Python *

Некоторое время назад мы столкнулись с типовой проблемой очередей при исполнении пайплайнов. Задачи упирались друг в друга, мешая выполнять операции последовательно.

Особенно остро это ощущалось на пайплайнах для сборки статики. Задачи требовали много ресурсов, выполнялись довольно долго, но основная нагрузка приходилась не столько процессор, сколько на дисковую подсистему (IOPS). В результате у нас возникали постоянные заторы при выполнении нескольких таких задач подряд.

Таким образом, вырисовывалась такая картина маслом: несколько разработчиков одновременно пушат свои сборки — кто-то новую версию плагина, кто-то страницу сайта — и все эти задачи, каждая минут на десять, устремляются в горстку общих runner-ов. Первый в очереди, конечно, чувствует себя прекрасно. Остальные же с тоской смотрят на статус pending ....

Посмотрел демку, где AI-агент ревьюит PR за 40 секунд — и решил внедрить у себя. LangGraph, GitHub API, неделя на прототип. Прототип заработал красиво. А потом начался продакшен: галлюцинации, 60% мусорных комментариев, разработчики игнорируют бота. Рассказываю, как чинил это три месяца и к каким цифрам пришёл.

Запустил pinock.io — бесплатную ленту AI-генерации животных в стиле советских спичечных коробков. Под капотом FLUX.2-klein + кастомная LoRA + двухпроходный «sandwich»-пайплайн.

Получил детальный технический комментарий на r/StableDiffusion с тремя претензиями. Сел и прогнал ablation: 5 вариантов пайплайна × 5 категорий × 3 сида = 75 картинок.

Нашёл дыры в собственном пайплайне — в том числе кириллицу прямо в выходе LoRA (training-set leakage) и полный коллапс LoRA при scale=2.0. Текущий sandwich оказался патчем поверх плохо обученной LoRA, а не правильным решением.

В статье — все картинки, цифры, и почему оба «правильных» совета критика на текущей модели не сработали. Плюс план переобучения на 1500-датасете.

На Android у меня живёт Govorun Lite — офлайн-диктовка на русском. Нажал кнопку, сказал, текст вставился. Никаких облаков, никакой отправки голоса на серверы. Работает через GigaAM v2 от Сбера.

Проблема одна: на ПК такого нет. Встроенная Windows-диктовка — онлайн. Whisper — либо медленный, либо требует видеокарту. Сторонние сервисы — снова облако.

Я решил портировать Govorun на Windows, и для ускорения взял Claude как пару-программиста. Что из этого вышло — в этой статье.

Каждый начинающий бэкендер рано или поздно сталкивается с классической болью: «Ну не знаю, на моем компе всё работало, а на сервере почему-то падает!». Решение давно известно — контейнеризация. Но что делать, если от слова Docker бросает в дрожь, а официальные туториалы написаны сухим академическим языком и требуют знания Linux-администрирования?

Мы с нуля напишем простейшее API на современном FastAPI, разберемся, чем «образ» отличается от «контейнера», упакуем наш код в изолированную коробочку и научимся запускать всё это одной кнопкой через Docker Compose. Максимально просто, «на пальцах» и без лишней воды. Заходи, если хочешь деплоить без боли и слез!

Когда я начинал CodeClone, это был довольно понятный инструмент: найти структурные клоны в Python-коде и не дать им незаметно расползаться по проекту.

Сейчас вышел CodeClone 2.0.0, и это уже другой продукт.

Не “ещё один линтер”, не попытка заменить Ruff, mypy, pytest, Bandit или Semgrep, а отдельный слой ревью: он смотрит на структуру Python-кода, отделяет старый технический долг от новых регрессий, связывает находки с покрытием тестами и дает одну и ту же картину в CLI, HTML-отчете, GitHub Actions, VS Code, Claude Desktop, Codex и через MCP.

Эта статья не про список флагов CLI. Про флаги есть документация.

Здесь я хочу рассказать, во что CodeClone вырос как продукт и зачем вообще нужен такой класс инструмента сейчас, когда разработка всё заметнее смещается в сторону AI-агентов.

Получив рабочую инфраструктуру для решения задач и проверив работоспособность технологий, теперь создадим менеджер обработки бизнес-процесса на основе выбранных технологий и архитектуры неизменяемых данных.

Для реализации выбран абстрактный бизнес-процесс запроса абстрактных ресурсов. Пример придуман максимально общим. Необходимо реализовать обработку бизнес-процесса с несколькими стадиями.

В предыдущей статье был рассмотрен способ интеграции ИИ-ассистентов в процесс торговли на бирже. Чтобы углубиться в проектирование ИИ‑приложений, я решил доработать проект. В данной части опишу, как реализовал механизм GuardRails, а именно технику Human‑In‑The‑Loop.

Осваиваем scikit-learn за 20 минут 🚀 Выкатил на Хабр гайд для тех, кто хочет понять классический ML на Python без воды. Внутри: — Главный секрет библиотеки (.fit, .predict, .transform) — Как не обмануть себя при оценке модели — Сборка правильного Pipeline, как у мидлов Залетайте читать и забирать шаблоны кода.

logzip — утилита для сжатия логов перед анализом в LLM. Вместо того чтобы отправлять в Claude/GPT сырые 10 МБ лога, мы сжимаем его до 3.4 МБ (−58%), сохраняя полную читаемость и видимость ошибок. Статья рассказывает о проблеме (Lost in the Middle, переплата за мусорные токены), архитектуре на Rust, алгоритме Recursive BPE и реальном ROI: −$2,070 в год на API.

Проект open source (MIT), интегрирован с Claude Desktop через MCP.

Практический эксперимент с Meshtastic: две Heltec ESP32 LoRa 32 V4, связь на 702 м в городской среде, разбор LoRa-настроек, ролей нод, MQTT и Python-мост к локальной LLM через Ollama.

Celery популярен. Модель prefork работает по умолчанию. Autoscale смотрится неплохим вариантом для любого воркера.

Идея посмотреть, как выглядит механизм изнутри родилась давно, когда по работе сталкивался с проблемами у клиентов в отложенных задачах, но никаких артефактов или задокументированного аномального поведения не было. Это стартовая статья об архитектуре, моделях и масштабировании Celery.

На локалке всё летает, а на проде ложится замертво? Дело в масштабировании. Big O — это не скучная теория для алгоритмических собеседований, а реальный инструмент, чтобы ваш код не «убивал» сервера. В этой статье я на простых примерах и без зубодробительной математики объясню, как оценивать сложность своих алгоритмов. От до — только суть, примеры на Python и немного здоровой иронии над медленным кодом.

«Дуров, верни стену» – мем старый, но точный. ВКонтакте начала 2010-х была, при всех своих недостатках, одним из последних мест в рунете с по-настоящему живой лентой. Не алгоритмической, не персонализированной до тошноты – просто всё подряд от всех, на кого подписан. Новости соседствовали с мемами, мемы – с чьей-то репостнутой статьёй про квантовую физику, которую ты никогда не дочитаешь, но пролистаешь с удовольствием. Была случайность, была живость, был сам факт того, что ты не знаешь, что увидишь следующим.

Потом ВК превратился в то, во что превращается каждая платформа – в алгоритмический прямоугольник, оптимизированный под время на сайте. Мы переехали в Telegram. Telegram честнее: хронологический порядок, никакого умного ранжирования, читаешь то, на что подписался. Но одна вещь так и не появилась – единая лента. В ВК у тебя была стена, куда всё стекалось само. В Telegram двадцать каналов – это двадцать отдельных мест, которые надо обходить руками каждый день.

Папки? Пробовал. Папки – это шкаф. Они раскладывают каналы по полочкам, но за каждой полкой всё равно надо открывать каждый ящик отдельно. Единого потока нет.

Ботов-агрегаторов в маркете штук пять – все сломаны по одной и той же причине: Bot API физически не видит каналы, в которых бот не является администратором. То есть публичный новостной канал с миллионом подписчиков – недоступен. Бот читает только то, куда его добавили руками, а никто не добавляет чужих ботов в админы своих каналов. Логично, но бесполезно.

В какой-то момент я окончательно устал и собрал своё.

Когда вы пишете loss.backward() в PyTorch, ваш autograd делает то, что 200 лет считалось математической ересью: оперирует бесконечно малыми как настоящими числами.

В 1960 году Абрахам Робинсон формализовал эту «ересь» в виде нестандартного анализа.

В этой статье мы разберём, как математики изгнали, а затем вернули бесконечно малые, что такое гиперреалы и монады, а затем реализуем эту идею в коде.

Устали от блокировок CloudFlare и капч? Показываю библиотеку rtfox-browser — готовое решение для автоматизации Chrome с прокси и решением капчи «из коробки». Установка, настройка, примеры кода и создание своих солверов.

В данной публикации попробуем сформировать простейшую нейросеть. Будем использовать Colab. Данный выбор также хорош тем, что то, что позволено Юpyтеру не позволено быку. Иметь локальные вычислительные мощности. В принципе довольно неплохая инфраструктура для проверки базовых алгоритмов налету. Если есть что то подобное на других платформах или можно сделать с использованием иных агентов, пожалуйста, прокомментируйте.

Целью является демонстрация сохранения информации об обучении в спектре весов, при его фильтрации и постеризации происходит не полное стирание этих данных, что можно использовать для дообучения в качестве начальных условий. При этом, после постеризации, коэффициенты весов выраженные в спектральных составляющих занимают существенно меньшее место. Также этот эффект интересен с точки зрения проектирования ИНС.

Вместо кода будут md-саммари по разделам, их можно использовать для генерации в качестве промптов для ИИ-агента.

Python уже не просто язык для скриптов и Data Science — в 2026 году он стал «клеем», который связывает микросервисы, тесты и CI/CD в Java‑проектах. Как получилось, что даже консервативные Java‑разработчики всё чаще пишут интеграционные тесты на pytest, запускают контейнеры с Testcontainers и рулят пайплайнами в GitHub Actions с помощью Python‑скриптов?

В этой статье разбираем три реальные причины популярности Python. Если вы до сих пор считаете, что Python не для вас — возможно, это изменит ваш взгляд на инструменты.

Я Михаил — создатель и главный разработчик системы вэб приложений. Второй участник проекта — Владимир — разработчик мобильных версий и ответственный за SEO оптимизацию.

Клиент пришёл с простой задачей: заказы с сайта на Tilda должны автоматически попадать в СБИС Presto. Казалось бы, популярные инструменты — должно быть готовое решение. Его не оказалось.

Написали свой сервис месяц в продакшене, всё работает. Рассказываем как — с кодом, граблями и объяснением неочевидных мест в документации СБИС.

Стек: Python, FastAPI, Pydantic, httpx, cachetools.