Python *

Мой отец — человек, переживший несколько сложнейших операций на сердце. Жизнь с хроническим заболеванием — это бесконечный поток анализов, заключений и схем приёма лекарств. Находясь далеко (я живу во Вьетнаме), я постоянно волновался: не забудет ли он про дозу, правильно ли понял назначение, задал ли все нужные вопросы врачу?

Мне нужен был не просто бот-напоминалка, а второй пилот — умный, конфиденциальный и мультимодальный AI-Кардиолог. Ассистент, который знает его анамнез наизусть, понимает голосовые команды и может «прочитать» фотографию свежего анализа.

Я решил собрать полноценный автономный агент с возможностью вызова внешних инструментов (Tool‑Calling) и локальной базой знаний (RAG), но без использования громоздких фреймворков вроде LangChain или LlamaIndex.

Привет, читатель! Меня зовут Александр Щербанюк, и я Python-разработчик. Это первая статья цикла, который посвящен разбору внутреннего устройства CPython.

SmileFace — игра, в которой нейросеть угадывает эмоции

Мы сделали интерактивный стенд: камера, смайлики и нейросеть, которая пытается распознать, что вы чувствуете. В статье — как это работает, с какими трудностями столкнулись и как запустить игру у себя.

Наследование — это механизм, который позволяет создавать новый класс (наследник или дочерний класс) на основе уже существующего (родителя или базового класса). Дочерний класс автоматически «забирает» все атрибуты и методы своего родителя. Ему не нужно определять их заново.

Проще говоря, вместо того чтобы говорить: «Гоблин — это что-то, у чего есть здоровье и атака. Дракон — это что-то, у чего есть здоровье и атака», мы говорим: «Сначала создадим общий шаблон "Враг" с базовыми характеристиками. А гоблин и дракон — это разновидности этого врага, которые наследуют всё от него и добавляют что-то своё».

Транзакции — не про «магическое ACID», а про конкретную механику согласованного доступа к данным под нагрузкой.

Эта статья объясняет как реально работают уровни изоляции и чем отличаются популярные СУБД на практике.

Мы разберём:

У нас был большой продакшен-сервис с ~10M MAU, где Redis использовался как основное хранилище состояния пользователей. Все данные лежали в нём в виде JSON-сериализованных Pydantic-моделей. Это выглядело удобно, пока не стало больно.

На определённом этапе мы выросли до Redis Cluster из пяти нод – и он всё равно задыхался по памяти. JSON-объекты раздувались в разы относительно полезных данных, и мы платили за тонны пустоты — буквально деньгами и деградацией.

Я посчитал сколько весят реально полезные данные и получил цифру, от которой понял, что так жить больше нельзя.

Manuscript OCR — открытая нейросеть для чтения рукописей XIX века

Мы обучили свою OCR-модель распознавать дореформенную кириллицу, нестандартные почерки и сложные сканы. Всё — на собственных данных, с нуля. В статье — как мы это сделали и ссылки на репозиторий с кодом.

Привет, Хабр!

Делали ли вы электронную визу в Индию? А, может, в Южную Корею? Или подавались на лотерею Green Card в США? Если да, то вы точно знаете, что для заявки на все эти документы надо прикрепить фотографию определённого размера с целым набором требований...

А такое ну просто необходимо автоматизировать!

И, как можно догадаться, сайтов для автоматизации фотографий на документы просто куча. Только вот есть одна проблема: все эти сайты хотят много денег - от 5 до 12 долларов за приведение фото к нужным требованиям.

Терпеть такое я, конечно же, не стал и написал своего бота в Телеграме, который делает это всё бесплатно.

Подробности под катом!

Поводом для написания этой заметки стало обсуждение на недавнем отраслевом мероприятии задач мультимодерации контента: как быстро и надёжно находить «взрослые» сцены в длинных видео и автоматически подсвечивать фрагменты для ручной проверки. Похожие кейсы регулярно встречаются и в открытых соревнованиях по ИИ (например, в подборке задач Wink AI Challenge на Codenrock).

CSV (Comma-Separated Values) — это универсальный язык для обмена табличными данными, который понимают все, от Excel до сложных баз данных. Вся его сила в простоте: это обычный текст, где значения разделены запятыми. Именно поэтому он стал стандартом для выгрузки отчетов, переноса контактов и подготовки данных.

1 августа 2012 года, торговая фирма Knight Capital развернула новую версию торгового ПО SMARS. Из‑за ошибки при развертывании на одном из восьми серверов осталась старая тестовая версия кода, из‑за чего торговый робот начал неконтролируемо рассылать миллионы ошибочных заявок на покупку и продажу акций. Этот процесс длился около 45 минут и привел к убыткам в размере примерно 440 миллионов долларов — почти весь капитал компании.

​Ключевая проблема мониторинга состояла в том, что система PMON (Position Monitor) полностью полагалась на ручной мониторинг: она не генерировала автоматических оповещений и не выделяла превышение лимитов. Трейдеры Knight видели аномальную активность в логах, но не понимали контекст:

В трейдинге часто говорят: «Цена — это следствие, объём — это причина».
Именно так я наткнулся на одну простую, но крайне интересную закономерность: если в момент падения появляется свеча с объёмом, который в два раза превышает средний за последние 60 дней, — то на следующей свече часто начинается рост.

Предлагаю протестировать эту идею, узнать какой выход мы получим и написать рабочего real-time бота с помощью python.

Много кто на Хабре знает мое имя из-за моего проекта dnevniklib - Python библиотека для работы с API МЭШ (Московская Электронная Школа). На пике популярности ее скачали с PyPI 3000 раз! Данный проект являлся моей моей визитной карточкой, многие мои знакомые, которые как и я програмисты, нашли меня именно через мой Github. Да, это было круто, но потом произошло затишье... Я кинул проект в архив и он до сих пор там валяется. Но почему?

Эта статья расскажет о чем сразу стоит позаботится, прежде чем выпускать какой-либо продукт (даже open source) в main ветку

MCP без воды и шаблонного кода на практике: разбираем протокол, поднимаем сервер, тестируем через Inspector и учим LLM торговать через Finam API. Разберёмся, когда MCP выгоднее «обычных функций», как изолировать интеграции и упростить отладку инструментов.

Привет, Хабр!

Четыре года назад, еще в институте, одним из моих первых серьезных проектов была простая LSTM-модель для прогноза погоды. Недавно, пересматривая старые наработки, я задался вопросом: насколько дальше можно зайти, применив накопленный за эти годы опыт и современные инженерные практики?

Эта статья — история такого "рефакторинга длиною в 4 года". Это рассказ о том, как простой академический проект был переосмыслен и превращен в полноценное End-to-End (E2E) решение. Цель — не просто снова предсказать погоду, а на практическом примере продемонстрировать системный подход к построению ML-пайплайна с нуля.

В статье рассматриваются все ключевые этапы: от разработки отказоустойчивого веб-скрапера до проведения сравнительного анализа трех разнородных моделей прогнозирования:

Забудьте о ручном склеивании строк: с pathlib пути элегантно конструируются с помощью оператора /. Проверка существования, чтение, получение родительской директории — всё это становится методами и атрибутами самого объекта. В результате код получается не просто чище и читабельнее, он становится более надежным и по-настоящему "питоничным" (Pythonic).

Сегодня мы разберемся, как создать легковесную утилиту, которая решает эту проблему элегантным и, что самое главное, безопасным с точки зрения античитов способом.

Простой способ держать ваш скрипт актуальным и запускать его автоматически Создаем самосинхронизирующийся и запускающийся Python-скрипт из GitHub

Первая треть пути преодолена и совсем скоро мы создадим генератор картинок на целиком на архитектуре трансформеров. Но перед тем как совершить финальный скачок к Diffusion Transformers (DiT) нам сначала надо научиться работать с готовыми датасетами и освоить генерацию изображений "простым" способом - через MLP-ResNet. Статья является прямым продолжением первой части, так что советую сначала ознакомиться с ней, чтобы понимать откуда всё началось. Будет много про работу с датасетами.

И вообще статья получилась какой-то неприлично большой.

После того как мы разобрались с парсингом Wildberries, логично двигаться дальше и освоить Ozon. Но здесь нас ждёт сюрприз. Ozon гораздо сложнее парсить из-за динамической загрузки контента и более строгих политик автоматизированного доступа.

В этой статье мы разберём, почему для Ozon нужен браузерный парсинг, как использовать Playwright для успешного парсинга и как обернём решение в Telegram-бота, который по запросу пользователя парсит товары и отправляет CSV-файл.