, а инструмент, требующий совершенно новых навыков.

Большие языковые модели (LLM) сегодня умеют невероятно много — от генерации текста до сложного анализа данных. Но что происходит, если часть информации, на которой они обучались, нужно удалить? Просто убрать лишние данные и переобучить модель может быть слишком накладно и дорого.

Всем привет! Меня зовут Вадим, я Data Scientist в компании Raft. В этой статье я расскажу о достаточно новом направлении машинного разучивания (Machine Unlearning), которое позволяет моделям “забывать” не нужные знания без полного их переобучения.

Время после нового года решил провести с пользой и окунуться в машинное обучение. Заняться Machine Learning — и посмотреть получится что‑то или нет с российским рынком акций на Московской бирже.

Моей целью было построить такую систему, которая будет учиться на истории и в перспективе торговать лучше чем случайное блуждание 50/50. Но из‑за комиссий и спреда подобные блуждания изначально отрицательны — чтобы выйти в плюс надо как минимум покрывать комиссии.

Если говорить о результатах очень кратко, то технически всё работает, но вот финансовый результат на грани безубыточности.

Если Вы только интересуетесь этой темой Вы можете посмотреть какие‑то шаги в моей статье, а если Вы уже опытный разработчик подобных систем, то можете подсказать что‑нибудь в комментариях.

Причём вся эта работа выглядит совершенно не так как показывается в фильмах про уолл‑стрит: фактически это написание скриптов и монотонный запуск и всё происходит полностью локально на компьютере.

Современная экосистема Python переживает большую трансформацию в подходах к обработке, валидации и (де)сериализации данных. Еще совсем недавно (десять лет назад) в питоне не было аннотаций типов, все использовали ручные проверки типов, да и в принципе мало кто заморачивался с контрактами для данных.

Наступил 2026 год, и у меня были новогодние праздники для создания международного стартапа - единорога 🦄. Поставил себе цель - заработать миллиард денег, поэтому проект должен быть международный(мультиязычный), чтобы увеличить трафик. Чтобы успеть за две недели, я решил использовать vibe-кодинг, а то потом ещё к ЕГЭ готовится.

VIBE-кодинг

Для написания кода я использую cursor.com версию pro - стоимость 20 $. Забегая вперёд, скажу что есть лимит токенов, и за пару неполных недель я сжёг лимиты токенов 3-учёток на проект.

📊 Знаете, что общего у температуры в городах и валютных курсов? И то, и другое — относительные величины. У вас есть разницы, но нет абсолютных значений.

Можно ли из одних лишь парных котировок вроде EUR/USD или USD/JPY вычислить внутреннюю, абсолютную стоимость каждого доллара, евро или йены? Оказывается, можно — и для этого не нужен волшебный экономический калькулятор.

В этой статье мы делаем то, что звучит как задача для детектива: восстанавливаем абсолютные значения из одних лишь отношений. С помощью чистого Python и метода наименьших квадратов мы превращаем сеть из 85 рыночных котировок в единую шкалу стоимости для 45 валют.

Что вас ждёт:

Матрицы, логарифмы и МНК — как линейная алгебра очищает финансовые данные от шума.

Рабочий код — от построения матрицы инцидентности до ежедневного расчёта.

Фокус с разоблачением — на примере USD/JPY покажем, как понять, что на самом деле движет парой: укрепление доллара или ослабление йены?

Масштабирование до 153 валют — как та же математика работает для всей мировой системы.

Если вы когда-либо задумывались, как устроена «кухня» валютного рынка за пределами парных графиков — эта статья для вас. Переходите, чтобы узнать, как превратить относительность в абсолют.

После релиза метрика почти всегда меняется. Иногда это реальный эффект изменения, иногда - сезонность, маркетинг, внешний фон или просто шум. Если AB теста не было, а решение все равно нужно принимать, остается вопрос: как аккуратно оценить влияние релиза по истории метрики и не обмануться простым сравнением до и после.

В статье разбираю практический подход causal impact для случая, когда у нас есть одна метрика во времени и понятная дата изменения. Строим контрфакт (counterfactual) - прогноз того, какой была бы метрика без релиза - и сравниваем его с фактом. На этой основе считаем эффект в абсолютных значениях, накопленный эффект и относительный вклад в процентах.

Отдельное внимание уделяю проверкам, без которых такой анализ может превратиться в тыкву: качество прогноза на периоде до изменения, учет зависимости по времени через block bootstrap, устойчивость к выбору окна и плацебо даты, которые помогают понять, выделяется ли реальный эффект на фоне ложных интервенций.

Материал ориентирован на продуктовые задачи: когда релиз уже сделан, данные есть, а надежной оценки эффекта нет. В следующей части перейдем к более частому сценарию, когда изменение затронуло не всех, и вместо одной линии метрики у нас появляется набор линий по группам (географии, сегменты, кластеры). Там разберем синтетический контроль и diff-in-diff и частые ошибки, которые встречаются в таких данных.

Здравствуйте! Это вторая часть из серии статей «Сервисы — место, где живет бизнес логика». Если Вы еще не знакомы с первой частью, то рекомендую начать с нее, чтобы у вас сложилась общая картина. Сегодня мы постараемся ответить на все оставшиеся вопросы: познакомимся с прекрасной, легковесной DI-библиотекой, научимся «инжектить» в Django, посмотрим на несколько дашбордов в Кибане и поговорим про доменные модели.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как DuckDB ломает привычные представления о масштабах аналитических данных. Автор на реальных бенчмарках показывает, что 1 ТБ данных можно агрегировать за считанные секунды — без Spark, без распределённых кластеров и без сложной инфраструктуры.

Как поднять мультимодальный AI-сервис (OCR, ASR, LLM, TTS) на одной GPU 16GB без облачных API?

Разбираем пошагово:

• Подготовка VPS (Ubuntu + CUDA + драйверы)

• FastAPI-архитектура с PyTorch/Transformers

• Управление памятью (без OOM-ошибок)

• Продакшен: systemd + Nginx + HTTPS + домен

• Тестирование в Swagger

Итог: локальный сервис "под ключ" с предсказуемыми расходами, полной приватностью данных и возможностью масштабирования.

Для кого: DevOps, Python-разработчики, AI-интеграторы, стартапы.

Исходники в репозитории, демо-видео, лайфхаки по разработке прямо на сервере!

Каждый, кто хоть раз вводил pip install transformers, наблюдал, как терминал начинает безостановочно выводить простыню зависимостей: pytorch, accelerate, bitsandbytes, peft и многие, многие другие. Но если PyTorch является фундаментом, настоящим Атлантом, на плечах которого держатся тензорные вычисления, то какую роль играют его помощники?

В этой статье мы проведём ревизию джентльменского набора LLM инженера. Для этого мы изучим функционал, методы работы и даже заглянем в исходный код таких библиотек, как PyTorch, Transformers, Accelerate, Bitsandbytes, PEFT и Unsloth. Эти знания позволят вам видеть за списком импортов не просто названия, а четкую структуру, на которой держится ваше приложение.

Нам обещали, что ИИ заменит инженеров, а дали вежливых чат-ботов, которые галлюцинируют и путаются в зависимостях. Мы потеряли cтруктуру. В этой статье я реанимирую идеи Символистов 80-х и объединяю их с мощью современных LLM.

Это история создания ZervGen - Фреймворка, который превращает ваш Obsidian в живой граф знаний и пишет работающий код для RPG через бесплатные API.

P.S. Ровно два месяца назад, 11 ноября, я сделал первый коммит. Сегодня, 11 января, я показываю, к чему это привело. Совпадение? Не думаю.

В конце статьи Python скрипт для сохранения заметок.

Последняя шлюпка с «Титаника», чтобы утащить с ЖЖ свои и чужие мысли на жесткий диск, пока «эффективные менеджеры» окончательно не пустили всё на дно.

Я писал свои заметки в ЖЖ более 15 лет. Полтора десятилетия текстов, некоторые из которых даже влетали в топ главной страницы, теша мое самолюбие. Но всему есть предел.

Декабрьские конвульсии администрации — введение сегрегации пользователей, разделение на касты и монетизация каждого вздоха — стали последней каплей. Это больше не дом, это режимный объект с пропусками. Я принял решение об уходе, забирая с собой всё, что нажил непосильной графоманией.

После 10 лет внедрения BI-систем (Qlik Sense, Power BI, Data Lens) я понял одну вещь: дашборд — это не решение. Это данные для решения. А между данными и решением — пропасть, которую преодолевает человек.

В этой статье покажу, как построил RAG-систему с чат-интерфейсом для базы из 600 000 записей техники из Федресурса. Без философии — только архитектура, код и грабли.

Matplotlib — это мощно, но часто «многословно». Чтобы превратить стандартный график в нечто презентабельное, приходится писать десятки строк настройки осей и легенд.
В этой статье я собрал практическую шпаргалку (Cookbook) по библиотеке Seaborn. Разберем, как одной строкой строить красивые Heatmap, Boxplot и Pairplot. Минимум теории, максимум готовых рецептов (copy-paste), которые покроют 90% задач аналитика.