Python *

Привет! Мы Дима и Илья, работаем в команде ТМА-разработки Doubletapp и расскажем, как создать Telegram Mini App на стеке React + Python.

Telegram Mini Apps — это мощный инструмент, который позволяет создавать интерактивные веб-приложения, работающие прямо внутри мессенджера. Они идеально подходят для игр, маркетплейсов, сервисов бронирования и многого другого.

В этом туториале мы разберем процесс создания Mini App:

• настроим проект
• создадим фронтенд на React с поддержкой Telegram SDK
• реализуем бэкенд на Python (Django)
• свяжем все компоненты и развернем приложение.

Мой первый AI агент: я пью чай, а Мила ищет вакансии (ожидания vs реальность)

Волна хайпа ИИ агентов докатилась до меня в марте 2025. К тому времени я 7 месяцев общалась с ChatGPT и месяц учила Python и Machine Learning. Я была занята созданием собственной нейронной сети, тестированием моделей и еще имела опыт построения простого Телеграм-бота. Иными словами, загружена под завязку, когда со всех сторон стали доносится истории про то, как «ИИ агент создал сайт за 2 часа». Не выдержав этого натиска, я решила разобраться и построить своего агента. И вот что из этого вышло.

SSTV (slow-scan television) — телевидение с медленной разверткой, узкополосный формат передачи данных, позволяющий передавать изображения через эфир. В этой статье будут рассмотрены подробности кодирования, декодирования SSTV-сигнала.

Статья может быть интересна радиолюбителям, желающим познакомиться с новым форматом связи, а также тем, кто хочет в подробностях понять как же работает эта технология.

Статья для новичков про использование Qt на языке Python используя официальную библиотеку-привязку PySide6. Ознакомление с созданием графических приложений на языке Python.

Всем привет! Хочу поделиться результатами своего многолетнего исследования и разработки прибора для динамической балансировки в собственных опорах. Эта работа началась в 2015 году, когда передо мной встала задача балансировки промышленного вентилятора. На предприятии, где я работал, отсутствовали необходимые компетенции, поэтому пришлось осваивать новую для себя область — вибродиагностику.

Началось всё с того, что я задумался о возможности создания собственного прибора для балансировки. Как оказалось, это задача не из лёгких. Она потребовала глубокого погружения в такие области, как микроконтроллеры, цифровая обработка сигналов (ЦОС), программирование, разработка печатных плат, компоновка корпуса и многое другое.

В этом увлекательном путешествии мне помогал мой друг Павел, который разделил со мной идею создания балансировочного устройства. Мы работали над проектом вместе, и это позволило нам добиться значительных успехов.

Принцип балансировки, как мне показалось, довольно прост: необходимо измерить частоту вращения вала, амплитуду и фазу дисбаланса. Однако на практике это оказалось гораздо сложнее, чем я предполагал.

Для начала рассмотрим основные определения, которые будут использоваться в дальнейшем:

Дисбаланс — состояние ротора, при котором в результате действия центробежных сил на его подшипники оказывается силовое или кинематическое воздействие.

Балансировка — процедура, в ходе которой проводится оценка распределения масс ротора и, при необходимости, их корректировка для минимизации дисбаланса и вибрации.

Привет, Хабр! Сегодня я хочу рассказать о своём проекте — «Game Engine 3», программной оболочке для создания двумерных игр и приложений.

Game Engine 3 — это инструмент для создания 2D‑игр с физикой и анимацией. С открытым исходным кодом, интуитивным редактором визуального программирования на основе нодов и возможностями работы с графикой, физикой и анимацией, он подходит как для новичков, так и для профессионалов. В этой статье разберем, что делает эту оболочку уникальной.

24 мая в рамках Positive Hack Days по традиции состоится Python Day, который мы проведем совместно с сообществом MoscowPython. В программе конференции шесть докладов, три битвы технологий и круглый стол, посвященный Innersource. Их анонсами мы и хотели бы поделиться в нашем блоге. В этом посте мы расскажем о шести докладах — продолжение последует позднее. К каждому анонсу прилагается комментарий участника программного комитета. Итак, начнем. 

В мире данных и аналитики, где каждый день генерируются огромные объемы информации, создание единой платформы для работы с данными становится неотъемлемой частью успешной стратегии бизнеса. Мы команда РСХБ.Цифра, в которой я, Кристина Проскурина, руковожу управлением бизнес-анализа данных,  а Алексей Кошевой, руководитель отдела развития витрин данных «РСХБ-Интех», руководит разработкой аналитической отчетности и платформы по исследованию данных. В этой статье мы расскажем, как наша команда разработала единую песочницу для аналитиков, которая объединила все инструменты и ресурсы в одном месте, обеспечивая эффективность, удобство и возможность совместной работы.

Логирование является одним из ключевых и важнейших элементов разработки и эксплуатации приложений. Умение правильно вести журнал логов — ключ к эффективной отладке и мониторингу приложений. Оно дает ценную информацию всей цепочке заинтересованных лиц: от разработчиков и системных администраторов до руководителей бизнеса.

В статье рассмотрен де-факто стандарт логирования — модуль logging в Python. Я дам общие рекомендации по его настройке и опишу практики применения модуля, подходящие для большинства случаев.

Привет, Хабр! Вот когда каждый грамм действительно имеет значение: если вам нужно спрогнозировать вес птицы перед продажей, чтобы экономить на кормах и оптимизировать производство. Меня зовут Михаил Чирков, я data scientist в R-Style Softlab и сегодня хочу поделиться с вами кейсом прогнозирования с помощью XGBoost, этот проект мы делали в рамках внедрения BI-системы для птицефабрики. 

Представьте типичную ситуацию: вы написали отличный кусок кода. У вас есть десяток функций, которые делают полезную работу — например, ходят в стороннее API, парсят данные и аккуратно складывают их в базу. Код читаемый, лаконичный, всё работает как часы.

И тут приходит тимлид (или заказчик) и говорит: «Слушай, а давай-ка мы будем замерять время выполнения каждой функции и писать это в логи. Ну, чтобы отлавливать тормоза на проде».

Что делает разработчик, который не знает про декораторы?

Привет, Хабр! Эта задача выглядит как разминка для разогрева: найти максимальное произведение двух чисел в массиве. Но именно с неё началось моё знакомство с алгоритмической культурой — на первом же собеседовании я убедился, что «работает» и «работает эффективно» — разные вещи. В статье — три решения: от интуитивного до элегантного, их сравнение и главный вывод: даже простые задачи учат нас думать.

Выбор фреймворка для глубокого обучения — это стратегическое решение, влияющее на скорость разработки, стоимость и масштабируемость. Правило «PyTorch — для исследований, TensorFlow — для продакшена» больше не работает. К 2026 году оба фреймворка активно заимствуют лучшее друг у друга: PyTorch наращивает промышленные возможности (TorchServe, ExecuTorch), а TensorFlow с Keras 3 становится гибче для исследований.

Согласно опросу Stack Overflow Developer Survey 2024, PyTorch (10,6%) и TensorFlow (10,1%) находились примерно на одной отметке по частоте использования у разработчиков, а в исследовательских и AI-first-компаниях уверенно лидирует PyTorch. Но есть нюансы.

Какая структура данных стоит за list? Как быстро отрабатывает операция append? Эти вопросы часто задают на собеседованиях, и чтобы на них отвечать, нужно понимать, как список работает под капотом. В этой статье разберём, как же устроен список в питоне, копнём на уровень CPython и позапускаем код. После прочтения вы будете знать о списках больше, чем ваши коллеги.

В прошлой своей статье я открыл для себя интересную, но неприглядную истину — что рынок это то место, где можно зарабатывать даже не зная будущего. Не угадывая направление — пойдёт вверх или вниз, не изображая из себя Вангу, а лишь правильно работая с вероятностями и размерами позиции. Если вы подбрасываете монетку и ставите 100% на орла — вы банкрот при первом же выпадении решки. Но если вы дробите капитал по формуле Келли или используете ребалансировку, вы можете зарабатывать даже при череде неудач.

В прошлой статье по советам Дмитрия Шалаева я рассматривал математический трюк когда на сгенерированных котировках при убыточном активе капитал рос, а стратегия купил и держишь медленно обнуляла виртуальный счёт.

В комментариях многие справедливо написали что теория — это хорошо, но реальный рынок — это совершенно другое. Что там существует комиссии, проскальзывания, разные режимы торгов, человеческая психология и главное — что я буду делать сам без математика в напарниках? 

Так вот, я решил принять этот вызов и самостоятельно, без Дмитрия Шалаева разобраться как похожая стратегия может вести себя на акциях Московской биржи.

Про биржу часто пишут что это казино, но в данном случае я не буду ставить на красное или чёрное, а буду пытаться зарабатывать на самом факте вращения колеса рулетки: на волатильности, обороте и вероятности — то есть буду вести себя как казино, а не как игрок. Казино не знает, кто выиграет следующую раздачу, но оно знает, что в конце дня будет в плюсе.

Зачем двигать ползунки мышкой, если вы знаете Python? В статье разбираем Manim — библиотеку, с помощью которой создаются видео на канале 3Blue1Brown. Установка, отличие версий, рендеринг LaTeX-формул и код для вашей первой процедурной анимации. Превращаем скрипты в MP4 без единого кейфрейма.

Привет! Меня зовут Алексей Сидоров, я Python-разработчик в команде краткосрочной аренды в Домклик. В этой статье разберём, как и зачем проверять код миграций схемы БД и как написать свой линтер.

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! 

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.

Python часто начинают осваивать с простых скриптов и функций. Пока задачи простые, этого достаточно. Но когда в коде появляются сущности, например, пользователи, книги или машины, взаимодействие с ними строится по другим принципам. 

Для этого в Python используют классы. С их помощью описывают, какие данные есть у таких сущностей (объектов) и что с ними можно делать. Это и есть объектно-ориентированный подход — программа строится вокруг объектов и их взаимодействия.

В этой статье мы разберём основы работы с классами и объектами в Python: как они устроены, как их использовать и какие концепции вокруг них стоит знать, даже если вы пока не планируете углубляться в архитектуру.