Python *

Два часа потерял из-за того, что не написал один хендлер

Делал платежи в Telegram-боте. Нативные, через sendInvoice и ЮKassa.

Всё настроил: токен от BotFather получил, инвойс отправляется, кнопка оплаты появляется. Пользователь нажимает - и платёж падает с ошибкой. Молча. Без подробностей.

Payment failed

И всё. Telegram не говорит что именно не так.

Полез гуглить. Первая мысль - provider_token неверный. Проверил три раза, скопировал заново. Нет, токен правильный.

Потом решил что проблема в суммах - они передаются в копейках, не в рублях. 500 рублей = 50000. Перепроверил, у меня было правильно.

Потом подумал на webhook - может HTTPS не настроен как надо. Потратил минут сорок на проверку сертификата, перенастройку ngrok. Всё работает, но платежи всё равно падают.

Уже хотел идти спать, случайно наткнулся на строчку в документации:

Your bot must reply to this query in 10 seconds

Это про pre_checkout_query. Когда пользователь нажимает «Оплатить» - Telegram сначала отправляет боту запрос на подтверждение. Бот должен ответить в течение 10 секунд. Если не ответил - платёж автоматически отклоняется.

У меня хендлера для этого не было вообще. Бот просто молчал.

Добавил три строки:

python

@dp.pre_checkout_query()
async def pre_checkout(query: types.PreCheckoutQuery):
    await query.answer(ok=True)

Платёж прошёл с первого раза.

Два часа отладки из-за трёх строк кода которые я не написал.

Если кто-то тоже делает платежи в Telegram-боте и получает молчаливый отказ - проверьте pre_checkout_query первым делом, до всего остального.

В дополнение к посту по albu-mcp

В доке Albumentations появился отдельный раздел про мой AlbumentationsX MCP - https://albumentations.ai/docs/integrations/mcp/

Теперь есть официальный integration guide, где показано, как ты можешь подключить MCP-сервер к AI-assistant’у и использовать его для нормального HITL workflow вокруг CV-аугментаций: подобрать pipeline, провалидировать его, отрендерить локальные previews, сравнить baseline и candidate, дать feedback вроде too_noisy:high и экспортировать финальный pipeline.

Приятно видеть, что проект стал частью экосистемной документации Albumentations. 🙂

AlbumentationsX MCP это конечно же не замена Python API, а assistant-facing review layer для тех случаев, когда ты хочешь быстрее и безопаснее работать с augmentation pipelines.

Представлен открытый проект Ghostprovider — терминальный инструмент для быстрого запуска GitHub‑проектов у себя на localhost.

Принцип работы проекта: предоставляется ссылка на репозиторий, а инструмент сам анализирует проект: ищет Dockerfile, docker‑compose, package.json, requirements.txt, Go/Rust/Python/Node‑признаки, определяет тип приложения и пытается развернуть его в Docker. После запуска показывает локальный URL, контейнеры, логи и дает управлять сервисами прямо из TUI: старт, стоп, рестарт, удаление. По сути это автоматизированная оболочка над git clone, docker build, docker run и docker compose up, только с автоанализом проекта и удобным интерфейсом в терминале.

Важно: инструмент реально запускает код из чужих репозиториев, поэтому случайные проекты лучше гонять в VM/песочнице и внимательно смотреть Dockerfile/docker‑compose перед запуском. Сам Ghostprovider выглядит прозрачным, но риск всегда в том, что именно вы через него запускаете.

Как я перестал бояться опенсорсить свои поделки

для тех, кто пишет код в VS Code, не помнит наизусть флаги git filter-repo и считает, что IDE — нормально. Если ты из лагеря «настоящие программисты сидят в vim и пишут всё в Makefile» — просто пролистай

git-private2public как .gitignore, но чтобы сделать зеркало приватного репо одной git push.

Что это

CLI-тулза. Держит два репо в синхроне: приватный (ваш рабочий бардак) и публичный (чистая версия). При пуше автоматически вычищает секреты и обновляет публичный mirror.

Конфиг — папка .gitpublic/, как .gitignore. По одной маске на строку, без YAML.

.gitpublic/
  config      — source / target / push
  ignore      — что НЕ публиковать
  replace     — что заменить (==> без кавычек)
  scan        — что не должно попасть, иначе падаем
  allow       — но конкретно эти можно пропускать в пуш,  

Файла нет → настройки нет. Просто.

Автопуш через git hook

pip install git-private2public
cd ~/my-private-repo
git-private2public init

init создаёт пять пустых файлов с закомментированными примерами. Дальше правите то, что нужно:

Easy — только ignore:

.env
secrets/
*.key
credentials.json

Medium — добавляете replace:

10.0.0.5          ==> 203.0.113.5
real-token-here   ==> ***

Hard — добавляете scan (защита от факапов):

# scan
regex:github_pat_[A-Za-z0-9_]{30,}
regex:192\.168\.

Если в коде найдётся паттерн из scan — publish падает, ничего не пушится.

git-private2public scan      # dry-run
git-private2public publish   # реальный пуш

Автопуш через git hook

Это та фича, ради которой я и начал. Никакого CI, никаких GitHub Actions.

git-private2public hook enable

Ставит pre-push хук. Теперь обычный git push — отправляет в приватный репо и автоматически чистит-пушит в публичный mirror.

git-private2public hook status    # проверить
git-private2public hook disable   # выключить

Работает офлайн, на любом хостинге.

Почему не git filter-repo или BFG

Я ими пользовался. Они мощнее, но мне нужны были четыре вещи в одной тулзе:

Не нашёл — написал.

Установка (ещё раз, коротко)

pip install git-private2public

Если pip не вариант — single-file: скачал git_private2public.py, chmod +x, готово (нужны git-filter-repo и pyyaml).

Ссылки

• Репо: https://github.com/megamen32/git-private2public

• MIT, форкайте, шлите PR

• README на русском: README.ru.md

TL;DR

pip install git-private2public → init → редактируешь .gitpublic/ignore → publish. Если хочешь автопуш — hook enable.git push. Всё.

Представлен открытый сервис Aliens Eye, который ищет всевозможную информацию в соцсетях, на сайтах и других ресурсах, предоставляя полный отчёт:

• 840 различных OSINT-инструментов для анализа сайтов, соцсетей, других ресурсов, хостингов, доменов и даже физических устройства;

• все сервисы работают по одному клику. При этом интерфейс интуитивно понятен;

• отчёты предоставляет в JSON, CSV, HTML и Markdown форматах;

• без ограничений, без дополнительных установок.

Представлен открытый проект ИИ‑студии для видеомонтажа OpenMontage — комбайн из ИИ‑агентов для полноценного выпуска видеороликов. Проект помогает превратить доступ к Claude Code, Cursor, Copilot, Windsurf или Codex в киностудию:

• агенты берут на себя всё — от исследований и сценария до генерации видео, монтажа и озвучивания;

• 12 пайплайнов под любой тип контента — трейлеры, анимации, реклама, туториалы и так далее;

• 500 скиллов — генерация видео, аудио, музыки и картинок;

• умеет работает с лучшими генераторами — Kling, Runway, FLUX, ElevenLabs и Suno.

5 граблей, на которых умирают торговые боты

Большинство торговых ботов умирают не потому, что стратегия оказалась неверной. Они умирают потому, что бэктест втихую прочитал завтрашнюю свечу. Потому что процесс упал посреди исполнения ордера и открыл позицию дважды. Потому что биржа отвергла ордер, а бот продолжил торговать призрак.

Стратегия - никогда не была сложной частью. Сложной частью была инфраструктура.

«Это работало в бэктесте» ничего не значит, если в live крутится другой код

Стандартный путь продакшенизации стратегии - это её переписывание: исследовательский ноутбук превращается во вторую, собранную руками боевую систему со своей логикой ордеров, своими багами, своим расхождением. Теперь у вас две стратегии, которые выглядят одинаково, а ведут себя по-разному ровно тогда, когда это важнее всего. Например, на момент бектеста все свечи уже закрыты, а в live текущая свеча всегда в статусе pending и её параметры меняются

Ошибка, которая открывает позицию дважды

Бот, обновляющий позицию в момент, когда процесс умирает - OOM, деплой, скачок питания, просыпается с испорченным состоянием: наполовину открытая позиция, неправильный cost basis, выход, который так и не зарегистрировался. Восстановление руками - это место, где утекают деньги.

Ордер, который биржа молча отвергла

Тихий убийца live-торговли: биржа отвергает, отваливается по таймауту или наливает частично - и внутреннее состояние вашего бота больше не совпадает с реальностью. Фикс из учебника - рукописный try/catch с откатом вокруг каждого ордера - это ровно тот код, который ломается на том краевом случае, который вы не предусмотрели.

Десять стратегий, один счёт, экспозиция 100%

Проверки риска по каждой стратегии в отдельности упускают очевидную портфельную истину: десять стратегий, каждая «рискует 10%», - это один счёт, рискующий всем. Открыть сразу 10 позиций не хватит капитала

Получение внешних данных через Crontab

Cron с парсингом внешних данных работает в другом процессе по системным часам - бесполезно в бэктесте, который проигрывает месяц за секунды. Так же как неполные свечи в live, на момент backtest база данных содержит больше записей, так как момент в прошлом уже завершен

Я сделал AlbumentationsX MCP — MCP-сервер для работы с аугментациями в computer vision.

Идея простая: когда ты собираешь augmentation pipeline, не хочется бесконечно вручную перебирать transforms, гадать с параметрами и проверять глазами десятки вариантов. Хотелось, чтобы MCP-host мог помочь: найти подходящие transforms, собрать консервативный baseline, провалидировать pipeline, отрендерить локальные previews, сравнить результаты, собрать feedback вроде too_noisy:high и экспортировать принятый вариант.

Проект работает поверх AlbumentationsX и не пытается делать магию вместо тебя. Он помогает быстрее пройти цикл: recommend → validate → preview → compare → adjust → export.

Особенно полезно, если ты делаешь classification, detection, segmentation, OCR или просто хочешь быстрее проверять качество аугментаций на локальных примерах.

Запуск:

uvx --from albumentationsx-mcp albumentationsx-mcp

Репозиторий: albu-mcp

Чеклист перед запуском торгового бота

Заперли физика, химика и экономиста,на необитаемом острове с банкой консервов.  Физик предлагает разбить её камнем, химик — нагреть на костре. Экономист говорит: «Предположим, у нас есть открывашка».

• Path-aware exits
  
  Плохо: PnL считается по close, ни одна сделка не закрыта по SL
  Хорошо: OHLC-реплей внутри свечи, intra-candle SL/TP
  

• Look-ahead bias
  
  Плохо: Ручной параметр времени, индикатор на всём массиве
  Хорошо: Ambient-контекст, данные только до текущего тика
  

• Комиссии + слиппедж + leverage
  
  Плохо: PnL по миду, без комиссий, +0.3% это минусовая статегия ниже комиссии
  Хорошо: На момент холда считается стоимость обслуживания leverage, fees
  

• Размер выборки
  
  Плохо: <30 сделок, Sharpe Ratio в космосе, tail-driven
  Хорошо: N/A вместо фейка при недостатке данных, гейты ≥10 сигналов / ≥14 дней
  

• Crash-recovery
  
  Плохо: Нет атомарной записи, рестарт с нуля
  Хорошо: Atomic writes, graceful shutdown
  

• Адаптер биржи
  
  Плохо: Не отправлял реальный ордер
  Хорошо: Если покупателя/продавца не нашлось, не закрываем позицию и в бд

Язык, с которым у ИИ плохо

В подкасте Радио-Т 1018 был интересный момент, что у ИИ сейчас гораздо меньше опенсорсных репозиториев и датасетов на Swift, чем условно на Python или Go. И поэтому, как Claude Code, так и Codex хреново пишут нативные iOS приложения. А ведь API языка обновляется, имеющиеся данные в нейронках устаревают с каждым WWDC.

Я как бэкендер с этой темой не сталкиваюсь. Стало интересно, как в Apple вайбкодят разрабы и влияет ли это как-то на темпы разработки по сравнению с конкурентами. Apple Intelligence пока пытались запустить для обычных потребителей, или когда анонсировали переход на Gemini-бэкенд, это повлияло как-то на пайплайн разработчиков? Есть ли у их моделей какой-то секретный проприетарный датасет, чтобы повысить качество работы с их экосистемой?

Мне короткий гуглеж выдал, что анонсировался Swift Assist в 2024, но в 2025 году от него отказались в пользу доступа к любым моделям с помощью API-ключей. То есть сама компания не может предоставить продакшн тулинг за счет доступа к самому большому в мире закрытому репозиторию Swift-кода. Получается, Apple со своей закрытой инфраструктурой не может оставаться верной своей концепции. В эпоху агентской разработки у компании не получается замыкать на своем решении инженеров, чтобы не уступать конкурентам.

Тут у меня котелок начал накидывать вопросы.

Apple ладно, а какое будущее у новых языков программирования? Будут ли авторы новых языков задаваться вопросом «как мой язык будут поддерживать нейросети?» Их популяризация будет целиком и полностью за счет опен-сорс коммьюнити теперь, пока остальные языки будут писать агенты? Сообщества сами генерят синтетические данные для языков программирования, чтобы локальные модели лучше умели в определенный скилл? Или может для языков будут сразу разрабатываться скиллы или MCP? Какую роль в адаптации к агентсткой разработке будут играть компилируемые языки со строгой типизацией по сравнению с нестрогими, скриптовыми языками? А поддержка нового языка агентами на сносном уровне, - это повод для флекса в презентации у компании?

В интересное время живем.

Извлекаем любые данные из документов - представлен открытый сервис Datalab (Hugging Face), который помогает «общаться» со всевозможными файлами и работает на уровне Gemini 3.5 Flash и опережает все открытые аналоги:

• Вытягивает структурированный и понятный JSON из PDF, изображений и других файлов.

• Обрабатывает десятки страниц за секунды. Нейронке можно скармливать даже огромные файлы.

• Сохраняет все поля оригинала.

Python Парсинг: большой гайд 2026 + топ 20 ошибок при парсинге

Это полноценный бесплатный практический курс от базы до production-подхода.

Внутри разбираются:

- как работает HTTP, HTML и DOM

- requests, BeautifulSoup, lxml

- CSS-селекторы и XPath

- работа с API, JSON и авторизацией

- динамические сайты через Playwright и Selenium

- асинхронный парсинг на aiohttp и asyncio

- Scrapy как промышленный фреймворк

- обход антибот-защит

- хранение, валидация и экспорт данных

- ретраи, логирование и обработка ошибок

- тестирование парсеров

- архитектура production-парсера

- типовые ошибки и антипаттерны

Можно понять базу, как получить страницу, извлечь данные, почистить, проверить, сохранить и сделать это так, чтобы проект не развалился через неделю.

Материал для тех, кто хочет прокачать Python-парсинг не на уровне игрушечных примеров, а ближе к реальным задачам.

https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main

#junior #python #парсинг

На Go непривычно после Python

На работе переводим сервисы на Go. Делюсь ощущениями от Go, как FastAPI-питонист:

• В Go классов нет, есть struct с полями.

• Внутри структур нет методов. Перечислили поля и все. Дальше функцию связываем отдельно со структурой сигнатурой вида funс (s *SomeStruct) Greet () string {}. С аргументами читается еще тяжелее.

• ООП нет, наследования нет. Связь между структурами через композицию.

• Ошибки нужно обрабатывать руками без try ... except с помощью if err != nil {...}.

• nil вместо None

• Эксепшнов нет. Функции возвращают ошибку как обычное значение: val, err := SomeFunc(). Хотя в Python я ответ из кортежей прям не люблю и избегаю, тут это база.

• Зато есть panic, которые по сути – необработанные эксепшны.

• Но на паники есть recover, который лечит последствия паники :)

• Комментарии через два слеша // comment

• Докстринги над сигнатурами, а не под.

• OpenaAPI для Swagger надо собирать самому без FastAPI. Напрочь забытый навык. Даже с либами вроде swaggo/swag делать это надо руками, с ошибками.

• Валидации полей нужно писать руками. Нет аналога Pydantic с батарейками.

• Строка в двойных кавычках "w" – строка. В одинарных 'w' – руна, другой тип данных, который принимает в себя только один символ. Писать слово или фразу в руну нельзя.

• А есть еще backtick ` ` для тегов структур. В них как раз могут задаваться правила валидаций в go-playground/validator:
type User struct {
Name string `validate:"required,min=2"`
}

• len у строк в байтах. Символ в кириллице = 2 байта. len строки на кириллице ~х2, непривычно. Нужно считать длину рунами в строках.

• Иинтерполяция делается через fmt.Printf(). В отличие от f-строк в Python требует в конце явного перевода строки с \n, иначе строки слипаются. 

• Вместо snake_case – lowerCamelCase для приватных идентификаторов пакета, а UpperCamelCase для экспортируемых.

• Первым аргументом в запускаемом приложении командой go run some-script.go неявно выступает путь до файла. Из-за этого появляются идиомы в циклах типо «начни со 2-го аргумента».

• Моржовый оператор a := "some" в Go это инициализация переменной с присваиванием. В Python это оператор в if ... else блоках, который инициализирует переменную только если сработало условие.

• Аргументы у методов – позиционные. DoSomething(first, second, last) против do_something(action=first, modifier=second, final_action=last) у Python. Python умеет в лаконичность, но тут Go в нее заставляет. У методов со сложными контрактами надо сигнатуру подсматривать.

Что в Go нравится:

Тут много наивного по неопытности :)

• Горутины – топ. Не нужно в голове держать асинхронный код, потоки, процессы, футуры, CPU-задачи, IO-задачи – на все горутины. А для передачи данных – каналы. Горутины весят 2-4 КБ против ОС-потока в 2-4 МБ памяти. Нет танцев с GIL. go func и начинаешь в конкурентность.

• Статическая типизация при сборке находит много ошибок без линтеров и mypy. Еще она заставляет явно писать типы данных в аргументах и ответах от функций. Код нагляднее.

• Вместо двоеточий  и отступов фигурные скобки. Я еще с NodeJS любил не капризное авто-форматирование.

• Go-скрипты собираются в бинарники. Для них не нужен установленный Python или JVM. Просто запускаем как обычный баш-скрипт через ./script

• Импортировать пакеты нужно целиком. Как в Python только метод импортировать нельзя. Обязательная лаконичность тут нравится. Импорты аккуратные, а в коде вызов их функций более явный.

• Код модулей удобно читать сверху вниз. Python – интерпретируемый. Все, что не объединено в класс, должно быть объявлено перед вызовом. Код приходится нередко читать снизу вверх. Go – компилируется, порядок кода неважен. Читать код по ходу пьесы проще.

• Стандартный пакет для тестирования go test все умеет из коробки. Аналог pytest как внешняя зависимость не нужен.

• Ради чего все это: перевод сервиса с Python на Go даже тупо с ИИ-агентом, по метрикам Prometheus (АБ 50/50 трафик) снизил время ответа и потребление CPU и IO-ресурсов в десятки раз.

Из-за последнего вас и спрашивают на Python-собесе «готов перейти на Go»? Бабки, с-ка, бабки.

По какому принципу посты минусуются?
Пишу пост, об образовательной платформе по AI, которую я сам собирал уже несколько месяцев, вкладываю в нее свои деньги. Абсолютно некоммерческая история. Предлагаю туда писать авторские статьи.
Пользуются уже в банках и университетах.
Мне в ответ прилетает, что это реклама от местных жителей. Как дела-то, ребят? Или вы переживаете, что свои цыганские курсы потом не продадите?

Агент Ануфрий v.1.0.0

Последний апдейт конструктора для создания собственных ассистентов на Python включил в себя оптимизацию токенов и скорости. Агент стал в 3 раза экономичнее.

Добавлена ленивая загрузка инструментов. Вместо отправки всех 24 встроенных инструментов сразу, агент получает 6 базовых, включая tool_use, через который доступны остальные 20.

Инструменты разбиты на категории. Каждая категория — одно определение в системной промпте, вместо отдельной схемы для каждого действия.

Системный промпт стал компактнее в 3 раза.

Кэширование cистемного промпта и определния инструментов в OpenAI/OpenRouter (90% скидка):

• добавлены заголовки для идентификации проекта в OpenRouter

• в OpenAI кэширование работает автоматически за счет стабильного системного промпта

Добавлено клиентское кэширование для локальных LLM (экономим немного времени CPU на пересоздании промпта).

Добавлено логирование токенов на каждой итерации для наглядности.

Результат оптимизации: экономия около 75% токенов на каждом запросе. Работать с API стало значительно дешевле, а на локальных LLM заметно комфортнее.

При этом архитектура проекта сохранила свою простоту и читаемость.

Репозиторий: github/AgentAnufry

Доброе утро всем!

С марта содержу, обновляю, собираю материалы от Стендфорда до Китая, перевожу...ai.arckep.ru. Ничего там не продаю и не покупаю. Ресурс бесплатный.

Я это к чему, делаю блок авторских статей:

Все также в образовательных целях. Если вы хорош в ai отдельно или в рамках вашей компании - welcome. Ссылку на вас можем разместить, контакты и тд.

Основные требования к материалу:

1. Образовательный

2. Полезный

3. Не менее 4000 символов

4. Чтобы можно было в любой ИИ закинуть и сказал чем этот материал конкретному человеку может быть полезен

5. Не должно быть маркетинговой обёртки

Если что, Агент Ануфрий работает на любых системах, он кроссплатформенный.

Прямо сейчас он пыхтит на Windows и за 0 руб./токен ломает сайт Пентагона, ведь запущен на локальной модели qwen3-14b на древнем железе.

Агент Ануфрий - это open source-конструктор для создания собственных ассистентов на Python. Базовый агент уже мультиплатформенный, с долговременной памятью, автоматизацией браузера через CDP/Playwright, трекером задач, и системой навыков.

Репозиторий: AgentAnufry

Гайд: запуск автономного агента Ануфрия на локальной модели с LM Studio на Linux

Агент Ануфрий - это open source-конструктор для создания собственных ассистентов на Python. Базовый агент уже мультиплатформенный, с долговременной памятью, автоматизацией браузера через CDP/Playwright, трекером задач, и системой навыков.

Репозиторий: AgentAnufry

Для быстрого запуска нам хватит безголового (без графического интерфейса) демона llmster (https://lmstudio.ai/). Команда в терминале:

curl -fsSL https://lmstudio.ai/install.sh | bash

Перезапустите терминал или добавьте директорию lms командой, которая будет выведена в терминале.

Запускаем:

lms daemon up

Качаем нужную LLM модель (чем больше, тем умнее, но требует больше ресурсов): https://lmstudio.ai/models Для примера возьмем небольшую модель:

lms get qwen/qwen3.5-9b

После скачивания подгружаем модель в память:

lms load qwen/qwen3.5-9b

В .env скопируйте эту конфигурацию:

# ============================================
# LM Studio Configuration (Local) - ACTIVE
# ============================================
LLM_PROVIDER=lmstudio
LLM_API_KEY=lm-studio
LLM_BASE_URL=http://localhost:1234/v1
LLM_MODEL=deepseek/deepseek-r1-0528-qwen3-8b

# ============================================
# Embeddings Configuration (Local) - ACTIVE
# ============================================
# Используем локальную embeddings модель из LM Studio
EMBEDDINGS_PROVIDER=lmstudio
EMBEDDINGS_MODEL=text-embedding-nomic-embed-text-v1.5
EMBEDDINGS_BASE_URL=http://localhost:1234/v1
EMBEDDINGS_API_KEY=lm-studio

# ============================================
# Дополнительные параметры
# ============================================
LLM_TEMPERATURE=0.1
LLM_MAX_TOKENS=4096
LLM_TIMEOUT=300
MAX_ITERATIONS=20

Запустите lms сервер:

lms server start --port 1234 &

или

lms server start

Порт по умолчанию будет 1234

Запустите агента.

Шпаргалка с командами lms:

# запустить демон
lms daemon up

# запуск/остановка сервера
lms server start
lms server stop

lms server status        # статус сервера
lms ps                   # загруженные в память модели
lms ls                   # список скачанных моделей

# остановить текущую модель
lms unload

# выгрузить все модели из памяти
lms unload --all

# получить список доступных моделей
lms ls

# Удалить конкретную модель
lms rm qwen/qwen3.5-9b

# Или удалить несколько моделей
lms rm model1 model2 model3

Важно!

Чем слабее ваше железо, тем меньше модель вы сможете использовать, с меньшим объемом контекстного окна. Объем контекста в базовой версии агента (системный промпт + описание инструментов) в районе 6к товенов, это много.

Для работы с небольшими моделями сожмите системный промпт и описание инструментов или удалите лишнее (файл main.py)

Ваш худший кошмар, или простой regex, который удивит даже опытных программистов.

re.match(r"^abc$", "abc\n") # python

/^abc$/.test("abc\n") // Javascript

preg_match("/^abc$/", "abc\n"); // PHP

Не читайте дальше, попробуйте угадать какой вывод будет у каждого из вариантов?

False?

True ?

Правильный ответ:

False
True
False

Живите с этим :)

Всё дело в том, что в PCRE $ означает не "конец строки", а "конец строки, или позиция перед \n в конце строки". А в ECMAScript это не так.

Лично я думал, что должно быть False, но регулярные выражения продолжают меня удивлять спустя много лет.

Правильный regex для точного совпадения с концом строки:

re.match(r"^abc\Z", "abc\n")

// javascript идеален, нечего исправлять :)

preg_match("/^abc\p/", "abc\n")

== false

GitHub Copilot и Python: настройка, промптинг и сравнение с альтернативами

Copilot экономит время на типовом коде: дополнении функций, заготовках классов и CLI-скриптов, тестах на pytest, парсинге CSV и JSON, обертках над requests. Качество подсказок сильно зависит от контекста — названий функций, комментариев и того, что открыто рядом.

В статье разобрали установку Copilot в VS Code и PyCharm, настройку проекта под Python (venv, расширения, выбор интерпретатора) и практики промптинга, которые повышают релевантность подсказок. Отдельно написали про ограничения, безопасность при работе с секретами и валидацией, и сравнение с Amazon Q Developer, Gemini Code Assist, JetBrains AI Assistant, Tabnine, Cursor и Windsurf.

Подробности — в блоге Рег.облака.