Python *

Привет, чемпионы! Давайте начистоту. Вы уже перепробовали все: и промпты в кавычках, и уговоры на английском, и даже шептали запросы своему GPU. Результат? Очередная вывеска с текстом, напоминающим древние руны, переведенные через пять языков. Знакомо? Это наша общая, фундаментальная боль, и сегодня мы не будем ее заливать кофеином и надеждой. Мы возьмем ее, положим на операционный стол и проведем полную анатомическую диссекцию.

Когда я только начинал изучать Python, я впервые столкнулся с дескрипторами. Глядя на примеры с кодом, я никак не мог понять, зачем это вообще нужно, и как я могу использовать это для решения моих задач. В общем, при первом знакомстве дескрипторы показались мне странной вещью, без знания которой вполне можно обойтись. Несколько месяцев назад, я вернулся к теме дескрипторов и полностью изменил свое мнение. И вот почему.

Привет, Хабр! Возможно, вы знаете меня по дайджестам проекта far2l, но сегодня хочу поделиться кое-чем другим. Это небольшая и очень полезная утилита и формат файлов для неё, которые родились из моей повседневной работы с AI-ассистентами (в том числе в процессе работы над тем же фаром). Штука получилась настолько удобной, что я решил поделиться ей с сообществом. Поехали!

На одном из проектов, мне требовалось постоянно собирать рутинно данные у удаленных клиентов, касательно их интернет-подключения и доступности серверов AWS. Я задумался написать простой скрипт, который сможет запустить каждый и отправить в техническую поддержку AWS, не отвлекая меня от важного безделья в поисках постоянной работы.

Это полный Python-скрипт для диагностики вашей сети. Программа собирает ключевые системные и сетевые метрики (IP-адреса, MAC-адрес, скорость загрузки/выгрузки, ping до шлюза и Интернета, а также потери пакетов) и сохраняет отчет в текстовый файл. В скрипте я конечно убрал внутренние ip адреса AWS и сменил на наш любимый ya.

Когда я писал диссертацию по физической химии, этого инструмента мне очень не хватало. Намучившись с Origin, Excel, Matplotlib и Python в голове появился список того функционала, который хотелось бы иметь для анализа зависимостей количества различных химических соединений от температуры.

В этой статье показан простой способ создания собственного класса линейной регрессии с использованием стохастического градиентного спуска. Будет представлен легкий и понятный код с реализацией основных методов: fit, predict и score. Статья будет полезна тем, кто хочет вкратце разобраться, как работает класс LinearRegression из библиотеки sklearn. Также материал подходит для участников курса программирования "Школа 21".

От чат-ботов к цифровым близнецам, от промптов к протоколам — что ждет нас через 12 месяцев, и почему ваша ментальная модель ИИ безнадежно устарела.

2025-й был годом хайпа. Мы все научились писать промпты, восхищались Sora, DeepSeek, Chat GPT-5 и спорили, отнимет ли ИИ наши работы. 2026-й будет годом, когда хайп умрет, а на смену ему придет суровая, неудобная и стремительная реальность.

Забудьте про ИИ как про инструмент. В 2026-м ИИ окажется средой. Воздухом, которым дышит цифровой мир. И мы все в ней — не операторы, а обитатели, вынужденные вырабатывать новые инстинкты выживания. Я называю это эрой «Цифрового Шизофреника» — состояния, когда грань между человеческим и искусственным интеллектом настолько истончится, что наш мозг будет постоянно метаться между мирами.

Тезис: К концу 2026 года мы столкнемся не с одной, а с тремя взаимосвязанными революциями, которые перевернут все: от кода до культуры.

runo — ассистент для репозиториев, который позволяет забыть о проблемах с настройкой локальной среды разработки и переключаться между репозиториями быстро и безболезненно. Больше не надо запоминать что, где и как можно/нужно запускать и что перед этим требуется сделать — обо всём позаботится ассистент.

Привет, Хабр! Я Катя Саяпина, менеджер продукта МТС Exolve. В прошлом посте я рассказывала, как подключить второй фактор аутентификации через звонок робота, который диктует код. А еще — как реализовать рабочее решение на Django с использованием API МТС Exolve на примере сайта бронирования.

Сегодня продолжим тему. Покажу, как это решение можно масштабировать и оптимизировать: уменьшить затраты за счет сохранения аудиокодов, повысить надежность доставки с помощью fallback-канала по SMS, автоматически подобрать голос и язык диктовки.

Гой еси, Хабр!

Звать меня Артем Клещев, я технический писатель в СберТехе. Работа моя — складывать сказания да инструкции для достославного продукта Platform V DropApp, что как царство-государство Kubernetes да с верной свитой операторов.

Хоть и славно наше царство, а и есть в нем работа рутинная, не богатырская. Расскажу в статье, как решился я победить ту рутину с помощью ИИ и выковать себе меч-кладенец в виде приложения на Python. Коллегам-техническим писателем и всем, у кого, как и у меня, нет опыта разработки, но есть желание автоматизировать работу, добро пожаловать под кат.

Привет, Хабр! На связи KozhinDev и ml-разработчик Приходько Александр. Это вторая статья в цикле публикаций по теме борьбы с дисбалансом классов в машинном обучении. В предыдущей статье мы рассмотрели актуальность данной проблемы и сравнили методы борьбы без внесения изменений в данные: балансировка весов классов и изменение порога принятия решения моделью. В данной части будем тестировать балансировку данных методом undersampling из библиотеки imblearn.

Вторая часть серии статей "Лучшее время для соло предпринимательства". Описание процесса интеграции платежной системы Paddle с точки зрения юзер-сценариев.

Обработка и анализ временных последовательностей (временных рядов) достаточно часто встречающаяся задача. Обычно она решается с помощью идентичных подходов и методов. Однако когда анализ временного ряда предполагает выражение каждого последующего элемента через предыдущие, возникают проблемы с эффективностью реализации такого анализа. Это особенно актуально в контексте больших данных.

В данной статье я продемонстрирую подход к анализу и вычислению рекуррентных соотношений. В качестве примера будет представлена реализация на базе Apache Spark и Python метода экспоненциальной скользящей средней с использованием DataFrame API. Мы рассмотрим метод агрегации данных, совместимый со Spark Connect, который был добавлен в версию 3.1 (для Scala - начиная с версии фреймворка 3.0), а именно – функцию aggregate.

Я PHP-разработчик с восьмилетним коммерческим опытом. Долгое время я не видел смысла в микросервисах — пока не перешёл на Python и не столкнулся с его архитектурными особенностями.

Мы наконец решили задачу омографов. Конечно, с рядом оговорок, куда без них. Получилось пресловутое приключение на 20 минут.

Несмотря на кажущуюся простоту (задача по сути является бинарной классификацией, число кейсов с тремя валидными вариантами ничтожно мало), задача является просто кладезем различных "мин замедленного действия" и типичных граблей в сфере машинного обучения. Да, задачу "ёфикации" (расстановка буквы ё там, где люди её поленились поставить) мы считаем частным случаем задачи простановки ударений и омографов.

Также мы опубликовали наше продуктовое решение для простановки ударений (в омографах в том числе) в рамках репозитория silero-stress и также напрямую через pypi. В ближайшее время добавим эту модель и обновим наши публичные модели синтеза и раскатим более мощную "большую" (тоже маленькую по современным меркам) версию модели в приватные сервисы и для клиентов. Также мы опубликовали бенчмарки качества и скорости публичных академических решений … и там всё очень неоднозначно.

Наливайте себе чай, садитесь поудобнее. Мы постараемся описать наш путь длиной в вечность без лишних подробностей.

В этом уроке мы делаем нашего бота умнее и организованнее. Сначала наводим порядок в коде: разбираемся, что такое Роутеры, и выносим всю логику в отдельные файлы, как это делают профессионалы. Затем учим бота реагировать не только на текст, но и на фото и стикеры, используя мощные фильтры aiogram.

В ноябре 2024 года я написал пост «Действительно ли Python такой медленный?», в котором протестировал множество версий Python и отметил стабильный прогресс производительности языка.

Сегодня девятое октября 2025 года, прошла всего пара дней после официального релиза Python 3.14. Давайте снова запустим бенчмарки, чтобы проверить, насколько быстра новая версия Python!

Примечание: если вам неинтересны таблицы и графики и вы хотите просто прочитать мои выводы, сразу переходите к концу статьи.

Привет! Меня зовут Стас, я занимаюсь R&D в компании ROGII.

Я пришёл в ROGII после нескольких лет работы «в поле» — от тундры Уренгойских месторождений до Сахалина. Там я понял, что буровые данные живут в хаосе: у каждого вендора — свой формат, у каждой скважины — свой стиль отчёта.
Когда я оказался в компании, которая консолидирует буровые данные в облаке, задача встала ребром: нужно научить машину понимать суточные рапорты так же, как это делает инженер.

Мы собрали 507 PDF‑файлов (всего 14 678 страниц) и выделили 23 типа отчётов по признаку компании и структуры.
Но традиционные подходы: ручной ввод, регулярки, rule‑based и классический NLP — оказались или неэффективными, или нежизнеспособными.
Тогда я обратился к LLM.

Всем привет!

Недавно мы с приятелем обсуждали, как устроены рабочие процессы в бигтех-компаниях и какую роль в них уже играет ИИ. Речь в основном шла о зарубежных компаниях — у него там есть знакомые, которые делились опытом изнутри. Один из самых любопытных моментов — использование искусственного интеллекта для предварительного код-ревью в Pull Request: прежде чем коллеги возьмутся проверять изменения, PR уже анализирует ИИ и указывает на потенциальные проблемы.

Эта идея меня зацепила, и я решил изучить, какие готовые решения уже существуют (кроме встроенного в GitHub Copilot). Из более-менее крупных нашёл только PR Agent. Я протестировал его, но по ряду причин он мне не подошёл: хотелось больше гибкости, настройки под свои нужды и возможности запускать всё самостоятельно, без передачи кода сторонним сервисам.

Так родился проект ReVu — self-hosted инструмент для автоматического код-ревью в Pull Request с помощью ИИ. Он универсален, легко кастомизируется и не требует доверять исходный код внешним платформам.

Если вам интересны подобные материалы и проекты, подписывайтесь на Telegram-канал «Код на салфетке» — там я делюсь гайдами для новичков, историями разработки и полезными инструментами.

Просто оставлю свой скрипт дампа пакетов composer тут. Адаптируйте под свои нужны.

Применял для резервного копирования пакетов, из-за нестабильной работы интернета при получении данных с зарубежных сервисов из-за кривых фильтров РосКомНадзора (РКН).