Python *

С развитием доступности LLM и повышением их «разумности», люди всё чаще используют их для своих мини‑проектов. Ведь намного проще сформулировать задачу модели в окне чата и получить если не сразу работающий код, то первое‑второе приближение к нему..

Термин «вайб‑кодинг» в среде пользователей, хоть немного погруженных в тему ИИ, уже не нужно расшифровывать и пояснять. Кажется, людей, не использующих LLM для программирования становится все меньше и меньше.

В 2024 году мы выпустили пост We Hacked Google A.I. for $50,000, в котором говорилось, как наша группа в составе Рони «Lupin» Карта (это я), Джозефа «rez0» Тэкера и Джастина «Rhynorater» Гарднера поехала в 2023 году в Лас-Вегас, чтобы искать уязвимости Gemini на проводимом Google мероприятии LLM bugSWAT. В этом году мы повторили нашу поездку…

Разработка отказоустойчивых систем представляет собой важнейшую компетенцию для инженеров, занятых созданием распределённых и масштабируемых приложений. Под отказоустойчивостью понимается способность системы сохранять работоспособность в условиях сбоев отдельных компонентов или недоступности внешних сервисов. В данной статье рассматриваются практики обеспечения устойчивости на уровне программного кода, в частности в контексте серверных приложений, реализованных на языках Python и Java.

Особое внимание уделяется методам повышения надёжности при временных сбоях, включая: повторные попытки выполнения операций с экспоненциальной задержкой (exponential backoff), использование шаблона circuit breaker, механизмы плавной деградации функциональности (graceful degradation), задание таймаутов, реализация идемпотентности, ограничение одновременных вызовов (bulkhead isolation), а также внедрение систем мониторинга и алертинга. Приводимые примеры охватывают типовые сценарии — обращение к внешним API, взаимодействие с базами данных и выполнение фоновых задач.

Привет, Хабр!

Сегодня в коротком формате разберемся с тем, что же творится внутри CPython, когда функции вызывают друг друга: sys._getframe, f_back, f_globals, f_locals, а также создадим свои декораторы.

Энергосбережение в программировании — тема, которую часто обходит стороной, пока ноутбук не сядет посреди важной видеоконференции. В этой статье разбираемся, как писать код, который не только работает, но и делает это энергоэффективно. Много примеров, немного философии и максимум пользы.

В этой статье разберём процесс написания API автотестов на Python, используя современные best practices. Кроме того, мы настроим их запуск в CI/CD с помощью GitHub Actions и сформируем Allure-отчёт с историей запусков. Цель статьи — не только показать, как писать качественные API автотесты, но и научить запускать их в CI/CD, получая удобные отчёты о результатах.

Снова приветствую вас на ежемесячном дайджесте! Цель - разобраться, чем жил Хабр в марте 2025: какие темы вызвали жаркие споры, а какие прошли незамеченными.

В прошлом месяце в комментариях прозвучала резкая критика: мол, топ статей превратился в «инфоцыганщину»: мотивацию, лёгкий заработок и истории успеха, вытесняющие глубокий технический контент. В этом выпуске мы не просто изучим статистику популярности, но и проверим, сохраняется ли тренд, а также разберём, какие статьи вызвали самый живой отклик - как восторженный, так и скептический.

Впереди - методология отбора, топ марта, анализ авторов и специальный раздел, где обсудим критику и её обоснованность.

💻 Применение Nginx для балансировки нагрузки LLM чат сессий

В сети много примеров подключения LLM модели к Telegram-боту, но при большом числе пользователей нет руководств по распределению нагрузки между процессами — все туториалы предлагают монолит с одной репликой. Эта статья объясняет, как балансировать нагрузку бота для тысяч пользователей, в том числе, после подключения model context protocol для интеграций

Однопоточные приложения на Python ограничены в производительности: они выполняют задачи последовательно и не используют преимущества многоядерных процессоров. Кроме того, такие программы не справляются с обработкой множества операций одновременно, особенно если речь идет о задачах, связанных с вводом-выводом, например сетевыми запросами или чтением файлов.

Производительность можно значительно улучшить, внедрив в код параллельные вычисления, конкурентность или асинхронное программирование. Для этого Python предлагает такие инструменты, как multiprocessing, threading и asyncio.

Если вы инженер-сметчик, то наверняка знаете, что такое ежедневная работа с огромными таблицами и бесконечными спецификациями. Кто-то, возможно, уже смирился с монотонностью, а кто-то разработал свои лайфхаки для ускорения обработки данных. Но сегодня расскажем о новом подходе, который помог нам упростить процесс составления сметы на монтаж системы вентиляции.

С чего все начиналось: с типичного дня сметчика

Однажды мне поставили задачу — подготовить сметы для нового объекта, включая раздел вентиляции. Как многие сметчики знают, вентиляция — это один из самых трудоемких разделов.

Недавно выстрелила китайская нейросеть DeepSeek, сегодня разберёмся как работать с её API, как оплачивать из РФ и есть ли какие-то сложности.

Я написал BrainBox — local-first сервис поддержки open-source ИИ-систем для генерации изображений, распознавания объектов на снимках, озвучки, распознавания текстов, транскрибирования аудиозаписей и других целей. Эти системы запускаются за фасадом веб-сервера, который устанавливает их и затем принимает и выполняет задачи в едином для всех систем формате. Задачи можно ставить из любого языка программирования с помощью отправки веб-запросов на сервер, а для Python дополнительно разработан удобный API. Проект доступен на pypi https://pypi.org/project/kaia-brainbox/ с подробной документацией и инструкцией на английском языке. Я надеюсь, что BrainBox поможет тем, кто хочет сделать небольшой проект с использованием ИИ, но не хочет разбираться в питоне и торче, или просто не знает, с чего начать.

Когда я начал свой путь в парсинге, мне в голову сразу пришла идея написать клиент для удобного взаимодейстия со школьным дневником. В последствии я решил оформить его в виде Telegram-бота.

...

Ориентируются ли собаки по компасу, когда делают свои грязные дела? Оказывается — да! Если вам интересно, как можно это подтвердить в домашних условиях, используя компас, Байесовскую статистику и собаку (собака не включена), то добро пожаловать под кат. 

Как экономить до 90% оперативной памяти при загрузке pandas DataFrame из базы данных?

Сравним различные способы выгрузки данных и найдем метод для снижения потребления оперативной памяти.

Всем привет! Меня зовут Мельников Виктор, я работаю Junior Data Scientist в хабе Розничного Бизнеса Департамента Продвинутой Аналитики в Альфа-Банке. В этой статье я расскажу про AUF – Open Source библиотеку Альфа-Банка. 

Её главная задача — автоматическое решение задач uplift-моделирования.

Позволяет ускорять разработку в десятки раз и убирает рутину, избавляя от привычного fit-predict. Приятным бонусом идёт полный отчёт по качеству модели, понятный как DS, так и бизнесу.

Дисклеймер: эта статья не про uplift-моделирование, а про библиотеку, которая решает задачу uplift-моделирования. Если хотите почитать про общую постановку задачи, посмотреть на математику, лежащую в основе uplift, в конце статьи оставил раздел с ссылками на полезные материалы.

Ранее я уже делал статью про запуск в пару кликов моделей Stable Diffusion в Google Colab с помощью Fooocus (способ актуальный), сегодня мы проделаем похожее с моделью FLUX 1 Dev, но без web интерфейса.

Привет, Хабр! Хочу поделиться своим опытом создания Telegram-бота для текстовых квестов при помощи ИИ. Если вы любите текстовые квесты, писать ботов или просто интересуетесь GPT, то этот материал для вас.

Ссылка на репозиторий с исходным кодом: questTg.